AIMultiple 評選 2025 全球 10 大 AI 晶片公司出爐，來看看 NVIDIA 和他的競爭者們
本週亞馬遜旗下雲端事業 AWS 預告將推出自研晶片的更新版本，引發大量關注，外媒《CNBC》更以 AWS 客製化晶片策略正在奏效、削弱 NVIDIA 的 AI 主導地位為標題進行報導。近年來，雲端供應商、科技巨頭紛紛進攻 AI 硬體，究竟目前資料中心 AI 晶片領域的玩家有誰、各自實力又是如何？
研究機構 AIMultiple 實際根據自家的雲端 GPU 基準，實測 10 種 GPU、4 種應用場景，評選出全球 10 大 AI 硬體供應商，並簡要說明每家企業的定位與優勢：
1. NVIDIA
AIMultiple 指出，NVIDIA 是全球 AI GPU 市佔與營收雙冠王，是多數買家首選，其 AI 晶片設計目標是協助各行各業解決實際商業問題，旗艦產品 DGX A100 與 H100 已廣泛應用於資料中心的 AI 訓練與推論。後續，NVIDIA 推出新一代 H200、B300、GB300 晶片，並透過 HGX H200、HGX B300 等伺服器將 8 顆晶片整合成運算平台。更高階的 NVL 系列與 GB200 SuperPod 則進一步建構由多顆晶片組成的超大規模 AI 運算叢集。
2. AMD
AMD 是市值位居第二的競爭者，近年在 AI 晶片市場積極追趕 NVIDIA，推出 MI300 系列應對 AI 訓練需求，並在 2025 年推出 MI350 系列，與 NVIDIA H200 正面交鋒。在 NVIDIA 晶片一度缺貨之際，許多組織轉而採用 AMD 的替代方案。
為強化 AI 能力，AMD 收購 Untether AI 的工程團隊與 AI 軟體新創 Brium，強化推理效能與開發效率。此外，AMD 也積極投資合作夥伴如 Hugging Face，以促進硬體採用並強化整體 AI 生態。
3. Intel
Intel 作為全球最大的 CPU 製造商，擁有自主晶圓代工能力，並藉由推出 Gaudi3 AI 加速器切入 AI 晶片市場。然而，相較於 AMD 的高成長預期，Intel 對 Gaudi3 的 2024 銷售預估僅 5 億美元，市場規模仍有限。
4. AWS
AWS 推出自研 Tranium 晶片供 AI 訓練使用，並有 Inferentia 系列做推論。Tranium2 晶片已大規模用於支援 AI 新創 Anthropic 的 AI 模型 Project Rainier 集群。AWS 作為雲端巨頭，正在逐步擴展晶片自製能力以降低對 NVIDIA 依賴。
5. Google Cloud（GCP）
GCP 推出 TPU 系列晶片，目前最新為第六代 Trillium TPU，並進一步發表 Ironwood 晶片，專為大型語言模型與 MoE 設計。Google 稱 Ironwood 擁有超高效能與記憶體頻寬，單顆晶片達 4,614 TFLOPs，支援高達 42.5 Exaflops 的運算規模。另 Google 也有推出小型 Edge TPU，用於手機與 IoT 裝置。
6. Groq
Groq 是由 Google 前員工創立的新創公司，開發 LPU 架構的 AI 晶片，專注於大型語言模型（LLM）推論。代表產品包括 GroqChip 與 GroqCard，加快開發部署流程。2024 年獲沙烏地阿拉伯投資 15 億美元擴建資料中心，並已吸引逾 7 萬名開發者註冊其雲平台。
7. SambaNova Systems
SambaNova Systems 成立於 2017 年，致力於開發高效能、高精度的軟硬體整合系統，專為大規模生成式 AI 工作負載所設計。該公司開發了 SN40L 晶片，並已籌得超過 11 億美元資金。
值得注意的是，SambaNova 也提供「AI 平台即服務」（AI Platform as a Service）模式，將其平台出租給企業使用，這種模式不僅降低企業導入門檻，也促進硬體重複使用，有助推動循環經濟。
8. Microsoft Azure
Microsoft Azure 在 2024 年 Hot Chips 大會上發表了其首款自研 AI 加速器 Maia 100，這款晶片專為在 Azure 雲端上執行大規模 AI 工作負載而設計，強調軟硬體共同優化的垂直整合系統。
9. 華為
中國 AI 基礎設施的領導者，積極發展自研晶片。由於美國制裁，中國的 AI 實驗室無法取得如 NVIDIA 或 AMD 等美國公司最新、最高效能的晶片，因此正轉向測試 Ascend 910C 作為替代方案。
根據 AIMultiple，華為雲已開始部署 DeepSeek 模型，該團隊一位研究人員聲稱，Ascend 910C 在推論效能上可達到 NVIDIA H100 晶片的 60%。
10. 阿里巴巴
AIMultiple 指出，阿里巴巴是中國雲端 AI 解決方案龍頭，布局涵蓋 AI 訓練與應用部署，其開發了 Hanguang 800 等用於 AI 推論任務的晶片。然而，出於地緣政治考量，來自北美、歐洲與澳洲的一些組織（例如國防產業相關單位）可能會避免使用阿里雲服務。
除了前 10 大 AI 晶片公司，AIMultiple 也點名了其他 10 家 NVIDIA 競爭對手，包含 IBM、Cerebras、d-Matrix、Rebellions、Tenstorrent、_etched、Extropic，Apple、Meta、OpenAI 、Graphcore 等公司。
＊本文部分初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，資料來源：《CNBC》、AIMultiple、Nasdaq、《VentureBeat》、TechTarget，首圖來源：Unsplash
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