后摩尔时代新格局：GPU与TPU双线并行，中昊芯英引领国产TPU破局

在迈入后摩尔时代的进程中，技术迭代速度显著加快，全球AI算力领域的竞争也愈发激烈。传统由GPU单一主导的算力格局正经历着深刻的变革。随着专用算力效率革命的浪潮席卷而来，TPU技术的商业化进程不断加速，全球算力领域正式步入GPU与TPU双线并行、协同发展的新时代。这一转变为我国国产算力实现结构性突破、重塑产业格局提供了宝贵的战略机遇。

后摩尔时代：效率算力竞争的新篇章

今年5月，华为正式发布了“韬（τ）定律”，这一新定律以“时间缩微”为核心，替代了传统的“几何缩微”理念，成为半导体产业演进的新逻辑。在后摩尔时代，以“效率”为关键词的新竞争格局正在形成。TPU，这一专为深度学习张量运算设计的专用芯片，正逐渐崛起为AI算力领域中与GPU并驾齐驱的重要力量。

GPU以其通用算力优势，能够适配多种应用场景；而TPU则深耕专用算力，极致适配AI深度学习需求。两者相辅相成，共同构成了人工智能产业发展的底层算力支撑。若缺少任一技术路线，都将导致算力体系出现短板，进而制约人工智能技术的全面发展。

海外TPU发展：巨头引领，产业化体系日臻完善

海外头部厂商在TPU商业化方面的成功实践，充分展示了这一赛道的巨大潜力。据The Information最新报道，谷歌已向英特尔下达了大额订单，计划于2028年量产超过300万颗自研TPU。瑞穗证券的调研报告进一步预测，到2028年，谷歌TPU的整体出货量将突破3500万颗，这一增长速度远超行业预期，有望打破海外通用GPU的长期垄断地位。

自2016年首款推理专用TPU问世以来，谷歌不断迭代技术架构，至第八代TPU已形成训练、推理双产品线布局。凭借出色的能效比和成本优势，TPU赢得了Meta、苹果、Anthropic等全球顶尖科技企业的青睐，实现了规模化采购。业内专家指出，TPU的全球化普及得益于算力产业的结构性升级：云厂商自研芯片投入持续增加，定制化芯片成为产业增长的主要驱动力，上下游成熟供应链的协同作用共同构筑了TPU系统化、规模化的产业竞争力，标志着专用算力赛道已完全成熟。

国产算力崛起：双轮驱动，TPU实现破局发展

面对海外技术垄断和先进制程管制的挑战，国内算力产业正加速构建“GPU通用补齐、TPU专用突破”的双轮驱动格局。数据显示，英伟达在中国AI芯片市场的份额已从三年前的95%大幅下降至8%，而国产AI加速卡的市场份额则突破了60%，国产化替代进程全面提速。随着效率优先规则的提出，国产专用算力赛道的战略价值日益凸显，TPU迎来了结构性发展机遇。

作为国内TPU赛道的领军企业，中昊芯英是国内唯一掌握高性能TPU AI专用算力芯片核心技术并实现芯片量产的企业。公司自成立以来，坚持全栈自研路线，构建了完全自主可控的TPU技术体系。2023年，中昊芯英成功推出了首款TPU算力芯片“刹那®”，该芯片不仅拥有完全自主可控的IP核和全自研指令集及计算平台，还在AI计算场景中实现了算力性能超越海外知名GPU近1.5倍、能耗降低30%的显著突破。基于“刹那”芯片构建的“泰则”大规模AI计算集群，已在多个超大规模智算中心中成功落地。在软件生态层面，公司自研软件栈已实现对DeepSeek、智谱、百度文心等国内主流大模型的适配，完成了国产专用算力领域的关键补位。

图：中昊芯英首款TPU算力芯片“刹那®”

在后摩尔时代，韬定律的提出揭示了算力竞争的新趋势：从“更大规模”向“更高效能”转变。GPU通用算力与TPU专用算力双线并行，共同支撑着人工智能技术的全场景落地。若忽视TPU产业布局、放缓发展步伐，我国AI算力体系或将面临卡脖子风险。以中昊芯英为代表的国产TPU企业，凭借深厚的技术积累和生态构建能力，在国产算力的关键赛道上完成了从“0到1”的跨越。未来，唯有坚持双路线协同发展，大力扶持本土TPU产业壮大，不断完善技术体系与应用生态，才能持续夯实我国安全、自主、高效的AI算力产业底座，推动人工智能产业迈向更高水平。