文章核心观点 - AI巨头自研芯片的深层战略考量正改变产业估值逻辑和权力格局 远超解决芯片短缺和降低成本的表面动机 [9][10] - 推理成本将超越训练成本成为AI商业化最大瓶颈 自研芯片首先瞄准推理环节 [25] - 2026年晶圆产能争夺战将决定AI算力竞争胜负 考验供应链管理和资本实力 [27] 巨头自研芯片战略动机 - 摆脱性能枷锁：通过软硬协同实现极致性能功耗比 在数据中心节省数亿至数十亿美元电费和运营成本 [11][13] - 重构经济模型：将不可控运营成本转化为可控资本开支 改变长期成本结构并构建财务护城河 [14][16] - 构筑数据壁垒：芯片架构成为AI战略的物理化身 形成"数据-模型-芯片"正向飞轮固化竞争优势 [17] 半导体产业链格局变化 - 台积电成为AI时代产能分配核心：3nm工艺产能被苹果及Google Meta 亚马逊 微软等AI巨头瓜分 [19][21] - 英伟达面临围城之势：CUDA生态优势在封闭场景下被削弱 但迁移成本仍构成护城河 [22][24] - 博通成为隐形赢家：为巨头提供定制化ASIC芯片设计服务 深度绑定多家AI领军企业 [26] AI商业化趋势与产能竞争 - 推理成本占比将达80%-90%：AI应用生命周期总成本中推理成为持续性海量消耗 [25] - 2026年产能决战：台积电3nm/2nm产线将汇集苹果 英特尔 英伟达及AI巨头自研芯片 [27] - 供应链能力成为关键：产能绑定协议和预付款规模将决定算力落地能力 [27]