--- 格式版本: 2 标题: "掘金万亿美元AI芯片市场-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/2290174310897669" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "found" 发布时间需复核: "否" 发布时间来源: "llm:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "Provider publishedAt 为页面元数据中的发布时间，符合最高优先级，且非会议/活动等其他日期。" 发布时间校准置信度: "1" 发布时间候选数量: 21 发布时间严格候选数量: 6 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T12:27:24+08:00" 发布时间仲裁状态: "confirmed" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 21374 发现时间: "2026-08-10T12:01:15+08:00" 入库时间: "2026-08-10T04:27:46.101Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/Wiwynn" 匹配关键词: - "GPU" - "光" - "HBM" - "AI服务器" - "内存" - "计算" - "部署" 相关厂家: - "Wiwynn" - "NVIDIA" - "AMD" - "阿里" - "Google" - "Broadcom" - "OpenAI" 相关专家: - "黄仁勋" 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" AI打分: 25 AI分档: "非优质" AI质检状态: "不通过" AI打分理由: "泛泛的AI芯片市场宏观分析，未涉及超节点/AI 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[来咖智库](https://36kr.com/user/1284879294)_·_ 2023年06月06日 12:55 并非只有英伟达（Nvidia）才能从AI（人工智能）掘金热潮中分一杯羹。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20230606/v2_6ce9c065f2244c068650a2f0039036d6@000000_oswg1031554oswg1080oswg590_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 在圣何塞郊外的一栋灰色长方形建筑中，有一排又一排闪烁着指示灯的机器。彩色的线缆缠绕在一起，连接着高端服务器、网络设施和数据存储系统。大型空调设备在头顶发出嗡嗡的噪音，参观者们被迫提高嗓门。 该建筑属于从事出租数据中心空间业务的Equinix公司，里面的设备正被越来越多的公司客户用于AI系统。受到“生成式”模型（如爆款虚拟对话者ChatGPT等）以惊人速度成熟的激励，那些能够驾驭该科技潜能的公司有望攫取高额利润。**然而，就像在掘金热潮初期发生的一样，销售所需凿子和铲子的公司已经赚得盘满钵满了。** 5月24日，为许多AI服务器设计所需半导体的英伟达公司突破了分析师对其2-4月收入和利润的预期，宣布该季度预期销售额为110亿美元，比华尔街原来的预测值高50%。5月29日，英伟达老板黄仁勋宣布，世界正处于“新的计算时代的惊爆点”。第二天，该公司在此次盈利发布后的市值累计上涨了30%，触及了1万亿美元。 AI热潮席卷了芯片设计商AMD和生产商台积电等其他公司。此外，还有许多不同类别的计算基础设施提供商，包括那些彩色线缆、发出噪音的空调设备和数据中心租赁空间，还有运行AI模型和数据处理的软件。自从去年11月ChatGPT发布起，30家前述类别公司的平均权重指数涨幅已高达40%，而高科技板块NASDAQ指数涨幅仅为13%。说客集团AI Infrastructure Alliance的Daniel Jeffries总结道：“新的科技板块正在崛起”。 表面上看，这些AI设施看起来并不像ChatGPT和其他迅速追赶的竞争对手背后聪明的“大语言模型”那样令人兴奋。但随着模型建造者及附身其上的应用开发者争抢未来的AI蛋糕，它们需要很多很多算力，而且越快越好。 即便不考虑非AI应用，最新的（生成式）AI系统也要比旧版本对算力的要求高得多。据Google云平台的AI基础设施负责人Amin Vahdat观察，过去6年来，模型规模每年都增长了十倍。驱动ChatGPT的最新版本GPT-4用于分析数据的参数有1万亿个，是上一个版本的五倍。**随着模型越来越复杂，训练它们所需要的算力也会随之增长。** 在训练结束后，AI所需的数据计算量有所减少。但随着提供的应用的范围拓展，这种“推理”累积起来也会占用很多处理能力。微软的一项使用OpenAI公司（ChatGPT的创造者，微软持有其约半数股份）技术的服务覆盖了超过2500个客户，比前一个季度增长了10倍。**Google母公司Alphabet在全球有6个产品用户数超过20亿，该公司计划用生成式AI给这些产品实现涡轮增压。** **从算力需求增长中获益最明显的是芯片厂商。**英伟达和AMD等公司设计芯片并在台积电等工厂投产，它们的产品在驱动大多数AI应用的云计算大型供应商处十分抢手。AI能够受益于更多、更强大（利润率一般也更高）的芯片，这对于芯片设计商们十分有利。据瑞银预计，在接下来的一两年内，AI将使对于GPU（图形处理器）这种专业芯片的需求增长100-150亿美元。英伟达的数据中心收入（已占其总销售额的56%）可能会翻番。AMD今年也将发布新的GPU。经纪商Bernstein的Stacy Rasgon指出，尽管AMD在GPU设计方面还远达不到英伟达的量级，但即便是仅是获取该市场的“边边角角”，该公司也将受益匪浅。专注于AI的芯片设计初创企业Cerebras和Graphcore等也努力在市场中开拓属于自己的一片天。据数据商PitchBook统计，类似这样的初创企业约有300家。 当然，制造商们也将获取其中一部分好处。4月，台积电老板魏哲家在谈到“AI相关的增量需求潜力”时很谨慎。投资者们与之相比则更加兴奋。在英伟达最新盈利发布后，台积电的股价上涨超过10%，市值增长了约200亿美元。还有一些间接受益者，包括那些能够将更多芯片打包进单一处理器的公司。荷兰公司Besi制造了把芯片封装在一起的工具。分析师公司New Street Research的Pierre Ferragu指出，这家荷兰公司控制了高精度封装市场四分之三的份额。其股价今年已上涨超过50%。 瑞银预计，GPU约占据了专用AI服务器成本的一半，而在一般服务器成本中仅占十分之一。但它们并非是唯一必要的工具。要想作为单一计算机工作，数据中心的GPU还需要能够彼此交谈，这就需要先进的交换机、路由器和专用芯片。据研究公司650 Group预测，在接下来的几年里，该网络设备市场的年增长率将为40%，2027年市场规模将达近90亿美元。英伟达也销售这样的设备，在全球销售额中占比为78%。但来自加州的Arista Networks等竞争对手也被投资者看好，其股价在过去一年中已上涨近70%。生产网络运营辅助芯片的Broadcom声称，2023年该公司相关设备的销售额将翻两番，达到8亿美元。 **研究公司IDC的Peter Rutten认为，AI热潮对于进入数据中心的服务器安装商也是好消息。**另一家分析公司Dell’Oro Group预测，五年内，全球数据中心专用于AI的服务器份额将从现在不到10%增长到20%，该类设备在数据中心的服务器资本支出中的份额将从20%提高到45%。 这将使Wistron和Inventec等服务器制造商获益，它们主要为亚马逊云服务和微软Azure等云供应商巨头生产定制的服务器。小型制造商也能过得不错。另一家服务器制造商Wiwynn的老板最近指出，AI相关项目在其近期订单中的比例已超过一半。美国的Super Micro公司宣布，在今年2-4月间，AI产品在其销售额中占比达29%，高于此前12个月里20%的平均水平。 **所有这些AI硬件还需要专用软件来操作。**其中一些程序来自于硬件公司，如英伟达的CUDA软件平台能帮助客户充分发挥其GPU功能。其他公司的应用还能够帮助AI公司管理数据（Datagen，Pinecone，Scale AI）或运行大语言模型（HuggingFace，Replicate）。据PitchBook统计，这样的初创企业约有80家，其中20家已在今年进行了新一轮融资。Pinecone的投资者包括Andreessen Horowitz和Tiger Global等风险资本。 与硬件类似，很多这类软件的客户也是云巨头。亚马逊、Alphabet和微软计划于今年投入合计约1200亿美元的资本，高于2022年的780亿美元。其中一大部分将用于拓展其云容量。即便如此，对于AI计算的需求如此之高，以至于云巨头们想要持续跟上都很艰难。 这为挑战者创造了空间。近年来，英伟达和Equinix已开始提供“接入GPU即服务”。专注于AI的云创业公司也如雨后春笋。其中，Lambda于3月完成4400万美元的筹资，引入的投资者包括Google的风险投资板块Gradient Ventures，以及OpenAI的联合创始人Greg Brockman。该笔交易意味着Lambda的估值达到约为2亿美元。另一家类似的公司CoreWeave也于4月从英伟达等处筹资2.21亿美元，整体估值已达20亿美元。CoreWeave联合创始人Brannin McBee认为，在围绕AI的客户服务和基础设施方面的专注，使得该公司能够与云巨头们开展竞争。 **最后一类AI基础设施赢家是数据中心地主，它们最接近于扮演提供铲子的角色。**随着对于云计算需求的上涨，它们的地产装得越来越满。在2022年下半年，数据中心的空置率为3%，为历史低点。Equinix及其对手Digital Realty等专业机构与大型资产管理者竞争，把数据中心加入其地产组合中。2021年，私募市场巨头Blackstone以100亿美元收购了美国最大的数据中心运营商之一QTS Realty Trust。Brookfield作为Blackstone在加拿大的竞争对手，此前已在数据中心上进行了大量投资，今年4月又收购了法国数据中心公司Data4。 AI基础设施的持续增长也许会受到一些限制而终结。一方面原因是能源。一家大量投资于数据中心机构认为，对于电力等需求巨大的能源的获取难度，预计将制约弗吉尼亚北部或硅谷等数据中心聚集地的进一步发展。从大型AI模型和基于云的推理转向小型系统将会降低需求，因为这些训练所需算力更少，并可以通过智能手机来推理。Google最近就发布了降级版PaLM模型。 **最大的问号要打在AI繁荣自身的表现上。尽管ChatGPT等很受欢迎，真正能够使用该科技盈利的应用案例仍然很不清晰。**在硅谷，热潮随时都可能转变为失望。随着人们发现GPU很适合挖掘比特币和其他加密货币，英伟达的市值曾在2021年暴涨，但又随着加密货币的覆灭而暴跌。如果该科技无法满足改革法案的要求，监管者可能会重拳出击。全球政策制定者担心生成式AI可能会打击就业或散布不实信息，已经在考虑加装护栏了。事实上，5月11日，欧盟立法者已经提出了一系列限制聊天机器人的规则建议。 所有这些限制因素都可能会减缓AI的部署，并由此使AI基础设施公司的前景蒙上阴影。但也许无需过分悲观。**即便是生成式AI不像其鼓吹者们宣扬的那样有革命性，至少也会比加密货币有用得多。**此外，还有很多其他非生成式AI也需要大量算力。除非是对生成式AI全球性封禁（现在看不到这种可能性），掘金热潮不太可能停下来。只要大家都处于热潮之中，凿子和铲子的商贩们就依然有钱赚。 **（本文仅供读者参考，并不构成提供或赖以作为投资、会计、法律或税务建议。）** 本文来自微信公众号 [“来咖智库”（ID：laikazk）](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwOTQwMDEyMA==&mid=2247499677&idx=1&sn=26370b71a9b3f346fc1f5054746a0d8c&chksm=9776c7caa0014edc96219b6c226a72ecf6cb716665ab59e749905ec57cd7d3603ecee8ae9698#rd)，**编译：豆豆**，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 +1 3 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/1284879294)[来咖智库](https://36kr.com/user/1284879294)特邀作者 **9**_收 藏_+1**0**_评 论_ _打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/2290174310897669&title=%E6%8E%98%E9%87%91%E4%B8%87%E4%BA%BF%E7%BE%8E%E5%85%83AI%E8%8A%AF%E7%89%87%E5%B8%82%E5%9C%BA) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 [相关专题 AMD“砍”英伟达一刀 6月14日凌晨，英伟达的对手AMD推出AI芯片MI300X，该芯片可以使用高达192GB的内存，而英伟达的H100芯片只支持120GB内存。AMD扔出这一“王炸”吼，英伟达将会受到什么影响？AI产业链又将发生变化？](https://36kr.com/topics/2301334348295170) 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/2290174310897669)后参与讨论 提交评论 0/1000 你可能也喜欢这些文章 [](https://36kr.com/p/3933014427286658)[都盯上了EUV光刻机](https://36kr.com/p/3933014427286658) [](https://36kr.com/p/3932085570197382)[挑战GPU、绕过HBM，深挖史上最大芯片背后的Cerebras](https://36kr.com/p/3932085570197382) [](https://36kr.com/p/3931792277879945)[马斯克，要颠覆EUV光刻机？](https://36kr.com/p/3931792277879945) [](https://36kr.com/p/3931631661956486)[芯片，转折点](https://36kr.com/p/3931631661956486) 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