日前美國政府宣布，將允許英偉達向中國和其他地區的“獲準客戶”銷售其H200人工智能芯片，條件是美國政府將獲得英偉達在這些地區H200銷售額的 25% 的分成。GPU計算再度受到關注。

就在前幾天，黃仁勛在一場公開活動上的發言又引起了不小的關注，他表示自己不確定CPU在未來以加速計算和人工智能為主導的智能時代中，是否還有存在的必要性。這句話的言外之意，其實就是CPU或許將在未來被GPU徹底取代，也是黃仁勛一直以來堅持的“加速計算”理念所指向的未來。

在過去的幾年里，隨著AI大模型的興起，無論是大模型訓練、AI推理，還是自動駕駛與云計算基礎設施，這些場景的計算架構都以GPU為核心進行設計，原本的核心CPU地位被顯著弱化。

英偉達可以說是在這個浪潮中受益最多的公司，其GPU在數據中心端的收入從2023年的150億美元，暴漲到1152億美元（2025財年），而在明年1月份公布的2026財年財報里，我們或許還將看到這個數字再一次飆升。

圖源：英偉達

另一方面，國內領先的通用GPU公司摩爾線程，在上市首日股價就從114.28元漲到約650元，這一表現也徹底點燃了中國市場的GPU熱潮。老實說，小雷此前在關注摩爾線程時，想過他們日后肯定會火，卻依然低估了資本對于GPU企業的熱情。在成功上市后，摩爾線程趁熱打鐵，在12月9日宣布將于首屆MUSA開發者大會上發布以MUSA為核心的全棧發展戰略與未來愿景，并重磅發布新一代GPU架構。

問題來了：在大模型訓練需求爆發的當下，GPU的角色確實正在變得前所未有地重要，但是CPU真的會被GPU取代嗎？以下是雷科技的思考。

GPU徹底取代CPU？很難！

在傳統概念里，CPU一直都是通用計算的核心，因為CPU的單線程性能更強、指令體系成熟且生態完善，可以執行操作系統和應用程序的復雜任務。正是這些特性，使得CPU幾乎成為一切智能設備的大腦，事實上，無論是PC還是手機，亦或是大型服務器，不管擁有多少算力，最終也都還是需要CPU進行調度。

而GPU的優勢則是極端的并行計算，GPU陣列可以輕松讓幾千甚至上萬個核心同時運行，使其在深度學習訓練、圖像渲染、科學計算這類“重復且矩陣化”的任務中不管是效率還是速度都完全碾壓CPU。

不過，正是這種對并行計算的極致強化所帶來的設計，使得GPU在處理復雜的任務時反而力不從心，無法憑借強大的單核能力對任務進行快速的邏輯判斷和拆解執行。可以這么說，GPU就像是車間里的熟練工人，單個線程能力有限，只能按計劃批量處理重復的工作，而CPU則是管理人員，可以根據生產計劃安排任務和管理車間事務。

所以，不管是在PC還是在服務器中，CPU依然是不可或缺的硬件，運行數據庫、進行系統調度，這些仍是CPU的主場，而模型訓練、并行推理、批量向量計算則完全屬于GPU的強項。

圖源：英特爾

在小雷看來，二者并不是零和關系，不是說用了GPU就不能用CPU，兩者本質上是協同關系，不過隨著大模型成為數據中心的主要任務，GPU的權重確實快速提升。所以黃仁勛所說的“取代”，其實更多是一種比喻，是指GPU在新計算時代逐步成為核心驅動力，而非字面意義的替代。

那么問題來了，GPU有可能完全取代CPU嗎？只能說理論上是有可能的，但是想要達成這個目標，必須設計出專精于通用任務處理的核心架構，并且加大核心緩存并設計更復雜的控制單元。同時還要對現有的指令集和系統架構進行全面更新，使其適應以GPU為主的計算環境。

簡單來說，相當于將現有的計算體系完全推翻重構，先不說英特爾與AMD是否愿意配合，即使英偉達真的以一己之力推動計劃，所面臨的阻力也并不只是來自他的對手，全球互聯網數十年的積累就足以讓整個計劃難以推進。

咳咳，扯遠了，不過話又說回來，GPU在云計算行業成為主導確實已經是事實了。從AIGC到企業級大模型訓練需求，為了滿足這些暴增的并行計算需求，云端基礎設施正在發生根本性的改變，GPU集群已成為各大云廠商的首選（當然也可以看做是在“補課”，畢竟以前的計算集群大多以CPU為主）。

科技巨頭自研GPU，英偉達難吃獨食

可以看到，國內外的主要互聯網及科技企業，都在加速部署新的GPU集群，以阿里云為例，不僅自研了含光芯片，同時也在加速引入由英偉達等第三方GPU核心組成的新一代GPU集群，為大模型提供算力底座。

此外，百度昆侖團隊開發的自研芯片，也針對AI算力場景進行深度優化，與飛槳生態結合形成一體化方案。借助成體系的AI軟硬件方案，百度可以幫助企業快速完成本地AI大模型的部署和應用，對于需要更高安全性和可靠性的企業（如化工生產等）來說是比云服務器更優的選擇。日前百度已放出消息稱，擬拆分昆侖芯片獨立上市，看樣子是想分享這一波GPU驅動的AI計算的紅利。

圖源：昆侖

而亞馬遜則是以Graviton、Trainium、Inferentia等不同系列的芯片構筑了一個用ARM CPU、GPU和NPU搭建的全自研AI算力集群，通過異構計算，適配從推理到訓練的不同需求。

至于另一家巨頭谷歌，自研的Tensor Processing Unit更是以出色的能效比和算力而著稱，同時也推出了面向通用計算的Axion CPU。目前，谷歌的云計算中心除了采購英偉達的GPU用于訓練集群外，推理集群已經逐漸轉向自研芯片為主的服務器。

不難發現，幾乎所有頭部廠商在采購第三方GPU的同時，都在推動自研芯片計劃，其根本目的并不是為了擺脫英偉達，而是為了避免算力供應完全受制于人。尤其在大模型推理成為未來主流應用的背景下，能效比與成本控制對云廠商來說比峰值算力更重要，而自研芯片恰好能在這些長期投入上形成不可替代的優勢。

所以，即使日后計算集群的重心徹底轉向GPU，英偉達也很難做到獨占整個市場，畢竟大家也都有著自己的小心思。

計算核心轉移，GPU成兵家必爭之地

云端算力的重構只是一部分，終端側也在同步發生變化，而且這部分變化更具代表性，因為它直接揭示了未來十年的計算架構走向，我們可以看到從PC到手機再到汽車，越來越多的AI任務開始在本地執行，而不是全部依賴云端。

大模型推理、智能助手、AI建議、實時生成圖片/文字應用，都需要終端設備具備足夠的高并行算力，這種趨勢必然削弱傳統CPU架構的重要性。以手機為例，目前幾乎所有旗艦SoC都在強化AI算力，特別是集成GPU與NPU的加速能力，高通、聯發科的旗艦移動平臺都能實現幾十TOPS甚至上百TOPS的AI算力，蘋果M系列也持續提升GPU的可編程能力。

越來越多的系統級AI功能，如離線語音識別、實時圖像增強、原生AI助手，其底層都已從CPU遷移到GPU或NPU執行，這也是為什么“AI手機”會成為新一代旗艦機的核心賣點。因為以前的手機并沒有如此強大的GPU和NPU，所以在AI算力方面是遠無法與新旗艦相比的，也無法提供后者所具備的AI功能。

在PC行業也是一樣，自從AI PC提出后，整機最關鍵的指標不再是CPU主頻，而是“端側AI算力”，這其中GPU承擔了大部分重任。無論是英特爾的Arc集顯體系，還是AMD的RDNA架構，亦或是高通的Adreno GPU，它們都在承擔起越來越多高密度矩陣計算任務。

圖源：高通

雖然很多AI PC芯片都在強調自己的NPU非常強大，有更高的能效，但是也無法完全取代GPU在圖形渲染、模型并行計算上的能力，因此GPU在PC領域的重要性反而比過去更高，最近一年以來各大廠商投入到核顯上的研發經費估計都增加了許多。

不過，最典型的例子其實還是自動駕駛，無論是感知模型、傳感器融合還是路徑規劃，都需要瞬時處理數以百億計的數據，這類任務天然依賴GPU的高并行優勢。地平線的征程系列、特斯拉FSD芯片、英偉達Orin和下一代Thor平臺，全部采用圍繞GPU構建的異構架構，特別是在L3甚至L4等級自動駕駛中，實時性要求極高，GPU幾乎不可替代。

你會發現，以前很多不需要配備GPU的設備，現在都用上了GPU，為的就是解決AI推理時所需要的算力問題。所以，屬于GPU的時代確實來了，它將統治的領域也不只是服務器，在終端側也將掀起一陣新的戰火，整個行業正在迎接一次少見的重塑。

CPU廠商集體反擊，AI計算生態成關鍵

小雷并不覺得英特爾與AMD會坐以待斃，先不說CPU還遠沒到退場的時候，整個AI生態的參與者也都不想看到英偉達“一家獨大”。

英偉達的優勢在于生態，而不是硬件本身。CUDA 經過十幾年的沉淀，已成為事實標準，讓其他硬件廠商難以撼動，如果沒有足夠的生態遷移能力，即使芯片性能相當，也很難得到開發者的支持。

因此，想挑戰英偉達首先就需要建立自己的AI生態，AMD的選擇是力推ROCm，不僅比CUDA更開放，而且更新更頻繁，目前已經在MI300系列上獲得了不少廠商的認可。

而英特爾則是選擇兩步走，一方面依靠Gaudi加速器沖擊訓練與推理市場，另一方面在CPU領域打造更強大的AI處理器，借助自己的PC生態領導地位直接在終端側進行布局。

可以說，整個半導體行業都在發生劇烈的變化，以GPU為主的新格局正在形成，雖然英偉達仍將是GPU領域的王者，但CPU廠商不會退場，它們會通過異構算力、軟件生態整合以及在本地部署場景中的優勢繼續穩固自己的角色。

在小雷看來，計算領域的真正競爭并不是說誰消滅誰，而是看誰能在算力結構、軟件生態和系統架構等方面掌握更高的話語權。而在這一點上，華為其實有著不小的優勢，從昇騰系列芯片到昇思MindSpore和CANN，再配合鴻蒙系統生態，華為已經集齊了從底層硬件、AI框架到操作系統的完整鏈條。

在全球進入“AI原生時代”的背景下，誰能構建起完整的AI生態，誰就能在下一輪計算浪潮中占據主動。

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