（来源：研讯社）
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]article_adlist-->在英伟达时代，其GPU被视为“AI时代的原油”，算力是唯一的硬通货，英伟达凭借其强大的CUDA生态和硬件性能，几乎垄断了全球AI训练的命脉，然而近期市场开始对海外人工智能，尤其是英伟达算力的增长确定性产生分歧，有观点认为AI算力正在泡沫化。
这种分歧短期内不可避免，从而导致AI资金短期内分流。那么，在这个AI预期的后英伟达时代，哪些环节相对具有确定性？
第一，算力内部的重构：一是计算架构的多元化，特别是以谷歌TPU为代表的专用集成电路ASIC的崛起；二是数据中心内部网络互联技术的根本性变革，其代表便是光路交换OCS。
英伟达GPU的强大在于其通用性，能够灵活处理各种复杂的AI模型训练任务，但在特定场景下并非最优解，尤其在能效和成本方面，于是专为AI计算量身定制的ASIC迎来了历史性机遇。谷歌就是AISC领域的代表，其自主研发的TPU历经数代迭代，在某些场景下已经超越GPU的能效比。
2025年11月，谷歌与Anthropic的一笔大订单，将TPU的战略价值推向了高潮：Anthropic计划使用高达100万颗谷歌最新的Ironwood TPU芯片来运行其Claude模型。
同时，算力的提升并非仅仅依赖于单芯片性能的摩尔定律。在超大规模AI集群中，成千上万个芯片如何高效、低延迟地通信，其重要性甚至不亚于芯片本身的计算能力。谷歌在此次订单披露中，就同时亮出了光路交换OCS技术。
可以说，Ironwood 的“TPU + OCS”的组合，标志着算力竞争从“单兵作战能力”进入了“体系化作战能力”的比拼，市场的确定性，正从单一的GPU采购，转向对下一代计算架构和颠覆性互联技术的全面关注，算力的未来，是“芯片+网络”共同定义的复杂系统。
这也是近期美股谷歌走势明显强于英伟达的主要原因。
第二，无论算力基础多么雄厚，如果无法通过应用转化为实际的生产力和商业价值，那么整个AI产业终将是空中楼阁，因此大模型和AI应用的重要性再次凸显，应用能否爆发才是AI是否泡沫化的决定性因素。这一确定性，在全球和中国的市场上，都正得到强化。
上周《巨头，新一轮共振！》一文就是直指AI大模型和应用，海内外巨头正在同时发力。
百度首次将AI业务聚焦，体现了其对AI业务寄予厚望，有望正式成为百度新的增长引擎，而AI尤其是应用收入增长超预期，则体现国产AI应用正在加速“变现”，从概念进入业绩兑现阶段。
谷歌新一代AI大模型Gemini 3.0上周登场，被开发者形容为“史诗级跨越”，推出后迅速横扫LMArena大模型竞技场榜首，获业界好评。
阿里巴巴则已秘密启动“千问”项目，基于Qwen最强模型打造一款同名个人AI助手——千问APP，全面对标ChatGPT，加入全球AI应用的顶级竞赛。这一新动作意味着阿里大模型的侧重点已经从侧重B端（通过云服务）和开发者（通过开源），正式向C端大众市场倾斜。
周末，国产大模型和应用预期再次提升：路透社21日援引消息透露，特朗普政府正考虑批准向中国出口美国芯片制造商英伟达的H200人工智能芯片。H200是英伟达非阉割的正常算力芯片，要比H20性能强很多，也强于华为的910C，所以一旦H200解禁，将再次重构国内算力芯片格局，同时将加速国内大模型和应用的发展。
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