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当前，英伟达占据着超过 90% 的 GPU 市场份额。然而，随着谷歌与亚马逊云科技（AWS）持续投入自研 AI 加速器并扩大应用范围，预计 2026 年后英伟达的市场份额将面临下行压力，可能降至 70%。无论芯片由哪家企业设计、美国企业间竞争态势如何，芯片代工业务预计仍将由台积电承接。
GPU 的优势与英伟达的平台主导地位
在 AI 训练领域，GPU 的性能优于 CPU。英伟达凭借其 CUDA 平台（该平台的功能类似 PC 与笔记本电脑中的 Windows 操作系统），使自身 GPU 硬件的计算潜力得以充分释放。
主流云服务商寻求自主发展
谷歌与亚马逊云科技不愿受限于外部供应链，已分别委托博通与Marvell设计 AI 加速器芯片。据估算，到 2026 年，谷歌与亚马逊云科技的芯片有望占据 25% 的市场份额。
联发科（MediaTek）也将成为国际云服务提供商（CSP）在 ASIC 设计领域的重要合作伙伴。而联华电子（Global Unichip Corporation，GUC）、通富微电（Alchip）、法拉第（Faraday）等设计企业，凭借同时连接国际与中国台湾地区 AI 生态的优势，已获得与谷歌、亚马逊云科技、Meta、微软（Microsoft）等头部企业的合作机遇。
亚马逊云科技Trainium 3 聚焦成本降低
基于台积电 3 纳米制程打造的Marvell Trainium 3 服务器，预计将于 2025 年底进入量产阶段。亚马逊云科技将把 Trainium 服务器用于生成式 AI 训练，以提升其云服务能力与销售业绩。亚马逊云科技认为，其第三代 AI 加速器 Trainium 3 可将 AI 训练成本降低 50%。
谷歌TPU 突破内部使用局限，获广泛认可
据悉，谷歌 TPU 可降低计算复杂度。除在谷歌云（Google Cloud）与 Gemini 模型中内部使用外，TPU 已被多家企业采用：英国计算服务提供商 FluidStack（该公司同时使用英伟达 H100 与 A100 的 GPU）、正在得克萨斯州为 OpenAI 建设大型数据中心的 Crusoe，以及作为英伟达现有客户、为 OpenAI 租赁大量计算资源的 CoreWeave。在 2025 年谷歌云 Next 大会上，谷歌公开展示了其第五代 TPU——TPUv7，并将其命名为 “Ironwood”。
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Broadcom and Marvell land major AI accelerator orders, TSMC remains key manufacturer
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