1月16日消息，研究机构Omdia最新发布的报告显示，全球芯片半导体领域收入将在2026年突破1万亿美元，成为该行业的一个历史性里程碑，创下历史纪录。
报告称，这一增长主要得益于AI带来的巨大需求、内存和逻辑IC收入等驱动的。Omdia提到，2025年，全球半导体收入预测值大幅上调至同比增长20.3%，呈现强劲增长趋势。
报告指出，预计到2026年，计算与数据存储芯片领域将同比增长41.4%，超过 5000 亿美元，这主要得益于数据中心服务器和其他内存的高需求。同年，全球四大超大规模数据中心资本支出预计达5000亿美元。
很显然，全球AI算力泡沫仍未“破裂”，资本依然将分配到AI和芯片半导体赛道中，尤其在非GPU的可重构数据流赛道。
1月15日，OpenAI宣布与可重构数据流架构AI芯片独角兽Cerebras签下一笔超过100亿美元的订单。未来三年，OpenAI计划部署750兆瓦的Cerebras晶圆级系统，建成后或将成为全球最大规模的AI计算平台。
作为“平替英伟达”的关键选手之一，美国Cerebras芯片专为超高速AI计算而打造，采用3D晶圆级以及可重构数据流技术，其独特推理速度优势，主要源于将海量计算能力、内存和带宽集成于单个巨型芯片上，从而消除了传统硬件层导致推理速度下降的瓶颈问题。与英伟达GPU云相比，Cerebras大幅降低 AI 基础设施成本，同时实现高达 30 倍的推理速度提升。
OpenAI表示，基于Cerebras芯片的聊天机器人，比使用GPU能够更快地响应用户。正是由于其晶圆级芯片能够更快地处理AI计算，才促使 OpenAI 与其达成合作协议。
“目前推动市场的因素是‘对快速计算的非凡需求’。”OpenAI基础设施主管Sachin Katti表示，OpenAI收入的最大预测指标是计算能力。“过去两年，我们的计算能力每年都增长了两倍，收入也每年增长了两倍。”
另一方面，2025年12月，英伟达宣布与可重构数据流AI芯片公司Groq签署了一项价值200亿美元的授权协议，买下技术人才和知识产权，使其能够使用这家初创公司开发的、同样用于处理此类任务的芯片。
很显然，全球算力产业的密集动向，共同指向一个不可逆的行业变革：全球算力市场长期由英伟达GPU垄断的市场格局正在松动。
实际上，可重构数据流架构是对抗英伟达GPU的核心算力逻辑，从根源上破解了传统GPU架构瓶颈。面对大模型多变的算力需求时，会出现算力闲置、数据搬运耗时的问题，即便升级了HBM显存，也难消弭“内存墙”带来的通信开销。
可重构数据流架构通过“软件定义硬件”，实时重组芯片内部的硬件资源，让计算单元根据大模型的推理、训练需求动态适配，像灵活的智能流水线一样精准匹配算力任务，大幅减少数据搬运和等待时间。在国内算力赛道中，清微智能作为可重构数据流技术的代表企业，成为本土核心选手，算力利用率不断提升，在处理长尾效应、大规模集群运算时，用架构创新可以实现算力效率的反超。
依托自研的可重构数据流架构，清微智能实现了算力的灵活调度与高效适配，在 AI 智算中心、大模型推理等核心场景中，展现出与传统GPU差异化的技术凯云官网优势。其技术路线与 Cerebras异曲同工，通过可重构数据流架构，并已研发出包括晶圆级芯片在内的3D可重构技术，打破算力瓶颈，既能适配大模型的高算力需求，又能实现算力与能效的平衡，成为国产AI算力的重要力量。
IDC数据显示，2025年上半年清微AI加速卡出货量位列国产商用类企业前列。
如今，AI算力芯片领域早已超越单一芯片的性能比拼，成为算力技术路线的竞争，国产新架构芯片正在为AI算力发展提供差异化发展道路。
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