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大模型AI算力芯片—从GPU到光计算与存算一体的多元算力生态.docx
资料介绍
大模型AI算力芯片—从GPU到光计算与存算一体的多元算力生态
2026年8月
引言：算力芯片的多元时代
2026年，大模型训练与推理对算力的需求呈指数级增长，而传统GPU面临制程逼近物理极限与能耗飙升的双重压力。全球AI芯片市场2025年突破1500亿美元，四大云巨头2026年资本开支激增至约6500亿美元，增量几乎全部由AI驱动。
算力正从"固定资产"转变为"可计量、可交易的生产要素"。在摩尔定律放缓的背景下，GPU、存算一体、光计算、量子计算等多条技术路线并行发展，形成了多元算力生态。
GPU：AI算力的主力军
英伟达的霸主地位
英伟达凭借Blackwell GPU、CUDA生态和NVLink互连技术，在AI训练市场占据主导地位。2026年，Blackwell架构的H200与B200系列在训练和推理性能上均有显著提升，单价维持高位。
但英伟达的壁垒不仅在于硬件，更在于CUDA生态和软件锁定。CUDA积累的开发者生态和优化工具链，使得迁移成本极高。
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