经历深刻变革的，是AI芯片市场的格局，曾经由GPU主导的那种局面，如今正遭受多种新兴技术的强力冲击 。
AI算力需求的结构性变化
当前，AI应用已然成为了驱动算力递增的关键核心动力装置。直至2026年，AI工作负载于数据中心里边的整体累计算力消费份额预料将会攀升至45%。这一现象的背后是经历大模型开展培养、自动驾驶进行即时决断以及高拟真游戏实施渲染等情景对于算力所产生的海量需求。
此种需求已不再是朝着单一维度去增长，而是展现出训练与推理两者并重，云端和边缘相互协同的特性。举例来说，自动驾驶车辆要在仅仅毫秒之内达成环境感知以及路径规划，这针对推理芯片的能效给出了极为严苛的要求，还促使产生了多样化的算力解决方案。
国产GPU的技术突破与局限
近年来，国内GPU企业取得了切切实实的进展，比如说，部分厂商推出了基于自主架构的、支持全精度计算的产品，在特定测试当中，该产品的算力密度以及能效都有显著的提升，这些进步意味着在芯片设计等单点技术方面，已经达到了可以使用的水平。
然而，不得不承认这些突破多数都被限制在了硬件方面。国产GPU迄未打造出从底层硬件、编程语言直至上层应用优化的完备生态链路。各个厂商不一样的指令集跟软件栈，致使开发者展开重复适配行为大为增加了应用迁移的成本以及难度。
CUDA生态的护城河效应
英伟达借助其CUDA生态构建起了极高的极具挑战性的竞争壁垒，历经超过十五年的始终如一地持续投入，CUDA已然与TensorFlow、PyTorch等诸多主流AI框架紧密地深度绑定在一起，覆盖了全球范围内绝大多数的AI开发者以及相关项目，这种软硬件携手共同协同优化的能力在短期内是难以被轻易复制的。
这套已然成熟的生态系统，不但提供了易于使用的开发工具，还积累了数量海量的优化代码库以及开发者社区资源。这就使得，哪怕其他厂商的硬件，在纸面所呈现的参数方面具备优势，然而在实际的、复杂的应用部署当中，其整体所展现出的表现以及开发时的便利性，依旧很难与CUDA体系相互抗衡。
ASIC的针对性替代浪潮
专门用于特定用途的集成电路，也就是（ASIC），正在特定的领域之中，对GPU形成具有强有力替代作用的影响，互联网领域的巨头企业是推动这一趋势向前发展的主要力量，比如说，谷歌公司已经从以往依赖单一的供应商，转变为与多家从事芯片设计工作的公司展开合作，进而布局具有多元化特点的ASIC供应链，以此来对其搜索以及广告业务的推理成本进行优化 。
腾讯等公司发展专用芯片，采用的是自研与合作同时进行的方法。市场有预测指出，到2026年时，因为众多大型科技公司大规模部署自研芯片，在数据中心领域，ASIC的年出货量将会首次超过GPU。这种情况主要出现在模型推理、视频处理等算法比较固定的场景中。
存算一体架构的实用化探索
存算一体技术的目的在于突破“内存墙”存在的限制，经由减少数据搬运这种方式来提升能效。从2017年开始，国际上处于领先地位的科技公司以及初创企业都在这一领域展开了众多原型研发工作。其中，把计算单元尽可能设置得靠近内存的“近存计算”方案，由于相对更加易于进行工程实现，所以成为了当下落地的重点 。
该技术尤其适用于对能效极为敏感的边缘AI设备，像是智能手机，还有物联网传感器之类的。虽说短期内很难替代GPU在核心数据中心的地位，不过它为解决特定场景的算力瓶颈给出了新的技术途径，是未来异构算力相当重要的一部分。
巨头的战略收购与生态巩固
在面对呈现出多元化态势的技术竞争情形下，行业当中的领导者正借助战略性收购这种方式来稳固自身所处的地位，并且举例来说，英伟达于2025年年底的时候完成了一项针对专注于专用推理芯片的公司的数额巨大的收购行为，而这并不是一件处于孤立状态的事件，相反它是英伟达长期以来所施行的战略的一种延续，也就是借助并购在关键领域存在的技术团队，从而能够迅速地补足自身在生态方面所存在的短板 。
回顾它的过往经历，与之相似的那种收购办法曾经成功地加固了它在诸如高性能计算等范畴内的软件生态环境。这次对推理芯片公司展开的收购行动，目的在于融合该公司的低延迟方面的优势之处，去应对推理市场突然兴起所能带来的挑战状况，以此保障在从训练一直到推理的整个环节链条里面持续维持自身所拥有的影响力以及市场份额。
未来的算力市场，不会再是GPU单独突出。在大模型训练等通用性强、算法迭代快的领域，GPU靠着它的灵活性和成熟生态，依旧会占据主导地位。不过在自动驾驶实时推理、智能终端设备等细分市场，您觉得ASIC和存算一体芯片，哪一个会首当其冲成为主流的互补方案呢？欢迎分享您的看法。
