大模型的爆发直接拉动了AI芯片需求。GPU从专业计算工具变成了整个AI产业的基础设施。

一、算力需求还在涨

模型越来越大、用户越来越多，算力需求是指数级增长的。训练一个大模型需要数万张GPU，推理服务需要持续的GPU资源。这种需求是结构性的，不是短期泡沫。

二、芯片架构在演进

GPU最初是为图形渲染设计的。现在专门为AI设计的芯片越来越多：TPU、NPU、推理专用芯片。未来趋势是：训练用极致性能的GPU，推理用高效能的专用芯片。

三、对企业的影响

芯片成本是AI应用最大的开销之一。芯片技术进步和竞争加剧会降低单位算力成本，这对AI应用普及是好事。