Groq创始人断言：OpenAI、Anthropic等都将自研芯片，摆脱英伟达！网友：AI 厂商苦英伟达久已？

Groq 创始人乔纳森・罗斯提出 “OpenAI、Anthropic 终将自研芯片，你真正获得的并非只是一枚芯片，而是掌握自身命运的能力” 观点时，曾被行业视为激进判断。

但 2025 年 AI 芯片领域的动态却验证了他的前瞻性：OpenAI 已与代工厂敲定 3nm 芯片生产协议！

巨头自研芯片从技术储备转向量产推进

罗斯的判断基于其行业技术积淀 —— 作为谷歌第一代 TPU 核心设计者，他对专用芯片的性能突破路径有深刻理解。Groq 的 LPU 芯片采用 14nm 制程，在推理场景下实现 500 token/s 的处理速度，较英伟达 H100 提升 2 倍，硬件成本降至 H100 方案的 1/10，这一技术验证为巨头自研芯片提供了可参考的架构范式。

OpenAI 的自研芯片项目推进速度有一定的代表性。据财联社 2025 年 2 月披露，其首款专用芯片和博通一起完成，由前谷歌 TPU 团队核心工程师牵头设计，采用台积电 3nm 工艺，集成高带宽内存（HBM3e），重点优化大模型训练阶段的张量计算效率，计划 2025 年底完成流片测试，2026 年 Q2 进入量产阶段。

该项目团队从 2023 年的 20 人扩充至 2025 年的 40 人，核心成员涵盖芯片架构、制程工艺、驱动软件等领域，单轮流片成本超过 3000 万美元。

为支撑项目研发，OpenAI CEO 山姆・奥特曼在先后与中东主权基金、台积电展开多轮谈判，明确芯片研发与产能保障的资金需求。

国内科技企业的芯片自研路径同样清晰。腾讯云在 2025 年 Q1 完成与华为昇腾 910B、海光 DCU 等国产芯片的全面适配，其 AI 推理服务延迟控制在 50ms 以内；阿里达摩院基于自研 “振武” 处理器完成 7B 参数模型的训练验证，硬件能效比达到 18.6 TFLOPS/W；百度则直接采用昆仑 P800 芯片迭代文心大模型 3.5 版本，在中文语义理解任务中的准确率提升 4.2%。

巨头集体推进芯片自研的核心动因，源于英伟达生态的技术与成本：其一，部署 671B 参数模型的 GPU 集群硬件采购成本超 2000 万元，年运维成本突破 300 万元；

其二，CUDA 生态版本迭代存在兼容性风险，2024 年某省级政务 AI 平台因 vLLM 框架删除中文分词接口，导致服务中断 12 小时；

其三，英伟达芯片受地缘政治影响，供应链稳定性无法保障。

竞争格局：3 万亿市值巨头的防御体系与 1000 亿投资的战略绑定

2025 年 AI 芯片市场呈现 “多极竞争与生态壁垒共存” 的特征。英伟达凭借技术积累与生态优势维持行业主导地位：截至 2025 年 9 月，公司市值突破 4 万亿美元GPU 出货量达 120 万片，占全球高端 AI 芯片市场 82% 的份额。

但英伟达的市场壁垒正面临多维度挑战。在政策层面，美国对华芯片出口管制导致其特供型号 H20 销售额归零，中国市场份额被华为昇腾 910B/C 填补 20%—— 昇腾 910C 的算力密度达 26P Flops/U，在 ResNet-50 图像分类任务中的性能达到 H100 的 92%，且支持国产 AI 框架 MindSpore 的深度优化。

在技术层面，AMD 计划 2025 年底推出 MI350X 芯片，采用 Chiplet 架构集成 12 个 GPU 核心，显存带宽达 5.3TB/s，直接对标 Blackwell B200；

英特尔 Gaudi 3 芯片则通过开放的 Habana SDK 生态，吸引戴尔、浪潮等服务器厂商合作，2025 年 Q2 出货量环比增长 45%。

谷歌 TPU 第七代已用于 Gemini 大模型的推理场景，其片上存储容量达 1.2GB，延迟较 TPU v4 降低 30%；

亚马逊 Trainium 芯片针对 Transformer 架构优化，在 GPT-3 训练任务中的成本较 A100 降低 40%；

微软 Maia 100 芯片则与 Azure 云平台深度整合，支持模型训练与推理的无缝切换，2025 年 Q3 部署量突破 5 万片。

当然英伟达也没有闲着只顾数钱，英伟达与 OpenAI 的 1000 亿美元战略投资合作，打破传统竞争逻辑。据黄仁勋在 2025 年 9 月 GTC 闭门会议披露，这笔投资并非单纯财务入股，而是涵盖芯片供应、软件适配、数据中心建设的全栈合作 —— 英伟达将为 OpenAI 定制 Blackwell 芯片集群，协助搭建 10 吉瓦（GW）级数据中心，同时开放 CUDA 生态的底层接口，支持 OpenAI 自研芯片与 GPU 集群的混合部署。

根据合作协议，OpenAI 需在未来 5 年采购价值 2000 亿美元的英伟达硬件，这一绑定模式使双方形成 “竞争 - 协同” 的复合关系。黄仁勋在会议中强调，OpenAI 的用户增长曲线与推理算力需求曲线呈指数级叠加，预计 2027 年其 AI 服务营收将突破 500 亿美元，成为推动芯片需求的核心变量。

挑战者阵营中，Groq 的进展具有代表性。该公司在 2025 年 9 月完成 7.5 亿美元 D 轮融资，估值达 69 亿美元，投资方包括贝莱德、三星电子、思科系统等，叠加 2024 年沙特阿美数字公司的 15 亿美元战略投资，累计融资规模超 22 亿美元。Groq 的 LPU 芯片采用张量流处理（TSP）架构，2024 年营收达 9000 万美元，2025 年目标设定为 5 亿美元。其云服务平台已吸引 200 万开发者接入，但截至 2025 年 Q3，芯片实际部署量仅 7 万片，较年初规划的 10 万片目标存在 30% 缺口，且在 FP16 精度计算任务中，性能较英伟达 B200 低 18%。

当前竞争的核心焦点仍集中在生态体系。英伟达 CUDA 生态经过近 20 年建设，截至 2025 年开发者数量超 500 万，配套的 cuDNN、TensorRT 等工具链已完成对主流 AI 框架的深度优化，开发者迁移成本高。

加州理工学院的 AI 研究团队在 2025 年发布的报告中指出，其在大模型训练任务中，宁愿等待 18 个月获取 H100 芯片，也不愿改用其他平台，核心原因是 CUDA 生态的工具链成熟度与社区支持度难以替代。

但巨头自研芯片通过架构定制实现差异化突破：OpenAI 的自研芯片针对 GPT 系列的长文本推理场景，优化 KV 缓存的存储架构，将解码阶段的延迟降低 25%；阿里 “振武” 处理器兼容 CUDA 接口，开发者无需修改代码即可迁移模型，工具链适配成本降低 70%；Groq 的 TSP 架构通过静态调度消除线程管理开销，在小批量推理任务中的能效比达到 H100 的 2.3 倍。

算力领域的技术博弈与市场判断

“英伟达通过 1000 亿美元投资绑定 OpenAI，本质是将潜在竞争对手转化为生态协同者，这种‘以投资换市场’的策略，短期内可巩固其市场地位，但长期来看，无法阻止巨头自研芯片的技术迭代。”—— 某头部券商电子行业首席分析师 @科技圈老炮儿

“OpenAI 同时推进自研芯片与采购英伟达硬件，反映出大模型企业的务实选择：自研芯片用于核心场景的成本优化，英伟达平台保障业务连续性，这种双重布局将成为行业主流模式。”—— 某 AI 创业公司技术负责人 @AI前线

“华为昇腾 910B/C 能抢占 20% 中国市场，关键在于解决了‘可用’与‘好用’的平衡 —— 性能达到 H100 的 90% 以上，同时与国产软件生态深度适配，这为其他挑战者提供了可复制的路径。”—— 某国产芯片企业架构师 @硬件极客派

“Groq 的融资规模与英伟达的季度营收存在量级差距，但其 TSP 架构证明专用芯片在特定场景的优势，这种‘小而专’的路线，可能成为中小芯片企业的生存空间。”—— 某风险投资机构合伙人 @财经段子手

“CUDA 生态的开发者基数是英伟达的核心壁垒，要实现替代，不仅需要硬件性能达标，更需构建同等规模的工具链与社区支持，这一过程至少需要 5-8 年。”—— 某高校计算机系教授 @程序猿阿凯

“当前行业呈现‘巨头自研与生态绑定并行’的特征，短期内英伟达的市场主导地位难以撼动，但随着自研芯片的技术成熟与成本优化，2028 年前后全球 AI 芯片市场可能形成‘英伟达 + 头部企业自研 + 专业厂商’的三分格局。”—— 某市场研究机构分析师 @数码闲聊站

从技术演进与市场竞争的逻辑看，AI 芯片领域的 “替代之争” 本质是算力话语权的重新分配。英伟达4万亿美元市值背后，是其在硬件性能、软件生态、供应链整合等领域的综合优势，但巨头自研芯片通过架构定制与场景优化，正在逐步瓦解其技术垄断。未来 3-5 年，“通用 GPU + 专用芯片 + 混合部署” 的技术路线将成为主流，而生态体系的开放度、硬件与模型的适配深度、成本控制能力，将成为决定市场格局的关键变量。

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