9月3日，博通（Broadcom）发了一份相当炸裂的财报↓
第三季度，营收、利润和现金流均全部创历史新高。收入296亿美元，同比暴涨86%，其中AI半导体收入167亿美元，同比飙升221%
Q
到底有哪些AI巨头正在自研或定制芯片？进展如何？
▌谷歌是这场运动的老炮儿，玩了定制芯片10年了
2016年公开第一代 TPU（Tensor Processing Unit）。这是一款专门针对机器学习和 TensorFlow 设计的 ASIC，早期主要用于推理，后来逐步扩展到大模型训练和推理。
2026年5月，谷歌还拉着黑石集团成立了一笔50亿美元的合资公司，要把TPU从自用变成外卖。
网红大模型公司Anthropic跟谷歌签了那笔2000亿美元的天价订单，核心采购的就是谷歌自研的TPU，而不是英伟达。
这是顶级AI公司第一次大规模、长周期地抛弃英伟达算力，转头投入定制芯片的怀抱。
▌Meta的动作也不慢，分两条线走
一条是跟博通合作的MTIA系列，MTIA 300已投入生产，主要跑内容推荐和排序算法。（这是传统搜广推那一套逻辑，不是大冒险推理）
接下来，Meta计划2027年初推出MTIA 400、年底再出MTIA 500，全面转向生成式AI推理。
另一条路线是↓
2026年2月，Meta跟AMD签了可能高达上千亿美元的半定制芯片合作协议。
AMD甚至向Meta发行了认股权证，双方绑在了一起。
▌OpenAI把实物拍在了桌上，掏出小辣椒
2025 年公布与 Broadcom 合作，2026 年拿出首款推理芯片，Jalapeño（墨西哥辣椒），台积电3nm代工。
早期测试声称每瓦性能大幅优于英伟达当前最先进系统，推理成本可降低约50%。
最夸张的是从设计到流片只花了9个月。
这颗小辣椒计划2026年底大规模量产，下一代产品预计2028年推出，此后每年迭代。
▌Anthropic贼的很，玩平衡，不把鸡蛋放在一个篮子里
A社的路线与 Google、Meta、OpenAI 不同，它没有公开一款完全由自己定义、以 Anthropic 品牌命名的芯片，而是同时使用 Nvidia GPU、Google TPU 和 AWS Trainium。
不过刚刚，就在2026 年 8 月 5 日，Anthropic建立了一个内部芯片设计团队，专门设计适配 Claude 的定制芯片。
它最近还从OpenAI和谷歌疯狂挖角硬件和芯片顶级人才，连谷歌的TPU之父Amir Salek都被连夜挖走了。
Anthropic计划2026年部署1GW算力，2027年加5GW，2028年再加10GW。
这个量级如果没有自研芯片兜底，恐怕是个无底洞。
▌亚马逊把自研芯片做成了一个巨大买卖
早在2020年就发布了Trainium，如今已经迭代到Trainium3，2027年还将继续推进到Trainium4。
有意思的是，Trainium4 甚至还没上市，一大部分未来产能已经被客户提前锁定。
截至2026年，Amazon已经披露的Trainium相关未来收入承诺，累计超过2250亿美元。
Amazon甚至表示，其自研芯片业务已经跻身全球前三大数据中心芯片业务之列。
的确，有Graviton、Trainium和Inferentia三大芯片傍身，亚马逊这牛不白吹。
▌微软也不是省油的灯
微软2026年1月发布了Maia 200推理芯片，已部署在美国数据中心，驱动OpenAI最新模型和自家Copilot服务。
国内自研芯片也在起势！
华为有昇腾、阿里有真武、百度有昆仑芯，字节也时不时传出一些“绯闻”，头部大厂里，除了腾讯稳坐钓鱼钩，其它几家都在下手。
而且，外媒也频频爆料国内新锐大模型公司的造芯传闻，比如DeepSeek和智谱。
不过这两家都没给出正面确认，即便有动作，也只是早期阶段。
Q
为什么大模型公司不满足于买 Nvidia GPU，开始定制自己的芯片？
核心就三点：一、省钱算力账单已经高到不能忽略。Nvidia GPU通用、灵活，即插即用，但价格昂贵，也不是适合每一个推理场景。
避免算力命脉掌握在单一供应商手中。
一旦高端GPU缺货、涨价或受出口政策影响，模型训练和产品扩张都可能被卡住。
定制芯片未必能完全替代GPU，却能增加一个重要的算力来源，提高议价能力和供应链韧性。
尤其对于国产大模型公司来讲，问题更尖锐：高端GPU对华出口受限，今天能买到不代表明天还能买到，供应链断供是生死变量。
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