AI军备竞赛

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AI军备竞赛升级：从“买芯片”到“造芯+铺光+控电”，云巨头集体回归垂直整合时代

当ChatGPT掀起全球AI浪潮已逾一年半，一场静默却更深远的变革正在数据中心深处加速成型——谷歌、微软、亚马逊、Meta等超大规模云服务商（hyperscalers）正以前所未有的力度，自建AI硬件底座：不是简单采购英伟达GPU，而是从芯片设计、光互联架构，延伸至光纤网络、电力供应甚至土地资源，构建覆盖“芯—网—能—地”的全栈式物理基础设施闭环。

这一转向并非偶然。数据显示，2023年全球定制AI芯片出货量同比增长超140%，高盛最新研报预测：到2033年，该市场总规模将突破1220亿美元，年复合增长率（CAGR）高达26.8%。驱动增长的核心动因，正是头部云厂商对供应链安全、算力成本与模型适配效率的三重焦虑。

自研芯片已成标配，性能与性价比双突围
谷歌TPU v5已支持Anthropic、OpenAI及Meta等第三方在Google Cloud上训练百亿级大模型；微软Maia 200芯片于2024年1月正式商用，专为Azure AI推理与微调场景优化；亚马逊Trainium 3实测显示，在同等精度下，其AI推理任务的单位算力成本较A100 GPU降低最高达60%；Meta则通过收购Rivos补强RISC-V生态能力，加速推进其MTIA系列训练芯片迭代。值得注意的是，谷歌甚至被曝正与Meta洽谈TPU芯片代工合作——这标志着自研芯片正从“内部工具”迈向“对外输出”的商业化拐点。

不止于“芯”：暗光纤、光学交换、自备电力，基建战线全面前移
芯片只是起点。加拿大皇家银行（RBC）分析师Jonathan Atkin指出，微软与亚马逊已在北美核心区域大规模部署“暗光纤”（dark fiber）——即已铺设但未激活的地下光缆资源。这类资产可实现毫秒级低延迟互联，大幅降低跨数据中心同步开销。而谷歌早在2017年就建成横跨美欧亚的私有海底光缆系统；Meta则联合多家云商共建跨太平洋高速链路。更进一步，谷歌已在其数据中心集群中规模化应用光学电路交换机（OCS），将网络延迟压缩至纳秒级；亚马逊UltraServer服务器集群更集成自研Graviton CPU、Trainium加速器及定制无损网络交换模块——软硬协同不再是口号，而是交付标准。

从IBM学到的，也是必须警惕的：垂直整合的黄金边界在哪？
回溯历史，20世纪60年代的IBM正是凭借“从晶体管到操作系统全自研”的垂直整合模式，一度占据全球计算机市值半壁江山。但90年代后，随着英特尔制程跃进与Windows生态崛起，IBM主动拆分硬件业务，拥抱开放协作。今天，AI时代的“新IBM化”看似势不可挡，但Seaport分析师Jay Goldberg一针见血：“设计一颗领先AI芯片的前期投入动辄数十亿美元，只有谷歌、微软、亚马逊这‘三巨头’真正具备持续投入能力。”中小云厂商或垂直行业AI平台，或将加速转向“芯片即服务（Chip-as-a-Service）”模式，借力头部云商的自研基建红利。

终极战场：不是模型参数，而是物理世界的控制权
马斯克旗下xAI的Colossus超算集群，正以“孟菲斯速度”建设全球单体最大AI算力设施——它不只用自研芯片，更直接收购本地电厂、铺设专用变电站，甚至规划利用SpaceX星舰将部分算力送入近地轨道。这看似激进，实则揭示一个残酷现实：当AI模型参数逼近物理极限，下一代竞争维度早已跳出代码层面，转向对电力稳定性、带宽独占性、散热承载力与地理延展性的绝对掌控。谁掌握更多“看得见、摸得着”的物理资源，谁就握有未来十年AI产业的话语权。

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