AI芯片架构正沿不同技术路线加速分化。英伟达GPU强调可编程性与可扩展架构，在通用AI训练和推理生态中保持主导；谷歌TPU采用专用化设计，针对矩阵乘法进行深度优化，以更高能效支撑大规模深度学习负载；AMD Instinct系列聚焦内存容量和开放标准，试图通过更大显存与更开放生态吸引高性能计算及AI客户；Cerebras则借助晶圆级集成技术，在整片晶圆上构建超大芯片，实现传统封装难以达到的片上内存访问速度。这些路线差异表明，AI算力竞争已从单纯堆叠晶体管转向对通用性、专用效率、内存带宽、编程生态和扩展能力的综合权衡。未来能够更有效平衡通用性与专用性的架构，将直接影响大模型训练和推理的成本、效率与落地速度。