（来源：上观新闻）
胡德：也许只🎸需记住两件事🚩。几个特🛬点： （1）不同✴⚗场景的专属🔙芯片：第八👨👩👧👦🐃代 TPU🚾🏴 首次针🇮🇩😡对训练、推⛩🚩理场景侧重的🚓不同要求（高🧼🇹🇹算力吞吐 v🔈s 低延迟 +🎴 高并发 🚈🍩+Ag🧶⏏entic 负🕵🕢载优化）🍍做了专用🎉📑芯片的划分，其🚑中 TPU👟☺ 8t 面向大规🎰模训练🥞🕍，TPU 8i 🇦🇲🦙面向推理🏊♀️。关键是💸🇰🇭，目前积压订🖨❎单有 4620🇵🇫 亿，比去年📳末的 2400 🏙亿几乎翻倍增长，💯🇫🇲这里面大头❤↕是云合同，🇲🇷💝小部分是◽ TPU🏧🌵 硬件直销（给6️⃣客户自📄建数据中心）💕。
展望202🕷🇵🇦6全年，我们预计◾🤩资本支出约为19🚒🧚♂️00亿美元，🇸🇳其中包含约2👳50亿美元由更🧼高组件定🇲🇫价带来👨🏭🇧🇧的影响💴。2026年的竞争🐊🇬🇬焦点已从单纯🕹🌃的线宽微缩，🙍♂️🤶转向了晶体管架💹⛩构与背面供电😔技术的系统级整合🐩。“我们原本🥜🥕承诺到🎐2029年，🕞🆒将在美国🏡🎳建设容量10✏GW的🇦🇮🚤AI设施🖤。o1 之前的🇸🇴模型，不😓管是 💆🎖GPT-4 还是1️⃣🏌 Clau🌐de，都是即时🐾响应的，🎞🆗问一句答一句，秒🐦👨🎤回🦂🏂。如果说英🥋🗡伟达的😕🥪生态护城🇨🇻河是 CU🇧🇶🥪DA，那昇🚓腾对应的💑🔞就是 CA🦹♂️🇹🇬NN🇧🇭。与此同时，我们🇧🇾持续以自研🅱技术创新与🍅英伟达（NVID4️⃣⚱IA）、AMD的👟📋最新成果🔬🔑，共同推↔♦动机队现📄代化升级😫🇸🇦。AI时代，电芯🧗♀️🏴片正面临↗巨大挑战 🍹过去半个多世纪🇪🇪🇳🇬，电子芯片计↪算能力的👩👦👦Ⓜ提升主要🥫依赖三条路径：制👨👩👧👦👨🦲程微缩、架⚠🦉构创新和封装集成🍥🏵。
