自2026年以来，国产大模型调用量持续增加，AI算力需求不断上升，存储价格回暖预期增强，国内存储厂商的扩产和上市进程受到市场关注。全球AI芯片格局也在经历深刻变化，技术路线加速演进，供给格局持续优化，为我国半导体产业提供了发展机遇。英伟达宣布预计今年下半年开始生产和发货下一代机架级人工智能系统Vera Rubin，而谷歌则在I/O大会上宣布TPU 8t系列正式商用，并联合黑石集团投入50亿美元布局独立TPU算力云。
配资网站算力芯片的技术路线与产业格局成为全球科技竞争的关键。中国半导体产业正从追赶走向并跑，在AI芯片设计与存储两大领域同步发力，多条技术路线并行突围，为自主算力底座奠定基础。当前，全球AI算力竞争进入GPU与TPU并行发展的新阶段。长期以来，英伟达GPU凭借强大通用性与成熟生态主导市场，但随着大模型参数规模扩大、推理需求激增，高能耗、高成本、算力利用率低等问题日益凸显。
在这种背景下，TPU路线迅速崛起。TPU专为深度学习张量运算定制，去除图形渲染等冗余模块，在相同功耗下提供数倍于GPU的AI计算性能。数据显示，2026年谷歌TPU出货量预计达600万片，英伟达GPU约700—750万片，两者合计占据全球约80%市场份额，形成GPU+TPU并行发展的新格局。
国内AI算力市场快速增长，得益于芯片设计与存储领域的多路突围。AI芯片领域呈现出GPU、ASIC、TPU多条路线并行态势。摩尔线程、沐曦、壁仞等企业践行GPU路线，推进产品迭代；华为昇腾、寒武纪、百度昆仑芯等企业则选择ASIC路线，已实现规模化落地。在全球主流TPU赛道上，中昊芯英为代表的国产TPU厂商通过自研架构实现量产，填补了国内纯TPU架构的空白。
在存储芯片领域，国内企业也取得了关键突破。长江存储作为国内唯一的NAND闪存原厂，已实现294层3D NAND的量产，核心指标跻身全球第一梯队；长鑫存储在DRAM领域持续攻关，已量产多款DDR4、LPDDR4X及DDR5产品，逐步缩小与国际领先企业的代际差距。
业内专家认为，国产半导体在芯片和存储领域的双重突破具有深远的战略意义，不仅补齐了我国算力技术路线的结构性短板，还大幅提升高端算力自主供给能力，为各行各业的数字化智能化转型提供有力支撑。
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