先是路透社的独家:DeepSeek 正在研发自己的芯片。。。。。新闻援引三名知情人士,,,,,说这枚芯片瞄准的是推理(inference),,,,,而非训练。。。。。报道称,,,,,DeepSeek 已经在悄悄招募芯片设计工程师,,,,,且没有走果真招聘渠道,,,,,同时在和外部代工厂、存储厂商接触。。。。。DeepSeek 没有回应置评请求,,,,,也有所争议,,,,,由于这条新闻现在只有路透社简单信源。。。。。
统一天,,,,,The Information 又报道称,,,,,另一家中国实验室智谱也在评估自研定制芯片。。。。。知情人士称,,,,,原因是 GLM-5.2 需求的暴增。。。。。据 The Information 与多家转引,,,,,这款模子是 Vercel 模子聚合平台上增添最快的模子,,,,,上线首周日均 token 消耗一度飙升达 27 倍。。。。。智谱已经和多家海内芯片设计公司做了起源接触,,,,,但尚未选定相助方,,,,,据称整个项目可能需要两年以上。。。。。新闻一出,,,,,智谱在港股当日一度涨约 9.9%。。。。。
现实上,,,,,DeepSeek 和智谱也非孤例。。。。。把镜头拉远,,,,,你会发明「AI 公司想自己造芯片」在 2026 年已经从个体选择酿成了行业的默认行动:从大洋彼岸的 OpenAI、Anthropic,,,,,到海内的这两家前沿实验室,,,,,行动出奇地一致。。。。。这篇文章想回覆的是:为什么?????
据 OpenAI 先容,,,,,早期实验室测试显示,,,,,Jalape?o 的每瓦性能「大幅优于目今业界最先进水平」。。。。。不过该公司也认可,,,,,最终性能仍在丈量中,,,,,详细手艺报告要等未来几个月才宣布,,,,,这类厂商自述的性能优势,,,,,在第三方 benchmark 出来之前,,,,,只能算一面之词。。。。。
几个细节值得注重。。。。。据 Tom's Hardware 报道,,,,,这枚芯片从设计到流片(tape-out)只用了九个月,,,,,OpenAI 称这可能是高性能先进半导体史上最快的 ASIC 开发周期;;而加速这个周期的,,,,,正是 OpenAI 自己的模子:用 AI 来设计造 AI 的芯片。。。。。
再看另一家前沿实验室 Anthropic。。。。。今年 4 月,,,,,路透社率先报道称 Anthropic 也在权衡自研芯片,,,,,语言很审慎:妄想处于早期阶段,,,,,公司甚至可能最终决议只买不造,,,,,尚未敲定设计,,,,,也没组建专门团队。。。。。
但到了 7 月初,,,,,事情有了新希望。。。。。据多家媒体报道,,,,,Anthropic 已经最先和三星接触,,,,,探讨代工一枚定制芯片,,,,,据称瞄准的是三星的 2 纳米制程和先进封装。。。。。
面临追问,,,,,Anthropic 的回应是:由谷歌、亚马逊、英伟达芯片组成的「多元化硬件栈」仍将是其算力战略的焦点,,,,,对三星相助「不予进一步置评」。。。。。
这句官方亮相,,,,,恰恰点出了自研芯片浪潮里最真实的一层念头。。。。。据 The Information 的数据,,,,,英伟达握着全球约 74% 的 AI 芯片市。。。。;;而 Anthropic 至今没造过一颗自己的芯片,,,,,Claude 的每一次挪用,,,,,跑的都是从相助同伴那里租来的芯片;;而这些相助同伴,,,,,同时也是它的竞争敌手。。。。。
值得注重的是,,,,,Anthropic 探索自研的时间点,,,,,和它收入的陡增险些同步。。。。。据其自己披露,,,,,2026 年运营收入年化已越过 300 亿美元,,,,,而 2025 年底还只有约 90 亿美元。。。。。规模一旦到了这个量级,,,,,自研芯片的经济账才算得过来。。。。。
行业里一个正在爆发的结构性转移是:算力消耗的重心,,,,,正从「训练模子」转向「运行模子」。。。。。训练是一次性本钱,,,,,而把模子服务给成百上万万用户,,,,,是一连一直的开销。。。。。据 Introl 的行业剖析,,,,,推理现在已经吃掉了所有 AI 算力的约三分之二。。。。。
而推理,,,,,恰恰是 ASIC 的主场。。。。。用《芯片战争》作者 Chris Miller 对 CNBC 的一个比喻来说:英伟达的 GPU 像一把瑞士军刀,,,,,什么并行盘算都醒目;;而 ASIC 像一件简单用途的工具,,,,,很高效、很快,,,,,但被硬连线锁死只做一类活。。。。。训练阶段需要瑞士军刀的无邪,,,,,由于模子架构还在变;;可一旦模子定型、要拿去服务海量请求,,,,,那把「简单用途的工具」反而更省电、更自制。。。。。
古板推理是「盘问本钱」:一次提问、一次回覆,,,,,结算完毕;;智能体是「循环本钱」:用户的一个目的,,,,,会触发几十甚至上百次推理挪用,,,,,由于智能体要推理、妄想、检索、执行。。。。。
当智能体大规模铺开,,,,,训练与推理之间的经济差池称,,,,,会以非线性的方式滚大。。。。。也因此,,,,,这家剖析机构判断:推理经济学不是 2028 年才要费心的事,,,,,而是一个 2026 年就要做的采购决议。。。。。
最直观的一个案例来自 AI 图像平台 Midjourney。。。。。据报道,,,,,Midjourney 在把推理负载从英伟达 GPU 迁徙到谷歌第七代 TPU 后,,,,,月度算力开销从约 210 万美元降到约 70 万美元,,,,,降幅 65%。。。。。把这个比例放大到天天跑数十亿次盘问的超大规模厂商身上,,,,,正如一位剖析师所说,,,,,投入数十亿美元自研芯片,,,,,就酿成了一道「直白的财务盘算题」。。。。。
这道题的谜底,,,,,正在改变整个市场。。。。。据 TrendForce 的展望,,,,,2026 年定制 ASIC 的出货增速将抵达 44.6%,,,,,而商用 GPU 只有 16.1%——这也是定制芯片增速首次凌驾 GPU。。。。。Introl 引用彭博行业研究的数字则更宏观:到 2033 年,,,,,整个 AI 加速器市场预计抵达 6040 亿美元,,,,,而定制硅片在其中的份额还在加速上升。。。。。
超大规模厂商早已用真金白银投了票。。。。。谷歌的 TPU、亚马逊的 Trainium、微软的 Maia、Meta 的 MTIA……这些自研芯片各自服务着母公司内部的巨量推理负载。。。。。
这些数字批注:当你的算力需求膨胀到超大规模,,,,,芯片不再是本钱项,,,,,而是竞争壁垒自己。。。。。正如 Oplexa 的一篇剖析所言,,,,,控制自己的硅片,,,,,意味着控制自己的性能蹊径图、本钱结构和供应链。。。。。这三样是任何采购订单都换不来的。。。。。
英伟达的强势,,,,,一部分来自芯片自己,,,,,更大一部分来自CUDA。。。。。而 CUDA 是一套积累了二十多年的软件生态。。。。。据 Spheron 的剖析,,,,,险些所有严肃的 LLM 推理优化,,,,,从 FlashAttention 到 vLLM 里的一连批处理,,,,,都只跑在 CUDA 上。。。。。这套生态与其说是英伟达的护城河,,,,,不如说是任何想换芯片的团队要付的「搬家本钱」。。。。。据估算,,,,,把服务栈从 vLLM 移植到亚马逊 Neuron SDK,,,,,往往要花两到六周工程时间,,,,,某些模子架构甚至基础不被支持。。。。。
正由于这道墙又高又厚,,,,,绕过它的念头才格外强烈。。。。。对超大规模厂商和前沿实验室而言,,,,,每一份跑在自研芯片上的负载,,,,,都意味着更多利润留在自己口袋里,,,,,也意味着在和英伟达谈价时多一分底气。。。。。
TheStreet 的判断颇为直白:正在改变的,,,,,是「AI 实验室必需接受英伟达开出的任何价钱和供货条件」这个默认假设。。。。。微软有 Maia,,,,,亚马逊有 Trainium,,,,,谷歌有 TPU,,,,,而最新一批 AI 实验室,,,,,现在也想为自己攒出同样的筹码。。。。。
回到 7 月 7 日那两条新闻。。。。。对 DeepSeek 和智谱而言,,,,,自研芯片除了上述所有理由,,,,,还配合面临着一个它们的美国偕行没有的问题:出口管制。。。。。
另外值得一提的是,,,,,DeepSeek 这次自研听说,,,,,恰恰和它首次接受外部融资的节点撞在一起:该公司完成一轮超 500 亿元融资,,,,,估值超 3300 亿元。。。。。造芯片很烧钱,,,,,钱和芯片这两件事同时爆发,,,,,未必是巧合。。。。。
把这些线索收拢,,,,,「为何 AI 公司都想自己造芯片」这个问题,,,,,谜底着实是几股实力的合流:推理取代训练成为算力主战场,,,,,让专用 ASIC 有了用武之地;;智能体爆发把推理本钱推向非线性膨胀,,,,,让省下的每一分钱都被放大;;而对英伟达的深度依赖,,,,,则让所有人都想为自己攒一份议价的筹码。。。。。 对 DeepSeek、智谱这样的中国公司,,,,,还要再加上出口管制问题。。。。。
但热潮之下,,,,,冷水也该泼一盆。。。。。自研芯片远非稳赢。。。。。设计周期动辄 18 到 24 个月,,,,,前期工程投入重大,,,,,还需要事情负载足够稳固、可展望,,,,,才值得围绕一个牢靠架构去设计。。。。。关于还在试验模子架构的首创公司,,,,,或是使命五花八门的通俗企业,,,,,英伟达 GPU 的无邪性反而是更划算的选择。。。。。
更值得追问的一个问题是:这场浪潮,,,,,事实会削弱英伟达,,,,,照旧只是给它「加了个增补位」?????大都剖析给出的谜底偏向后者。。。。。据 Oplexa,,,,,到 2027 年 ASIC 出货量或将在数目上凌驾 GPU,,,,,但两个市场都会继续增添:AI 基础设施正在分岔成两个差别的赛道:牢靠、高频、可展望的负载归 ASIC,,,,,研究、多样、架构还在演进的负载归 GPU。。。。。英伟达依然牢牢握着训练和绝大大都市场。。。。。
但它们在统一天落地,,,,,像两枚同时投进水面的石子,,,,,激起的涟漪照出了统一片焦虑:从旧金山到北京,,,,,在这个算力即权力的时代,,,,,没有一家想活到下一轮的 AI 公司,,,,,愿意把自己的命脉,,,,,永远租在别人手里。。。。。
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