在今年的国际消费电子展上，人工智能芯片领域的竞争呈现出与以往截然不同的态势。过去两年间，AI算力成本飙升，训练大型模型动辄耗费数十亿美元，云端推理费用更是让企业叫苦不迭。这种局面促使行业焦点从单纯追求性能转向成本控制，各大厂商纷纷推出降低AI应用门槛的新方案。
英伟达延续高端路线，推出Vera Rubin平台，通过六颗芯片协同工作构建AI超级计算机。该平台宣称在构建和部署高级AI系统方面具有成本优势，但实际策略仍是捆绑销售计算、网络、安全等全套解决方案。这种模式虽能维持生态壁垒，却与企业客户渴望灵活采购的需求产生矛盾。公司同时拓展自动驾驶领域，其开源模型家族Alpamayo即将应用于梅赛德斯-奔驰新车，试图打开增量市场。
AMD采取差异化竞争策略，同时发布MI455和MI440X两款数据中心芯片。前者定位高端实验室，后者强调兼容现有机房环境，无需改造基础设施。这种产品组合精准切入中小企业市场，满足其低成本部署AI的需求。在消费端，Ryzen AI 400系列处理器通过平衡性能与功耗，试图在AI个人电脑市场建立优势。分析师指出，AMD的成功部分依赖行业整体算力需求增长，若英伟达在技术整合上取得突破，其性价比优势可能被削弱。
英特尔将翻盘希望寄托于18A工艺制造的Panther Lake平台，该平台总AI算力达180 TOPS，可本地运行700亿参数模型。公司强调其制造优势和广泛的OEM合作关系，承诺推动AI个人电脑快速普及。然而，核心芯片仍需依赖台积电代工，量产良率问题成为最大变数。高通携Snapdragon X2系列加入高端Windows阵营，使得AI个人电脑市场形成三足鼎立格局。
当前市场竞争呈现明显分化：数据中心训练领域仍由英伟达主导；推理市场形成英伟达Rubin与AMD MI440X直接对抗；边缘计算领域则由AMD、英特尔和高通展开混战。实际竞争焦点已转向四个关键因素：数据中心供电与散热能力、高带宽内存供应稳定性、芯片间通信效率，以及先进封装产能锁定能力。台积电3纳米制程的紧俏状况，印证了供应链紧张的现实。
华尔街分析师对行业前景保持乐观，认为这标志着科技支出模式的重大转变。韦德布什预测英伟达市值将突破6万亿美元，指出未来三年AI资本支出规模可达3至4万亿美元。摩根大通观察到推理Token生成需求激增，认为新平台量产将缓解算力短缺。摩根士丹利提醒关注AMD的总拥有成本优势，而英特尔的本地化计算战略被视为应对云端成本高企的有效方案。
行业观察家指出，真正决定胜负的不再是芯片参数，而是运营层面的稳定表现。每瓦性能、长期运行成本等指标，将成为企业采购决策的关键依据。当AI运行成本降低到可忽略不计的程度，这项技术才能真正从实验室走向大众市场。这场始于数据中心的竞赛，最终目标是将AI转化为像无线网络般普及的基础设施，使技术普及不再受成本限制。
