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　　尽管如此，大模型在垂直领域的应用价值已被验证。在音乐创作、代码生成等场景中，其效率提升显著，部分从业者已借此实现商业化。但所谓统一大模型的概念正被打破——行业应用工具的定制化开发或成主流。各行业龙头企业更倾向于在现有工具中嵌入AI模块，兼顾效率与系统兼容性；对创业团队而言，精准识别细分需求并落地解决方案更为关键。例如音乐生成领域，仅掌握大模型技术远不够，还需深度理解音乐特性；To C端则面临收费模式与流量入口的双重挑战——巨头通过免费策略控制入口，再以其他业务变现，中小企业的突破点更可能集中在To B领域。

　　科技巨头正加速布局自研ASIC以抢占先机。谷歌推出第六代TPU Trillium芯片，重点优化能效比，计划2025年大规模替代TPU v5，并打破此前仅与博通合作的模式，新增联发科形成双供应链，强化先进制程布局。亚马逊AWS以与Marvell联合设计的Trainium v2为主力，同步开发Trainium v3，TrendForce预测其2025年ASIC出货量增速将居美系云服务商首位。Meta在首款自研推理芯片MTIA成功部署后，正与博通开发下一代MTIA v2，聚焦能效与低延迟架构，适配高度定制化的推理负载需求。微软虽仍依赖英伟达GPU，但自研Maia系列芯片已进入迭代阶段，Maia v2由GUC负责量产，并引入Marvell参与进阶版设计，分散技术与供应链风险。

　　芯片设计厂商亦迎来增长机遇。博通2025年第二季度AI半导体收入超44亿美元，同比增长46%，其定制AI加速器(XPU)业务受益于三家客户百万级集群部署计划，预计2026年下半年推理需求将加速释放。Marvell主导的3nm XPU计划已获得先进封装产能，2026年启动生产，并与第二家超大规模客户展开迭代合作。国内市场同步加速，阿里巴巴平头哥推出Hanguang 800推理芯片，百度集团建成自研万卡集群(昆仑芯三代P800)，腾讯控股通过自研Zixiao芯片与投资燧原科技形成组合方案。