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🔥 OpenAI、DeepSeek、Anthropic纷纷下场造芯，英伟达CUDA护城河面临前所未有的围剿

一、模型厂商集体"自备干粮"

2026年年中以来，越来越多独立模型厂商传出将下场"亲手"打造AI芯片。6月末，起步最早的OpenAI已经拿出了首款自研AI推理芯片Jalapeño，这款芯片从架构设计到流片仅耗时9个月，创下了专用集成电路（ASIC）领域最短开发周期纪录。

几乎同一时间，DeepSeek正在开发自研AI芯片，项目已启动约一年；"大模型第一股"智谱也被曝出在推进自研芯片项目；一向"精打细算"的Anthropic也正式对外证实，公司正在组建内部芯片研发团队，为Claude大模型量身打造定制化AI芯片。

二、Jalapeño：直接对标英伟达旗舰

8月末，OpenAI放出了Jalapeño的评测数据，称其在推理能力上能够比肩甚至超过英伟达目前的主力产品GB200、GB300。芯片研究机构SemiAnalysis甚至在最新发布的报告中评价称，Jalapeño可以直接对标英伟达新一代产品Vera Rubin，甚至可能在未来冲击后者的最强护城河CUDA。

这标志着英伟达面临的最大威胁不再来自AMD、英特尔等传统竞争者，而是曾经的金主——那些正在快速成长的模型厂商。当客户变成竞争对手，英伟达的护城河还能守得住吗？

三、推理时代：造芯的催化剂

真正推动独立模型厂商走上自研芯片之路的，是推理时代的到来。今年以来Agent、长上下文和AI应用大规模落地，让模型调用量激增，Token越烧越快，从"交互式用量"进阶到"生产级用量"。

对于业务覆盖广、家底丰厚的科技巨头来说，自研芯片既可用于自家AI的降本增效，摆脱对外依赖，同时也能对外销售，在云业务中形成收入。但独立模型厂商的处境却有所不同——它们没有云业务和成熟的客户生态网络，自研芯片的市场前景天然受限。

推理成本的压力，让这些公司不得不选择"自己动手"这条 risky 但必要的路。

四、英伟达的应对：从"卖芯片"到"建生态"

面对客户变竞对的困境，英伟达的策略是：既然拦不住，那就把你们纳入我的体系。通过NVLink Fusion平台，即使云厂商自研的芯片不采用英伟达GPU，也能接入英伟达主导的机架级AI基础设施。英伟达由此把竞争从"卖多少颗GPU"升级为"定义AI工厂的标准"。

黄仁勋在业绩说明会上表示："很多自研XPU芯片是专为单一云、推理服务定制；而英伟达是完整的AI工厂平台，覆盖AI完整生命周期，遍布全球所有云环境。"

综合钛媒体、21世纪经济报道报道 | 2026年9月3日