这两年，HBM几乎成了整个行业绕不开的关键词。在火热的AI加速器之上，除了居于核心位置的GPU，最吸引目光的，往往是那几颗紧贴其旁的HBM。它们大多通过热压键合堆叠而成，其在DRAM芯片之间布置微米级金属凸块，经由加热与加压完成连接与成型。
据报道，中国半导体企业已占据国内市场的大部分份额，拥有41%的国内AI服务器市场份额，并计划在2025年交付165万块GPU，而总产量为400万块。IDC的数据显示，英伟达仍以55%的市场份额领先，预计出货量为220万块，但这与该公司在制裁前声称的95%的市场份额相比，已大幅下滑。
HBM（高带宽内存）作为当前AI加速器GPU的核心配置，凭借垂直堆叠的薄DRAM芯片结构，以超高数据带宽为AI训练与推理提供了关键支撑，成为AI算力爆发的重要基石。
英特尔前CEO帕特·基辛格在近期接受采访时表示，量子计算将在两年内普及并加速戳破AI泡沫，且将在2030年前彻底取代GPU。在他看来，量子计算将与经典计算、AI计算共同构成未来计算世界的“神圣三位一体”。
在此背景下，全球算力产业下一步将往哪走？非GPU路线能有多大市场空间？未来会百花齐放还是一支独大？非GPU赛道哪条路线有望最先冲出重围？我们试图通过拆解全球算力格局及国内几家头部企业的技术路线，找到这些问题的答案。
主要的云服务提供商正在摆脱对英伟达 CUDA 生态系统的依赖，并投资开发自己的芯片用于高容量推理，因为在高容量推理中，运营成本超过了训练成本。
TPU与GPU之间的竞争正在重塑AI硬件市场格局。GPU基于并行处理，能处理多样化任务，而TPU专门针对张量矩阵运算进行优化。谷歌TPU采用类似RISC的设计理念，通过限制功能来提升特定运算效率。
Yole Group 近日发布《2025 年处理器产业状况》报告，指出全球处理器市场正经历由生成式 AI 与云端基础设施推动的深刻变革。
在算力芯片市场，ASIC的“簇拥者”可并不算少。在ASIC芯片大厂、云巨头等助推下，AI算力市场正在迎来新的临界点。
随着这些数据中心的日益普及，其所需的加速计算芯片在当今市场上炙手可热。这些芯片包括先进的CPU、GPU、ASIC以及新兴的人工智能芯片技术。
面对早已布局AI加速的竞争对手，Arm这一动作究竟是姗姗来迟的追赶，还是另辟蹊径的超越？让我们从技术、市场和战略三个维度进行客观分析。
本文通过分享某汽车制造企业 GPU资源池的建设经验，从技术方案、实施步骤到管理运维策略等环节提供指导，助力企业解决算力资源的使用难题，提高效率、降低成本，提升企业在智能化浪潮中的核心竞争力。
