全球科技巨头争夺AI市场日趋激烈，战线正从数据中心延伸至能源与芯片底层。为支撑庞大算力需求，企业不惜投入巨资自建发电设施；而芯片战场的角逐，更已进入架构革新与物理层面的突破。

目前，AI芯片市场仍由美国科技巨头英伟达主导，其GPU占据约八成市占率，成为训练大模型的首选。然而，格局正在变动：谷歌自主研发的张量处理单元（TPU）凭借成本效益与可扩展性，在特定AI运算中展现优势；英特尔亦在2026年美国消费电子展上发布基于18A制程的AI PC芯片，试图重拾制程领先与市场话语权。

竞争转向“计算介质多元化”

尽管美国科技巨头在芯片技术上持续精进，但仍突破不了电子芯片的物理极限与能耗瓶颈。正当此时，中国科研团队去年底在《科学》杂志发表重大进展──上海交通大学成功研发出支持大规模语义生成模型的全光计算芯片LightGen。

该芯片以光子为载体进行运算，在处理特定AI任务时，能实现更高能效与更强并行能力，被视为打破传统算力增长曲线的潜在路径。

分析指出，AI算力的下一阶段竞争，已不再仅是制程微缩或单一架构优化，而转向“计算介质的多元化”：依据任务特性，匹配最适宜的物理载体（电子、光子、乃至量子）。光计算芯片的突破，象征中国在非传统计算路径上取得阶段性成果，也意味着中美科技竞争，已深入至基础计算范畴的创新赛道。

未来，AI芯片战场将呈现双轨并进：一方是美国企业在传统芯片上的持续领跑与生态优势，另一方则是中国在光计算等新兴架构上的加速追赶。这场较量不仅关乎市场占有，更是一场关乎算力本源与技术典范的深层竞争。