在后摩尔时代技术迭代加速、全球AI算力竞争白热化的背景下，传统GPU单一主导的算力格局正在被快速改写。随着专用算力效率革命到来，TPU技术商业化进程全面提速，全球正式迈入GPU与TPU双线并行、协同驱动的全新算力时代，也为我国国产算力实现结构性突破、重塑产业格局打开了战略窗口。
后摩尔时代开启效率算力竞争新范式，TPU打破GPU垄断格局
今年5月，华为正式发布了“韬(τ)定律”，提出以“时间缩微”替代传统的“几何缩微”作为半导体（881121）产业演进的核心逻辑。以韬定律为标志的后摩尔时代新规律，正在为全球算力竞争开辟一条全新的赛道。在这个以“效率”为关键词的新格局中，TPU这一专为深度学习张量运算定制的专用芯片，正跃升为AI算力格局中与GPU并驾齐驱的关键力量。
GPU主打通用算力、适配多元场景，TPU深耕专用算力、极致适配AI深度学习，两条路线互为支撑、缺一不可，共同构成人工智能（885728）产业发展的底层算力基座。任一技术路线的缺失，都将形成算力体系短板，制约人工智能（885728）全场景发展。
海外路径成熟：巨头布局，TPU完成产业化体系验证
海外头部厂商的商业化落地，直观印证了TPU赛道的爆发潜力。The Information最新消息显示，谷歌已向英特尔（INTC）下达大额订单，计划2028年量产超300万颗自研TPU。瑞穗证券调研报告进一步预判，2028年谷歌TPU整体出货量将突破3500万颗，增长速度远超行业预期，打破海外通用GPU的长期垄断格局。
自 2016年首款推理专用TPU诞生以来，谷歌持续迭代技术架构，第八代TPU已形成训练、推理双产品线布局。凭借优异的能效比与成本优势，TPU获得Meta（META）、苹果（AAPL）、Anthropic等全球顶级科技企业规模化采购。业内人士指出，TPU的全球化普及，源于算力产业的结构性升级：云厂商自研芯片投入持续加大、定制化芯片成为产业增长主力、上下游成熟供应链协同发力，共同构筑起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。
国产算力进阶：双轮驱动格局成型，国产TPU实现破局
在海外技术垄断、先进制程管制的外部环境下，国内算力产业加速构建“GPU通用补齐、TPU专用突破”的双轮驱动格局。数据显示，英伟达（NVDA）在中国AI芯片市场份额已从三年前95%降至8%，国产AI加速卡市场份额突破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愈发凸显，TPU迎来结构性发展机遇。
作为国内TPU赛道核心标杆，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，中昊芯英首款TPU算力芯片“刹那”完成流片并实现产业化落地，该芯片拥有完全自主可控的IP核与全自研指令集及计算平台，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落地。在软件生态层面，公司自研软件栈已实现对DeepSeek、智谱（HK2513）、百度（BIDU）文心等国内主流大模型的适配，完成国产专用算力领域的关键补位。
在后摩尔时代，韬定律的提出揭示了一个变化：算力竞争的核心已从“更大规模”转向“更高效能”。GPU通用算力+TPU专用算力双线并行，共同支撑人工智能（885728）全场景落地。如果忽视TPU产业布局、放缓发展步伐，我国AI算力体系或将出现卡脖子短板。以中昊芯英为代表的国产TPU企业，凭借技术深耕与生态构建，在国产算力的关键赛道上完成了从“0到1”的补位。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（885728）产业行稳致远。
