面对辉达 (NVDA-US) 在人工智慧（AI）晶片市场近乎垄断的地位，一场由科技巨头发起的「去辉达化」运动正在全球半导体产业悄然展开。这场战役不仅牵动数十亿美元的资本投入，更可能重塑未来十年的晶片供应链格局。

根据彭博产业研究（Bloomberg Intelligence），即便各方积极布局，辉达预估到 2030 年前仍将守住 70% 至 75% 的市占率，而正是这道看似难以撼动的高墙，反而让 Google(GOOGL-US) 、亚马逊 (AMZN-US) 、微软 (MSFT-US) 、Meta(META-US) ，以及仍在起步阶段的 OpenAI 和特斯拉 (TSLA-US) ，加码投入自研晶片这条艰难的路。

若论进度，Google 与亚马逊无疑走在最前面，两家公司的自研晶片都已进入商业化出货阶段。

Google 去年推出第七代张量处理器「Ironwood」，锁定的是模型推论这个特定应用场景，设计上有博通 (AVGO-US) 操刀协助，生产则交由台积电 (2330-TW) 代工，目前北美与欧洲的云端用户已可透过订阅方式使用。

亚马逊的布局则透过子公司 Annapurna Labs 进行。去年底问世的「Trainium3」是该公司第四代训练晶片，最大亮点在于相容主流开发框架 PyTorch，使工程师不必为了换晶片而重写整套程式码，换机门槛大幅降低。

也因为这个缘故，前一代「Trainium2」的业务量出现爆发性成长，如今已滚动成一门数十亿美元的生意，而下一代产品最快将在今年稍晚亮相。

相较于 Google 和亚马逊的成熟布局，微软与 Meta 的自研晶片才刚开始进入实际生产线。

微软今年一月发表的推理晶片「Maia 200」，目前已陆续装进美国各地的资料中心，扛起驱动 OpenAI 旗舰模型以及自家 Copilot 服务的重任。

比较特别的是，微软在网路架构上刻意绕开了辉达生态系惯用的专属互联技术，改采业界通用的标准乙太网路。

Meta 的「MTIA 300」晶片目前已投入生产，主攻的是内容推荐与排序演算法这类任务。

不过该公司的野心不止于此，未来两年内还规划再推出三个世代的产品，其中「MTIA 450」预计 2027 年初报到，紧接着的「MTIA 500」则排在同年稍晚，目标是让自研晶片真正扛起生成式 AI 的重任。

若说前四家科技巨头是循着云端服务的逻辑在布局晶片，OpenAI 与特斯拉走的则是截然不同的路线。

OpenAI 去年十月与博通敲定合作方案，计划在 2026 年下半年至 2029 年间，部署规模高达 10 GW 的自研运算产能，而且这批晶片全数自用，完全不会流向外部市场。

特斯拉则是把战场拉到车用领域。今年四月完成设计的推理晶片「AI5」，预计 2027 年年中量产，未来将同时肩负车用 AI 系统与人形机器人 Optimus 的运算需求。

特斯拉执行长马斯克对外宣称，AI5 的运算能力是现行 AI4 晶片的五倍，部分任务的效能甚至可以跟辉达的 H100 一较高下。

不过，就算各家巨头都端出了自己的晶片设计，真正的产业瓶颈其实还没解开。除了特斯拉正尝试自建工厂外，其余几家企业终究还是得仰赖台积电这类极少数掌握先进制程的晶圆代工厂，才有办法把晶片变成实体产品。

为了不再被单一代工厂「卡脖子」，马斯克旗下的 SpaceX 今年五月抛出一项野心勃勃的计划：在德州砸重金兴建名为「Terafab」的自有晶圆厂，初期投资额就上看 550 亿美元，若全数到位，总投资规模可能冲上 1,190 亿美元，技术上则计划授权使用英特尔 (INTC-US) 的制程。

值得玩味的是，SpaceX 自己也坦言这项计划未必能顺利落地，这也代表特斯拉的 AI5 晶片到头来恐怕还是得靠台积电亚利桑那厂与三星德州厂代工才能量产。

吊诡的是，在这场人人都想摆脱辉达的竞赛中，真正稳坐赢家宝座的却是博通。无论最后是 Google 还是 OpenAI 的晶片订单胜出，博通几乎都能两边通吃。财报数字也印证了这点：博通在 2025 会计年度第三季公布的 AI 相关营收就已达到 52 亿美元。