为何英伟达主导AI市场？最热门AI芯片、竞争对手、技术优势一次看！
在一波猛烈的涨势后，英伟达曾一度成为全球市值最高的企业。不过，投资人已开始对继续加码这家芯片巨头保持谨慎，因为人工智能 运算的发展之路未必一帆风顺，也未必会永远依赖英伟达的技术。但截至目前，英伟达随着 Hopper 系列与接班的Blackwell 系列芯片订单涌现，营收也持续飙升。但未来能否继续成功，将取决于微软、Google等是否能从 AI 投资中找到商业获利模式。即便这些企业获利，也不确定是否仍需大量使用英伟达最强大、最昂贵的芯片。今年1月，中国新创公司深度求索(DeepSeek) 推出一款效能媲美美国大型企业 AI 模型的产品，但研发资源却少得多。消息一出，英伟达单日市值蒸发 5890 亿美元，创下史上最大纪录。不过到 5 月中，股价已回升大部分。以下是英伟达成长背后的动力与挑战一览：英伟达最热门的 AI 芯片是哪些？当前最赚钱的产品是 Hopper H100，它是从游戏显示适配器演变而来的高效能图形处理器 (GPU)，目前正逐步被新一代 Blackwell 系列取代。这两款芯片都具备「模块化」设计，能把多颗英伟达芯片串联，形成一个超级运算单元，具备庞大数据处理与高速运算能力，特别适合用来训练 AI 神经网络。英伟达自 1993 年创立，早在十多年前就投入此领域，押注平行运算有朝一日会在游戏以外的领域派上用场。Blackwell 将以多种形式售卖，其中一款为 GB200 超级芯片，整合两颗 Blackwell GPU 与一颗 Grace CPU。为什么英伟达的 AI 芯片这么特别？生成式 AI 需透过「大量数据」与「反复试误」方式学习，例如翻译、摘要、图片生成等，这过程需要庞大算力。Blackwell 芯片训练 AI 的效能据称为 Hopper 的 2.5 倍，芯片内部晶体管密度高到无法用传统方式单颗制造，实际上是两颗芯片以特殊连接方式合并，运作上仍如同单一芯片。英伟达如何跃居 AI 领导者？英伟达原本就是 GPU 龙头。这类芯片内建数千个运算核心，擅长平行处理，能实时渲染 3D 影像、阴影与反光效果。2000 年代初，英伟达工程师发现这类芯片可应用于游戏以外的计算场景，AI 研究人员也开始大量导入 GPU，加速模型训练。英伟达的竞争对手在做什么？根据 IDC，英伟达目前掌握约 90%数据中心 GPU 市场。包括 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 等主要云端服务商，既是英伟达客户，也正在自行研发芯片。AMD与英特尔则是英伟达的主要竞争者。在今年 5 月中国台湾举行的Computex 展上，英伟达宣布开放自家 NVLink 技术，未来将支持非英伟达芯片的高速连接，此举显示英伟达愿意与其他生态系共存。不过，目前市场主导地位仍未动摇。英伟达如何维持领先地位？英伟达不只硬件进步快，也同步更新软件生态系，并设计出可让客户快速部署的芯片丛集解决方案。相比之下，像英特尔的 Xeon 虽然能处理复杂数据，但核心数少、处理速度慢，难以胜任 AI 训练任务。即便是英特尔这样的传统数据中心巨擘，目前也还没有能真正挑战英伟达的产品。AI 芯片需求现在状况如何？英伟达表示目前各型号芯片仍供不应求。微软、亚马逊、Meta、Google 等企业宣布将投资数千亿美元建构 AI 数据中心。然而，市场也开始担心 AI 投资过热，微软已暂缓部分数据中心计划，是否「供过于求」成为潜在隐忧。中国新创 DeepSeek 为何引发震撼？DeepSeek 推出新一代开源 AI 模型 R1，声称以少量资源达到美系竞品水平，震惊业界。该模型采用较轻量的「推理」(Inference) 训练方式，无须动用大量算力。尽管如此，英伟达仍表示 DeepSeek 的成果值得肯定，并未违反美国出口规定，间接澄清外界对其取得高阶芯片的疑虑。英伟达强调，即便 AI 模型训练方式转变，推理阶段依然需要大量 GPU 与高速网络资源，公司仍会扮演重要角色。AMD、英特尔、英伟达的差距有多大？AMD是第二大 GPU 厂，2023 年推出 Instinct 系列，并计划中 2025 年中出货性能提升 35 倍的 MI350。然而该公司 AI 芯片营收约 50 亿美元，与英伟达年营收超过1,000 亿美元相比仍差距巨大。英特尔则已明言，目前「尚未在云端 AI 数据中心市场占有一席之地」，并于 1 月宣布旗下 AI 芯片「Falcon Shores」将不对外发售，仅供内部测试使用。英伟达除了硬件领先外，还开发了 CUDA 软件平台，使开发者能直接在其芯片上开发 AI 应用程序。这套系统性优势让整个产业难以脱离英伟达的硬件生态。
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