摘要：人工智能芯片市场风起云涌，英伟达首席财务官Colette Kress近日在财报会议上明确表示，公司不会深陷定制AI芯片的激烈竞争中。她强调，英伟达的核心竞争力在于通用GPU平台，如H100和即将推出的Blackwell系列，这些产品通过灵活的软件生态，能满足各
人工智能芯片市场风起云涌，英伟达首席财务官Colette Kress近日在财报会议上明确表示，公司不会深陷定制AI芯片的激烈竞争中。她强调，英伟达的核心竞争力在于通用GPU平台，如H100和即将推出的Blackwell系列，这些产品通过灵活的软件生态，能满足各种客户需求，而无需为每个应用量身定制专用芯片。行业专家认为，这种策略像是一把多功能工具，能高效应对多样化场景，避免资源浪费。
从工程角度看，定制AI芯片往往采用ASIC设计，需要针对特定算法优化电路布局和内存接口，这虽然精准，但开发周期长、成本高。相反，英伟达的GPU架构借助CUDA编程框架，支持快速迭代，适用于从模型训练到实时推理的全流程。这种通用性在实际应用中表现突出，比如在数据中心处理海量计算时，能轻松扩展规模。近年来，英伟达的这一路径已证明其价值，数据中心营收持续创纪录，尽管增长有所放缓，但整体市场份额仍稳居前列。
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尽管面临出口限制，英伟达对我国市场的信心不减。Kress暗示，2025财年H20芯片在我国的营收可能高达50亿美元。这款基于Hopper架构的AI加速器，专为合规需求设计，配备高带宽内存HBM3，计算性能达296 TFLOPS，特别适合数据中心优化大型语言模型。工程上，H20通过精细的热管理和动态时钟调整，在受限环境下实现高效运行，避免过热问题。
不过，二季度H20对我国的销售暂无记录，主要因地缘因素导致出货延迟。但Kress透露，客户需求超出预期，这得益于我国数据中心建设的迅猛扩张。行业专家指出，我国作为AI消费大国，对高效芯片的渴求正推动本土基础设施升级。尽管短期波动存在，但长远看，这将刺激英伟达调整供应链，确保合规产品持续供应。
展望未来，Kress对Vera Rubin架构充满期待，她形容其需求“达到吉瓦级”，意指功率和规模巨大。这款芯片计划2026年量产，采用先进的4NP工艺，性能预计比Blackwell翻番，聚焦AI推理和多模态处理。技术亮点包括NVLink 6互连和HBM4内存，能处理万亿参数模型的实时训练，像天文学家Vera Rubin探索宇宙般，开启数据处理的无限可能。
工程洞察显示，Vera Rubin强调低功耗和高扩展性，通过纳米级优化减少能源消耗，适应数据中心能耗压力。全球AI基础设施投资正飙升，预计到2027年超万亿美元，这股需求潮将推动半导体向更高节点演进，如从5nm到2nm的跃迁。
英伟达的表态折射出AI芯片市场的两大趋势：标准化平台主导，定制化退居辅助；区域需求多元化，我国H20的潜力凸显本土化浪潮。2025财年，英伟达营收预期上调至超2000亿美元，AI资本支出到2030年或达3-4万亿美元。公司主导的AI机遇达15.7万亿美元规模，强调绿色计算和生态融合。行业专家相信，这种路径不仅稳固市场地位，还将催生更多创新，如边缘AI应用，推动全球科技向更智能方向迈进。
英伟达CFO Colette Kress在最近会议上，直言公司无意卷入定制AI芯片大战。她指出，像亚马逊和谷歌的自研芯片虽有针对性，但英伟达的通用GPU如Hopper系列，已通过软件优化实现个性化应用。这避免了工程上的复杂性——定制芯片需重构电路，耗时费力，而通用设计能灵活适配各种工作负载。
工程技术上，这种策略依赖强大架构：GPU的并行计算单元，能高效处理矩阵运算，适用于AI训练的全链条。近年来，英伟达数据中心营收增长56%，毛利率高达72.7%，证明了通用路径的可靠。行业专家分析，这反映出市场从硬件比拼转向软件生态构建。
Kress暗示，H20芯片2025年在我国营收可达50亿美元。尽管二季度销售受限，但这款加速器的HBM3集成和低延迟特性，让它在数据中心大放异彩。计算力296 TFLOPS的工程优化，确保在复杂模型中稳定运行。
我国客户需求强劲，推动了本土AI基础设施的投资。尽管地缘影响导致二季度我国销售降至28亿美元，但长远乐观。行业专家认为，这刺激了供应链调整，英伟达正通过迭代产品，抓住我国作为AI大国的机遇。
Vera Rubin芯片的需求“吉瓦级”火爆，Kress确认其已在晶圆厂生产，2026年登场。采用4NP工艺，集成先进互连技术，性能提升一倍，专攻多模态AI。工程上，它通过低功耗设计，减少数据中心碳足迹，适应全球绿色趋势。
AI芯片生态正重塑：英伟达主导下，标准化和本土化成主流。到2030年，主权AI营收或达200亿美元，全球投资激增。英伟达的策略，不仅提振信心，还推动低功耗创新，助力边缘计算普及。这场变革，将让AI更普惠、更环保。
来源：万物云联网
