AI竞争的重心，正在从模型开发转向芯片与AI基础设施。

Zero2Launch风投合伙人Alvin Foo近日在社交平台X（原Twitter）发文称，这场AI竞赛的关键已不再只是打造更大的模型，而是谁能掌握AI芯片。

他表示，Amazon、Google、Microsoft、Meta等科技巨头正投入数十亿美元，加快自研AI芯片布局。与外部采购GPU相比，自研芯片可将AI基础设施成本降低30%至40%。

Alvin Foo认为，芯片战略价值上升的一个重要原因在于，推理正逐步取代训练，成为AI的主要负载。

他指出：“推理是AI模型在完成训练后，用于回答真实问题或执行任务的过程。到2030年，AI系统每天处理的token数量预计将达到1京（10 quadrillion）个，其中绝大部分将来自推理。AI基础设施的设计方向也必然随之改变。”

他同时强调，如果只盯着模型本身，就会错过这场竞争真正发生的地方。

在Alvin Foo看来，未来AI竞争的赢家，未必是做出最强模型的公司，而是具备全栈整合能力的企业。这里的全栈，指的是覆盖芯片、数据中心、云平台、AI操作系统、智能体以及企业业务流程的完整体系。

他进一步表示，AI经济正在从“软件革命”转向“基础设施革命”。

目前，AI芯片市场仍由NVIDIA主导。不过，随着大型科技公司在采购NVIDIA的GPU的同时加快导入自研ASIC（定制芯片），NVIDIA的市场份额正缓慢下滑。

Anthropic与AWS围绕Trainium AI芯片签署10年长期合同，也体现出同样的逻辑。Alvin Foo称，这不仅是选择哪种芯片的问题，更反映出一种长期判断：只有亲自掌控整个AI基础设施，企业才能在长期竞争中立足。

与此同时，云服务商也在进一步巩固其AI基础设施供应商地位。OpenAI与Anthropic签下的大规模算力合同，正为Microsoft、Oracle、Google、Amazon等公司带来规模达数千亿美元的基础设施订单储备。

半导体产业版图也在同步变化。Alvin Foo表示，到2030年代末，美国在全球先进半导体（5纳米及以下）产能中的占比预计将升至30%至35%，其目标是降低对海外制造的依赖，并提升AI基础设施自主能力。