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。
从“超级涨价”到“业绩超涨”到“超级周期”，全球存储市场“超”了又“超”的背后，既有行业巨头“有形的手”主观调控的原因，也是市场“无形的手”按需调节的结果，而最终这一波“超级周期”究竟会给下游产业带来什么样的变化，又会如何影响存储市场格局，相信结果也会是“超”乎想象的。
本土射频芯片厂商在近几年陷入了极度内卷的泥潭，消费电子增长放缓，市场空间受到压缩，不少厂商选择了以降低利润换取空间的策略，导致了市场产品同质化严重，同时价格战也一发不可收拾。
从整体市场情况来看，目前车规芯片进口比例仍较高，但我国的车规芯片正在加速上车。
对于为这场大规模 AI 建设提供资金的投资者和贷款人来说，这是一个需要重点考量的因素：设备保值时间越长，企业分摊折旧的年限就越长，对利润的冲击也就越小。
为实现这一宏伟目标，AMD正积极部署其产品路线图以挑战市场现有格局。当被问及如何与NVIDIA竞争时，苏姿丰强调，AI市场仍处于早期高速增长阶段，这为技术创新和产业合作提供了绝佳机会。
过去十年，硬件辅助验证（HAV：hardware-assisted verification）领域的竞争格局发生了巨大变化。曾经主导市场的战略驱动因素，随着半导体设计领域快速变化的动态而随之改变。
近期，小米集团产品行销总监马志宇公开表示，2026年小米集团明年的成本预估惊悚，特别是全笔记本业务将面临显著的成本压力，而这一预警背后，被认为是上游存储、芯片等上游元器件涨价带来的连锁反应，AI终端设备的成本风险开始显现。
