文章核心观点 - 全球算力市场长期由英伟达GPU垄断的格局正在松动，非GPU芯片势力崛起已势不可挡 [1][2][6] - 全球算力产业正朝着打破单一架构、不同技术路径百花齐放的局面发展，GPU与非GPU路线将并行发展 [9][10][11] - 非GPU路线在成本、能效比、场景适配性上更契合当下AI主流应用场景，尤其在推理领域增长潜力强劲，中国市场渗透率领先全球 [15][16][21] - 在非GPU技术路线中，可重构计算路线因能兼顾灵活性与高能效比，发展势头迅猛，有望实现对国际主流芯片的弯道超车 [24][32][33] 全球算力产业格局变革 - 近期海内外算力产业密集事件频发，共同指向英伟达GPU垄断格局松动 [2] - 海外方面，谷歌TPU获得Anthropic价值约1486亿元人民币的订单，英特尔计划以约112.9亿元人民币收购SambaNova，Groq两年融资超213亿元人民币 [2][3][5] - 国内方面，沐曦股份科创板上市首日午盘大涨687.79%，总市值达3298.82亿元；清微智能获得超20亿元融资；国内AI芯片创企密集披露并购、上市计划 [1][2] - 2025年上半年，中国非GPU服务器市场占比已达30%，预计到2028年将接近50% [16] - 驱动变革的核心维度包括：需求端推理场景算力需求增加及行业需求多元化；技术端需突破传统架构瓶颈；生态层面需打破单一架构垄断 [8][9] 非GPU技术路线分析 - ASIC路线：代表企业包括谷歌、亚马逊云科技、寒武纪、昆仑芯 [5][30] - 核心优势在于性能、功耗及支持深度定制，例如寒武纪思元370算力达256TOPS，是前代产品2倍；昆仑芯R200性能可达主流GPU的1.5倍 [30] - 不足在于研发周期长、成本高，且硬件一旦固化难以适应算法快速迭代 [31] - 可重构计算路线：代表企业包括清微智能、SambaNova、Groq [5][32] - 核心优势在于硬件架构可随算法需求动态适配，兼顾灵活性与高能效比 [36] - 相比行业同类型产品，可实现成本整体降低50%、能效比提升3倍 [32] - 清微智能可重构芯片累计出货量已超3000万颗，2025年算力卡订单累计超3万张，在全国十余座千卡规模智算中心落地 [32] - 其自研TSM-LINK算力网格技术支持多芯片点对点直连，能规避传统交换机的带宽瓶颈与延迟问题 [33] 技术路线对比与发展趋势 - GPU路线：优势在于通用性强、生态成熟，在通用大模型训练、图形渲染等场景地位稳固，但面临功耗高、成本高、算力利用率较低及“内存墙”限制等挑战 [11][36][39] - 非GPU路线：优势在于能效比高、全生命周期成本低、场景适配性强，更契合AI推理、边缘计算等主流应用场景，但生态成熟度与软件工具链尚不及GPU [21][22][39] - 两条路线并非简单替代关系，而是各有优劣，将并行发展 [11][23] - 全球算力产业重心正从唯硬件性能论，转向软件、模型、场景适配的全栈协同布局，以实现算力效能最大化 [12] - 中国厂商在非GPU赛道竞争力提升，话语权正在增强 [13] 国内头部芯片企业布局 - 北京AI核心产业规模已达近3500亿元，占全国近一半，其芯片代表企业昆仑芯、寒武纪、摩尔线程、清微智能的发展是产业缩影 [25] - 四家企业中，摩尔线程为GPU阵营，寒武纪、昆仑芯主攻ASIC路线，清微智能发力可重构计算路线 [29] - 可重构计算路线发展势头更猛，因其解决了GPU低效和ASIC固化的痛点，更契合AI产业向场景细分转型的趋势 [32] - 清微智能下一代芯片有望带来大幅度性能跃升，实现对国际主流前沿AI芯片的弯道超车 [33]