盘点八类AI推理芯片架构路线，谁在主导端侧与云端的算力分工
从云端大模型推理到端侧实时响应，AI推理芯片的架构选择正在分化。本文盘点八类主流架构路线，梳理其在能效、带宽与生态上的取舍逻辑，帮助读者看清算力分工的真实节奏。
球帝产品与方案栏目把训练卡、推理卡与端侧方案放进统一字段对比，本文从算力口径、显存容量、带宽瓶颈、功耗预算与软件栈支持五个角度，盘点选型讨论中最值得先看的差异点。
方案组合
球帝产品与方案的三条落地路径
按业务阶段挑组合：先训练、再推理、最后把能力推到端侧，每一步都有对应字段可核。
训练卡和推理卡常被放在同一张表里比参数，但选型逻辑并不相同。本文从算力结构、显存容量、带宽、功耗和软件栈五个维度拆解差异，帮你在球帝的产品与方案栏目里快速定位需求。
端侧方案常被简化为算力与功耗的权衡，但实际落地还要看内存层级、算子支持和长期供货。本文结合球帝产品与方案栏目的对比字段，梳理端侧选型容易被忽略的三个维度。
端侧推理方案的选型常被算力数字带偏，球帝产品与方案栏目用统一字段把算力、显存、带宽、功耗与软件栈并列，本文整理出六项对比清单，帮助读者在端侧方案之间快速定位差异。
从公开产能规划与封装路线切入，梳理HBM供给节奏的季度变化，结合芯片品类结构观察先进封装扩产信号，并标注可核验来源方向与示例数据边界。
2.5D与3D封装的分界不在"先不先进"，而在互连密度需求与已知良品率的乘积。本文给出一个可操作的判断框架，帮设计与部署岗位在Chiplet方案上少走弯路。
