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　　有消息称★★✿，阿里的新款AI芯片已经在测试中★★✿，且新一代芯片兼容英伟达生态但性能超越H20★★✿，新的芯片不再由台积电代工★★✿，转为由国内一家企业代工★★✿。

　　虽然这个消息还未得到官方证实★★✿，但消息传出时正值阿里巴巴发布第二季度财报★★✿，CEO吴泳铭在电话会议上的说法与传闻并不产生冲突★★✿：

　　根据全球AI芯片的供应和政策的变化★★✿，我们其实也有后备方案★★✿，和不同的合作伙伴共同去做供应链的不同方式的储

　　这不再是谁能提供更多存储★★✿、更快网络的速度竞赛★★✿，而是转向了指甲盖大小的硅片上的较量★★✿。当算力成为数字时代的新石油★★✿，自研芯片能力正成为云厂商最核心的竞争力★★✿。

　　★★✿，中国云计算行业的共识是“买英伟达★★✿、做应用★★✿、打价格战”★★✿。这一模式的问题在于★★✿，云厂商的命门掌握在英伟达手中★★✿。

　　英伟达A100/H100芯片的单价高达1.5万-2万美元拉斯维加斯网站★★✿，且受美国出口管制限制★★✿，一旦供应链断裂★★✿，云厂商的业务将面临系统性风险我保证不c进去txt御宅屋★★✿。此外★★✿，高昂的GPU成本

　　这种“买算力”的模式本质上是“运营游戏”★★✿：云厂商通过降价吸引客户★★✿，但降价空间有限★★✿，因为GPU成本是刚性的★★✿。

　　AI芯片★★✿，意在填补英伟达在中国市场的空白★★✿，目前★★✿，这款芯片已进入测试阶段★★✿，主要面向更广泛的AI推理任务★★✿，还能够兼容英伟达的软件生态★★✿，这意味着开发者几乎无需重写代码★★✿，就能使用国产芯片★★✿。

　　阿里自研芯片★★✿，是符合行业发展势头的★★✿。正如财报所言“我们将继续对客户增长与技术创新进行投入★★✿，包括AI产品和服务★★✿，以提升AI领域的云采用量★★✿，并维持市场领先地位★★✿。”

　　阿里蔡崇信近期表示★★✿，AI大模型的建立非常依赖于计算能力★★✿，当前国内企业的芯片存货可以支持AI大模型未来18个月的训练需求★★✿，但是到了大模型下一阶段的“推理（Inference）”应用★★✿，并不一定要使用英伟达最顶级的高端计算芯片★★✿，市场上有很多选择★★✿。

　　其实阿里的芯片业务归在阿里云★★✿，最早可追溯到7年前收购中天微成立“平头哥”★★✿。也是当时★★✿，平头哥被一分为二★★✿：做

　　的“玄铁”划到达摩院★★✿，主要是技术探索★★✿，不以盈利为目标★★✿；另一部分留在阿里云★★✿，专注自研服务器芯片我保证不c进去txt御宅屋我保证不c进去txt御宅屋★★✿，已经实际投入使用★★✿。

　　互联网大厂自己做芯片并不稀奇★★✿。因为它们本来就有海量的云业务★★✿，对芯片和服务器的需求巨大★★✿。国外领先的云厂商★★✿，亚马逊★★✿、谷歌★★✿、微软等★★✿，无一不在设法走“云+自研芯片”路线★★✿，以此降低对外界的依赖★★✿。

　　自研AI推理芯片★★✿，一方面可以减少对英伟达等外部供应商的依赖★★✿，增强供应链韧性★★✿，保证算力供给★★✿。另一方面★★✿，也能提升其定价权与成本控制能力★★✿，降低推理成本★★✿，提高毛利率

　　反映到云服务上★★✿，就是算力性价比提升超过30%我保证不c进去txt御宅屋拉斯维加斯网站★★✿，单位算力功耗降低60%★★✿。高性价比的AI算力服务★★✿，

　　当阿里在芯片领域高歌猛进时★★✿，中国其他云厂商也各自布局★★✿，但家家有芯的背后是家家有坎的现实困境★★✿。

　　百度手里的昆仑芯片在性能上不乏亮点★★✿，百度昆仑芯超节点在8月宣布全面启用★★✿，并接入百度公有云服务★★✿。昆仑芯3万卡集群也于今年正式点亮★★✿，可同时承载多个千亿参数大模型的全量训练★★✿，支持1000个客户同时做百亿参数的大模型精调★★✿。

　　但昆仑芯研发的初衷★★✿，是为了百度的AI生态体系服务★★✿，跟飞桨PaddlePaddle框架+文心大模型+百度云深度绑定★★✿，这就导致了它不是一个开放性的生态★★✿，上限受到限制★★✿。相比之下★★✿，能够兼容英伟达CUDA路线的芯片★★✿，可以消除开发者的平台迁移成本★★✿，市场的接受度更高★★✿。

　　腾讯此前推出了三款自研芯片★★✿，分别为AI推理芯片“紫霄”★★✿、视频转码芯片“沧海”以及智能网卡芯片“玄灵”★★✿。还曾与AMD合作推出星星海智慧木系

　　对于AI运算依托的芯片★★✿，腾讯管理层在前不久的业绩分享会上表示★★✿，芯片进口的情况还需要观察我保证不c进去txt御宅屋★★✿。腾讯目前有足够的芯片来做训练拉斯维加斯网站★★✿，并升级现有模型★★✿，推理方面则有不同的芯片选择★★✿。

　　腾讯管理层还表示★★✿，GPU供应情况变幻莫测★★✿，公司不会过度依赖于此★★✿。如果腾讯有足够的GPU★★✿，可以在云上出租更多资源★★✿，但云策略不会过度依赖于当前的GPU资源★★✿。腾讯会关注一些重要的因素★★✿，从而实现云业务更快增长★★✿。

　　华为凭借昇腾系列芯片在这场竞赛中占据特殊地位★★✿。昇腾910作为全球单芯片计算密度最大的AI处理器★★✿，算力达到256TFLOPS拉斯维加斯网站★★✿，是英伟达V100的2倍以上★★✿。

　　但华为面临着最为严峻的挑战——因为制裁被锁在7nm工艺★★✿，代工上的限制让单卡能效落后同代GPU20%以上★★✿。华为昇腾910C性能据称达到H100的76%★★✿，2025年910B/C预计各出货35万片★★✿，主要供电信★★✿、国企及大型云服务商★★✿。

　　华为云CEO张平安的表态耐人寻味★★✿，“芯片重不重要？重要★★✿。但更重要的是★★✿，能够提供客户所需要的计算结果★★✿。”这实际上反映了华为的战略转向——通过系统级创新弥补单点不足★★✿。其CloudMatrix384超节点声称每卡性能可达英伟达H20三倍★★✿，正是这种思路的体现★★✿。

　　拦住了各大厂商★★✿，这些挑战背后是全球芯片产业的竞争升级★★✿，中国云厂商的芯片自研不仅是为了应对国内竞争★★✿，更是为了在全球AI基础设施竞赛中占据一席之地★★✿。

　　云计算行业的终局竞争正在被重新定义★★✿。当芯片成为核心竞争力★★✿，决定云厂商生死的不再是服务器数量拉斯维加斯网站★★✿，而是三个关键指标★★✿：规模量产能力★★✿、先进工艺掌控力和场景优化深度★★✿。这三个维度构成了云计算新时代的

　　规模量产能力是降低成本的关键★★✿。IDC数据显示★★✿，阿里云在中国AI基础设施市场的份额超过第二名和第三名的总和★★✿，这种市场地位带来的规模化采购能力★★✿，使其芯片研发的固定成本能够摊薄到足够多的用户身上★★✿。

　　相比之下★★✿，腾讯的投资+自用模式虽然风险较低★★✿，但难以形成足够大的量产规模★★✿，导致单位成本居高不下★★✿。百度和华为则受制于

　　和工艺限制★★✿，短期内无法实现规模效应★★✿。这种差距使得阿里能够以更低的价格提供更高性能的算力服务★★✿，形成规模-成本-市场的正向循环★★✿。

　　4nm节点的布局使其芯片能效比相比7nm工艺提升约30%★★✿，这种优势在大型数据中心场景下会被放大为巨大的运营成本优势我保证不c进去txt御宅屋★★✿。

　　华为昇腾910B因停留在7nm工艺导致能效比落后20%★★✿，这个数字背后是每年数亿元的额外支出★★✿。

　　再好的芯片如果不能适配实际应用场景★★✿，也无法发挥全部性能★★✿。多样化的场景需求为芯片优化提供了丰富的反馈数据

　　这种场景定义芯片的模式★★✿，相比单纯追求参数的芯片设计更具实际价值拉斯维加斯网站★★✿。百度的昆仑芯片和华为的昇腾芯片虽然在特定场景表现出色★★✿，但

　　回望云计算的发展历程★★✿，从最初的服务器托管到如今的AI算力服务★★✿，每一次行业升级都伴随着核心技术的革新★★✿。价格战★★✿、规模战已成过往★★✿，芯片级的竞争刚刚开始★★✿，

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