AI芯片作为人工智能技术落地的核心算力支撑，正迎来技术迭代与格局重构的关键期，目前已形成GPU、ASIC与可重构芯片三大技术流派，各展所长角逐算力市场。在AI大模型训练与推理需求爆发的背景下，传统算力解决方案的瓶颈日益凸显，推动新型AI芯片加速崛起，重塑行业竞争格局。
GPU派以英伟达、摩尔线程为代表，凭借通用性优势占据当前AI训练与通用计算核心地位，但受限于半导体制程极限与HBM带宽提升瓶颈，面临“内存墙”与高功耗问题，效率提升空间受限。ASIC派则走“定制化”路线，以谷歌TPU、寒武纪、百度昆仑芯为代表，通过硬件与算法深度绑定，实现极致能效比，适配特定模型推理场景，但存在算法迭代后硬件难以适配的灵活性短板。
可重构芯片流派的崛起，为平衡性能与灵活性提供了新路径，以Groq的LPU与清微智能的RPU为典型代表，核心是“软件定义硬件”，可通过软件指令实时重组内部硬件资源，兼具ASIC的高效能与GPU的灵活性，被称为芯片界的“变形金刚”。清微智能RPU已实现全栈自研，旗舰芯片TX81支持万亿参数大模型训推一体，搭载其的服务器推理成本降低50%，能效比提升3倍，且成功落地“东数西算”工程。三大流派的竞争与融合，将推动AI芯片向更高效、灵活、低成本方向发展，争夺下一代算力话语权。
