AI芯片之争(一):英伟达的现状与挑战

多客科技

作者：微信文章
英伟达是当前AI芯片市场绝对领导者，市场地位和财务表现瞩目。最新财报显示，其单季营收570亿美元，同比增长约62%，毛利率达75%，作为硬件公司实现如此高毛利率堪称“垄断利润”。这背后是英伟达对AI算力市场的垄断，其CUDA生态构筑强大护城河，科技巨头训练大型AI模型只能依赖其GPU和CUDA平台，形成“英伟达税”。

然而，英伟达辉煌背后已现裂痕。近期市场动向表明其垄断地位面临挑战，Meta正与谷歌洽谈采购TPU算力，可能2026年上线。Meta是英伟达重要客户，其考虑部分推理业务转向谷歌TPU，代表超大规模云厂商阵营对现有算力秩序的反叛。

英伟达真正挑战源自商业模式内在矛盾。高毛利率吸引大量竞争对手，其客户多为富有且不愿被压榨的巨头，如微软、亚马逊等，这些巨头已暗中启动“去英伟达化”计划，表面是分散投资，实则是对英伟达的系统性对冲。

此外，英伟达还存在产品供应瓶颈。管理层称Blackwell订单排到2026年底，对英伟达是锁定营收，但对客户是战略真空期和被对手超车的窗口期。当客户面临18个月等待期，他们不得不开始寻找英伟达的替代方案。起初，他们在内部会议探讨是否考虑其他选择，投入资源尝试TPU或自研芯片后，发现模型能顺利运行且成本仅为英伟达方案一半左右，心中基准点从“只有英伟达能做”变为“它只是众多选项之一”。

英伟达高毛利率和垄断地位本质是“生存勒索”，客户因别无选择只能接受，但替代方案出现后，这种勒索便失效，尤其替代方案在成本、效率和可扩展性上更优时，客户转移意愿强烈。

英伟达CUDA生态护城河在弱化。过去，开发者须用CUDA才能充分发挥其GPU性能，如今编译器技术进步，如PyTorch 2.0引入Torch Dynamo和Inductor，开发者可用Python编写模型，由编译器自动适配不同硬件平台，可在英伟达GPU训练、在TPU或其他ASIC推理而无需重写代码。

这一变化重塑AI开发范式，硅谷流行“混合打法”，训练阶段用英伟达GPU，推理阶段转向TPU或自研ASIC以降低成本，使英伟达CUDA护城河从“不可逾越”变为“有竞争力的优势”。
英伟达商业模式不可持续。AI成为日常运营商业模式后，芯片是工业耗材，要降成本才能获利，其高成本结构（75%毛利率）在推理市场压力巨大。

其高毛利率结构暴露商业模式问题，人类工业史上长期维持60%以上毛利率的通常是有独家专利的药厂或纯软件公司，英伟达作为硬件公司长期维持75%毛利率很罕见，表明它在收“垄断租金”，替代方案出现客户会迅速转向。

英伟达客户结构也有隐忧，最大客户是云巨头，它们购买显卡构建机房出租算力，扮演“二房东”角色，当谷歌将TPU作为云服务提供时，当涉及客户时，这直接挑战了英伟达的商业模式。英伟达在他人租赁算力前先抽取利润，存在“英伟达税”，而谷歌出租算力时成本结构中无此项。可以说，他人租算力如买零售价奢侈品，谷歌租算力则是以出厂价供应工业品。若竞争对手能以进货价销售，这不是竞争，而是终结比赛。总体而言，英伟达核心挑战是其垄断地位受冲击，高毛利率商业模式在推理市场压力巨大。随着客户寻求替代方案，“英伟达税”将消失，其市场角色从“垄断者”变为“竞争者”，英伟达的护城河从“不可逾越的封神级护城河”变为“极具竞争力的优势”。