9月12日，阿里巴巴与百度两大中国科技巨头在港股表现火热，盘初股价齐齐大幅拉升，阿里涨幅一度接近7%，百度也上涨逾6%。消息称，两家公司正在加速采用自研芯片，用于训练自身的人工智能大模型，逐步替代英伟达等传统GPU供应商的硬件。

媒体称，阿里巴巴自2024年初已开始将旗下达摩院主导研发的含光芯片用于轻量级AI模型的训练，当前已进入稳定运行阶段。而百度则更加积极地推进其昆仑芯片在主力AI大模型——文心一言新版训练中的试验应用，尤其是P800系列芯片的运用，标志着国产AI芯片的性能已逐步接近可实际部署的门槛。

在全球范围内，AI芯片的自研潮流愈演愈烈。8月下旬，OpenAI与芯片巨头博通宣布联手开发自家AI芯片，拟借此减少对英伟达H100等核心芯片的高度依赖。这一合作或将成为OpenAI架构性变革的重要标志，亦可能重塑整个AI算力生态。与此同时，谷歌宣布其新一代TPU（张量处理单元）将首次开放接入第三方数据中心，意图在与英伟达争夺AI训练市场主导权方面取得更直接的突破。可以预见，全球AI芯片市场的竞争格局，正在从高度集中的GPU主导走向多点分布的生态多元化。

站在宏观视角来看，AI芯片正逐渐演变为国家科技竞争与企业战略自主性的关键支点。在当前地缘政治格局与科技脱钩趋势加剧的背景下，中国企业面临着日益紧缩的高性能芯片进口环境。尤其是在2022年美国出台芯片出口管制后，英伟达A100/H100等高端GPU对中国客户的出口被全面限制，给依赖海外芯片的AI发展路径带来沉重压力。阿里与百度此时加速自研芯片落地，不仅是应对短期供应链冲击的策略调整，更是其谋求技术内生增长与长期战略安全的深层布局。

此轮阿里和百度的芯片自研路径，并非孤立事件，而是国内科技企业集体行动的一部分。腾讯、字节跳动、小米等也都在不同程度上布局自研芯片。尤其是腾讯的紫霄AI芯片与字节跳动的鲲鹏架构适配计划，显示出中国科技行业对芯片自研已形成高度共识。这不仅意味着未来AI芯片供应将更具自主性，也预示着中国AI生态的独立性将不断增强。

从技术维度看，自研AI芯片对于提升算力效率、降低能耗与成本、实现模型训练的定制优化均具有不可替代的价值。以阿里含光芯片为例，官方数据显示其在图像处理任务中的效率已达到传统GPU的2倍以上，尤其适合电商、金融等行业的大规模图像与语言模型推理任务。而百度昆仑P800作为该系列第三代产品，采用7nm制程工艺，集成多达256 TOPS的INT8算力，已具备在通用AI模型训练中与海外主流芯片竞争的能力。尽管当前国产AI芯片在生态完善度、开发工具链等方面仍有不小差距，但已显现出“可用、可控、可替代”的趋势性拐点。

然而，芯片自研并非一蹴而就。即使是OpenAI与博通这样体量与技术储备均极其雄厚的玩家，也需面对IP授权、EDA工具限制、晶圆代工产能等层层挑战。对于阿里和百度而言，自研芯片的商业化落地仍需持续验证。一方面需确保芯片在性能与成本之间找到最佳平衡，另一方面更需解决软件适配、开发者生态构建等配套问题。毕竟，AI芯片的竞争从来不只是硬件对决，更是生态的深度较量。

从资本市场角度来看，这一轮芯片自主化带来的预期改善效应显著释放。投资者预期中资科技企业摆脱对单一硬件生态的依赖，有望重构估值逻辑。招商证券在最新报告中指出，AI基础设施的投资逻辑正从“硬件性能天花板”向“全栈生态能力”转移。未来市场将更加看重企业在芯片、算力调度、模型算法以及场景落地等多个维度的协同创新能力。因此，阿里与百度当前的动作，不仅是芯片制造的突破，更是整条AI产业链协同能力的试金石。