七类芯片定乾坤：揭秘 AI 算力的真实版图
展望未来十年的科技博弈，表层看似是 AI 应用的争锋，实则底层逻辑在于芯片体系的整体抗衡。近年来，每当话题触及人工智能，英伟达与 SK 海力士往往最先涌入大众脑海。这情有可原。大模型的训练依赖于惊人的计算吞吐量，算力芯片与存储芯片作为核心刚需，其中 GPU 因擅长并行处理而脱颖而出，致使英伟达成为此轮 AI 浪潮中的绝对主角。然而，若目光仅局限于 GPU，极易对整体芯片产业产生认知错位。毕竟，AI 的高效运转并非单靠某一颗芯片，而是依赖于一整套芯片系统的协同。GPU 主攻运算，CPU 负责调度，HBM 保
七大核心芯片，定义AI性能边界
未来十年的科技竞争，表面看是AI应用的角逐，实则底层是芯片系统的全面比拼。近年来，提到人工智能，许多人首先想到的是英伟达和SK海力士。这不难理解。大模型训练需要大量计算资源，算力芯片和存储芯片是关键需求，而GPU在并行计算方面表现优异，因此英伟达成为本轮AI浪潮中最受关注的企业。但若仅关注GPU，容易对整个芯片产业形成片面认知。因为AI运行并非依赖单一芯片，而是依靠一整套芯片系统协同工作。GPU负责运算、CPU负责调度、HBM负责数据传输、网络芯片负责连接、功率芯片负责供电与能效、MCU负责终端控制，而S