人工智能的蓬勃发展正掀起一场芯片军备竞赛。AMD与NVIDIA这对老对手已进入「一年一芯片」的疯狂模式，而亚马逊、谷歌、Meta等科技巨头也纷纷下场自研加速器。这场关乎万亿市场的技术竞逐，正在改写半导体行业的游戏规则。

AMD双线作战：
2026年推出的Instinct MI400系列将首次分化产品线：MI450X专注AI推理，支持FP4/FP8低精度计算；MI430X主攻超算领域，保留FP64双精度性能。台积电2nm工艺与CoWoS-L封装加持下，HBM4内存带宽预计突破10TB/s。然而，全新UALink互联技术因生态未成熟，初期可能仅限于小规模集群。

NVIDIA定义新范式：
代号Rubin的下一代GPU剑指50 PFLOPS推理性能，288GB HBM4带来13TB/s恐怖带宽。更值得关注的是「CPX异构架构」创新：专用上下文处理器搭载GDDR7，以1/3的功耗处理百万token上下文任务。2027年亮相的Rubin Ultra功耗直逼3.6千瓦，或将重塑数据中心液冷标准。

科技巨头的野望：
亚马逊Trainium3芯片将HBM容量提升至128GB，2027年2nm工艺的Trainium4蓄势待发；谷歌第七代TPU「Ironwood」以42.5 ExaFLOPS称霸单集群算力；微软Maia系列迭代缓慢，Azure生态仍重度依赖NVIDIA。OpenAI虽自研XPU，但与NVIDIA的百亿级合作暴露了行业残酷现实——CUDA生态仍是AI开发的「氧气」。

行业观察：
这场竞赛背后是惊人的资源消耗。单台AMD Helios机架堆叠72颗GPU，Meta的MTIA v4则需要2nm Chiplet封装。当摩尔定律逼近物理极限，先进封装与存算一体架构成为破局关键。值得注意的是，中国供应商在HBM与先进制程上的瓶颈，可能加剧全球AI算力分配的不平衡。