2026 AI 芯片全景图：NVIDIA 霸权动摇，AMD、Intel、Cerebras 各显神通

NVIDIA 的统治地位受到挑战了吗？

简短的回答是：在训练市场仍然稳固，但在推理市场正面临前所未有的竞争。NVIDIA 的 Blackwell B300 仍然是训练超大规模模型的首选，但其在推理场景中的性价比优势正在被竞争对手侵蚀。

NVIDIA 的旗舰训练芯片，集成 2080 亿晶体管，搭配 288GB HBM4 内存。在 MLPerf Training 基准中仍是无可争议的王者。但功耗高达 1200W，需要液冷散热。单卡价格约 $40,000。

AMD 的下一代 AI 加速器，采用 MCM（多芯片模块）设计，在 FP8 推理性能上首次媲美 B300。ROCm 生态经过三年打磨已大幅改善，PyTorch 原生支持良好。价格约为 B300 的 60%，性价比优势明显。

Intel 收购 Habana 后的力作，主打推理场景。独特之处在于其片上集成了 24 个 200GbE RoCE 端口，在网络密集型推理任务中表现出色。搭配 Intel 的 OneAPI 软件栈，对 x86 生态用户友好。

一个芯片就是一整片晶圆——4 万亿晶体管、90 万个计算核心。在处理单一样本（batch size=1）的实时推理时有天然优势。适合需要极低延迟的场景，如高频交易和高性能计算。

Google 的第六代 TPU，通过 Google Cloud 独家提供。在 Gemini 系列模型的训练和推理中表现卓越。虽然不对外销售芯片，但云服务价格极具竞争力。

AWS 自研芯片的第二代，通过 AWS SageMaker 提供。与 AWS 生态深度集成，训练成本比同类 GPU 实例低 40-50%。

如果你在训练超大模型，NVIDIA B300 仍是最稳妥的选择。如果是推理部署或微调中等规模模型，AMD MI400 和 Intel Gaudi 3 提供了更具性价比的替代方案。云用户则应该根据工作负载特点在 GPU 实例和专用 AI 加速器之间灵活选择。