记者 | 王晶
编辑 | 程鹏 董兴生 杜波 杜恒峰 校对 |张锦河
随着 AI 算力需求持续增长，全球科技巨头对 AI 芯片的掌控正在从 " 采购 " 走向 " 自研 "。谷歌、亚马逊、微软等公司近年来持续推出自研 AI 芯片，希望针对自身 AI 业务优化芯片架构，在性能、功耗和成本之间取得更好的平衡。因此，对拥有庞大算力需求的企业而言，定制 ASIC（专用芯片）或 XPU 正成为英伟达 GPU 之外的重要选择。
在自研芯片逐渐成为全球科技巨头的一项普遍战略时，一个新的问题也随之出现：自己设计 AI 芯片，是否意味着必须与英伟达的软硬件生态彻底 " 分道扬镳 "？
英伟达给出的答案是否定的。8 月 31 日晚间，英伟达宣布斥资 35 亿美元认购联发科发行的可转债，同时双方进一步深化长期合作。联发科将采用英伟达 NVLink Fusion 及最新的 NVHBM 技术，为客户开发定制化 AI 芯片，并使这些芯片能够接入英伟达的机架级 AI 计算系统。
据财联社报道，这笔交易是英伟达迄今为止在美国以外地区最大的一笔直接投资。这笔联发科史上最大海外可转债发行总额为 39 亿美元，Alphabet 也参与投资，但未披露具体金额。
可以看到，英伟达希望让这些定制芯片继续运行在自己的互联、内存和系统生态之中。换句话说，定制 XPU 与英伟达的通用 AI 生态并非简单的竞争关系，二者可以共存——客户可以集中资源设计其自研芯片，英伟达则提供 " 这颗芯片如何进入 AI 基础设施 " 的关键能力。
从 " 芯片竞争 " 到 " 生态兼容 "：
英伟达想留住客户
过去，英伟达的核心优势主要集中在 GPU 和 CUDA 软件生态。但随着 AI 算力需求从单芯片性能比拼转向大规模集群建设，数据中心对芯片间高速互联、内存带宽、先进封装以及机架级系统的要求也越来越高。
而英伟达的布局正在从 " 提供计算芯片 " 向 " 提供完整计算基础设施 " 延伸。
在此次合作中，联发科将采用英伟达 NVLink Fusion 平台，为客户开发定制化 XPU。与传统芯片设计模式不同，客户无需从零开始开发 XPU 与英伟达计算系统之间的连接和相关系统组件，而是可以借助 NVLink Fusion 完成芯片与英伟达 AI 基础设施之间的衔接。同时，英伟达近期推出的 NVHBM，又进一步将这一能力延伸至高带宽内存领域。也就是说，英伟达正在试图把芯片互联、内存以及系统级能力整合到同一套技术体系中。
这一变化背后的产业逻辑是，未来 AI 芯片市场很难由单一架构完全主导。随着云厂商和 AI 企业对专用算力需求的不断增加，GPU、ASIC 和 XPU（可扩展处理单元）等不同技术路线可能长期并存。对英伟达而言，与其阻止客户自研，不如降低这些定制芯片接入自身基础设施的门槛。
从商业逻辑来看，这意味着未来即使部分 AI 客户选择自研芯片，英伟达也不必然失去这些客户。
除此之外，此次 35 亿美元投资还包括双方在 AI PC 和汽车领域的合作。今年 6 月，英伟达与联发科已经推出 RTX Spark PC 芯片，将英伟达的 GPU 计算能力与联发科 SoC 设计能力结合起来。而此次合作将进一步延伸至消费级 PC、AI 开发设备以及企业级工作站。
"AI 正在改变每一个计算平台，从全球最大的 AI 工厂到 PC 和汽车。我们正在共同构建平台，将英伟达加速计算带入新市场，并赋予客户大规模创造差异化 AI 系统的自由。" 黄仁勋在公告中说。
从手机 SoC 到 AI ASIC：
联发科寻找下一增长曲线
长期以来，联发科最为市场熟知的是手机 SoC，但其业务边界正在发生变化。随着智能手机市场进入成熟阶段，联发科近年来持续将业务能力向汽车、连接、PC 以及 AI 计算等领域延伸，其中，AI 数据中心正在成为公司重点押注的新增长方向。
与英伟达、AMD 等以通用 GPU 为核心的路线不同，联发科切入数据中心的抓手是定制 ASIC。其优势也不只在于芯片设计本身，而是过去多年积累的 SoC 设计、先进封装、内存、互连以及低功耗设计能力，可以进一步向数据中心客户提供定制化的计算方案。
从目前披露的信息看，联发科的 AI ASIC 业务早已不是停留在 " 概念布局 " 阶段。公司此前将 2026 年 AI 数据中心 ASIC 收入指引上调至 20 亿美元，并设定目标，要在 2027 年规模约为 700 亿至 800 亿美元的数据中心市场中占据 10% 至 15% 的份额。
此外，联发科也正在尝试改变传统 ASIC 市场的竞争方式。
当前，博通在定制 AI 芯片领域占据较强优势，Marvell 等厂商也在加速追赶，联发科则希望依靠自身的芯片设计能力，帮助大型云服务商和 AI 企业开发更贴合自身工作负载的定制芯片。
而此次联发科成为 NVLink Fusion 的重要合作伙伴，相当于英伟达正在帮助它把 " 芯片设计能力 " 进一步延伸到 " 将定制芯片放进 AI 数据中心 " 这一关键环节。
Counterpoint 预计，随着谷歌等客户采用更为 " 拆分 " 的 ASIC 合作模式（谷歌采用联发科模型，谷歌设计计算模具，联发科提供 I/O 模具），联发科到 2028 年有望占据约 26% 的人工智能服务器计算 ASIC 出货量。
据中国基金报，黄仁勋在接受采访时表示：" 我们此前已经与联发科建立了非常重要的合作关系，而今天，我们要把这项合作扩大很多。"
他说：" 这是我们两家公司在工程层面的一次大规模协同。" 黄仁勋还表示，两家公司目前正在执行的技术路线图，时间跨度长达十年。
9 月 1 日，联发科股价暴涨近 10%，触及单日涨停限制。
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