2025-2026 全景深度分析 · 数据中心 / 云服务 / AI 芯片 / 推理框架
2026年初，全球 AI 推理支出首次超过训练支出，标志着行业从"造模型"转向"用模型"的历史性转变。AI 推理市场预计从 2025 年的 $1061.5 亿增长至 2030 年的 $2549.8 亿，CAGR 达 19.2%。
过去两年，推理成本下降约 1000 倍。NVIDIA Blackwell 架构推理成本较 2022 年末下降 280 倍，每用户每秒可达 1000+ tokens（较上代提升 15x）。
Inferact CEO Simon Mo 预测："目前用于大模型训练的 AI 集群，将在六个月内完全转向推理。" McKinsey 调查显示 74% 企业计划 2026 年增加 Agentic AI 预算。
市场份额：2025 Q2 约 94% 的 AI GPU 市场份额，预计消耗全球 AI 处理器 77% 的晶圆产能。
2025 年 AI 收入：$490 亿（预估），远超 AMD 的 $56 亿。
重大收购：2025年12月以 $200 亿收购 Groq（LPU 推理芯片创业公司），巩固推理时代优势。
| 芯片 | 发布 | HBM 内存 | 带宽 | 算力 (FP8) | 定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 | 2023 | 80 GB | 3.35 TB/s | ~4 PFLOPS | 主力训练/推理 |
| H200 | 2024 | 141 GB HBM3e | 4.8 TB/s | ~4 PFLOPS | 推理优化 |
| B200 (Blackwell) | 2025 | 192 GB HBM3e | 8 TB/s | 20+ PFLOPS | 新旗舰 |
| Vera Rubin | 2026 预计 | TBD | TBD | GPU+LPU 混合 | 下一代统一架构 |
| 芯片 | HBM 内存 | 带宽 | 对标 | 价格优势 |
|---|---|---|---|---|
| MI300X | 192 GB (2.4x H100) | 5.3 TB/s (1.8x H100) | H100 | ~1/4 价格 |
| MI325X | 256 GB HBM3e | 6 TB/s | H200 | - |
| MI350 系列 | TBD | TBD | Blackwell | - |
软件短板：尽管硬件性能可比，AMD ROCm 生态成熟度远落后于 NVIDIA CUDA，实际训练效率仍有差距。2025 年 AMD 晶圆份额预计从 9% 降至 3%。
预计获得 AI 训练市场 8.7% 份额。2026 年初完成 $16 亿收购 SambaNova 以强化 Gaudi 4 路线图。
推理专用数据中心 GPU，160 GB 板载内存，聚焦功耗/成本效率。预计 2026 年底送样。
| 世代 | 代号 | 关键提升 | 集群规模 |
|---|---|---|---|
| TPU v5e | - | 基准 | - |
| TPU v6e | Trillium | 算力 4.7x, 内存/带宽 2x, 能效 +67% | 91 exaFLOPS 单集群 |
| TPU v7 | Ironwood | 4.6 petaFLOPS FP8/芯片，接近 Blackwell | Preview 中 |
标杆客户：Anthropic 签约多达 100 万颗 TPU，Meta 正在洽谈数十亿美元 TPU 协议。Trillium 训练 Llama2-70B 速度较 v5e 提升 4x，性价比提升 2.5x。
| 芯片 | 制程 | 算力 | 内存 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| Trainium2 | - | 4x Trn1 | - | 性价比较 H100 高 30-40% |
| Trainium3 | 3nm | 2.52 PFLOPS FP8/芯片 | 144 GB HBM3e | 能效较 Trn2 +40% |
| Trainium4 | TBD | 6x FP4, 3x FP8 vs Trn3 | 4x 带宽 | 支持 NVLink Fusion |
| Inferentia2 | - | 190 TFLOPS FP16 | - | 吞吐 4x, 延迟 1/10 vs Inf1 |
2025年10月启用，在印第安纳州 1200 英亩设施部署近 50 万颗 Trainium2，专门用于训练 Anthropic Claude 模型。
市场份额变化：2022 年 NVIDIA 在中国 AI 芯片市场占 95%，2025 上半年降至 54%。国产芯片份额从 2023 年 15% → 2024 年 29% → 2025 年预计 42% → 2027 年目标 55%。
市场规模：2025 年中国 AI 芯片市场预计达 2760 亿元人民币（$380 亿），同比增长 85%。
| 芯片 | 工艺 | 架构 | 算力 (FP16) | 对标 |
|---|---|---|---|---|
| 910B | 7nm | 单 Die | ~400 TFLOPS | A100 |
| 910C | 7nm (N+2) | 双 Die 封装 (530亿晶体管) | ~800 TFLOPS | H100 的 80% |
瑞穗证券预计 2025 年昇腾 910 系列（含 A/B/C）出货量超 70 万颗，占国内 AI 芯片需求约 26%。
字节跳动：国内 AI 芯片采购 $55 亿，60% 为华为/寒武纪国产芯片
科大讯飞：昇腾 910B 推理效率从 2024 年 H100 的 20% 提升至 2025 年的 80%
技术：LPU (Language Processing Unit) 流式架构，专注推理
收购：2025.12 被 NVIDIA 以 $200 亿收购
影响：预计与 Vera Rubin 架构整合为 GPU+LPU 混合处理器
技术：晶圆级处理器，单芯片最大化并行
估值：2024.9 融资 $11 亿，估值 $81 亿
计划：目标 2026 Q2 纳斯达克 IPO，估值底线 $200 亿
技术：RDU (可重配置数据流单元) 架构
收购：2026 年初被 Intel 以 $16 亿收购
整合：强化 Intel Gaudi 4 路线图
NVIDIA 收购 Groq 标志着推理整合时代的开始。这笔交易给 Cerebras、D-Matrix 等其他 ASIC 创业公司带来巨大压力，同时也提振了 Etched、Fireworks、Baseten 等推理软件平台的估值。
市场规模：边缘 AI 处理器市场 2025 年预计达 $135 亿。Edge ASIC 收入预计 $78 亿。2025 上半年 AI 芯片创业公司已融资超 $51 亿。
16 核神经引擎，38 TOPS，较 M3 提升 60%。量化模型推理加速 46.2%。垂直整合优势：芯片+OS+应用深度协同，AI PC 体验领先。
Snapdragon 8 Gen3 达 45 TOPS，支持端侧大模型运行。Dragonwing 方案支持企业本地部署生成式 AI。DSP 演进为低功耗 AI 加速器。
| 框架 | 开发方 | 核心技术 | 吞吐量 | 部署难度 | 最佳场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| vLLM | UC Berkeley / Inferact | PagedAttention | 120-160 req/s | 1-2天 | 高并发、快速迭代 |
| TensorRT-LLM | NVIDIA | 深度内核优化 | 180-220 req/s | 1-2周 | 极致性能、NVIDIA 专用 |
| HF TGI | HuggingFace | 动态批处理 | 100-140 req/s | 1-2天 | HF 生态、长上下文 |
| LMDeploy | 上海 AI Lab | - | 与 TensorRT 接近 | 中等 | 国内生态 |
| llama.cpp | 社区 | CPU 优化量化 | 较低 | 简单 | 本地/边缘 |
| Ollama | Ollama | 封装 llama.cpp | 较低 | 极简 | 本地开发 |
vLLM 的独特之处不在于原始速度，而在于它在并发扩展时的表现——从 10 用户扩展到 100 用户，延迟始终保持稳定。
| 模型 | 厂商 | 输入 ($/1M tokens) | 输出 ($/1M tokens) | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | $2.50 | $10.00 | 128K |
| GPT-4o mini | OpenAI | $0.15 | $0.60 | 128K |
| o1 (Reasoning) | OpenAI | $15.00 | $60.00 | 200K |
| Claude Opus 4.1 | Anthropic | $15.00 | $75.00 | 200K |
| Claude Sonnet 4 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 200K |
| Claude Haiku 3.5 | Anthropic | $0.80 | $4.00 | 200K |
| Gemini 2.0 | ~$1.25 | ~$5.00 | 1M+ |
批量折扣：OpenAI/Anthropic/Google 对批量请求提供 50% 折扣。
缓存机制：Anthropic 缓存读取仅 0.1x 基础价格，写入 1.25x。
趋势：分析师称当前定价是"市场份额争夺战的武器"，而非真实成本反映。两年内推理成本下降约 1000 倍。
OpenAI 与特朗普政府宣布的 $5000 亿投资计划，目标建设多达 10 个数据中心，每个可能需要 5 吉瓦 电力。Lawrence Berkeley 实验室预测，到 2028 年美国数据中心超过一半电力将用于 AI，届时 AI 单独消耗的电力相当于美国 22% 家庭用电。
推理支出超过训练，成为 AI 基础设施主要投资方向。Inference-time scaling 成为新范式。
NVIDIA 收购 Groq、Intel 收购 SambaNova 标志整合时代开始，创业公司面临更高门槛。
每家超算都在开发自研 ASIC（Google TPU、AWS Trainium、Meta MTIA），长期不相信 NVIDIA 定价可持续。
国产 AI 芯片份额持续攀升，华为昇腾领跑，目标 2027 年达 55% 市场份额。
电力供应成为数据中心扩张的核心约束，推动能效优化和新能源投资。