昨天，小米一口氣發佈了玄戒 O3、O100 和 D100 三顆全新自研晶片。我們昨天已經詳細拆解過它們的紙面規格： 無論是 O3 Geekbench 6.5 多核破 1.5 萬分的 CPU 成績，還是 O100 身上通過 3D 堆疊壓榨出的 1.22 TB/s 超高頻寬，就紙面資料而言，提升確實非常激進。 但大夥兒心裡難免也會打個問號：離開實驗室和跑分軟體，這些晶片在真實裝置裡的實際表現到底怎麼樣？ 這次，我們在技術溝通會的現場，體驗到了兩台搭載全新晶片的工程原型機。

一顆指甲蓋大小的晶片，是中國科技行業心裡拔不掉的一根刺。 它不僅時刻讓人刺痛，更重要的是，因為西方對於先進製程工藝的封鎖，它似乎會永遠在那。 “突破不了，追不上，超不過。”很多人一度都有這樣的悲觀想法。 但沒有什麼是永恆的，追趕者，只要敢想敢幹，也一定有機會後來居上。

①最新消息顯示，Anthropic挖來GoogleTPU項目創始高管阿米爾·薩萊克，發力自研晶片項目；②自研晶片和外部採購並不衝突。Anthropic短期內仍將高度依賴輝達、AMD、亞馬遜及Google的算力晶片和容量服務。 最新消息顯示，即將衝擊IPO的大模型龍頭公司Anthropic挖來一位關鍵人才推動自研半導體戰略。 Anthropic周五對媒體表示，前GoogleTPU項目創始高管之一的阿米爾·薩萊克（Amir Salek）將加入公司的算力團隊，未來將向算力主管詹姆斯·布萊德貝瑞彙報工作。 公開資料顯示，薩萊克曾在2013年至2022年期間，作為GoogleTPU項目的創始人兼負責人交付了Google前七代TPU。他之前曾在輝達工作，創立並推動輝達的SoC業務，並主導「25個以上的GPU和Tegra晶片開發項目」。

①Waymo官宣研發出自研ASIC晶片，並已應用於最新一代Robotaxi，採用台積電5nm工藝，算力超1000TOPS；②Waymo稱，將自研晶片與其他晶片以及公司自主設計的傳感器結合使用，將提升Robotaxi在複雜城市環境中的反應能力和導航能力。 Alphabet旗下自動駕駛技術子公司Waymo官宣已經研發出一款定製晶片，聲稱可以提升Robotaxi（無人駕駛出租車）的性能。 Waymo周四（8月20日）在官網表示，這款ASIC（專用整合電路）晶片已經應用於Waymo最新一代Robotaxi。 Waymo稱，將自研晶片與其他晶片以及公司自主設計的傳感器結合使用，將提升Robotaxi在複雜城市環境中的反應能力和導航能力。

隨著輝達（Nvidia）在 AI 晶片市場的壟斷地位持續，美全球科技巨頭企業正加速推動自研晶片。 根據彭博產業研究（Bloomberg Intelligence）預測，輝達在 2030 年前仍將佔據 70% 至 75% 的 AI 晶片市佔率。正是這種主導地位，促使各大巨頭投入數十億美元研發客制化晶片。 2026 年，這場自研晶片大戰已進入白熱化階段，從微軟（Microsoft）、Google、亞馬遜（Amazon）、Meta，到處於設計階段的 OpenAI 與特斯拉（Tesla），各方勢力正試圖打破輝達的壟斷，這也讓全球半導體供應鏈面臨前所未有的考驗。 在這場自研晶片的競賽中，各大科技巨頭的進度各有不同。

OpenAI已經證明了自研晶片的性價比。其晶片在推理任務上的性能可與輝達Blackwell晶片和GoogleTPU相媲美，成本能降低約50%。 7月7日，大模型公司DeepSeek及智譜同日被曝自研推理晶片的消息。消息稱，DeepSeek正與晶片設計公司、晶圓代工廠和儲存企業展開接洽。智譜已向部分國內晶片設計公司進行初步詢問，探討聯合開發專用AI處理器。 針對自研晶片一事，記者向智譜方面求證，截至發稿沒有收到回應。DeepSeek也沒有做出公開回應。 兩家公司被曝出的自研晶片都是推理晶片，而不是訓練晶片。訓練晶片主要用於AI模型訓練，擁有更多的計算核心、高速的記憶體介面以及大量的儲存空間；推理晶片用於AI模型的部署和應用，具有低延遲、高效能耗比以及小型化設計的特點。

7月7日，路透社援引三名知情人士稱，DeepSeek正在開發自己的AI晶片，專門瞄準大模型推理。 項目約一年前啟動，最近還在秘密擴充晶片設計團隊，正與晶片設計、晶圓代工和儲存廠商接觸。 同一天，智譜也傳出消息。 The Information報導稱，隨著GLM系列模型需求增長，智譜正在評估自研定製AI晶片的可能性。

一條晶片消息，為什麼會讓 AI 圈這麼敏感？因為這次不是“誰又發了個新模型”，而是模型公司開始往算力底層伸手。它想拿回的，不只是速度，還有成本和控制權。 前兩天看到一條消息：DeepSeek 正在自研 AI 晶片。 很多人第一反應是：這又是一條“跨界新聞”嗎？ 但仔細想想，這事沒那麼簡單。 它更像是 AI 行業走到中場後，開始補最難、也最貴的那塊短板。