中国经济网北京5月18日讯（记者 李方）随着词元经济时代加速到来，全球AI算力需求发生结构性转变，GPU（图形处理器）与TPU（张量处理器）这两大主流技术路线正从互斥走向互补。我国AI算力产业正加快构建“GPU通用补齐、TPU专用突破”的双轮驱动发展新格局。
在通用GPU领域，产业呈现出梯队成型、集群化发展的良好态势，国产GPU已在政务、金融、能源、制造等领域实现规模化部署。同时也要看到，通用GPU赛道仍面临CUDA生态壁垒高、先进制程依赖较强等现实挑战。
与GPU路线并行推进的，是国产TPU专用芯片的异军突起。TPU架构摒弃了与AI计算无关的图形渲染模块，在相同制造工艺和功耗条件下，能够提供数倍于GPU的性能表现。
目前，国产TPU企业中昊芯英坚持全栈自研，攻克了指令集、IP核、编译工具、集群调度等核心技术，走出了一条自主创新之路。其自研TPU芯片已实现量产交付，千卡集群可支撑超千亿参数大模型运算，在特定负载下能效表现优于同级别GPU方案。在生态落地方面，天津移动等TPU智算中心已正式投入运行，打通了从芯片到算力服务的全链条，为国产TPU商业化推广提供了可复制的范本。
国产TPU的跨越式突破，并非简单的技术路线备选，而是我国化解供应链断供风险、实现算力多元替代的战略筹码。坚定不移做强做优TPU特色赛道，完善GPU与TPU协同发展、互补支撑的产业格局，加快建成自主创新、安全可控、生态完善的国家级AI算力体系，既是抢占全球人工智能发展制高点的必然要求，更是筑牢科技自立自强根基、服务高质量发展大局的关键之举。
