AI硬件是指为人工智能训练和推理专门设计或优化的物理设备，包括GPU、AI芯片、存储系统、服务器等，其性能和效率直接决定AI模型的能力与成本。当前AI硬件正处于从通用芯片向专用架构快速演进的关键阶段，同时面临制造瓶颈、内存瓶颈和生态竞争等挑战。
AI硬件近期进展
当前焦点与观察点
当前AI硬件的焦点集中在三个方向：一是制造与良率瓶颈，英伟达高端系统延期说明即便设计领先，物理制造依然是最大短板；二是内存架构重构，专家和巨头纷纷押注高带宽内存与存算一体，美光被华尔街视为“下一个英伟达”；三是生态分化，Anthropic等AI公司开始自研定制芯片以减少对单一供应商依赖，同时边缘AI设备崛起拓宽了硬件战场。整体来看，AI硬件正从单纯比拼算力转向算力、内存、能效与成本的综合权衡，行业格局可能在未来2-3年发生显著变化。