单卡AI芯片算力最高的是华为旗下

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算力成本高昂，本土AI芯公司加速成长 数据显示，如今AI企业平均的GPU和TPU成本分别为万元和万元，尽管GPU的成本较高，但其在处理并行运算，尤其是深度学习算习法方面的性能表现卓越，使得这一额外的投入成为企业无法避免的支出。 从市场占有率来看，GPU仍然是深度学习中最受欢迎的处理器架构。目前，Nvidia在GPU领域具有较强的竞争优势和品牌影响力，但实际应用中多元化的供应商选择依然存在。 一项调研中，参与调研的家公司都选择了nvidia的GPU作为主要方案，但AMD的GPU也得到了一些公司C、D、H的青睐。 值得注意的是，中国国内的华为和寒武纪也开始在GPU市场中崭露头角。其产品分别被


两家公司选择为GPU供应商。在国内AI芯片市场，海思 冰岛手机号码数据 的昇腾，在半精度下可以达到TFLOPS的计算速度，与Nvidia的APCle版本持平。 总体来看，虽然对比海外国内芯片技术和软件生态仍有较大差距，但诸多限制也反向加速了国内芯片厂商的成长。 能够看到的是，随着国内对自主可控信息技术的战略重视，政府为本土GPU企业发展提供了政策扶持和技术指导，鼓励企业自主研发GPU技术，正不断减少对外部供应商的依赖。





加之越来越多的本土公司在GPU核心技术上取得突破，通过优化设计、降低成本来提升产品竞争力，同时针对国内市场的特殊需求定制化产品，从而降低用户采购和使用的总成本。本土GPU企业也在加强与上下游产业伙伴的合作，共同构建完整的生态链，从原材料供应、设计制造到系统集成等多个环节进行资源整合与协同创新，提高整体效率并降低成本。 总之，在GPU单价成本高昂的背景下，本土公司正在外部环境以及需求驱动下快速成长，尽管现在包括在接下来的几年里仍将与国外企业有明显的差距，但这种差距如今伴随着内外部环境的催化正在缩小。