人工智能芯片市场正迎来变革。英伟达凭借其GPU在AI训练和运行领域的优势，成为全球市值领先的公司。然而，其客户正积极寻找替代方案。目前，英伟达面临大量订单积压，且市场缺乏有效竞争来平衡芯片定价。英特尔进展缓慢，AMD份额虽有提升，但像Cerebras、Groq等初创公司的专用处理器仍不足以形成挑战。

主要科技公司正加大投入开发自研芯片。去年底，亚马逊发布Trainium3芯片，谷歌展示了第七代TPU（Ironwood）的早期成果。微软首席技术官凯文·斯科特去年十月表示，公司计划在数据中心大量采用自有芯片。OpenAI也与博通合作，预计今年开始交付自研处理器。Foundry公司首席分析师费尔南多·马尔多纳多指出：“从所有客户乃至整个市场来看，普遍存在一种战略意识，即要打破对英伟达及其价格的依赖。所有大型云服务提供商都在为不同任务设计自己的芯片。尽管实际上只有谷歌能对其构成一定竞争。而且即便这样，短期内也做不到。”马尔多纳多补充道：“未来可能出现的情况是，英伟达可触及的总市场会略有缩减。”

谷歌宣布其最新的Gemini 3模型完全使用自家TPU训练，而此前模型采用混合芯片方案。Anthropic与谷歌达成价值数百亿美元的协议，租用一百万颗TPU。OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克弗创立的Safe Superintelligence公司也承诺使用谷歌芯片。行业消息称，Meta可能即将达成一项涉及数十亿美元TPU采购的协议。西班牙公司Idead的CTO杰米什·帕马尔认为，谷歌处理器可能成为特定工作负载的替代方案。“我们通过GPU完成的一些任务可以转移并在TPU上执行，因为背后的数学原理大致相同。尽管操作执行方式不同。”

研究预测，AI加速器芯片市场将以每年16%的速度增长，到2033年达到6040亿美元。英伟达预计占据70-75%份额，AMD约占10%。采用ASIC架构的芯片将占19%，包括谷歌、亚马逊、微软、Meta和OpenAI的处理器。帕马尔表示：“我不会说英伟达的市场处于危险之中，但影响肯定会显现。未来，这将对英伟达的销售增长和财务数据产生影响。”马尔多纳多指出，英伟达的CUDA软件生态系统是其关键优势，但通用芯片存在能耗问题。他补充说，例如谷歌的TPU在执行特定任务时效率更高。国际能源署预测，到2030年数据中心能耗将翻倍，其中AI优化服务器贡献显著增长。