鼎帷咨詢7英偉達(dá)2025年10月人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告(2025版)當(dāng)人工智能成為“十五五”戰(zhàn)略階段定義核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵賽道與核心技術(shù)，當(dāng)中美科技博弈的勝負(fù)手日益聚焦于算力主導(dǎo)權(quán)與AI生·2024年初，鼎帷公司在錨定“十五五”戰(zhàn)略落地路徑的內(nèi)部研究中，敏銳捕捉到人工智能應(yīng)用規(guī)?；涞氐臍v史性機(jī)遇，歷經(jīng)半年深這份認(rèn)知讓我們深刻意識(shí)到，此項(xiàng)研究的價(jià)值早已超越企業(yè)內(nèi)部決策范疇。在全球AI技術(shù)與產(chǎn)能分配日益受到地緣因素影響、國(guó)產(chǎn)Al2025年10月，我們?cè)俅胃铝恕队ミ_(dá)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》,參考：既解碼英偉達(dá)的技術(shù)研發(fā)路徑與生態(tài)控制策略，也結(jié)合國(guó)內(nèi)Al產(chǎn)業(yè)的突圍實(shí)踐反思差距與機(jī)遇。期望以這份研究為“拋磚引玉”012025整體戰(zhàn)略02國(guó)家算力競(jìng)爭(zhēng)03三芯戰(zhàn)略05行業(yè)應(yīng)用第二曲線量子計(jì)算面占比超過60%營(yíng)業(yè)收入(億美元)0營(yíng)業(yè)收入○-變動(dòng)比率pp凈利潤(rùn)(億美元)凈利潤(rùn)變動(dòng)比率凈利潤(rùn)00總體市值(億美元)總體市值(億美元)02022202320242025(截止當(dāng)前各業(yè)務(wù)收入構(gòu)成(億美元)數(shù)據(jù)中心游戲可視化汽車9920212022英偉英偉達(dá)憑借快速迭代的研發(fā)能力、供應(yīng)鏈的主導(dǎo)地位、多種營(yíng)銷策略、扁平化的組織、多元投資合作支撐游戲、專業(yè)可視化、數(shù)據(jù)中心、汽車四大業(yè)務(wù)發(fā)展，進(jìn)一步鞏目標(biāo)改變計(jì)算的工作方式和計(jì)算機(jī)的功能全球人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的引擎機(jī)器人提供可供于AI工業(yè)機(jī)器人訓(xùn)練和作的GPU,及其對(duì)應(yīng)調(diào)試NVIDIAOmniverseEnterprise平臺(tái)虛擬GPU(VGPU桌面級(jí)國(guó)家主權(quán)AI、電信云主權(quán)AI云計(jì)算業(yè)務(wù)(量子計(jì)算)企業(yè)NvidiaAIEnterprise)應(yīng)用(落地增強(qiáng))(落地增強(qiáng))(落地增強(qiáng))高性能計(jì)算體系軟件與硬件、可視化、初創(chuàng)投資項(xiàng)目社區(qū)營(yíng)銷社交媒體營(yíng)銷品牌營(yíng)銷內(nèi)容營(yíng)銷全球化營(yíng)銷社會(huì)責(zé)任營(yíng)銷“胡蘿卜加大棒”的管理方式極致扁平化的組織架構(gòu)摒棄傳統(tǒng)戰(zhàn)略規(guī)劃向全體員工透明共亨間的一級(jí)合作伙伴國(guó)家政府合作H唯否012025整體戰(zhàn)略02國(guó)家算力競(jìng)爭(zhēng)03三芯戰(zhàn)略04四大業(yè)務(wù)05行業(yè)應(yīng)用06保障體系第二曲線量子計(jì)算項(xiàng)目從國(guó)家層面頂層規(guī)劃算力建設(shè)，計(jì)劃2030年前建成全球首個(gè)zettascale級(jí)Al算力網(wǎng)絡(luò)，投入5000局?jǐn)?shù)據(jù)中心，整合OpenAI、軟銀、甲骨文等多方資局：生態(tài)協(xié)作上，與OpenAI、甲骨文形成循環(huán)投資鏈路，推進(jìn)全球最大AGI算力集群建設(shè)；技術(shù)與市場(chǎng)在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)強(qiáng)化“CUDA+NVLink”生態(tài)并使其成SoC開拓AIPC空間，擠壓AMD、ARM等競(jìng)品；式層層遞進(jìn)，鞏固在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的主導(dǎo)目前，英偉達(dá)入股英特爾后暫無芯片代工合作，但在加劇及芯片制造自主訴求提升，臺(tái)積電在未來5-10年內(nèi)或?qū)适?zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)價(jià)值。牛津大學(xué)《AI算力主權(quán)》報(bào)告攜示未來世界的兩極分化算力主權(quán)國(guó)算力附庸國(guó)全球225個(gè)云區(qū)域(覆蓋43國(guó))的國(guó)家部署情況僅33國(guó)部署AI加速器僅24國(guó)具備訓(xùn)練級(jí)算力中國(guó)六大核心優(yōu)勢(shì)開源模型活躍能源供應(yīng)開源模型活躍能源供應(yīng)充足快速扎實(shí)模型差距場(chǎng)景試錯(cuò)縮小包容英偉達(dá)CEO黃仁勛美國(guó)兩大核心優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)略重心應(yīng)從“阻止中國(guó)模型短期追平”轉(zhuǎn)向“憑算力優(yōu)勢(shì)確立全球AI應(yīng)用領(lǐng)導(dǎo)地位”,同時(shí)強(qiáng)化技術(shù)出口管制由政府牽頭，OpenAI、甲骨文等企業(yè)參與，4年內(nèi)投資5000億美元，建成12個(gè)CPU與GPU預(yù)集成為SOC個(gè)人計(jì)算+數(shù)據(jù)中心x86生態(tài)與CUDA兼容“稚嫩期“稚嫩期”“全品類AI芯片”延伸·智孵啼咨詢·智孵啼咨詢算力底座+核心場(chǎng)景美國(guó)啟動(dòng)“星際之門”項(xiàng)目計(jì)劃投5000億美元建10GW的全球最大AI基建網(wǎng)絡(luò)，雖在今年7月面臨利益分歧、資推動(dòng)美國(guó)制造業(yè)回流和“再工業(yè)化”5000億美元總投資額資本端資金規(guī)劃技術(shù)端與AI模型研發(fā)算力目標(biāo)基建端芯片采購(gòu)計(jì)劃數(shù)據(jù)中心部要首批16,000個(gè)400萬+顆Al芯片2027-2029年實(shí)現(xiàn)10吉瓦算力目標(biāo)項(xiàng)目啟動(dòng)與初期規(guī)劃項(xiàng)自擴(kuò)張與國(guó)際布局230MW+290MW擴(kuò)容的數(shù)據(jù)中心，100%使項(xiàng)目調(diào)整與再啟動(dòng)瓦2025.9.24投資OpenAI1000億美元：用于支方案同時(shí)就在幃國(guó)開發(fā)代人工性能數(shù)等算力建設(shè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)電力能源建設(shè)存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)蜂值FP8算力待建數(shù)據(jù)中心的狀態(tài)2024.6動(dòng)工2026.6首期投運(yùn)算力建設(shè)數(shù)據(jù)中心建設(shè)電力能源建設(shè)存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)蜂值FP8算力待建數(shù)據(jù)中心的狀態(tài)2024.6動(dòng)工2026.6首期投運(yùn)累計(jì)在線GPU10萬顆GB20040萬顆GB200150萬顆GB200400萬顆GB200待建數(shù)據(jù)中心的地點(diǎn)賓夕法尼亞州匹茲堡各州已圈地15塊累計(jì)井網(wǎng)功率15GW(最終目標(biāo))等效GPT-4訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)1.5天關(guān)鍵數(shù)據(jù)GW=千兆瓦首批40萬枚B200GPJ,1GW電力800MW,使用小型堆(SMR)單點(diǎn)300MW-1GW不等能源結(jié)構(gòu)40%可再生能源+60%電網(wǎng)60%SMR(小型堆)+40%可再生70%SMR+20%聚變+10%可再生開發(fā)用來部數(shù)十萬甚至百萬量級(jí)的高性能Al芯片，算力密度可達(dá)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的15倍2026-2028分批開建單點(diǎn)最大園區(qū)功率1.5GW單點(diǎn)最大園區(qū)功率1.5GW(俄亥俄SG-2)2GW(賓州SG-3完工)2GW×7個(gè)園區(qū)*目標(biāo)：確保100%使用可再生能源80%SMR/聚變+20%可再生南北向網(wǎng)絡(luò)--美國(guó)數(shù)據(jù)中心扎堆德州及相關(guān)區(qū)域，是因不同區(qū)域依托水電、光伏儲(chǔ)能、風(fēng)電核電等特色能源，且配套完善的傳輸與光纖網(wǎng)絡(luò)，滿足其對(duì)能源與網(wǎng)絡(luò)連接的高需求依賴哥倫比亞河豐富的水電資源亞利桑那州利用豐富的太陽能資源●配備大規(guī)模電池儲(chǔ)能系統(tǒng)但仍需天然氣電廠作為備用。愛荷華州利用全美第二的風(fēng)電資源同時(shí)依賴現(xiàn)有的核電站。正在探索小型模塊化核反應(yīng)堆的應(yīng)用2025年美國(guó)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施2025年美國(guó)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。以下展示了數(shù)據(jù)中心位置、傳輸基礎(chǔ)設(shè)施、光纖網(wǎng)絡(luò)和都市地區(qū)之間的地理空間關(guān)系容量不可用容量不可用傳輸線路電壓等級(jí)(KV)—≥735運(yùn)行狀態(tài)運(yùn)行狀態(tài)—<100鼎帷咨詢號(hào)鼎帷咨詢德州憑借工業(yè)電價(jià)低、風(fēng)光能源充足的能源優(yōu)勢(shì)，穩(wěn)定的政策環(huán)境、完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，以及能源政策調(diào)整和工程建設(shè)機(jī)遇，成為數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目首選，推動(dòng)千億投資并創(chuàng)造大量高收入崗位該州工業(yè)用電價(jià)格比加州低40%,節(jié)省數(shù)十德州成為項(xiàng)目首選之地能源政策大調(diào)整能源政策大調(diào)整簡(jiǎn)化流程放寬限制順能源領(lǐng)域工程建設(shè)電家與數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用項(xiàng)目“大腦” 推出開源模型gpt-oss-120B軟銀集團(tuán)軟銀集團(tuán)項(xiàng)目“金主”*初投1500億美元(股權(quán)+可轉(zhuǎn)債)甲骨文甲骨文項(xiàng)目“建設(shè)者”服務(wù) AMD三星電子與AMD三星電子與SK海力士項(xiàng)目“建設(shè)者”項(xiàng)目“心臟”項(xiàng)目“建設(shè)者”項(xiàng)目“心臟”供應(yīng)美國(guó)政府美國(guó)政府政府與國(guó)際合作伙伴國(guó)際國(guó)際合作伙伴100%可再生能源(億美元)性質(zhì)關(guān)鍵說明可轉(zhuǎn)債“兜底”角色換取15%優(yōu)先股，綁定中東資本設(shè)備抵股200億現(xiàn)金+200億云基礎(chǔ)云信用150億現(xiàn)金+150億Azure云信用，換取28%股權(quán)與獨(dú)立)戰(zhàn)略投資定10GW芯片供應(yīng)權(quán)能源部150億貸款擔(dān)保，各免(期限>10年)銷，期限10年，票息3.8%,(Arm等)站點(diǎn)位置建設(shè)進(jìn)度與狀態(tài)·謝克爾福德縣300MW-1GW多納安娜縣一部分新墨西哥州2026-2027開建屬4.5GW多納安娜縣一部分2025年破土，1.5GW(未來18個(gè)①德州米拉姆縣2026年投運(yùn)月內(nèi))能源/技術(shù)特點(diǎn)·樣板間，2025夏裝1.6萬GPU,2026年底6.4萬GPU能耗抵75萬戶美國(guó)家庭●選址符合“電價(jià)<34/kWh、可再生能源占比>50%”標(biāo)準(zhǔn)海外站點(diǎn)(OpenAIforNations計(jì)劃)阿聯(lián)酋落地時(shí)間2025年5月技術(shù)伙伴.G42:建造運(yùn)營(yíng)落地時(shí)間2025年7月技術(shù)伙伴本地支持)合資建設(shè)100%可再生水電算力規(guī)模總規(guī)劃1GW,首期200MW(26年投運(yùn))算力規(guī)模核心目標(biāo)落地時(shí)間2025年9月技術(shù)伙伴算力規(guī)橫場(chǎng)里：公共服兔鶴臨營(yíng)面家安全“星際之門”項(xiàng)目中，英偉達(dá)投資千億專項(xiàng)基金搭建AI設(shè)施、供應(yīng)超算算力，在ONO聯(lián)盟中與OpenAI、甲骨文形成循環(huán)投資鏈路，推進(jìn)全球最大AGI算力集群建設(shè)，鞏固算力生態(tài)，既獲訂單又穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，強(qiáng)化市場(chǎng)地位英偉達(dá)、英偉達(dá)、OpenAl與甲骨文形成ONO聯(lián)盟10吉瓦400-500萬塊GPU=40-50個(gè)傳統(tǒng)超大型數(shù)據(jù)中心規(guī)模合作內(nèi)容未來計(jì)劃甲母文星際之門英偉達(dá)英偉達(dá)·投資1000億專項(xiàng)資金搭建Al設(shè)施超算平臺(tái)(支持寬、FP4精度運(yùn)算)·鎖定未來10年先進(jìn)算力采購(gòu)·合作推進(jìn)AGI研發(fā)·簽訂5年3000億美元云算力合約·數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)與能源管理先進(jìn)算力重點(diǎn)客戶產(chǎn)業(yè)鏈控制理論中，生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)與消費(fèi)驅(qū)動(dòng)的完美結(jié)合，通過生產(chǎn)企業(yè)與本次合作中，英偉達(dá)從業(yè)務(wù)層鎖定長(zhǎng)期訂單、穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，策略層主導(dǎo)技術(shù)路線、制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，戰(zhàn)略層整合生態(tài)資源、構(gòu)筑競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則，層層遞進(jìn)強(qiáng)化其在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的主導(dǎo)地位生態(tài)基建霸權(quán)生態(tài)基建霸權(quán)技術(shù)路線主導(dǎo)長(zhǎng)期訂單穩(wěn)定技術(shù)路線主導(dǎo)長(zhǎng)期訂單穩(wěn)定生產(chǎn)Altoken的工廠鎖定市值增加1700億市值增加1700億未來5年AI芯片業(yè)務(wù)增速保10年采購(gòu)10年采購(gòu)背景美國(guó)政府以89億美元入股英特爾Al算力市場(chǎng)需求對(duì)“CPU+GPU協(xié)同算力”需求激增英特爾CPU+第三方GPU無法滿足AI需求自研數(shù)據(jù)中心CPU市場(chǎng)未進(jìn)入CPU市場(chǎng)份額從桌面級(jí)CPU份額被80-90%降至75%AMD反超英偉達(dá)擬斥資50億美元，以每股23.28美元認(rèn)購(gòu)英特爾普通股，持股約4%6.5%,待監(jiān)管批準(zhǔn)通過SoC集成切入主流對(duì)抗AMDAPU與持Intel4%股綁定英特獲取50億資金緩解現(xiàn)利用英特爾x86生態(tài)擴(kuò)GPU連接，重返A(chǔ)l賽道英偉達(dá)AI算力生態(tài)(CUDA+英特爾x86英偉達(dá)AI算力生態(tài)(CUDA+水平協(xié)同通用總線連接”顛覆+集成GPU+NVLink三美國(guó)潛在芯片制造協(xié)同中略略阜訴求未來產(chǎn)業(yè)影響英偉達(dá)入股英特爾后暫無芯片代工的合作，但在美國(guó)政府制造回流政策的推動(dòng)下，未來不排除采用英特爾逐步替代臺(tái)美國(guó)潛在芯片制造協(xié)同中略略阜訴求未來產(chǎn)業(yè)影響積電的可能，隨著中美戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)博弈加劇和芯片制造自主訴求電該產(chǎn)能65%應(yīng)ts電該產(chǎn)能65%應(yīng)tsmc3%(英特爾前十大股東)x86CPU集成NVLink算力整合+SoC開發(fā)+14nm良率92%(中芯)核心動(dòng)作關(guān)鍵成果目標(biāo)2030年本土2nm產(chǎn)能占比英偉達(dá)轉(zhuǎn)向臺(tái)積電將從“價(jià)值高峰”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皯?zhàn)略棄子”赴美地緣被動(dòng)左右逢源空間收窄疊加財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)、政策端釋放的明確信號(hào)，英特爾代工業(yè)務(wù)已顯現(xiàn)關(guān)鍵復(fù)蘇跡象英特爾代工的全鏈條價(jià)值：美國(guó)戰(zhàn)略資產(chǎn)的核心基礎(chǔ)亞利桑那Fab52完成18A流片，承接本土高端需求，擺“設(shè)計(jì)-制造-封裝”一站式服務(wù)，適配Al/車規(guī)芯片·擁有18A(全環(huán)繞柵極+背面供電)、14A先進(jìn)工藝對(duì)標(biāo)臺(tái)積電3nm且成本更優(yōu)，打破亞洲高端壟斷戰(zhàn)略綁定：美國(guó)+英偉達(dá)雙輪驅(qū)動(dòng)，鎖定資產(chǎn)價(jià)值戰(zhàn)略綁定：美國(guó)+英偉達(dá)雙輪驅(qū)動(dòng)，鎖定資產(chǎn)價(jià)值32億資助五年期認(rèn)股權(quán)證：若代工持股<51%(分拆/出售),政府可每股20美元額外認(rèn)購(gòu)5%,防分拆北路意圖美芯片需求占全球57%,本土產(chǎn)能僅10%,依賴臺(tái)積電臺(tái)、三星“美版中芯國(guó)際”25年9月，英偉達(dá)50億購(gòu)股英偉達(dá)2023年占臺(tái)積電營(yíng)收5%-10%,2025年預(yù)計(jì)升至20%(持平蘋果)“99%營(yíng)收依賴內(nèi)部”現(xiàn)狀三端驗(yàn)證英特爾企穩(wěn)復(fù)蘇跡象亞利桑那Fab52完成流片，承接AIPC/數(shù)據(jù)中心Al芯片訂單·外部客戶：接洽蘋果(尋投資，2025.9《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》)談AMD代工(蘇姿豐：優(yōu)先美供應(yīng)鏈)、探臺(tái)積電合資 (2025.4初協(xié)議傳聞)政策內(nèi)容：特朗普政府?dāng)M2025年底推“芯片本土1:1政策”要求本土產(chǎn)量與進(jìn)口量1:1,未達(dá)標(biāo)無豁免者面臨高額關(guān)稅稀缺痛點(diǎn)整體盈利：2025Q3凈收入41億，同比2024Q3扭虧現(xiàn)金流：新增200億資金(軟銀20億、美政府57億、英偉達(dá)50億投資，及售Altera、Mobileye股權(quán)52億),支撐研發(fā)與產(chǎn)能2025H190.84億(同比+5.16%),增速由負(fù)轉(zhuǎn)正代工營(yíng)收：2024年175.43億(同比-72025H190.84億(同比+5.16%),增速由負(fù)轉(zhuǎn)正偉達(dá)“專屬標(biāo)準(zhǔn)”升級(jí)為數(shù)據(jù)中心高速互聯(lián)的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”,強(qiáng)化“CUDA+NVLink”生態(tài)合作內(nèi)容市場(chǎng)格局英偉達(dá)Nvlink技術(shù)集成遲瓶頸施平臺(tái)，形成“定制CPU+英偉達(dá)同時(shí)在CPU(霄龍系列)、GPU(Instinct系列)對(duì)抗英特爾+英偉達(dá)的企業(yè)，但CPU、GPU端分ARM架構(gòu)服務(wù)器CPU項(xiàng)目，英特爾資源轉(zhuǎn)向“x86定制CPU”,優(yōu)慢云廠商合作影響合作影響英偉達(dá)英偉達(dá)英特爾池統(tǒng)一”,未來數(shù)據(jù)中心芯片技術(shù)為英偉達(dá)定制CPU適配NVLink,推AI部署門檻從英偉達(dá)“專屬標(biāo)準(zhǔn)”升級(jí)為數(shù)據(jù)中心高速互聯(lián)的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”,擠壓擠壓PCle,CXL等開放協(xié)議的生存賽道鼎帷咨詢合作市場(chǎng)格局AMD:CPU+GPU”雙線優(yōu)勢(shì)被現(xiàn)因英特爾+英偉達(dá)集成SoC,APU份額或從35%左右降至30%以下；AMD桌面級(jí)CPU反薄化”,進(jìn)一步擠壓其高端生存空間方案使GPU功耗降30%+,支持CPU與GPU級(jí)AIPC滲透，現(xiàn)英特爾集成SoC實(shí)現(xiàn)“性能-長(zhǎng)期生態(tài)劣勢(shì)：ARM陣營(yíng)的“生態(tài)差異化”適配AIPC功能落地的全場(chǎng)景用戶門級(jí)/特定場(chǎng)景(如教育平板)合作合作本地Al任務(wù)(如多模態(tài)推理),未來或成高端應(yīng)用空間03x86生態(tài)AI化英特爾x86生態(tài)(覆蓋超鞏固生態(tài)壁壘次CUDA從數(shù)據(jù)中心向PC平臺(tái)直調(diào)CUDA接口開推動(dòng)海量AI工具(專業(yè)/消費(fèi)級(jí))向PC遷移芯片產(chǎn)品形態(tài)：從“分立”到“一體化集成”CPU-GPU預(yù)集成SoC集成SoC原生支持英偉達(dá)AI加速技術(shù)(如CUDA-X“AIPC時(shí)代”需求，核心地協(xié)同效率”。傳統(tǒng)獨(dú)立CPU+獨(dú)立GPU轉(zhuǎn)向012025整體戰(zhàn)略02國(guó)家算力競(jìng)爭(zhēng)03三芯戰(zhàn)略04四大業(yè)務(wù)05行業(yè)應(yīng)用06保障體系第二曲線量子計(jì)算三芯戰(zhàn)略·英偉達(dá)以“CPU(通用計(jì)算基石)、GPU(加速計(jì)算核心)、DPU(數(shù)據(jù)處理主力芯片)”構(gòu)建“三芯戰(zhàn)略”,作為未來算力的基石與底座；同時(shí)推進(jìn)"One英偉達(dá)自研GraceCPU基于ARM架構(gòu)，性能突出，專為高性能計(jì)算與數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景打造，計(jì)劃2026年推出下一代VeraBlackwell架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)從通用計(jì)算到AI加速的功能躍遷—CUDA生態(tài)自2006年起完成12次迭代，已成為其AI生態(tài)的系列，將DPU定義為數(shù)據(jù)中心繼CPU、GPU之后的“第三顆主力芯片”,賦能安全、計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)。其DPU產(chǎn)品以每18個(gè)月一代的節(jié)奏迭等)聚焦DPUSoC芯片研發(fā)，國(guó)內(nèi)廠商受架構(gòu)限制，多采用“CPU+FPGA”難度大、迭代周期長(zhǎng)；GPU通用靈活，依托CUDA生態(tài)覆蓋超90%AI框架， (TPU)、亞馬遜(Trainium)等云廠商，中國(guó)阿里(含光)、華為(昇騰)等企業(yè)在推理場(chǎng)景部分替代GPU,對(duì)英偉達(dá)推理側(cè)市場(chǎng)形成成本競(jìng)爭(zhēng)；但訓(xùn)練場(chǎng)景中，GPU仍以90%市占率主導(dǎo)，生態(tài)壁壘未被打破。競(jìng)爭(zhēng)策略：英偉達(dá)在云端構(gòu)建“芯片靈活迭代-系統(tǒng)TCO優(yōu)勢(shì)-生態(tài)開放隊(duì)自研ASIC,適配CUDA生態(tài)柱瞄準(zhǔn)邊緣端AI與物理A廟場(chǎng)，最終形成GPU主導(dǎo)訓(xùn)練+ASIC補(bǔ)充A磨的臨臺(tái)詢并行計(jì)DRAM算任務(wù)→五五應(yīng)用PC(一顆CPU)和服務(wù)器(數(shù)量不定)以雙路服務(wù)器為主特點(diǎn)功能產(chǎn)品場(chǎng)景場(chǎng)景詢英偉達(dá)發(fā)布2025-2028年產(chǎn)品規(guī)劃，AI芯片(縱向擴(kuò)展)VeraCPU20252026 平臺(tái)市場(chǎng)技術(shù)需求：傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)難以滿足Al及高性能計(jì)算對(duì)計(jì)算能力和效率要求自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)：NVIDIA公司憑借其在圖形處理和并行計(jì)算方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推出GraceCPU新一代數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)，面向服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)，可采用多種配置滿足不同數(shù)據(jù)中心的需求內(nèi)核，配備LPDDR5x內(nèi)存，具有超強(qiáng)的性能和效率雙重使用能效：可與GPU緊密結(jié)合以增強(qiáng)加速計(jì)算能力，也可作為強(qiáng)大而高效的獨(dú)立CPU進(jìn)行部署核心架構(gòu)指令原子操作組存架構(gòu)子系統(tǒng)核心架構(gòu)指令原子操作組存架構(gòu)子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)向量指令集，可加速機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)和密碼學(xué)等關(guān)鍵HPC應(yīng)用程序GraceCPU在Armv8.1中首次引入的大型系統(tǒng)擴(kuò)展(LSE),提供低成本原子操作，提高CPU到CPU通信、鎖和互斥鎖的系統(tǒng)量由NVIDIA設(shè)計(jì)的可擴(kuò)展一致性結(jié)構(gòu)(SCF)是一種網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)和分布式緩存架構(gòu)，提供超過3.2TB/s的總二分帶寬GraceCPUSuperchip使用高達(dá)960GB服務(wù)器、級(jí)低功耗DDR5X(LPDDR5X)內(nèi)存和ECC,實(shí)現(xiàn)帶寬、能效、容量和成本最佳平衡GraceCPUSuperchip支持128條PCleGen5通道和128GB/s的PCPeriphenalsPCPeriphenals2xmerepertormancepewatto2xmereperformarceperwatmApachoSpark英偉達(dá)目前GraceCPU性能表現(xiàn)出色，專為高性能計(jì)算及數(shù)據(jù)中心打造，并將在2026年推出下一代VeraCPU,采用了NVIDIA獨(dú)特的NVLink-C2C互連技術(shù)(最大區(qū)別)x86指令集架構(gòu)核心數(shù)量和核心數(shù)量和線程數(shù)量相對(duì)較少通常需要與其他芯片配合使用NVIDIAGraceCPU技術(shù)亮點(diǎn)卓越的相干接口最多配備1444B.0干極強(qiáng)的可運(yùn)行所有堆棧和平臺(tái)高封裝密度強(qiáng)悍的每瓦性能的兩倍個(gè)Armv9款配備適用于高性能和云計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域未來規(guī)劃在2026年推出其下一代VeraCPU在未來幾年內(nèi)推出基于Arm的消費(fèi)者級(jí)別CPU在高性能計(jì)算和服務(wù)器市場(chǎng)邁出的重要一步架構(gòu)架構(gòu)性能應(yīng)用場(chǎng)景狀態(tài)*144核ArmNeoverseV2*內(nèi)存帶寬1TB/s自研產(chǎn)品線*內(nèi)存帶寬500GB/s存儲(chǔ)解決方案機(jī)架級(jí)產(chǎn)品"88核定制Arm架構(gòu)聯(lián)發(fā)科合作GB10超級(jí)芯片N1X/N1C細(xì)分型號(hào)*256位LPDDR5X內(nèi)存高端AIPC(本地運(yùn)行2000億參*原計(jì)劃2025年Q3量產(chǎn)，因芯片遲，推遲至2026年Q1-N1X(桌面版)早期測(cè)試單核1169分/多核2417分(Geekbench6.4)N1C(消費(fèi)級(jí))AI算力180-200TOPS·2025年5月Computex亮相工程樣品，預(yù)計(jì)2026年Q2上市寬提升至2TB/s,延遲降低30%應(yīng)用場(chǎng)景傳統(tǒng)x86軟件兼容遷移狀態(tài)·2025年9月黃仁勛與英英特爾4%股份，聯(lián)合費(fèi)級(jí)x86RTXSoC*x86RTXSoC功耗降低15%,支持DLSS3和提升20%狀態(tài)·定制CPU計(jì)劃2026年2027年上市核心功能*每個(gè)GPU含10-40個(gè)RISC-V核心GPU內(nèi)部嵌入式應(yīng)用技術(shù)細(xì)節(jié)為主，x86/RISC-V為輔*2024年出貨超10億顆量超30億顆戰(zhàn)陷意義會(huì)宣布CUDA支持CUDA生態(tài)支持②霜音詢—29—GPU:英偉達(dá)兩年一迭代的速度持續(xù)更新GPU架構(gòu)，費(fèi)米是世界上第一款真正意義上的GPU架構(gòu)，帕斯卡是首個(gè)加入了支持深度學(xué)習(xí)功能的架構(gòu)，伏特是真正意義上的第一款A(yù)I芯片麥克斯韋帕斯卡圖靈安培赫柏布萊克威爾魯賓費(fèi)曼時(shí)間3nm(預(yù)測(cè))14億30億71億135億211億146億2080億·128個(gè)16個(gè)15個(gè)SMX*(192個(gè)單清度度具有3072核心3840個(gè)CUDA核心5120個(gè)新增了640個(gè)張量核心CUDA核心、核心具有6912個(gè)CUDA核張量核心具有18432個(gè)個(gè)張量核心768個(gè)張量核心特點(diǎn)首個(gè)通用構(gòu)，采用全新的CUDA使用C語言進(jìn)行GPU編程，標(biāo)志著GPU開始從專用圖形處理器轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ脭?shù)據(jù)并行處理器快速緩存、錯(cuò)誤修復(fù)功首個(gè)支持超級(jí)計(jì)算和雙精度計(jì)算的GPU架構(gòu)，GPU開始成算的關(guān)注點(diǎn)升，計(jì)算密的兩倍，標(biāo)志著GPU的節(jié)能計(jì)算時(shí)的能效比和計(jì)算密度，功耗只有達(dá)到比Pascal架3倍，可以工智能和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)新增了核心算幅躍升，功效比顯著提高nsformer引擎可以做到FP16和FP8之間逐層交換，利用法來降低所需精度刻極限尺寸的裸片，通過10TB/S的片間互聯(lián)一塊統(tǒng)一的Rubin作為全新架構(gòu)，整合、率先搭載HBM4首款采用GAA架構(gòu)晶體管的英偉達(dá)GPU;下一代寬內(nèi)存；計(jì)算的協(xié)同尺地區(qū)代表產(chǎn)品特點(diǎn)英特爾不具備高通不具備專為WindowsonARM系統(tǒng)設(shè)計(jì)的驍龍X系列國(guó)內(nèi)主要品牌寒武紀(jì)思元370×4不具備海光信息深算一號(hào)不具備基于MUSA架構(gòu)，并搭載了第二顆多功能GPU芯片“春曉”不具備天數(shù)智芯天垓100不具備理，廣泛兼容主流軟硬件生態(tài)目—開發(fā)接口開發(fā)接口費(fèi)米(Fermi)麥克斯韋帕斯(Pascal)伏特(Volta)圖靈(Turing)優(yōu)勢(shì)特點(diǎn) 即用)滿足不同編程語言用戶少，市值長(zhǎng)期低迷加速在Al領(lǐng)域的發(fā)展加速在Al領(lǐng)域的發(fā)展與HPC與Al生態(tài)深度綁定，成為核心工具箱功能優(yōu)化想想和祝核0和多險(xiǎn)斷務(wù)住用處理實(shí)陳動(dòng)態(tài)和CPL57個(gè)小版本的CUDACUDA10.0紅互聯(lián)術(shù)20062008201020122014功能增強(qiáng)每個(gè)CUDA新版本都會(huì)引入新功能或API,如CUDA10的任務(wù)圖功能和CUDA11的新編程模型和庫功能性能提升CUDA升級(jí)時(shí)會(huì)持續(xù)優(yōu)化性能，提高運(yùn)行速度和效新版本會(huì)對(duì)舊版代碼的兼容性進(jìn)行調(diào)整，某些舊特性或API行為可能會(huì)被修改或不再支持新版本會(huì)修復(fù)已知的錯(cuò)誤,并提高穩(wěn)定性和可靠性上GPU:美國(guó)政府制裁下英偉達(dá)多次推閹割芯片妄圖收割中國(guó)市場(chǎng)，如今中國(guó)政府停止采購(gòu)其低端芯片并發(fā)起反壟斷調(diào)查，釋放出芯片領(lǐng)域反制反攻的關(guān)鍵信號(hào)55段段年階段年階段9月：英偉達(dá)計(jì)劃年底推出比H20強(qiáng)30%-50%產(chǎn)品限制范圍執(zhí)行手段查法律依據(jù)中國(guó)官方與企業(yè)美國(guó)方面中國(guó)官方與企業(yè)美國(guó)方面行業(yè)影響·2025年7月向美國(guó)政府入暴跌40%,直接損失達(dá)20億美元2026年將AI處理器總產(chǎn)英偉達(dá)A800、H800因美DPU:NVIDIA是全球DPU領(lǐng)域的先行者之一，搶先進(jìn)入DPU市場(chǎng)，并將其作為數(shù)據(jù)中心第三顆主力芯片，賦能安全、計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)市場(chǎng)機(jī)會(huì)市場(chǎng)機(jī)會(huì)2020年上半年，NVIDIA以69億美元的對(duì)價(jià)收購(gòu)以色列網(wǎng)絡(luò)芯片公司Mellanox將DPU定義為繼CPU和GPU之后“第三顆主力芯片”,正式拉開DPU大發(fā)展的序幕架構(gòu)架構(gòu)平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施AI加速平臺(tái)基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)加密解密安全關(guān)的功能①②③④優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)①②③④優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)國(guó)外布局動(dòng)作(DPUSoC)國(guó)內(nèi)研發(fā)受阻(架構(gòu)原因)更短的開發(fā)時(shí)間和快速的迭代，促進(jìn)功能快速定制阿里巴巴PU專用加速器NP+SoC軟件定義網(wǎng)絡(luò)處理器數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、存儲(chǔ)面向交換機(jī)、路由器芯片面向網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和計(jì)算加迷功能面向集成機(jī)器學(xué)習(xí)推理引擎和內(nèi)聯(lián)加密處理器等面向交換機(jī)、路由器芯片面向網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、虛擬化為智能網(wǎng)卡數(shù)據(jù)提供線逸加密和解密面向深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速面向虛擬機(jī)營(yíng)理程序高帶寬高性能存儲(chǔ)組網(wǎng)方案發(fā)布時(shí)間ASIC芯片：ASIC芯片因其定制化和低成本特性，在云端是GPU的推理側(cè)成本優(yōu)化者，受生態(tài)等限制難撼英偉達(dá)地位；在邊緣端因低延時(shí)、低功耗、低成本需求，成為核心主場(chǎng)，在消費(fèi)電子、具身智能等多場(chǎng)景具有廣闊前景核心特性維度核心目標(biāo)單位算力成本功耗表現(xiàn)高高(英偉達(dá)H100700W,軟件適配依賴CUDA生態(tài)迭代周期長(zhǎng)短邊緣端市場(chǎng)：ASIC邊緣端市場(chǎng)：ASIC的“核心主場(chǎng)”供需匹配邏輯訓(xùn)練訓(xùn)練無法替代英偉達(dá)的三大核心壁壘生態(tài)棧優(yōu)勢(shì)”云端ASIC的核心使用者惡市場(chǎng)核心訴求與特性匹配ASIC核心芯片選擇的邊緣端關(guān)鍵場(chǎng)景邊緣端市場(chǎng)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)邏擬需求爆發(fā)+技術(shù)滲透通用框架靈活技術(shù)快速迭代英偉達(dá)通過云端“芯片-系統(tǒng)-生態(tài)”三層防御構(gòu)筑壁壘，邊緣端布局自研ASIC與物理AI主動(dòng)反攻，形成通用框架靈活技術(shù)快速迭代系統(tǒng)生態(tài)補(bǔ)位布局①單顆芯片層面系統(tǒng)創(chuàng)新系統(tǒng)創(chuàng)新用架構(gòu)，通過軟件更新適配不同模型1年云端戰(zhàn)略防御整體系統(tǒng)層面計(jì)算機(jī)”勢(shì)論”:即使友商免達(dá)Blackwell系統(tǒng)技術(shù)開放技術(shù)開放生態(tài)效果③行業(yè)生態(tài)層面選選擇臺(tái)灣原因人才挖角方向NVLink互聯(lián)協(xié)議，主+ASIC為輔”混臺(tái)灣設(shè)研發(fā)中心應(yīng)鏈核心(臺(tái)積電驗(yàn)證、IP整合(如HBMPHY、高速邊緣端戰(zhàn)略反攻②力對(duì)沖低搭配”③布局邊緣端AI與物理AI邊緣端市場(chǎng)邊緣端市場(chǎng)物理機(jī)器人本”,ASIC天然適配(總擁有成本)競(jìng)爭(zhēng)開放NVLink協(xié)議，壓縮ASIC生存空間補(bǔ)齊成本短板搶占未來賽道三層防御體系，構(gòu)筑不可替代的競(jìng)爭(zhēng)壁壘用“TCO優(yōu)勢(shì)+生態(tài)鎖定”讓ASIC成為“成本補(bǔ)充工具”,而非“替代者”主動(dòng)布局ASIC,通過“自建團(tuán)隊(duì)+挖角人才”,實(shí)現(xiàn)“防御+進(jìn)攻”雙重目標(biāo)最終實(shí)現(xiàn)“GPU主導(dǎo)訓(xùn)練+ASIG補(bǔ)充推理+系統(tǒng)整合生態(tài)”的全場(chǎng)景覆蓋云端市場(chǎng)：英偉達(dá)以GPU主導(dǎo)90%訓(xùn)練場(chǎng)景，推理場(chǎng)景推動(dòng)與ASIC協(xié)同；通過CUDA生態(tài)覆蓋超90%AI框架掌握供需匹配云端算力場(chǎng)景訓(xùn)練場(chǎng)景推理場(chǎng)景核心需求低功耗(模型固定后)云端市場(chǎng)主導(dǎo)芯片類型(市占率90%)GPU+ASIC協(xié)同至19%,長(zhǎng)期仍是“補(bǔ)充性賽道”三大核心壁壘生態(tài)壁壘：CUDA的開發(fā)者依賴不可復(fù)制ASIC門檻系統(tǒng)級(jí)TCO壁壘：英偉達(dá)的“全棧優(yōu)勢(shì)”升維戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)斷言核心矛盾投資有效性窗口期短代CNN頭部CSP廠商應(yīng)用場(chǎng)景Google·自身云服務(wù)推理(占60%)AWS云推理+電商推薦核心目標(biāo)·降低搜索、Gemini模型成本2024年為客戶節(jié)省40億美元2026年計(jì)劃拓展至輕量訓(xùn)練公食優(yōu)化Copilot服務(wù)成本咨詢邊緣端市場(chǎng)：ASIC滿足實(shí)時(shí)性、低功耗、低成本核心訴求，在消費(fèi)電子、自動(dòng)駕駛等多場(chǎng)景有應(yīng)用案例，長(zhǎng)期受大邊緣端核心訴求野實(shí)時(shí)性低功耗6低成本邊緣端核心訴求消費(fèi)電子自動(dòng)駕駛照工業(yè)場(chǎng)景具身智能具體場(chǎng)景需求代表設(shè)備邊緣端市場(chǎng)ASIC的解決方案硬件級(jí)優(yōu)化鏈路時(shí)延(<5ms,接近人類反射)ASIC應(yīng)用案例具身智能動(dòng)力芯片(鏈路時(shí)延<5ms)對(duì)比GPU的優(yōu)勢(shì)核心價(jià)值體現(xiàn)低功耗(延長(zhǎng)續(xù)航)、低成本(適配量產(chǎn))實(shí)時(shí)性(保證行車安全)。高精度+低功耗(提升工作穩(wěn)定性)·多模態(tài)數(shù)據(jù)處理+高頻反射(250Hz)需求驅(qū)動(dòng)因素長(zhǎng)期大模型平價(jià)化具身智能加速鼎帷咨詢推理與降本場(chǎng)景，英偉達(dá)芯片在訓(xùn)練端仍無核心替代(1/2)·算力：FP16918TFLOPS內(nèi)存/帶寬：32GBHBM3e,1640GB/s互聯(lián)：ICILinks,雙向互聯(lián)帶寬448GB/s·自用：谷歌云60%推理任務(wù)、Nuro(機(jī)器人訓(xùn)練)2024年全球ASIC市占率74%,出·是；Gemini模型仍部署在英偉達(dá)·算力；FP162307TFLOPS·互聯(lián)：ICILinks,雙向互聯(lián)帶寬672GB/s自用：谷歌云大規(guī)模訓(xùn)練任務(wù)、TPUPod集群(液冷容量1GW)內(nèi)存/帶寬：96GBHBM3e,互聯(lián)帶寬512GB/s薦·2024年出貨量年增200%,2025年預(yù)計(jì)增長(zhǎng)70%+;占全球ASIC出·制程：3nm(世芯設(shè)計(jì))·算力：FP161310TFLOPS·內(nèi)存/帶寬：HBM3e(容量未披露)出貨占亞馬遜ASIC總量50%+是；Trainium3上市后仍采購(gòu)英偉·制程：臺(tái)積電16nm●內(nèi)存/帶寬：8GBDDR4,帶寬50GB/s是；Inferentia僅替代部分推理場(chǎng)內(nèi)存/帶寬：未披露，支持PCle5·是；MTIAv1部署期間仍大規(guī)模采購(gòu)英偉達(dá)GPU,用于核心推理與訓(xùn)練·算力：FP16177TFLOPS、INT8354TOPS(稀疏性下翻倍)內(nèi)存/帶寬：128GBLPDDR5,204.8GB/s·2024年量產(chǎn)，2025年出貨占(規(guī)劃)170kW機(jī)架處于設(shè)計(jì)階段，預(yù)計(jì)2026年量產(chǎn)代表產(chǎn)品北美制程：臺(tái)積電5nm,CoWoSS封裝·算力：FP16算力未披露，能效比1.6(FP16算力/功耗)內(nèi)存/帶寬：64GBHBM2E,1.8TB/s·自用：Azure云服務(wù)、外部客戶：無是；Maia100與英偉達(dá)GPU協(xié)同自研ASIC(規(guī)劃)制程：計(jì)劃采用臺(tái)積電3nm/A16埃米級(jí)工藝用途：視頻生成推理/訓(xùn)練需求已向臺(tái)積電預(yù)定A16產(chǎn)能，預(yù)計(jì)2026年底量產(chǎn)·是；當(dāng)前主要依賴英偉達(dá)GPU,同時(shí)使用AMD芯片，自研ASIC用途：純訓(xùn)練芯片(規(guī)劃)自用：替代部分Dojo1時(shí)候量產(chǎn)美國(guó)公司·算力：最高支持FP16超2000TFLOPS·功耗：根據(jù)客戶需求定制(如谷歌TPUv6e383W)關(guān)鍵IP:HBMPHY、224GSerDes.PCle6.0/7.0◆自用：無(僅設(shè)計(jì)服務(wù))外部客戶：為谷歌(TPUv6/v7)Meta(MTIAv1/v2)、Ope軟銀提供定制芯片億美元XPU訂單)回合作款)算力：FP16667TFLOPS(與亞馬遜聯(lián)合設(shè)計(jì))互聯(lián)：NeuronLinkv3片設(shè)計(jì)InferentiaASIC2025年量產(chǎn)ArmCPU定制算力：適配Arm架構(gòu)，參數(shù)未披露用途：數(shù)據(jù)中心CPU配套2025年逐步出貨，預(yù)計(jì)占公司芯片，然而產(chǎn)品架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景分散，生態(tài)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，呈現(xiàn)出布局多元但生態(tài)整合不足的態(tài)勢(shì)(1/2)代表產(chǎn)品中國(guó)網(wǎng)廠商阿里(平頭哥)含光系列·算力：FP16算力未披露，主打高能效比架構(gòu)：自研AI推理架構(gòu)城市大腦)昆侖芯·算力：FP16算力未披露，兼顧訓(xùn)練與推理功耗：未披露，適配多場(chǎng)景·架構(gòu)：自研XPU架構(gòu)的廠商紫霄能交互)自用：騰訊視頻壓縮與轉(zhuǎn)碼、直播后臺(tái)2026年小規(guī)模部署是；視頻處理場(chǎng)景不直接依賴GPU,核心AI任務(wù)仍采購(gòu)英偉達(dá)玄靈·是；網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景不直接依賴GPU,中國(guó)芯片廠商(海思)昇騰910·算力：FP16320TFLOPS內(nèi)存/帶寬：HBM2e,帶寬未披露架構(gòu)：達(dá)芬奇架構(gòu)外部客戶：政企客戶(政務(wù)云、金融AI)案昇騰310算力：FP1616TFLOPS否；不采購(gòu)英偉達(dá)GPU,邊緣場(chǎng) 芯片，然而產(chǎn)品架構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景分散，生態(tài)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，呈現(xiàn)出布局多元但生態(tài)整合不足的態(tài)勢(shì)(2/2)代表產(chǎn)品中國(guó)芯片算力：FP16256TFLOPS廠商，金山云等云計(jì)算公司·2024年?duì)I收同比增長(zhǎng)45%,思元590實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；國(guó)內(nèi)獨(dú)立AI芯片廠商市占率第一否；作為英偉達(dá)GPU替代方案，架構(gòu)：自研MLU架構(gòu)客戶·2024年出貨量同比增長(zhǎng)60%,邊否；不采購(gòu)英偉達(dá)GPU,邊緣場(chǎng)中國(guó)公司定制解決方案算力：根據(jù)客戶需求定制(5200TFLOPSFP16)·功耗：低功耗設(shè)計(jì)(550W)IP:集成CPU/GPU/NPUIP核·2024年AI相關(guān)訂單增長(zhǎng)60%,縮內(nèi)存接口芯片(ASIC服務(wù)器配套)性能：支持DDR5,低延遲(<1us)·用途：ASIC服務(wù)器內(nèi)存互聯(lián)自用：無廠商，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商·2024年?duì)I收同比增長(zhǎng)25%,全球芯片●制程：7nm/12nm功耗：低功耗(<5W)融支付),政企客戶(身份認(rèn)證)·2024年?duì)I收同比增長(zhǎng)18%,國(guó)內(nèi)否；安全芯片場(chǎng)景不依賴GPU,算力：NPU1020TOPS(INT8)自用：無·2024年汽車電子業(yè)務(wù)增長(zhǎng)80%,已導(dǎo)入多家車企供應(yīng)鏈算力：NPU510TOPS(INT8)·制程：12nm/16nm·算力：NPU28TOPS(INT8)外部客戶：小米、石頭科技(智能音箱、掃地機(jī)器人)·2024年?duì)I收同比增長(zhǎng)30%,國(guó)內(nèi)4產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)動(dòng)薄弱2軟件框架無統(tǒng)一工具鏈4產(chǎn)業(yè)鏈聯(lián)動(dòng)薄弱2軟件框架無統(tǒng)一工具鏈3應(yīng)用場(chǎng)景缺乏跨域協(xié)同技術(shù)路線無統(tǒng)一架構(gòu)012025整體戰(zhàn)略03三芯戰(zhàn)略05行業(yè)應(yīng)用第二曲線量子計(jì)算繞四大業(yè)務(wù)構(gòu)建“硬件+軟件+開發(fā)平臺(tái)”的一體化矩陣，各業(yè)務(wù)間技術(shù)協(xié)同，形成生態(tài)閉環(huán)與市場(chǎng)壁壘。30/40/50/60系列)通過CUDA核心數(shù)量、Boost·技術(shù)與硬件適配：憑借DLSS(AI驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù))、RTX(光線追蹤與AI渲染平臺(tái))MAX-Q架構(gòu)(覆蓋GPU、CPU、散熱、顯示的全系統(tǒng)AI優(yōu)化框架),在游戲本、臺(tái)式機(jī)、AIPC、 (美術(shù)創(chuàng)作、性能優(yōu)化、敘事設(shè)計(jì)等),實(shí)現(xiàn)降本增效(人力、開發(fā)成本降低40%-70%),助力中設(shè)施進(jìn)入“全壘式創(chuàng)新”時(shí)代，為大規(guī)模AI需求提供底層架構(gòu)支撐。CoreWeave),從高性能計(jì)算賽道顛覆傳統(tǒng)云計(jì)算規(guī)則；推出DGXCloud,以“租用NV芯片服務(wù)器+溢價(jià)轉(zhuǎn)租”模式直連終端客戶，強(qiáng)化算力掌控權(quán)；同時(shí)從公有云向群級(jí)超級(jí)工廠),以此為技術(shù)基礎(chǔ)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心現(xiàn)代化：基于GPU集群重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施，焦點(diǎn)從“數(shù)據(jù)中心規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“GPU算力掌控權(quán)與優(yōu)化效率”,重塑行業(yè)邏輯。·系統(tǒng)生態(tài)大于單點(diǎn)技術(shù)：NVLink是數(shù)據(jù)中心核心壁壘，在“CUDA生態(tài)+全棧硬件”維持優(yōu)勢(shì)，讒啟示中國(guó)產(chǎn)業(yè)：?jiǎn)吸c(diǎn)突破系統(tǒng)生態(tài)構(gòu)建物理AI階段，推出生成式世界基礎(chǔ)模型Cosmos(分三個(gè)級(jí)別),落地自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等場(chǎng)景；通2025最佳發(fā)明之一。業(yè)務(wù)布局：英偉達(dá)依托GPU(MaxwellBlackwell系列)和CUDA技術(shù)，構(gòu)建涵蓋·英偉達(dá)汽車CUDA生態(tài)構(gòu)建與市場(chǎng)結(jié)果：英偉達(dá)構(gòu)建“硬件-軟件-工具-伙伴-場(chǎng)景”五層汽車CUDA生態(tài)，通過主機(jī)廠(奔馳、比亞迪等)、硬件供應(yīng)商(德賽西威等)、軟件供應(yīng)商(Momenta等)、場(chǎng)景伙伴(滴滴等)多維度合作推動(dòng)生態(tài)落地；化”,其在華智駕業(yè)務(wù)遇挫。四大業(yè)務(wù)：行業(yè)客戶層面，英偉達(dá)公司布局了游戲、專業(yè)可視化、數(shù)據(jù)中心、汽車市場(chǎng)四大領(lǐng)域，數(shù)據(jù)中心在2022年超越游戲成為了英偉達(dá)的第一大業(yè)務(wù)單位：億美元00它050英偉達(dá)各業(yè)務(wù)板塊收入占比英偉達(dá)各業(yè)務(wù)板塊收入占比2.1%產(chǎn)品布局：英偉達(dá)采取全棧式產(chǎn)品策略，圍繞數(shù)據(jù)中心、游戲&娛樂、專業(yè)可視化、汽車四大業(yè)務(wù)，構(gòu)建“硬件+軟件+開發(fā)平臺(tái)”的一體化矩陣，同時(shí)各業(yè)務(wù)間技術(shù)協(xié)同，形成生態(tài)閉環(huán)與市場(chǎng)壁壘硬硬件產(chǎn)品軟件軟件產(chǎn)品開發(fā)平臺(tái)開發(fā)平臺(tái)CCUDA架構(gòu)NGC軟件優(yōu)化中心虛擬GPU平臺(tái)游戲&娛樂GeForce云XR平臺(tái)DRIVE云XR平臺(tái)設(shè)計(jì)平臺(tái)設(shè)計(jì)平臺(tái)顯卡分層覆蓋游戲場(chǎng)景，聯(lián)動(dòng)華碩、惠普等主流電腦主機(jī)廣的游戲本產(chǎn)品線，構(gòu)建技術(shù)與生態(tài)閉環(huán)的雙重優(yōu)勢(shì)RTX40系列50系列RTXRTX60系列顯卡顯卡W電腦電腦華碩微星微星華碩11頂配版微星泰坦外星人蛟龍16Pro槍神9酷睿待發(fā)布 關(guān)鍵技術(shù)模塊適配硬件效果英偉達(dá)憑借DLSS、RTX技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)成MAX-Q技術(shù)架構(gòu)，在游戲本、臺(tái)式機(jī)、AIPC、顯示器、VR等關(guān)鍵技術(shù)模塊適配硬件效果模塊適配布局，推出多款代表產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)畫質(zhì)、性能與場(chǎng)景的多維度優(yōu)化MAX-Q架構(gòu)游戲本GeForceRTX50系列+臺(tái)式機(jī)GeForceRTX50系列DGXSpark(超級(jí)芯片+顯示器G-SYNC技術(shù)+RTX顯卡空》102幀)辦公能撐10小時(shí)，玩連跑4050億參數(shù)通電腦快30倍，生成1024×1024圖片僅0.8秒超分，保持60幀不卡 (支持可變刷新率),最高360幀度1000尼特，色彩接追蹤+DLSS(《無人深空》VR版90幀穩(wěn)定)代表ROG槍神9華碩TUFRTX5080-016G競(jìng)爭(zhēng)格局硬件利用大量手工繪制自動(dòng)化適配中小團(tuán)隊(duì)AI工具替低成本高品質(zhì)AI驅(qū)動(dòng)一玩家與AlNPC成為玩家之一3A公司追求“畫質(zhì)DLSS+RTX實(shí)現(xiàn)低硬要求比誰能通過AI更高比誰的硬件能堆更多效地利用現(xiàn)有算力算力(如CUDA核心數(shù)(AMDFSR、英特量、顯存帶寬)爾XeSS)游戲廠商流程標(biāo)準(zhǔn)化+人力工游戲行業(yè)全面工業(yè)化作坊依賴AI模型的工業(yè)依賴藝術(shù)家/工程師化生成3A市場(chǎng)缺乏AI適配能力小廠則面臨淘汰風(fēng)險(xiǎn)體驗(yàn)端DLSS技術(shù)RTX技術(shù)畫面表現(xiàn)”電影級(jí)畫質(zhì)+■原教旨畫質(zhì)觀流暢體驗(yàn)優(yōu)先于原生Al生成的畫面是參數(shù)“欺騙性優(yōu)化”AI優(yōu)化成為必選項(xiàng)240fps作為核心亮點(diǎn)顯卡)Omniverse)情感的智能NPCAI+游戲：AI在游戲管線各環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)效率提升(如角色動(dòng)畫、美術(shù)創(chuàng)作、敘事設(shè)計(jì)等優(yōu)化),AI推動(dòng)游戲新范式從工具型接口(初級(jí))、參與核心環(huán)節(jié)(中級(jí))向深度重構(gòu)底層邏輯的AI自治(高級(jí))演進(jìn)游戲籌備項(xiàng)目總體游戲測(cè)試測(cè)試與優(yōu)化游戲發(fā)布安全繼續(xù)迭代改善角色動(dòng)畫生成美術(shù)&游戲關(guān)卡編程&加速寫作&敘事設(shè)計(jì)自適應(yīng)游戲難度實(shí)實(shí)質(zhì)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景游戲一優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)自動(dòng)化游戲測(cè)試游戲內(nèi)文字語音 中級(jí)定義、動(dòng)作捕捉),降低創(chuàng)作門檻高級(jí)對(duì)戰(zhàn)AI強(qiáng)度失控可能實(shí)現(xiàn)"無限內(nèi)容+個(gè)性化體驗(yàn)”,如AI生成的開放世界新加入玩家科技公司以供應(yīng)AI產(chǎn)品/能力進(jìn)入產(chǎn)業(yè)鏈22年起成立的Al游戲創(chuàng)業(yè)者在游戲上疊加AI傳統(tǒng)玩家升級(jí)市場(chǎng)各層級(jí)對(duì)技術(shù)更新反應(yīng)劇烈，技術(shù)接納、策略響應(yīng)、產(chǎn)品更新速度非?？霢I在游戲原型設(shè)計(jì)的核心架構(gòu)(依托開源引擎、主流工具鏈廣泛應(yīng)用)與敘事角色(構(gòu)建非線性敘事框架、實(shí)現(xiàn)智①游戲原型設(shè)計(jì)：核心架構(gòu)與底層設(shè)計(jì)原理原理原理開發(fā)者無需依賴大型發(fā)行商即可創(chuàng)作游戲應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)使用到游戲制作使用到游戲制作引入在工作流程游戲開發(fā)中的應(yīng)用紋理、2D精靈等徑規(guī)劃AI代理模擬②游戲原型設(shè)計(jì)：敘事與角色塑造需要編寫大量文本和故事線利用Al動(dòng)態(tài)決定故事情節(jié)、角色行為和角色發(fā)展，帶來豐富游戲體驗(yàn)預(yù)設(shè)核心設(shè)定預(yù)設(shè)核心設(shè)定使用Al構(gòu)建世界調(diào)整生道具大模型(可選)調(diào)整使用Al構(gòu)建世界調(diào)整生道具大模型(可選)調(diào)整機(jī)制生成智能生成式AI階段的智能NPC應(yīng)用家進(jìn)行情感交流動(dòng)態(tài)變化社會(huì)關(guān)系，衍風(fēng)格化問答毫秒級(jí)響應(yīng)的指令交互多維度交互Player+AlNPC社交網(wǎng)絡(luò)文生圖即時(shí)易用和精細(xì)控制的平衡工作流程由PS即時(shí)易用和精細(xì)控制的平衡工作流程由PS轉(zhuǎn)變?yōu)樯山档图夹g(shù)門檻+成效+3D粗模雕塑細(xì)節(jié)綁定鏈接費(fèi)用高昂工作流制作動(dòng)畫資產(chǎn)搭建物理模擬周期漫長(zhǎng)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)發(fā)展傳統(tǒng)渲染NeRF高斯?jié)姙R(3D/4D)DLSS3趨勢(shì)趨勢(shì)優(yōu)化工作流程提供3D資產(chǎn)VR和AR互動(dòng)式沉浸體驗(yàn)需求滿足新一代游戲*3D模型精細(xì)度模型準(zhǔn)確性*3D模型精細(xì)度模型準(zhǔn)確性渲染分辨率公眾AI在游戲管線中革新音樂音效生成(加速產(chǎn)出、豐富場(chǎng)景)、優(yōu)化測(cè)試流程(提升效率),并在商業(yè)化運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)模型音樂與音效生成平衡性測(cè)試模型音樂與音效生成平衡性測(cè)試功能性測(cè)試基于樂理規(guī)則的符號(hào)生成模型三三大場(chǎng)景將文本轉(zhuǎn)化為自然*敵方AI:模擬對(duì)手隨難度動(dòng)態(tài)調(diào)整策略異化挑戰(zhàn)隊(duì)友Al:在玩家缺失時(shí)作為替補(bǔ)隊(duì)友完成對(duì)局*敵方AI:模擬對(duì)手隨難度動(dòng)態(tài)調(diào)整策略異化挑戰(zhàn)隊(duì)友Al:在玩家缺失時(shí)作為替補(bǔ)隊(duì)友完成對(duì)局性能技術(shù)實(shí)現(xiàn)與效率捉升生成文字、圖片、視頻、生產(chǎn)管線優(yōu)化快速識(shí)別游戲開發(fā)過程對(duì)早期游戲的優(yōu)化和適配材質(zhì)、分辨率及動(dòng)態(tài)畫面增強(qiáng)：通過Al分析原商業(yè)化與運(yùn)營(yíng)智能運(yùn)營(yíng)與杜群管理實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)狳c(diǎn)，自動(dòng)化開展數(shù)據(jù)分橋等1作與個(gè)性化內(nèi)容與營(yíng)銷全球智能化發(fā)行投放視頻的占比>70%相似的配樂類風(fēng)險(xiǎn)j大oogle功能情感化設(shè)計(jì)融合視頻生成功能情感化設(shè)計(jì)融合視頻生成場(chǎng)景案例案例一：NPC聊天陪伴系統(tǒng)《逆水寒》手游大模型女團(tuán)案例二：內(nèi)置智能游戲客服(玩家輿情監(jiān)測(cè))《傳奇世界》玄玄老人場(chǎng)景案例案例一：以AI場(chǎng)景案例案例一：以AI為UGC的引擎AIRE,TTS等民家自定義王的對(duì)手實(shí)質(zhì)按口明入文本模視頻數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，具備物體交互、物理物深度和相對(duì)位置，型，注重物理關(guān)系的采用FLAGS表示方法，基于幾何的初始化和引導(dǎo)深度擴(kuò)散技術(shù)，快速生成高質(zhì)量3D場(chǎng)康辨率低、容易遺忘”場(chǎng)景布局等問題常僅能維持10-20秒，難以形成長(zhǎng)期沉浸感或成就機(jī)制來引導(dǎo)和激勵(lì)玩家數(shù)據(jù)需求需要大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)◆數(shù)據(jù)需求相對(duì)較小本引導(dǎo)的擴(kuò)散模型需大規(guī)模數(shù)據(jù)集來構(gòu)建世界模型能力能生成無限延展的3D具有長(zhǎng)程記憶效果范圍相對(duì)有限能生成高質(zhì)量、連貫、染能力強(qiáng)能構(gòu)建大規(guī)模3D世界不足等與其元規(guī)則類似，設(shè)計(jì)單一響世界動(dòng)態(tài)變化和動(dòng)畫功能，但用戶支持實(shí)時(shí)交互，用戶實(shí)時(shí)控制探索方向和要側(cè)重于世界模型的出且深遠(yuǎn)的影響移動(dòng)范圍受限場(chǎng)景內(nèi)容希罐吉詢受AI技術(shù)刺激，游戲產(chǎn)業(yè)依托技術(shù)、設(shè)備等更新擴(kuò)展邊界，玩家自選與內(nèi)容實(shí)時(shí)生成類游戲面臨沖擊與革新機(jī)遇，未來將圍繞“技術(shù)適配性”與“玩家體驗(yàn)”重構(gòu)游戲類型，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革游戲產(chǎn)品更新技術(shù)基石Al游戲公司與玩家云端基建云服務(wù)商平臺(tái)/渠道云服務(wù)技術(shù)政策規(guī)范AI內(nèi)容披露政策渠道硬件核心●顯卡設(shè)備(云智能終端.PC設(shè)備移動(dòng)設(shè)備驅(qū)動(dòng)內(nèi)核市場(chǎng)反應(yīng)輪玩家加入激勵(lì)技術(shù)的特性和游戲類別元素結(jié)合統(tǒng)計(jì)游戲類別元素AI角色定位AI領(lǐng)域問題冒險(xiǎn)解謎沖擊背景受沖擊的游戲類型未來趨勢(shì)“技術(shù)適配性”與“玩家體驗(yàn)”雙重需求展開咨詢游戲市場(chǎng)版圖在開發(fā)、平臺(tái)等環(huán)節(jié)持續(xù)更新，ANUTTACON、AgentLive等代表產(chǎn)品展現(xiàn)AI在敘事與玩法的創(chuàng)新，同時(shí)新生力量攜AI入局、傳統(tǒng)玩家加速技術(shù)迭代，共同推動(dòng)游戲產(chǎn)業(yè)變革游戲游戲游戲主機(jī)用戶玩家周邊電競(jìng)游戲平臺(tái)/渠道顯頭設(shè)備移動(dòng)設(shè)備云服務(wù)商衍生產(chǎn)業(yè)設(shè)備1應(yīng)用游戲重點(diǎn)應(yīng)用重點(diǎn)主生活、交友)和生成內(nèi)容帶來的復(fù)水遠(yuǎn)性游戲業(yè)務(wù)，成立專門工作室，布局內(nèi)容動(dòng)態(tài)生成、物理邏輯真實(shí)等未來游戲特征，戰(zhàn)略上構(gòu)產(chǎn)品定位：主流游戲市場(chǎng)，強(qiáng)調(diào)優(yōu)秀的AI生成*2025年2月馬斯未來Al游戲的描未來Al游戲的描述：“動(dòng)個(gè)性化”創(chuàng)新：實(shí)現(xiàn)“千人千面”的非線意圖構(gòu)建“AI-游戲-機(jī)器人-腦機(jī)意圖聯(lián)動(dòng)多業(yè)務(wù)，搭建“虛擬-現(xiàn)實(shí)”交互生態(tài)核心：碰撞、爆炸等物理效果由“天才-業(yè)余論”,使創(chuàng)作無需拉Optimus,游戲數(shù)據(jù)反哺機(jī)器人Al的物理交互能力，形成“虛擬訓(xùn)練-現(xiàn)實(shí)落地”的閉環(huán)*未來2028年Neuralink計(jì)劃實(shí)現(xiàn)全腦接口與xAl人才儲(chǔ)備與招聘雙路徑組建從NVIDIA挖角兩位世界模型高薪招募吸引垂直人才時(shí)薪45-100美元人才儲(chǔ)備與招聘雙路徑組建從NVIDIA挖角兩位世界模型高薪招募吸引垂直人才時(shí)薪45-100美元年薪18萬-44萬美元核心研究員.ZeeshanPatel:研究方向聚焦挖角方向高薪挖頂尖專家招募垂直人才 研發(fā)，明確將游戲與機(jī)器人作為世界模型的核心測(cè)試與落地場(chǎng)景馬斯克的AI游戲依賴xAI,特斯拉、Neuralink的跨業(yè)務(wù)技術(shù)協(xié)同核心技術(shù)/產(chǎn)品在游戲中的作用“實(shí)時(shí)生成可玩俄羅斯方塊代碼”(2025年2月發(fā)布會(huì)理”,強(qiáng)化游戲決策能力(NVIDIA技術(shù)積累)Colossus超算+20萬張NVIDIAH100GPU物理交互；支持“如果我這樣做，世界會(huì)怎樣”的因果GPU,當(dāng)前已部署20萬張H100,訓(xùn)練效率極高(122天完成10萬張GPU集群搭建，92天擴(kuò)至20萬張),半小時(shí)視頻生成模型Neuralink腦機(jī)接口(N1設(shè)備)7名受試者(含脊髓損傷患者)通過N1用腦電波玩《馬互深度數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)：英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)構(gòu)建“CPU+GPU+DPU”三芯片與網(wǎng)絡(luò)硬件矩陣，搭配AIFoundation、PaaS、IaaS層平臺(tái)，形成全棧AI基礎(chǔ)設(shè)施體系laaS基礎(chǔ)設(shè)施層交換機(jī)其他根據(jù)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品路線圖，AI芯片布局涵蓋了訓(xùn)練和推理兩個(gè)人工智能關(guān)鍵應(yīng)用，訓(xùn)練推理融合，并側(cè)重推理，同時(shí)支持x86和Arm兩種不同硬件生態(tài)，預(yù)計(jì)將于2026年發(fā)布基于Rubin架構(gòu)的R100訓(xùn)練卡和R40推理卡ArmArm推理訓(xùn)訓(xùn)練卡推理卡服務(wù)器??2024年八2025年思2036年思2036年Spectrum-X和Quantum-X交換機(jī)，這一技術(shù)創(chuàng)新被黃仁勛稱為“全壘打式創(chuàng)新”中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)高速硅光模塊設(shè)計(jì)與封裝美國(guó)激光器、硅光芯片(收購(gòu)II-VI技術(shù))高功率激光模組，適配硅光引破美國(guó)超低損耗光纖(≤0.15dB/km)顯著的*單個(gè)800G端口功耗從傳統(tǒng)方案的30W降至9W.能效能效提升18.75pJ/bit提升至5.63pJ/bit,降低了30%以上的功耗美國(guó)(泰國(guó)工廠)(天孚硅光引擎封裝)帶寬密度*單臺(tái)Quantum-X交換機(jī)總帶寬達(dá)躍升·Spectrum-X交換機(jī)可提供高達(dá)400Tbps的總吞吐量中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)CPO交換機(jī)代工(工業(yè)富聯(lián)承接)美國(guó)高速調(diào)制器(適配硅光引攀信號(hào)調(diào)制)深度整合±0.5℃以內(nèi)，熱耗密度從傳統(tǒng)方案的200W/cm2提升至500W/cm2日本支持CPO內(nèi)部1152芯光纖互聯(lián)共同發(fā)明的共封裝光學(xué)器件(CPO)SPIL(日月光)中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)高良率CPO封裝產(chǎn)線日本天孚通信(TFC)中國(guó)大陸臺(tái)積電(TSMC)中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)(COUPE技術(shù))英偉達(dá)全面布局AI芯片市場(chǎng)，從傳統(tǒng)的服務(wù)各個(gè)云服務(wù)商向各個(gè)國(guó)家的私有云(主權(quán)AI)及電信云延伸，并積極客戶英偉達(dá)云服務(wù)商微軟谷歌阿里云微軟特斯拉法國(guó)新加坡(新興)供應(yīng)商諾基亞智能手機(jī)可穿戴設(shè)備汽車機(jī)器人應(yīng)用“非常邊緣”其他三大主要市場(chǎng)三大利基市場(chǎng)和ASIC過NVIDIA帷咨詢—第二層第一層NVLink互聯(lián)進(jìn)化原理：多個(gè)SuperPOD通過光交換機(jī)、光線拓?fù)浠ヂ?lián)完成進(jìn)化歷程：2023年GTC大會(huì)提出最高支持8000個(gè)GPU進(jìn)行大語言模型訓(xùn)練進(jìn)化原理：NVSwitch是一塊獨(dú)立NVLink芯片，利用Scaleup超級(jí)計(jì)算機(jī)基本理論，在機(jī)柜間實(shí)現(xiàn)通信進(jìn)化方式：從單一機(jī)柜進(jìn)化到更多機(jī)柜，8臺(tái)機(jī)柜的情況下，將擁有11.52進(jìn)化歷程：NVLink最多連接576個(gè)GPU,GB200SuperPOD疊加8臺(tái)GB200-NV72的機(jī)柜進(jìn)化原理：推出GB200NVL72將2個(gè)BlackwellGPU和1個(gè)GraceCPU裝在一個(gè)主板上，將36塊PCB板通過銅纜電信號(hào)互聯(lián)，搭載72個(gè)BlackwellGPU核心進(jìn)化方式：提升NVLink配置內(nèi)存，互聯(lián)更多顯卡進(jìn)化歷程：從P100搭載的NVLink—代進(jìn)化到Blackwell搭載的NAdvancedPackeageDCA進(jìn)化原理：通過在板內(nèi)增加貫穿的銅線封裝，在PCBAdvancedPackeageDCA進(jìn)化方式：從雙Die到多Die互聯(lián)，提升互聯(lián)速度，組成一塊更大的Chipl底上能夠?qū)崿F(xiàn)的最好的解決方案是雙Die互聯(lián)進(jìn)化原理：在同等工藝制程約束下，芯片的面積越大，晶體公眾號(hào)進(jìn)化歷程：提升TensorCore架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括優(yōu)化Transform公眾號(hào)NVLink——英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心的“鐵壁護(hù)城河”VS華為384超節(jié)點(diǎn)——差異化路線顛覆核心數(shù)據(jù)標(biāo)志性市場(chǎng)壟斷*全球AI訓(xùn)練領(lǐng)域占比超90%·10個(gè)大規(guī)模集群9個(gè)用NVLink連72卡訓(xùn)GPT-5AWS:25年85%AI服務(wù)器搭NVLink行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)核心創(chuàng)新開放即·2025臺(tái)北展授權(quán)聯(lián)發(fā)科等12光互聯(lián)全對(duì)等降成本技術(shù)迭2016(1.0破PCle瓶頸)2022(4.0達(dá)900GB/s)2025(5代1.2TB/s成高端門檻)技術(shù)迭2016(1.0破PCle瓶頸)2022(4.0達(dá)900GB/s)2025(5代1.2TB/s成高端門檻)華為384超節(jié)點(diǎn)CPU+GPU集中式(靠主控調(diào)度)二者差異銅纜(限3米，單機(jī)柜)72卡/節(jié)點(diǎn)，跨柜延遲銀升384卡/節(jié)點(diǎn)，支持8192卡集群大規(guī)模集群高效協(xié)同邏輯原度(蕪湖/貴安已商用)生態(tài)威脅u英偉達(dá)(NV)積極推動(dòng)“數(shù)據(jù)中心現(xiàn)代化”引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)從“通用計(jì)算”轉(zhuǎn)向“加速計(jì)算”顛覆性的建構(gòu)方式極致的顛覆性的建構(gòu)方式極致的算力租賃服務(wù)商代表廠商CoreWeave,Lambda,CrusoeEnergy技術(shù)范式競(jìng)爭(zhēng)壁壘對(duì)尖端GPU算力資源的建構(gòu)方式歸零重啟軟硬件協(xié)同電源散熱傳統(tǒng)基于CPU的數(shù)據(jù)中服務(wù)部署速度比傳統(tǒng)云快融十倍，標(biāo)桿案例建成耗時(shí)Colossus超算集群122天(快傳統(tǒng)部署數(shù)年)算力規(guī)模集成超10萬塊NVH100GPU算力規(guī)模集成超10萬塊NVH100GPU發(fā)展規(guī)劃：提供頂層設(shè)計(jì)與愿景投資支持：注入資本與資源2023年4月，向CoreWeave進(jìn)行2.21億美元B1輪投資算力資源：輸出核心能力與技術(shù)在GPU供給上可超越谷歌云、亞合作算力服務(wù)：共建優(yōu)化服務(wù)生態(tài)幫助客戶(Al企業(yè))大幅降低A訓(xùn)練成本，增強(qiáng)其市場(chǎng)吸引力策略一：英偉達(dá)扶持“嫡系”與傳統(tǒng)云計(jì)算廠商打擂臺(tái)，通過折算投資、技術(shù)解決方案支持和“云生態(tài)構(gòu)建”,從高性能計(jì)算賽道切入，逐漸增強(qiáng)NV在云計(jì)算市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，顛覆傳統(tǒng)云計(jì)算行業(yè)的游戲規(guī)則短期：折算投資，提供GPU、芯片等算力資源嫡系玩家通過專注高性能計(jì)算在Al領(lǐng)域建立優(yōu)勢(shì)中期：技術(shù)支持，提供一站式解決方案“嫡系玩家”向通用云計(jì)算拓展長(zhǎng)期：構(gòu)建生態(tài)體系，鞏固算力核心地位通過“嫡系”玩家崛起，NV重塑云計(jì)算的游戲規(guī)則專注于專注于Al計(jì)算的創(chuàng)業(yè)公司頭部云廠商的“嫡系”合作伙伴自研芯片，試圖擺脫對(duì)NV的依賴聯(lián)盟策略，聯(lián)合芯片玩家共同抗衡競(jìng)爭(zhēng)情況競(jìng)爭(zhēng)情況成功關(guān)鍵成功關(guān)鍵優(yōu)勢(shì) ①租賃設(shè)備井提供服務(wù)②②真正擁有客戶關(guān)系，削弱云提供商影響力響力，讓這些云服務(wù)公司從“巨頭變“小弟—③積極拓展非傳統(tǒng)云提供商客戶NV成為最大云服務(wù)商N(yùn)V維持較小體重受限于算力供不應(yīng)求受限于算力供不應(yīng)求與傳統(tǒng)云廠商合作關(guān)系復(fù)雜利益是血7斤鼎詢英偉達(dá)云業(yè)務(wù)分“自有業(yè)務(wù)探索期、平臺(tái)模式轉(zhuǎn)型期、量子布局延伸期”三層23年核心計(jì)劃.DGXCloud自營(yíng)服務(wù)：2023年推出該計(jì)劃，投入130·自標(biāo)：從“芯片供應(yīng)商”轉(zhuǎn)型“云服務(wù)商，沖擊1500億美元營(yíng)收目標(biāo)，號(hào)稱要讓AI基礎(chǔ)設(shè)施訪問民主化戰(zhàn)略收縮表現(xiàn)。2025年起逐步退出對(duì)外服務(wù)：財(cái)報(bào)鵬除“云支出用于DGXCloud”表述將大部分算力資源轉(zhuǎn)向內(nèi)部研發(fā)(支撐芯片設(shè)計(jì)。Al模型開發(fā)),不再主打企業(yè)市場(chǎng)失敗核心原因商降價(jià)45%,DGXCloud價(jià)格比行業(yè)高30%-50%,客戶僅將其作為“過渡方案”渠道沖突致命：一邊向亞馬遜等出售芯片(占營(yíng)收30%+),一邊搶其終端客戶，倒逼客戶加速自研芯片平臺(tái)平臺(tái)核心特點(diǎn).Lepton平臺(tái)：2025年5月推出GPU租賃與調(diào)度的算力集市型平臺(tái)，定位“GPU版淘寶”,不碰硬件庫存，整內(nèi)置CUDA生態(tài)工具，確?？缭瀑Y源的使用體驗(yàn)一致性收購(gòu)企業(yè)原因多云整合+云原生架構(gòu)可將GPU可用性提升至99.9%,成本降低