

> 科技巨头加速摆脱外部依赖，通过天量硬件投入与底层架构重构，全面开启大模型自主化征程。未来三年内的底层技术突破，或将彻底改变现有的双头垄断格局。

## 战略重构与算力军备竞赛

科技行业的盟友关系向来建立在动态的利益平衡之上。据权威渠道披露，一家长期占据操作系统与企业云服务霸主地位的跨国巨头，正以惊人的速度推进其前沿人工智能自研计划。内部文件显示，该公司的最终目标是在 2027 年全面接管技术底层，打造出在文本逻辑、多模态视觉生成及音频解析等全领域碾压当前行业标杆的自主核心系统。

这一战略转向绝非突发奇想。自去年该公司对外部核心合作伙伴的股权与合作协议进行重新界定后，其在内部研发上的束缚已被彻底解除。为了支撑这场史无前例的技术攻坚战，硬件层面的军备竞赛已经打响。目前，最新一代的顶级液冷芯片集群已经开始进入该公司的核心数据中心。按照极度激进的扩容时间表，在未来十几个月内，其掌控的总计算通量将飙升至一个令竞争对手绝望的量级，从而为下一代超大规模模型的试错提供无限算力。

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## 专用模型率先破局落地

在向终极通用大模型冲刺的漫长周期里，该团队已经在垂直生产力领域展现出了极强的工程落地能力。就在本月初，一款完全由内部团队从零孵化的语音转录模型正式对外发布。

在针对全球二十多种主流语系的严苛压力测试中，该模型在近半数的语言环境下跑出了行业断层第一的成绩，将一众老牌竞品远远甩在身后。凭借其极致的轻量化特性与极低的显存占用率，这款尖端工具将无需挂载庞大的云端算力，直接深度嵌入到全球数以亿计的企业协同办公套件中，实现商业变现的最短闭环。

从巨资扶持外部实验室到亲自下场重塑底层代码，科技寡头向外界传递的信号无比冷酷 在决定未来十年科技霸权的核心技术面前，所有的联盟都只是过渡。随着自研步伐的指数级加快，原本看似稳固的合作版图正在瓦解，一场涉及算力、人才与应用生态的全面战争已悄然打响。

微软重金部署GB200算力集群 剑指2027全栈AI自研技术主权


> 最新基准测试显示，英伟达 GB200 NVL72 系统在处理混合专家（MoE）模型时，性能高达 AMD MI355X 集群的28倍，且每 token 成本仅为后者的十五分之一。这一数据不仅确立了英伟达在超大规模推理领域的绝对统治力，也揭示了“极致协同设计”在解决通信瓶颈上的关键作用。

## 极致架构 破解 MoE 模型通信瓶颈

Signal65 发布的最新 SemiAnalysis InferenceMAX 报告，针对 Deepseek-R1 0528 混合专家（MoE）模型进行了深度评测。MoE 模型的优势在于能根据任务动态激活最匹配的“专家”模块，但在大规模扩展时，节点间的通信延迟往往成为致命瓶颈。

英伟达通过 GB200 NVL72 给出了教科书般的解决方案。该系统并未单纯堆砌算力，而是采用了“极致协同设计”策略，将72颗芯片紧密互联，并配备高达 30TB 的共享内存。这种设计彻底打通了数据传输的高速公路，显著降低了延迟。测试数据显示，在相似配置下，GB200 NVL72 的每个 GPU 吞吐量高达 75 tokens/秒，性能达到 AMD MI355X 的28倍。

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## 成本效益 TCO 成为云厂商的核心考量

对于超大规模云计算厂商而言，单纯的性能指标不足以决定采购意向，整体拥有成本（TCO）才是关键。Signal65 结合 Oracle 云定价模型分析指出，GB200 NVL72 在提供极高交互速率的同时，展现了惊人的成本效益。

其每 token 的相对成本仅为 AMD 方案的十五分之一。这意味着在同等预算下，企业能够获得数十倍的算力产出，或者在满足同等业务需求时大幅削减硬件开支。这种“降本增效”的双重优势，使得 GB200 NVL72 在高端推理市场几乎没有对手。

## 错位竞争 AMD 坚守稠密模型阵地

尽管在 MoE 领域遭遇重挫，AMD 并非全无机会。报告强调，AMD 的 MI355X 凭借大容量 HBM3e 内存，在稠密模型（Dense Models）环境中依然具备极强的竞争力。

目前，AMD 尚未推出能与 GB200 NVL72 正面对抗的机架级解决方案。但随着 AMD Helios 平台与英伟达 Vera Rubin 平台的对决临近，双方在机架级扩展方案上的博弈将更加激烈。对于 AMD 而言，如何突破互联带宽限制，构建类似 NVL72 的高内聚系统，将是其能否在下一代计算竞赛中翻盘的关键。

性能碾压 AMD 28倍 英伟达 GB200 NVL72 确立机架级霸权



> 导语：博通（Broadcom）CEO Hock Tan在财报会议上披露，公司已斩获Anthropic总计210亿美元的TPU订单，这款由谷歌设计的AI芯片正凭借成本优势对英伟达的市场份额发起强力挑战，预计未来数年将大规模部署。



## 210亿美元大单注入强心剂

在近期的财报会议上，Broadcom首席执行官Hock Tan带来了一则震撼业界的消息。人工智能领域的独角兽企业Anthropic已向Broadcom发出了巨额订单，专门用于采购谷歌最新的张量处理单元（TPU）。

Tan透露，公司在上一季度首先收到了来自Anthropic的100亿美元订单。紧接着在第四季度，这一数字又增加了110亿美元，预计交付时间将持续至2026年底。这意味着，Anthropic在TPU上的总投入已高达210亿美元。

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## 积压订单高达730亿美元

Broadcom在AI硬件领域的势头正劲。公司披露，目前在人工智能产品方面已积累了高达730亿美元的待交付订单，这些订单预计将在未来的六个季度内陆续发货。

TPU作为谷歌专门为AI工作负载开发的加速器，目前已迭代至第七代。它不仅支撑着谷歌云的客户服务，更是谷歌内部Gemini系列模型训练与部署的核心动力。在这一合作模式中，谷歌负责TPU的架构设计，而Broadcom则利用其在半导体制造领域的专业能力，将设计转化为可大规模生产的硅片。这种分工完美契合了谷歌控制关键AI硬件设计、同时依赖合作伙伴制造能力的战略。

## Anthropic的宏大基建计划

作为TPU的长期拥趸，Anthropic正在规划一项业内最大规模的专用AI计算建设。公司计划在2026年前部署多达100万个TPU，并配套超过一吉瓦的新增计算能力。

除了Anthropic，TPU的生态圈正在迅速扩大。Meta、Cohere、Apple以及Ilya Sutskever的新创业公司Super Safe Intelligence（SSI）均已确认使用TPU。据媒体报道，Meta甚至正在评估从2027年起在其数据中心大规模部署TPU的可能性。

## 成本优势挑战英伟达霸主地位

TPU之所以能获得广泛应用，主要归功于其高效的能耗表现以及针对AI训练与推理的深度优化。这使得它逐渐成为NVIDIA GPU的有力竞争对手。Broadcom目前已确认拥有五家TPU XPU定制AI加速器客户。

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根据SemiAnalysis的最新分析数据，虽然TPU v7在峰值浮点运算性能（FLOPs）和内存带宽上比NVIDIA的GB200平台低约10%，但在整体拥有成本（TCO）上却表现出显著优势：

*   谷歌内部部署Ironwood系统的成本比等效的NVIDIA系统低44%。
*   即便对外部客户报价，TPU v7的TCO也比NVIDIA GB200低约30%，比即将推出的GB300低约41%。
*   若Anthropic能实现约40%的机器利用率，TPU的有效训练成本每FLOP可能比GB300级别的GPU集群低50%至60%。

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