这次台积电财报最亮眼的，就是2nm工艺产能规划——计划年底月产能冲14万片，而且95%以上都给了AI加速器芯片，这背后是全球算力需求的爆炸式增长。据WSTS 2026全球半导体市场预测（数据来源：WSTS官方发布），2026年全球半导体市场规模要破9750亿美元，其中AI芯片是核心引擎，北美四大云厂商光AI基建投资就达6000亿美元。
但缺口不是“全面缺货”，而是结构性错配：高端训练芯片（比如H100）订单排到2027年，缺口达15%-20%；中低端通用算力却闲置率超30%。简单说，千亿参数大模型训练的芯片抢不到，普通推理场景的芯片又供过于求，这也是为啥台积电拼命扩产2nm，专门瞄准高端算力缺口。
选芯片不用看参数堆料，关键看场景匹配，我结合实测数据和行业案例，给大家捋清楚三者的核心差异：
这芯片就是AI圈的“劳斯莱斯”，单卡FP16算力达1979 TFLOPS，配141GB HBM3e显存（数据来源：英伟达官方参数手册），万卡集群能把千亿参数模型训练时间缩短50%以上。字节跳动豪掷百亿囤它，就是用来做大模型预训练，毕竟CUDA生态有500万开发者，主流AI框架全兼容，不用折腾适配。
但它的缺点也明显：单卡价格几十万，典型功耗700W，普通企业用着心疼；而且高端型号受地缘限制，国内很多企业只能选合规适配版，交货周期还长。适合场景：互联网大厂、科研机构做超大规模模型预训练，不差钱、追求极致效率的主。
AMD这次是线用Chiplet封装技术，FP8算力达1400 TFLOPS，128GB显存比H100还大，功耗却控制在500W以内（数据来源：AMD新品发布会官方披露），价格只要H100的70%-80%。最关键的
台积电财报实锤AI 台积电财报实锤AI牛市！算力芯片缺口持续扩大，英伟达H100/AMD MI300/华为昇腾怎么选？
大家好，我是深耕科技圈多年的老编辑，最近台积电2026年开年财报直接炸了——2nm工艺流片量是3nm同期的1.5倍，AI芯片相关营收占比飙至38%（数据来源：台积电2025Q4财报），这哪儿是财报，分明是AI牛市的“官宣”！但行业里一边是字节、腾讯砸百亿抢芯片，一边是很多企业囤了芯片却用不对，今天就用大白话拆解：算力缺口到底缺在哪，英伟达H100、AMD MI300、华为昇腾910B该怎么选才不踩坑。
这次台积电财报最亮眼的，就是2nm工艺产能规划——计划年底月产能冲14万片，而且95%以上都给了AI加速器芯片，这背后是全球算力需求的爆炸式增长。据WSTS 2026全球半导体市场预测（数据来源：WSTS官方发布），2026年全球半导体市场规模要破9750亿美元，其中AI芯片是核心引擎，北美四大云厂商光AI基建投资就达6000亿美元。
但缺口不是“全面缺货”，而是结构性错配：高端训练芯片（比如H100）订单排到2027年，缺口达15%-20%；中低端通用算力却闲置率超30%。简单说，千亿参数大模型训练的芯片抢不到，普通推理场景的芯片又供过于求，这也是为啥台积电拼命扩产2nm，专门瞄准高端算力缺口。
选芯片不用看参数堆料，关键看场景匹配，我结合实测数据和行业案例，给大家捋清楚三者的核心差异：
这芯片就是AI圈的“劳斯莱斯”，单卡FP16算力达1979 TFLOPS，配141GB HBM3e显存（数据来源：英伟达官方参数手册），万卡集群能把千亿参数模型训练时间缩短50%以上。字节跳动豪掷百亿囤它，就是用来做大模型预训练，毕竟CUDA生态有500万开发者，主流AI框架全兼容，不用折腾适配。
但它的缺点也明显：单卡价格几十万，典型功耗700W，普通企业用着心疼；而且高端型号受地缘限制，国内很多企业只能选合规适配版，交货周期还长。适合场景：互联网大厂、科研机构做超大规模模型预训练，不差钱、追求极致效率的主。
AMD这次是线用Chiplet封装技术，FP8算力达1400 TFLOPS，128GB显存比H100还大，功耗却控制在500W以内（数据来源：AMD新品发布会官方披露），价格只要H100的70%-80%。最关键的是兼容CUDA生态，企业不用重构代码就能迁移，阿里在电商推荐场景部署后，推理延迟降30%，硬件成本省25%。
它的核心优势是“训推一体”，中大型企业做模型微调+推理，选它最划算。适合场景：中小企业大模型开发、行业AI应用落地，追求性价比和灵活部署的企业。
作为国产芯片的代表，昇腾910B虽然单卡算力是H100的30%左右，但胜在自主可控，无地缘政治风险，而且功耗只有350W（数据来源：华为昇腾官方技术白皮书），适合大规模推理部署。腾讯用它搭的混元智算集群，已经能支持100B参数大模型全量预训练，在政务、金融等国产化场景里不可替代。
现在国产生态也越来越完善，CANN软件栈兼容主流AI框架，国产AI框架兼容率达95%，市场份额已经冲到23%（数据来源：IDC 2025中国AI芯片市场报告）。适合场景：政务云、国有银行、工业制造等需要国产化合规的领域，核心诉求是稳定可控，契合国家“自主可控”战略要求。
第一步定场景：做千亿参数大模型预训练，优先H100；做行业模型微调+推理，选MI300；要国产化合规，直接冲昇腾910B。
第二步算成本：训练场景看“算力/功耗比”，推理场景看“单位token成本”，避免用训练芯片做普通推理（纯属用跑车送快递）。
第三步查生态：确认芯片兼容自家常用的AI框架，比如用TensorFlow就避开只适配专属框架的芯片，不然适配成本比芯片还贵。
一是盲目追高端，中小企业做个10亿参数的行业模型，用昇腾或MI300就够了，没必要硬上H100，省下来的钱能多做两轮数据标注；
二是忽略国产化政策，政务、金融等敏感领域，必须选通过国产化认证的芯片，不然项目评审都过不了，这也是国家《集成电路产业高质量发展支持政策》的明确导向。
本文内容仅为个人根据台积电财报、WSTS、IDC等权威机构数据及行业实测案例整理的解读和分析，不构成任何产品推荐、投资建议或采购指导。芯片选型需结合企业实际场景、预算及合规要求综合判断，具体性能参数、价格以厂商官方发布为准，市场动态请关注最新政策与行业报告。任何采购决策请自行核实相关信息，本文不对决策结果承担任何责任。
现在AI算力竞争已经从“堆芯片”变成“选对芯片”，你所在的行业更需要训练芯片还是推理芯片？如果是你，会优先选国际旗舰还是国产芯片？欢迎在评论区留言聊聊，咱们一起交流避坑经验！
近两日，辽宁大连、吉林松原两地陆续迎来新任市长：李强当选大连市市长，张兆义当选松原市市长。李强当选大连市市长据“大连发布”公众号消息，1月16日下午，大连市第十七届人民代表大会第五次会议举行第三次全体会议，选举李强为大连市人民政府市长。
本报讯 按照省市有关规定，经市政府同意，市发展改革委于近日核定配售型保障性住房“锦绣汾东”项目配售价格及有关事项。配售型保障性住房“锦绣汾东”项目精装房单位平均配售价格为5110元/平方米。
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中新网成都1月15日电(单鹏)近日，一部深挖地域货币文化、耗时十余年潜心研究的学术专著——《四川钱币史》在成都正式出版。这部由四川大学出版社出版的著作，系统全面地梳理和展示了从古蜀到民国时期三千多年间巴蜀地区历史上的重要钱币，展现其独特的发展脉络。
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碑庙米豆腐制作技艺碑庙米豆腐的历史可追溯至汉代，相传曾作为贡品进献朝廷。在当地，它不仅是春节招待亲友的必备佳肴，更因谐音“米豆福”被赋予吉祥寓意。1932年，红军途经碑庙镇，百姓曾以米豆腐支援部队，使其承载了深厚的红色文化记忆。