文章核心观点 - 在生成式人工智能浪潮驱动下，全球科技巨头正掀起一场以自研芯片和数据中心为核心的“垂直整合”浪潮，其资本支出计划急剧攀升，深度重塑产业竞争格局，这一模式被认为是向20世纪60年代IBM成功模式的回归 [1] 历史回响：垂直整合模式的回归 - 当前科技巨头的垂直整合策略并非新概念，其原型可追溯至20世纪60年代国际商业机器公司的成功模式，当时IBM实现了从底层硬件、操作系统到应用软件的全部自主生产 [2] - 该模式在20世纪90年代因专业化分工而式微，但生成式AI带来的爆炸性算力需求，促使科技巨头为摆脱对单一供应商的依赖而重新拥抱自研硬件道路 [2] 资本浪潮：巨头们的巨额投资计划 - 亚马逊将其年度资本支出预期猛增50%，高达2000亿美元 [1] - 谷歌母公司Alphabet计划将资本支出几乎翻倍，预计2026年在1750亿至1850亿美元之间，几乎是2025年的两倍 [1][3] - Meta计划将其资本支出翻倍至1350亿美元 [1][3] - 亚马逊CEO解释资本支出上调是为应对“强劲且持续的需求信号”，其AWS云部门同比增长24%，订单积压量已达2440亿美元 [3] - 微软虽未公布具体数字，但对AI需求表示“极度乐观” [3] 芯片博弈：自研芯片的进展与挑战 - 自研芯片是垂直整合的核心战场，但道路充满挑战，例如微软的一款芯片“Braga”曾遭遇延期，且性能评估不及英伟达最新产品 [4] - 亚马逊的自研芯片之路相对顺畅，其AI推理芯片Trainium相较于GPU处理同类任务，能为云端客户带来高达60%的性价比优势 [4] - 亚马逊第三代Trainium芯片已开始发货，据称其性价比在上一代基础上提升约40% [4] 超越芯片：向全栈基础设施延伸 - 科技巨头的整合已超越芯片本身，正将控制力延伸至数据中心的每一个物理环节 [5] - 在网络连接方面，微软和亚马逊正在投资“暗光纤”，即那些已经埋入地下但尚未使用的光纤电缆 [5] - 谷歌和Meta虽然拥有自己的光缆，但仍会向第三方购买网络连接服务 [5] 未来图景：AI市场的格局与机遇 - AI领域的市场格局正在发生变化，亚马逊CEO指出AI市场需求呈现“杠铃形态” [6] - “杠铃形态”一端是AI实验室和爆款应用，另一端是众多进行生产力提升的企业，而中间部分——所有企业的生产工作负载——将是最大且最持久的市场 [6]

微软AI芯片研发进展 - 微软因自主设计芯片存在问题推迟研发计划，推出中间芯片Maia 280作为折中方案[1][2] - Braga AI芯片量产时间从2025年推迟至2026年，采用台积电5纳米工艺[1][5] - Braga后续产品Braga-R和Clea可能缺乏竞争力，促使微软调整路线[2][5] 微软芯片性能与竞争策略 - Maia 280将连接两块Braga芯片，目标性能比NVIDIA 2027年芯片高30%[2] - 微软高管计划最终实现年产数十万颗AI芯片的目标[2] - 初步评估显示Braga性能低于NVIDIA 2024年发布的Blackwell架构[5] 行业竞争格局 - 亚马逊、谷歌依赖定制AI处理器减少对NVIDIA依赖，但NVIDIA仍为市场领导者[1][3] - 谷歌开始向第三方提供自研AI芯片，大型科技公司寻求供应链多元化[2][6] - NVIDIA CEO黄仁勋认为定制芯片项目面临困境，强调公司技术优势[3][6] 芯片设计公司动态 - 定制芯片需求激增带动博通、Marvell订单增长，但Marvell 2024年股价下跌33%[3] - NVIDIA股价近期大幅上涨，重回市值榜首，受益于AI需求预期和GPU地位提升[3] 微软项目挑战 - 巨额研发成本和设计修改迫使微软提前量产，项目规模已缩减[5][6] - 人工智能炒作降温，微软面临技术追赶和市场竞争双重压力[6]