快科技 1 月 5 日消息，AI 是当前对性能要求最高的芯片行业之一，这方面 NVIDIA 公司独领风骚，一家就占了全球 90% 的 AI 芯片份额。

国内的厂商也在奋起直追，即便 NVIDIA 的 H200 芯片解禁了对国内的出口，但多家厂商也不会放弃自研 AI 芯片，只不过在性能上还有差距。

伯恩斯坦绘制了一份全球 AI 芯片的全景图，对比了多家厂商的 TPP 性能密度水平，基准线则是 NVIDIA 的 A100 显卡，这是一款 6 年前的产品了，但很多 AI 大模型还是在 A100 上训练的。

在这个领域，NVIDIA 的性能优势是毫无悬念的，H100 及之后的 AI 芯片都远超 A100 水平，最新的 B300 能做到 60000 TPP 性能，B200 也有 36000，B100 是 28000 左右，国内能买的最先进的 H200 是 15832 TPP 性能。

美国其他公司中，能跟 NIVIDIA 掰手腕的 AMD 在 MI355X 中做到了 38400，这个表格中没有提下一代的 MI450X 系列，按说性能应该能追上甚至超越 B200/B300 级别的。

Intel 的 Gaudi3 系列 TPP 性能做到了 30000 左右，谷歌的 TPU v7 做到了 3.7 万左右。

整体来说，这三家能做到 NVIDIA 最先进 AI 芯片的 50-80% 性能，下一代产品甚至能追平。

国内的 AI 芯片厂商数量比美国还多，这份名单中就有至少 11 家，不过大部分初创企业的性能还差不少，能追到 A100 水平的都没几家，就不多多说了。

性能达到 A100 水平的主要是华为、寒武纪、海光、百度及阿里这几家，其中超过 10000 TPP 性能的主要是华为、阿里及百度，前两家的 AI 芯片能到 12800，相当于顶级 N 卡的 20% 性能了，百度新一代昆仑芯片差一点点，不过也差不多这个级别了。

考虑到国产 AI 芯片在设计以及最关键的制造领域要跟台积电最先进工艺落后 2-3 代，因此 AI 芯片性能是很难快速缩短的，这就跟国产 CPU，单核性能及频率也会长期落后于 AMD、Intel、苹果、高通等公司的产品一样。

但是这些数据也只是单芯片上的对比，实际上 AI 芯片也不是看一个绝对性能就行了的，单一芯片性能打不过，超节点之后整体性能依然可以领先，这方面华为的超节点已经证明了路线可行。

更值得关注的是，国产 AI 芯片迭代还是很快的，未来两三年随着国产先进工艺的量产问题逐步解决，AI 芯片上的差距也会快速缩小，即便还不一定能超越 NVIDIA 的顶级产品，但单芯片性能做到 80% 是有希望的，类似今天 AMD、谷歌的地位，然后再靠着其他方面的优势竞争，AI 整体上不会差的。