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注意事项：
英伟达（Nvidia，股票代码 NVDA）的大型科技客户正准备抢占人工智能（AI）芯片市场的可观份额 —— 这种态势最终可能侵蚀这家芯片制造商的利润率。
科技巨头们近期纷纷采取行动，强化自身的内部芯片制造业务。ChatGPT 的开发者 OpenAI（非上市公司，代码 OPAI.PVT）是英伟达芯片的重要客户（通过租用微软和 CoreWeave 数据中心的云空间使用英伟达芯片），该公司日前宣布将与博通（Broadcom）合作，着手设计自主定制芯片。
9 月底，元宇宙平台公司（Meta）宣布计划收购芯片初创企业 Rivos，以推进自身内部芯片研发工作。亚马逊（Amazon）则在今年夏季表示，其名为 “雷尼尔计划”（Project Rainier）的大型数据中心项目 “进展顺利”—— 该项目将部署数十万块自主研发的 Trainium2 芯片，供 AI 研发公司 Anthropic 使用；分析师指出，Anthropic 对已部署在数据中心的亚马逊芯片需求已显著上升。
尽管 AI 芯片市场的绝大部分份额由英伟达的图形处理器（GPU）占据，但以谷歌母公司字母表（Alphabet，股票代码 GOOGL）、亚马逊、微软为首的科技公司，正与博通、迈威尔科技（Marvell Technology，股票代码 MRVL）等芯片制造商合作设计定制芯片。
分析师解释称，这类定制芯片价格更低，且能更好地适配这些公司的软件系统。虽然这些大型科技云服务提供商不会像英伟达那样，向其他公司销售实体独立芯片，但它们会在内部使用自主芯片运行 AI 模型，其云服务客户也可选择使用这些定制芯片处理 AI 工作负载，且成本更低。
摩根大通（JPMorgan）在 6 月的一份研究报告中指出，到 2028 年，谷歌、亚马逊、元宇宙平台公司、OpenAI 等企业设计的定制芯片将占据 45% 的 AI 芯片市场份额；2024 年这一比例为 37%，2025 年预计为 40%。AI 芯片市场的剩余份额则由 GPU 制造商占据，主要是英伟达及其竞争对手超威半导体（Advanced Micro Devices，AMD）。
“温水煮青蛙式” 的威胁
“七大科技巨头”（Magnificent Seven）有充分理由自主设计芯片。
“对于所有计划研发定制芯片的超大规模科技公司而言，其战略考量在于不想受制于英伟达的垄断，” 希普波特证券（Seaport）分析师杰伊?戈德堡（Jay Goldberg）表示。分析师指出，英伟达 AI 芯片的成本极高，这导致云服务提供商出租英伟达芯片的利润率，低于出租自主芯片可能获得的收益。
“英伟达现在不得不与自己的客户竞争，” 戈德堡补充道。
目前，科技公司的定制芯片主要用于处理内部 AI 工作负载，但有报道称，谷歌已于 9 月开始向某云服务提供商实体销售其 AI 芯片 —— 张量处理单元（TPU），此举意味着谷歌将直接与英伟达等企业展开竞争。DA 戴维森公司（DA Davidson）分析师吉尔?卢里亚（Gil Luria）估算，谷歌的 TPU 业务加上其 DeepMind AI 部门，总估值可达 9000 亿美元，并表示这 “无疑是字母表公司最具价值的业务之一”。
“谷歌的 TPU 仍是英伟达芯片的最佳替代品，过去 9 至 12 个月里，两者之间的差距已大幅缩小，” 卢里亚在 9 月给客户的报告中写道，“若谷歌向外部客户销售其 TPU 系统，市场需求必然存在，尤其是来自知名前沿 AI 实验室的需求。”
希普波特证券的戈德堡表示，根据他在 AI 芯片供应链中的调研沟通，预计 2026 年 “定制芯片领域将出现大量动态”。
不同大型科技公司的芯片业务处于不同发展阶段。分析师向雅虎财经透露，谷歌研发 TPU 已逾十年，是同行中的明确领跑者；2015 年，谷歌推出首款 TPU 一年后，亚马逊通过收购芯片初创企业阿纳普尔纳实验室（Anapurna Labs）开启了自主芯片研发之路，并于 2020 年发布首款 Trainium 芯片；而微软在 2023 年才推出首款定制 AI 芯片 Maia，已落后于同行。
尽管使用定制芯片的成本可能更低，但 AI 开发者通常更青睐英伟达芯片，原因在于其配套的软件生态系统。
虽然英伟达目前是无可争议的行业领导者，但未来论坛集团（Futurum Group）分析师戴维?尼科尔森（David Nicholson）表示，科技巨头们在定制芯片领域的努力，最终将侵蚀英伟达的利润：“长期来看，英伟达目前能维持的高利润率会逐渐下降…… 这有点像‘温水煮青蛙’—— 由于存在巨大的市场机遇，各类定制芯片加速器层出不穷，最终会不断削弱英伟达的优势。”
在近期一次播客采访中，当被问及定制芯片带来的竞争威胁时，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）似乎对此不以为意。他表示，英伟达不仅仅是一家 AI 芯片制造商，其提供的是全规模服务器系统，而非单一 GPU。黄仁勋指出，许多客户还在专注于单芯片研发，而英伟达设计的是包含多类自主芯片的大型服务器机架 —— 从 Blackwell GPU，到基于 Arm 架构的中央处理器（CPU），再到网络产品，这些组件可实现互联互通。
“目前全球范围内，我们是唯一一家能为 AI 基础设施打造所有内部芯片的公司，” 黄仁勋在 9 月的 “BG2” 播客中表示。
部分分析师还认为，AI 芯片市场规模庞大，科技公司拓展定制芯片业务的同时，并不会挤压英伟达的市场空间。
美国银行（Bank of America）的维韦克?阿亚（Vivek Arya）和 DA 戴维森的吉尔?卢里亚在各自采访中，均明确表示定制芯片市场份额的增长 “无关紧要”。
阿亚解释称，这是因为英伟达 “始终能成功扩大市场规模”。皮尤研究中心（Pitchbook）数据显示，2020 年至 2025 年 9 月，英伟达在 AI 生态系统及与自身客户存在竞争关系的 “新云服务” 公司中投入巨资，对 AI 企业的风险投资总额达 470 亿美元。
“市场增长和需求规模极为可观，” 卢里亚表示，“我们将需要更多计算资源，且 AI 模型正变得越来越实用 —— 也就是说，未来几年整个市场‘蛋糕’会大幅扩大。”
“英伟达的增长速度可能跟不上市场整体增速，但由于市场增长过快，英伟达仍能实现增长，” 他补充道。
此外，并非所有涉足定制芯片领域的科技巨头，都会对英伟达的主导地位构成同等威胁，这也降低了英伟达的担忧。
“不过，自主研发芯片的弊端在于难度极高，” 戈德堡表示，“我认为最终的结果是，并非所有公司都能成功。”
