全球AI算力正加速向“专用化、定制化、生态化”演进。预计到2030年，全球算力总规模将突破16ZFlops，其中智能算力占比将从2023年的63%（约875EFlops）升至90%以上。
当前，AI芯片市场呈现明显分化：英伟达仍居主导地位，2024年其GPU在AI服务器中的搭载率接近90%，数据中心业务收入在2025财年达1151.9亿美元，占公司总收入的88.3%。其核心优势不仅在于硬件，更在于CUDA生态——全球已有500万开发者、4万家公司深度使用，累计下载超5300万次。2026年初，英伟达在CES发布Vera Rubin全栈计算平台，涵盖CPU、GPU、DPU、网卡、交换芯片等6类新品，强化软硬协同能力。
与此同时，算力需求正从“通用加速”转向“场景定制”。谷歌、亚马逊、微软、Meta等头部云厂商大规模自研ASIC芯片，以降低功耗、提升效率、控制成本。博通成为AI专用芯片领域的关键玩家，凭借以太网和PCIe等开放标准，在超大规模AI基础设施中占据核心位置；2025财年其AI相关营收达200亿美元，半导体业务整体收入368.6亿美元。
为打破技术绑定、推动开放互联，多家科技巨头联合成立UCE和UALink联盟，对标英伟达的NVLink与InfiniBand，探索“开放标准+专用芯片”的新路径。AMD也在快速追赶，MI350系列性能已接近英伟达B200，MI400和MI500系列将在未来两年陆续推出，目标是四年实现千倍AI性能提升。
在此背景下，全球算力竞争已不仅是芯片之争，更是生态之争、标准之争、协同效率之争。中国企业在端、边、云各环节加速推进自主可控，涵盖AI芯片设计（如寒武纪、海光信息、摩尔线程）、服务器制造（浪潮信息、中科曙光、工业富联）、光模块（中际旭创、新易盛）、算力基础设施运营（中国移动、中国电信）等多个方向。
风险提示：技术迭代不及预期、行业竞争加剧、地缘政治不确定性等可能影响发展节奏。