首款自研芯片OpenAI来了，首款台积电A16技术，与苹果正面较量。
没有想到，2nm 还没来，估计 2026 年量产的 1.6nm 已经引起了轰动。据中国台湾省经济日报援引产业链人士报道，除了像往常一样预订台积电的苹果。 A16（16 埃米等于 1.6 第一批纳米产能，OpenAI 还加入了台积电 A16 产能首发名单。
OpenAI 要造 AI 芯片并不意外，OpenAI CEO Sam Altman 早就准备好筹资了 7 为了建造自己的晶圆厂，亿美元 AI 芯片的研发与生产。但是耐人寻味的是，苹果和 OpenAI，两个时代的创始人正在展开一个关于台积电的问题。 A16 第一批产能竞赛。
新时代巨头背后是新时代 AI 芯片崛起。
争夺台积电 16A，不只是 OpenAI 与苹果之争
A16 芯片是目前台积电已经揭示的最先进的工艺节点，也是台积电进入埃米工艺的第一步。 2026 下半年量产。
这个问题的重量到底有多大？根据台积电的介绍， A16 将采用下一代纳米晶体管技术，并采用非常电轨技术（SPR），SPR 技术是将供电线路移至晶圆背面，在晶圆正面释放更多信号线路布局空间，提高逻辑密度和效率。这是行业内最先进的背面供电解决方案。
线路图，图/台积电
总的来说，台积电不仅会增加晶体管的密度，还会集成最新的纳米晶体管技术和背面电力传输系统，理论上会大大提高芯片的性能和能效。也就是说，这可能会 AI 芯片达到了更高的峰值，甚至开启了新的技术革命。
而对 OpenAI 而且，这不仅仅是抓住机遇，更是为了未来。 AI 战略布局的计算。要知道，AI 模型复杂性和计算需求日益增加，没有强大的硬件支持，无论想象力多么丰富，都只能止步于纸上谈兵。
OpenAI 第一批台积电与苹果争夺台积电 A16 工艺生产能力，实际上也反映了整个科技产业。 AI 硬件需求的旺盛和急切，不仅凸显了硬件需求 AI 计算需求的快速增长，也标志着计算需求的快速增长 AI 在科技行业，硬件逐渐成为核心竞争优势之一。
图/ X
谁能率先掌握最先进的芯片技术，谁就能在未来赢得更多的机会，这是一个新的战场。从这个角度来看，OpenAI 与苹果发生争执的背后， AI 时代与移动时代的较量。
2024 年，AI 在芯片热度下的分化
5 月底，知名市场调研机构 Gartner 发表了一份报告，指出 2023 年全球 AI 芯片的销售收入已经实现 536 亿美元，并且预测 2024 年度将同比增长 33%至 710 亿美金，在 2025 将增长至 920 亿美金。
没有意外，驱动 AI 芯片销售收入增长的主要因素包括对边缘计算的需求激增，尤其是在手机上，PC、物联网设备及自动驾驶系统等方面的需求 。此外，AI 随着芯片在数据中心的进一步应用，也给市场带来了巨大的动力。 。
但在 2024 2008年，我们也可以看到，当海外芯片巨头在 AI 在技术浪潮中继续飞驰人生，国内 AI 芯片制造商也在加紧追逐，努力缩小与国际领先者的差距。
提到 AI 芯片，首先肯定不能避开现在的芯片。 AI 英伟达达芯片领域的王者（NVIDIA）。上半年，英伟达依然霸气十足，推出了全新的 Blackwell B200 平台-到目前为止最强大的平台 AI 直接把芯片放进去 AI 实践和推理性能达到了一个新的高度。
Blackwell 图/英伟达到B200
虽然 Blackwell B200 曝光的出货时间将从今年开始。 10 月亮推迟到明年年初，但是英伟达的 GPU 依然是市场的主角，几乎垄断了世界 AI 芯片市场，特别是在数据中心和高性能计算领域，继续稳居领先地位。
老对手 AMD 也不甘示弱。2024 年上半年，AMD MI300X 大量出货开始，在推理功能上超越了英伟达的一些产品。虽然是 AI 虽然芯片的市场份额无法与英伟达相提并论，但是 AMD 无论是产品还是市场表现，都足以让人刮目相看。
寒武纪和华为升腾在国内市场的表现也不容小觑。
即将发布的寒武纪思元 590 据报道，性能大幅提升，直接与英伟达相比。 计划年内大规模生产和出货A100。尽管离英伟达还有很长的路要走，而今年上半年的财务报告也表明，寒武纪的收入只有 6477 万元，同比下降 43.42%的市值从去年开始上升到今天。本质是，外部仍然看好寒武纪。 AI 技术积累，芯片领域的国产替代机遇。
另外一方面，华为升腾 AI 芯片在国内市场已经顺利进行，并被国内公司广泛采购。华为此前推出的升腾腾 910B 基本上可以看作是英伟达达的对比 A100，而且有望在今年 10 月度出货的升腾 910C 这是对比目前最主流的英伟达 H100，或者将进一步巩固华为在国内 AI 芯片市场的领先地位。
昇腾 图/华为v910
总体来看，2024 年上半年，AI 晶片市场依然风云变幻，英伟达和 AMD 华为和寒武纪在海外市场的残酷竞争正在逐步扩大其在国内市场的影响力。面临 AI 在激烈的芯片战场上，这些公司都在竭尽全力，争取在未来的科技格局中占有一席之地。
大模型「变小」：国产 AI 芯片「弯道超越」的好时机
过去，AI 芯片竞争主要集中在如何为超大型模型提供强大的计算能力上，但是现在，行业正在发生微妙的变化——从提供「最强大，最有用」将大模型转化为建造「最具性价比」的小模型。
从深层追寻（DeepSeek）到 Gemini 1.5 Flash，再到 OpenAI 推出 GPT-4o mini，从今年年初开始，大型模型制造商越来越明显地追求更小的参数规模模型，这对 AI 芯片业的影响不容小觑。
图/ OpenAI
由于模型规模的缩小，可预测低功耗、高效率。 AI 对芯片的需求将越来越大。这意味着芯片制造商可能会从过去对性能的盲目追求转向更多考虑提高能效和支出的方向。它不仅包括移动设备，还包括 HPC 上，更精悍 AI 芯片将更受欢迎，这不仅促进了芯片的小型化，也可能带来芯片架构设计的变化。
另外，小规模模型的广泛应用可能会减少对大规模计算资源的依赖，促进大规模计算。 AI 芯片在更广泛的应用场景中普及。过去，AI 芯片主要集中在数据中心等高性能计算领域，未来，我们可能会看到 AI 芯片在智能终端和边缘计算场景中得到了更多的应用。这一变化将推动 AI 应用与 AI 对于新兴厂商来说，芯片下沉到更多的应用场景，无疑是一个很好的机会。
而对国内 AI 对于芯片制造商来说，小规模参数模型的崛起，尤其是赶超英伟达等巨头的绝佳机遇。
图/寒武纪
另一方面，小规模模型对极高档硬件的依赖性降低，使得国内厂商在技术上缩小差距的可能性降低。而且通过推出高效低功耗的芯片，可以更快的占据市场份额。尤其是在国内应用需求旺盛的行业，如智慧城市、物联网、边缘计算等，更有机会利用本土化优势，快速扩大市场影响力。
另外一方面，国内对 AI 国内芯片替代也给予了大力支持和政策倾斜，可以帮助国内厂商加快技术突破和市场拓展，无论是资金投入还是技术研发。与此同时，随着全球产业链不确定性的增加，自主可控的芯片供应链显得尤为重要，同时也是国内 AI 芯片制造商提供了前所未有的发展机遇。
但是，追赶英伟达也不容易。
世界各地的英伟达 AI 芯片市场的领先地位不仅取决于其强大的硬件性能，还取决于其完善的生态系统和广泛的行业合作伙伴。为了赶超，中国制造商不仅需要在技术上取得突破，还需要构建强大的软硬件生态系统，以吸引更多的开发者和企业客户。
写在最后
AI 芯片竞争就像一场没有终点的马拉松。每个参与者都在努力占据更多的市场份额。比英伟达强，在海外和中国市场面临无数敌人的攻击。
小规模参数模型的发展的确是中国 AI 芯片制造商提供了赶超巨头的机会，但这条路仍然充满挑战。成功的关键在于技术创新、市场战略的灵活调整、生态系统的构建和拓展。若能把握这一趋势并有效地实施，国内 AI 在未来的全球市场中，芯片有望脱颖而出。
但也要指出，AI 芯片市场不仅是硬件性能的战场，也是软硬件生态、创新能力和市场战略的综合竞争。归根结底，在这个技术飞速发展的时代，只有不断创新、敢于迎接挑战的厂商才有资格赢得这场比赛。 AI 芯片之争。
这篇文章来自“雷科技”，36氪经授权发布。
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