真武810E亮相，阿里如何「重构」估值？

“在当前的AI竞赛中，不论是多模态还是基模厂商，一旦选定深耕赛道， 其必然会走的道路便是设计极致适配自身业务的芯片底座。” 芯片专家方志讲到。 站在通用芯片厂商的视角，GPU的设计初衷，是为适配多元业务场景。全面兼容的代价，是大量冗余的逻辑单元与高度复杂的通用硬件架构。 为“泛用性”做出的架构取舍，使得通用化设计面临天然妥协：计算阵列无法为特定AI任务做深度定制与极致调优，多芯片组网存在显著的互联通信开销，每一项都直接影响整体效率。 对于效率的“不满足”，让云厂商开始自研芯片，摆脱英伟达的统治。 凭借场景与研发的闭环优势，云厂商通过真实业务负载与模型运行数据，反向定义芯片设计，将AI高频算子与核心计算逻辑直接固化为硬件电路，用硬件执行取代高级语言代码，从根源上砍掉冗余开销，实现效率最大化。 TPU和Gemini是海外实践样版，PPU和Qwen则是国产标杆方案。1月29日，平头哥半导体公布PPU真身，“真武810E”高端AI芯片正式亮相。 雷峰网了解到， 平头哥早在2020年便秘密启动了“真武810E”的研发，并于2022年底、2023年初，完成了研发和场景验证 ，在此期间，其研发和验证几乎始终处在“只对内部开放”的状态。 随着真武810E正式亮相，阿里全栈自研的双重闭环浮出水面。平头哥实现了芯片从计算到存储的覆盖：从镇岳510 SSD、倚天710 CPU到真武810E，底层算力芯片全面自研；而平头哥、阿里云、通义实验室的紧密耦合，形成“通云哥”黄金三角，抢占行业领先身位。 但双重闭环只是起点，协同质变才是核心。 芯片、云平台与模型如何产生“1+1+1＞3”的协同效应？从底层硬件到上层应用的全栈自研体系，又将如何重构阿里的资本市场估值逻辑？ 真武810E，懂AI云的芯片 “芯片厂商的业务，云厂商都有能力覆盖；而云厂商却能够依托自身海量业务场景，率先发现系统痛点并给出解决方案， 因此在架构创新上，头部云厂商将始终走在行业前列。” 云行业专