黄仁勋和英伟达的“天塌了”？中美四大巨头，全部转向自研芯片

2026年8月26日，英伟达单季营收962.2亿美元。
同比涨106%，高过华尔街预期。
给下一季度的指引是1080亿美元，也超预期。
更扎眼的是计算承诺额，一个季度从1190亿美元跳到2790亿美元。
翻了一倍还多。
可就在这份财报出来前一天，硅谷Hot Chips大会上，OpenAI端出了一颗芯片。
额定功耗700瓦。
被拿来对标的英伟达GB300，是1400瓦。
这个OpenAI自研芯片是怎么回事，大买家为什么集体下场，今天来聊下这个事情。
先看这颗芯片本身。
叫Jalapeño。

OpenAI自己跑出来的数：跑同样的开源模型，每瓦性能是英伟达现役Blackwell系统的1.5到1.9倍。
测试基准用的是SemiAnalysis公开的InferenceX。
数字是自己测的，挑刺的人也没闲着。
Jalapeño搭的是新一代HBM4显存。
被比下去的Blackwell，用的还是上一代HBM3e。
起跑线本来就不在一条线上。
数字可以打折，方向打不了折。
一家做模型的公司，已经敢把自家芯片和英伟达旗舰摆在同一张表里比。
这颗芯片不是天上掉下来的。
OpenAI跟博通的合作，要追到2025年10月。
当时双方签了一份10吉瓦的多年协议。
Jalapeño就是这份协议结出的头一颗果子。

从设计到流片前后大约9个月，台积电N3P工艺。
按OpenAI硬件负责人Richard Ho的说法，今年底只小批量部署，真正铺开要等2027年。
博通CEO Hock Tan给过一笔账。
按博通自己的成本建模，这颗芯片每跑一个token，推理成本比现役GPU省约一半。
同一笔算力预算，能多服务一倍的用户。
用户数不变，账单直接砍一半。
这还不算谈判桌上那三成折扣。
SemiAnalysis算过一笔账。
OpenAI手里连谷歌TPU都还没大规模用起来。
就光是放出“我要自己造芯片”这个风声，它从英伟达那边拿到了约三成折扣。
芯片还没流片，账单已经先松了口。
动手的不止OpenAI一家。

今年6月，Anthropic从OpenAI挖走了参与过Jalapeño设计的Clive Chan。
8月，谷歌TPU开发的前负责人Amir Salek也过来了。
同一个8月，Anthropic跟TechCrunch确认，正在招人组芯片设计团队。
代工这头，据TheInformation报道，它在跟三星早期谈一款2纳米定制芯片。
连用途是训练还是推理，都还没定。
一家已经拿出实测，一家刚把队伍拉齐。
两家背后算盘是同一副：付给英伟达的每一笔钱，都想换回一点主动权。
这点主动权只能自己造芯片挣回来。
再把英伟达自己的账翻开看。
8月28日电话会上，黄仁勋回应了OpenAI自研这事。
他说英伟达在做的产品，跟对方的定制芯片根本不是一回事。
还撂下一句：“当前我们在AI市场的份额正在提升，增长在加速，技术领先优势也在持续扩大。”

老黄的底气有来头，裂缝也是真的。
TrendForce的数据摆在那儿。
2026年超大规模厂商定制AI芯片的出货增速是44.6%。
通用GPU是16.1%。
前者差不多是后者的三倍。
行业分析机构Yole的分析师说得直白，Jalapeño威胁的是英伟达的推理利润率，还动不了它的整体主导地位。
那为什么四家模型公司都盯上推理。
因为推理是天天烧钱的地方。
按行业分析口径，2026年推理大约占AI算力需求的七成。
2023年这个比例还只有三分之一左右。
花钱的方式也不一样。
训练像买房，模型训完，这笔大钱就封了顶。
推理像交房租加水费，每多一个用户、每多问一句话，都在往外掏钱。
行业测算里，推理占生产型AI系统全生命周期运营成本的八到九成。

在这儿省下一块，就是直接多赚一块。
再看英伟达GPU本身。
它是通用设计，一大堆晶体管是给图形渲染、科学计算备着的。
放进纯推理场景，很多电路就在那儿闲着。
模型公司的感受很直接：自己在为用不上的灵活性付租金。
拿DeepSeek来说，它的MLA注意力机制把KV Cache压到常规架构的几十分之一。
细粒度MoE让V4-Pro在1.6万亿总参数里每次只激活很小一部分。
把这些答案直接刻进电路，Groq、Cerebras这类独立芯片商做不到，它们拿不到别家模型的私有架构。
训练这块，英伟达CUDA生态根深蒂固，大规模训练至今离不开它。
推理没有这样一把锁，模型训好之后放谁家芯片上跑，换起来轻得多。
四家挑推理下手，挑的是英伟达城墙矮、自己又疼的那一段。
美国这两家想的是省钱、砍价。
到了太平洋另一边，问题变成了能不能买到。

美国对华AI芯片管制这几年一路收紧。
2022年10月头一次出手。
2023年10月H800、A800被禁，英伟达转推中国特供版H20。
2024年12月H20也上了清单。
2025年8月H20有条件放行过一阵，到2026年1月，B30A对华销售又得拿许可证。
每收一次，中国模型公司能下单的型号就少一截。
DeepSeek的硬件史，几乎就是这条时间线的倒影。
2025年1月让它一战成名的R1，是用英伟达H800训出来的。
到今年4月发布V4，已经完成对华为昇腾的全链路适配。
训练用910B，推理用950PR，还基于华为CANN框架重写了200多个算子。
相当于把在英伟达生态里跑顺的发动机拆开，一个零件一个零件改装到新底盘上。
据路透社7月7日援引三位知情人士报道，DeepSeek的自研推理芯片项目大约一年前启动，目前还在早期，已经接触过中芯国际。
9月4日，彭博社又报道，DeepSeek计划在内蒙古一座在建数据中心部署至少16万颗昇腾950DT，专门跑推理。

这两件事，DeepSeek都没有公开确认。
智谱走的是另一条路。
GLM-5.3-Flash的公开服务，全部由国产算力扛着。
十万级国产芯片集群，用自研的高带宽互联组网。
智谱在业绩电话会上披露，端到端性能比硬件原始基线提升了约3倍。
据TheInformation报道，GLM-5.2发布后调用需求大涨，智谱开始评估自研芯片，已经向几家国内设计公司做过初步询问。
昇腾跟英伟达先进的产品之间还隔着一到两代，产能也要跟一众中国公司分着用，这是实情。
可十万级国产芯片已经撑起一个公开服务的大模型，能不能用的问题，正在变成怎么用得更好。

说中美四大巨头全部转向自研芯片，眼下落地的是动作和意向这一层。
OpenAI已经流片实测，Anthropic拉起了队伍，DeepSeek和智谱还停在媒体曝出的早期阶段。
可这一步迈出去就很难退回来。
等OpenAI的芯片2027年规模铺开，国产方案越跑越顺，英伟达在推理这块要从唯一的卖家变成供应商之一。
8月25日那颗700瓦的芯片摆上台时，英伟达的大买家们，已经开始替自己算电费了。
对此，你们有什么想法？

引用资料：

【周刊提前读】最强AI呼吁放缓"军备竞赛" Anthropic意欲何为？.财新

Anthropic与三星讨论新型定制芯片.TechCrunch

Anthropic is hiring an AI chip design team.TechCrunch

英伟达2026年8月26日财报直播：第二季度利润和营收超预期.Investopedia

美国商务部工业与安全局（BIS）出口管制条例.美国商务部