AI芯片，新混戰

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2026年春，AI行業又傳出一則重磅消息：據路透社報道，Anthropic正在探索自主設計芯片的可能性。這家年度化營收已突破300億美元、旗下Claude模型用戶激增的AI實驗室，正認真考慮從算力的消費者，演變為算力的定義者。

消息人士坦承，相關計劃仍處于早期階段，公司尚未確定具體方案，也未組建專門團隊。Anthropic最終仍可能選擇只采購芯片，而非自行設計。但即便只是可能性，也足以說明一些問題。

目前，Anthropic同時使用谷歌母公司Alphabet設計的TPU張量處理單元，以及亞馬遜的Trainium芯片來開發并運行Claude。就在本周，該公司還與谷歌及博通簽署了一項長期協議，后者正是谷歌TPU的核心設計支持方。一邊簽下百億級的外部采購協議，一邊悄悄探路自研，這種左右兩手并舉的姿態，像極了幾年前的Meta和微軟，而它們在今天都已擁有了自己的專屬芯片。

設計一款頂級AI芯片，業內估算約需五億美元，但在價格之外更值得關注的，是Anthropic此舉背后的行業信號。當一家純模型公司開始認真思考自研硅片，這場關于AI推理的硬件爭奪戰，實際上已進入了新的烈度。

推理，成為新的主戰場

這兩年，AI行業發生了一次劇變，大量算力需求從訓練側迅速轉向推理側。

訓練階段，動輒耗費數周乃至數月，需要大規模GPU集群并行運算，英偉達在這一側的統治地位已近乎無可撼動。但推理不同。推理是模型每一次響應用戶請求時實時發生的計算，它追求的是低延遲、高吞吐、低能耗，而這些目標，與GPU所擅長的領域并不完全吻合。

根據巴克萊的預測，到2026年，推理計算需求將占AI總算力需求的70%以上，是訓練需求的4.5倍，可以說，未來AI芯片市場的真正決戰就在推理。

英偉達在訓練端積累了十年的護城河，若這條護城河無法延伸到推理端，那么整個行業格局就面臨重寫。正因如此，英偉達在去年年底正式出手，宣布與AI推理芯片初創公司Groq達成非獨家許可協議。Groq創始人兼CEO喬納森·羅斯、總裁桑尼·馬德拉及多名核心工程師，隨即加入英偉達。外媒援引知情人士的說法，這筆交易的對價約為200億美元。

英偉達官方措辭謹慎，強調只是技術授權加人才引入，而非傳統收購。但這種非典型收購的玩法，在硅谷已經相當普遍，它既能規避繁瑣的反壟斷審查，又能實質性地將目標技術和核心團隊收入囊中。

Groq的故事本來相當精彩。創始人羅斯曾是谷歌TPU項目的核心成員，深知GPU架構在推理場景下的天然局限：數千個并行計算單元、極為復雜的內存調度邏輯，這些特性在訓練時是優勢，在推理時反而造成不可預測的延遲抖動。

也因為如此，Groq選擇了一條截然不同的路：徹底取消硬件層面的調度器，改由編譯器在代碼階段就確定每一比特數據的流轉路徑，讓芯片像一條精確到納秒的自動化流水線運轉。這種架構被命名為LPU，即語言處理單元，在主流大模型的推理測試中，其單詞生成速度可達英偉達GPU的十倍以上，而每token的能耗僅為后者的十分之一。

憑借這種極致性能，Groq吸引了超過150萬開發者用戶，并先后獲得思科、三星、貝萊德等頂級機構的多輪投資，估值一度達69億美元。然而成也蕭何，敗也蕭何。正是Groq過于耀眼的推理性能，讓它成為了黃仁勛眼中最需要被鎖定的目標。

表面上，英偉達收購Groq是在補全推理側的技術版圖，而更深入看，這是一次防御性整合，通過將最強外部挑戰者之一收編進自己的生態，英偉達拿走了那些沒有自研芯片能力的二線云廠商和AI軟件公司手中的議價籌碼。失去了Groq作為替代選項，那些不愿被英偉達征稅的企業，如今面臨的選項驟然收窄。

巨頭各自磨刀

然而釜底抽薪的困局，未必會持續太久。

事實上，早在Groq崛起之前，各大云巨頭就已經在獨立謀劃自己的算力出路。谷歌有TPU，亞馬遜有Trainium，微軟有Maia，這三條自研路線，如今都已走到了可以向外兜售的成熟階段。

谷歌的第七代TPU，代號Ironwood，2025年底正式發布并上市。與前代相比，其單芯片性能提升4倍以上，單集群最高可互聯9216顆芯片。谷歌對這一代產品的定位毫不掩飾：推理時代最省錢的商業引擎。從2015年因內部算力瓶頸被迫自研，到2025年將TPU開放部署到客戶自有數據中心，谷歌用十年時間，把一個應急項目打磨成了戰略武器。Anthropic宣布未來Claude系列的訓練與部署將使用多達一百萬顆TPU，更讓Ironwood的商業價值得到了市場層面的權威背書。

亞馬遜走的是另一條路。AWS長期高度依賴旗下Annapurna Labs自研的芯片，Trainium系列大致對標英偉達GPU，但側重點在于降低云基礎設施成本、減少對外部供應商的依賴。此番AWS與Cerebras簽署多年合作協議，計劃將Cerebras的晶圓級引擎WSE芯片引入數據中心，與自研Trainium芯片并行部署，正是這種自研為主、外采為輔邏輯的具體體現。

AWS的目標非常明確，用Trainium承接低速、低價的推理需求，用Cerebras芯片鎖定那些對延遲極度敏感、愿意為速度付溢價的高端客戶。

對于推理芯片而言，它不像訓練芯片那樣追求短期的速度，其更看重長期的能耗效益。一塊英偉達GPU功耗約700瓦，而同等算力的專用推理芯片功耗可控制在200瓦以內，對于需要數十萬片推理芯片支撐的超大規模應用，這種差距每年能帶來數億美元的成本節省。這也是谷歌、亞馬遜、Meta等云巨頭爭相押注ASIC專用芯片的核心原因之一。

據最新消費透露，Meta和博通達成了1Gw的訓練和推理芯片合作協議，這勢必會給本就“混亂”的推理芯片市場，帶來新的催化劑。

異構時代，新聯盟崛起

如果說云巨頭的自研路線是一種有充足資源保障的長期賭注，那么英特爾與SambaNova的聯手，則代表了另一種更具現實感的突圍路徑。

2026年，SambaNova宣布與英特爾推出異構硬件推理方案，采用GPU負責預填充、英特爾至強6處理器作為主控與執行CPU、SambaNova RDU負責解碼的三層架構，專為智能體AI工作負載設計。這套方案將于2026年下半年面向企業、云服務商及主權AI項目開放。

SambaNova指出，純GPU體系擅長并行化的預填充環節，但在生產環境的推理任務中，CPU的工具調度與專用推理加速器的解碼效率，才是決定整體速度與成本的關鍵變量。

而其測試數據顯示，英特爾至強6處理器的LLVM編譯速度較基于Arm架構的服務器CPU提升超50%，向量數據庫性能最高快70%，這兩個指標，恰好切中代碼智能體工作流的核心性能瓶頸。

英特爾在這場合作中的角色耐人尋味。曾經的PC霸主，在GPU時代幾乎被邊緣化出AI芯片主戰場，如今借助至強6的CPU控制調度優勢，正在異構推理方案中重新找回存在感。數據中心軟件生態以x86架構為基礎，也讓英特爾重新回到了AI舞臺中心。

大芯片，闖入視線

Cerebras是另一個值得單獨書寫的名字。

這家專注晶圓級AI芯片的初創公司，曾在2024年提交IPO申請，隨即撤回，資本市場對其前景一度疑慮重重。但隨后，OpenAI與Cerebras簽署了價值超百億美元的合作協議，為ChatGPT提供算力，這一消息讓Cerebras重回公眾視野，也讓那些曾經觀望的機構重新審視其技術價值。2026年2月，Cerebras完成10億美元新一輪融資，總融資額達26億美元，投后估值約230億美元。

Cerebras的核心技術是晶圓級引擎WSE，將整塊晶圓作為一顆芯片使用，突破了傳統芯片的物理切割限制，在特定推理任務中的延遲表現極為出色。據Cerebras聲稱，其芯片在推理解碼環節的速度，最高可達英偉達GPU的25倍。

此番AWS宣布與Cerebras簽署多年合作協議，將WSE芯片引入數據中心用于AI推理，標志著這家初創公司完成了一次關鍵的身份躍遷，從融資故事，變成了全球最大云平臺的供應商。

AWS選擇Cerebras，其背后邏輯與OpenAI的選擇一脈相承：對于編程輔助、智能體任務這類對響應速度極度敏感的場景，每一毫秒的延遲縮減都直接對應用戶體驗和商業價值，而這恰好是GPU的軟肋所在。

對于Cerebras而言，越來越多的人用AI解決越來越難的問題，對速度的需求只會增不會減。若速度本身就是產品價值所在，那么為速度付溢價就是理所當然的商業行為。這套邏輯，正在越來越多的企業端被接受。

CoreWeave，

算力市場的新引力中心

算力爭奪戰的背面，是基礎設施供給側的重構。而在這一端，CoreWeave的角色愈發不可忽視。

2025年，Meta率先與CoreWeave簽署供應協議，約定在2031年前采購142億美元的AI算力；近日提交SEC的文件顯示，Meta已追加協議，將在2032年前額外采購210億美元的算力。這筆新協議的加入，將CoreWeave的訂單儲備推至878億美元，其中Meta一家便占去約40%。

CoreWeave的崛起，是GPU算力由稀缺商品向基礎設施演變這一過程的縮影。作為純粹的算力租賃商，它提供的并非模型能力，而是讓模型跑得起來的底層支撐。在三大云巨頭之外，AI企業需要一個不綁定平臺生態的算力選項，而CoreWeave恰好填補了這個空缺。

2025年全年，CoreWeave實現銷售額51.3億美元，較上年增長約1.7倍。其數據中心規模已擴至43座，在用電力容量達850兆瓦。公司配備的約60萬張GPU，以英偉達H100、H200為主干，Blackwell系列占比持續提升。簽約總電力容量則已達3500兆瓦，這個數字，是其當前在用容量的四倍有余。

然而CoreWeave的擴張邏輯，也正是其面臨的最大結構壓力所在。為覆蓋數據中心擴建成本，公司近日宣布定向發行總計47.5億美元債券。在手現金不足40億美元的情況下，要在2026年完成300億至350億美元的資本支出，意味著需要持續依靠外部融資維持高速擴張。CoreWeave的投資方們，顯然下注的是算力需求仍將長期高增長這一核心判斷。

混戰，仍在繼續

Anthropic開始自研芯片，英偉達200億美元收購Groq，谷歌十年磨一劍將TPU打造成標桿產品，亞馬遜將Cerebras引入自家數據中心構建差異化推理組合，英特爾聯手SambaNova在異構推理市場爭奪一席之地等等，這些看似分散的事件，其實都指向了推理這一新戰場。

越多越多人意識到，AI的重心，正在從如何訓練出更好的模型轉向如何以更低的成本、更快的速度推理更多的請求。這個轉變，使得之前以GPU為核心的算力體系，開始進行一場浩浩蕩蕩的轉變。

這一輪競爭，與早年GPU對CPU的替代并不相同。那是一場新產品對舊產品的單向碾壓。而今天的推理芯片之爭，更像是一個復雜生態內部的分工重組，沒有任何一種架構能獨占所有場景，異構組合正在成為主流。GPU處理高度并行的預填充，專用推理芯片承擔解碼，CPU負責調度協調，云端與邊緣端各有側重，每個環節都有多個玩家競逐。

這也意味著，勝負遠未分曉。

對Anthropic而言，探索自研芯片是一種對算力自主權的主動追求，也是一張防止被上游供應商裹挾的保險單。但芯片研發的長周期與高投入，意味著這條路走起來并不輕松。對英偉達而言，CUDA生態護城河依然深厚，但推理端越來越明顯的性能-成本缺口，正在成為所有潛在挑戰者共同瞄準的突破口。對類似Groq的其他技術競爭者而言，技術領先并不必然轉化為商業勝利，被收購的可能性也在不斷增大。

戰線已經拉開，參與者的名單還在增加。這場AI推理的算力混戰，才剛剛走進它最熱烈的章節。

*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。

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