美科技巨頭砸重金自研AI晶片「去輝達化」！「這家公司」意外成最大受惠者

面對輝達 (NVDA-US) 在人工智慧（AI）晶片市場近乎壟斷的地位，一場由科技巨頭發起的「去輝達化」運動正在全球半導體產業悄然展開。這場戰役不僅牽動數十億美元的資本投入，更可能重塑未來十年的晶片供應鏈格局。

根據彭博產業研究（Bloomberg Intelligence），即便各方積極布局，輝達預估到 2030 年前仍將守住 70% 至 75% 的市占率，而正是這道看似難以撼動的高牆，反而讓 Google(GOOGL-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) 、微軟 (MSFT-US) 、Meta(META-US) ，以及仍在起步階段的 OpenAI 和特斯拉 (TSLA-US) ，加碼投入自研晶片這條艱難的路。

若論進度，Google 與亞馬遜無疑走在最前面，兩家公司的自研晶片都已進入商業化出貨階段。

Google 去年推出第七代張量處理器「Ironwood」，鎖定的是模型推論這個特定應用場景，設計上有博通 (AVGO-US) 操刀協助，生產則交由台積電 (2330-TW) 代工，目前北美與歐洲的雲端用戶已可透過訂閱方式使用。

亞馬遜的布局則透過子公司 Annapurna Labs 進行。去年底問世的「Trainium3」是該公司第四代訓練晶片，最大亮點在於相容主流開發框架 PyTorch，使工程師不必為了換晶片而重寫整套程式碼，換機門檻大幅降低。

也因為這個緣故，前一代「Trainium2」的業務量出現爆發性成長，如今已滾動成一門數十億美元的生意，而下一代產品最快將在今年稍晚亮相。

相較於 Google 和亞馬遜的成熟布局，微軟與 Meta 的自研晶片才剛開始進入實際生產線。

微軟今年一月發表的推理晶片「Maia 200」，目前已陸續裝進美國各地的資料中心，扛起驅動 OpenAI 旗艦模型以及自家 Copilot 服務的重任。

比較特別的是，微軟在網路架構上刻意繞開了輝達生態系慣用的專屬互聯技術，改採業界通用的標準乙太網路。

Meta 的「MTIA 300」晶片目前已投入生產，主攻的是內容推薦與排序演算法這類任務。

不過該公司的野心不止於此，未來兩年內還規劃再推出三個世代的產品，其中「MTIA 450」預計 2027 年初報到，緊接著的「MTIA 500」則排在同年稍晚，目標是讓自研晶片真正扛起生成式 AI 的重任。

若說前四家科技巨頭是循著雲端服務的邏輯在布局晶片，OpenAI 與特斯拉走的則是截然不同的路線。

OpenAI 去年十月與博通敲定合作方案，計畫在 2026 年下半年至 2029 年間，部署規模高達 10 GW 的自研運算產能，而且這批晶片全數自用，完全不會流向外部市場。

特斯拉則是把戰場拉到車用領域。今年四月完成設計的推理晶片「AI5」，預計 2027 年年中量產，未來將同時肩負車用 AI 系統與人形機器人 Optimus 的運算需求。

特斯拉執行長馬斯克對外宣稱，AI5 的運算能力是現行 AI4 晶片的五倍，部分任務的效能甚至可以跟輝達的 H100 一較高下。

不過，就算各家巨頭都端出了自己的晶片設計，真正的產業瓶頸其實還沒解開。除了特斯拉正嘗試自建工廠外，其餘幾家企業終究還是得仰賴台積電這類極少數掌握先進製程的晶圓代工廠，才有辦法把晶片變成實體產品。

為了不再被單一代工廠「卡脖子」，馬斯克旗下的 SpaceX 今年五月拋出一項野心勃勃的計畫：在德州砸重金興建名為「Terafab」的自有晶圓廠，初期投資額就上看 550 億美元，若全數到位，總投資規模可能衝上 1,190 億美元，技術上則計劃授權使用英特爾 (INTC-US) 的製程。

 值得玩味的是，SpaceX 自己也坦言這項計畫未必能順利落地，這也代表特斯拉的 AI5 晶片到頭來恐怕還是得靠台積電亞利桑那廠與三星德州廠代工才能量產。

弔詭的是，在這場人人都想擺脫輝達的競賽中，真正穩坐贏家寶座的卻是博通。無論最後是 Google 還是 OpenAI 的晶片訂單勝出，博通幾乎都能兩邊通吃。財報數字也印證了這點：博通在 2025 會計年度第三季公布的 AI 相關營收就已達到 52 億美元。