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。
在人工智能算力需求爆发式增长的驱动下，高带宽存储器（HBM）已成为大算力芯片的"性能基石"，迎来黄金发展期。凭借TSV（硅通孔）、3D堆叠及先进封装等关键技术，HBM在不占用额外空间的前提下，实现了容量、带宽与功耗的最优平衡，成为AI时代存储领域的核心突破口。
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。
随着大模型深度融入汽车行业，行业竞争正从功能实现转向高阶智驾能力的比拼，而VLA（Vision-Language-Action Model，视觉语言行动模型）被视为下一代技术竞争的关键变量。
硅光芯片的原理是在硅片上集成微型光路（波导、调制器等等），数据以光脉冲形式传输。它的优点是，带宽更高、速度更快、功耗更低。这使其完美适配AI数据中心、大规模训练等场景。
