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3月的加州圣何塞,黃仁勛幾乎是一個人主導了一場行業(yè)性的大會。
在剛剛過去的GTC大會上,黃仁勛講了整整兩個小時的內容,和往年一樣,沒有客套,全是硬核。
但今年又有些不同。
開場僅2分鐘,匆匆?guī)н^DLSS 5的游戲演示后,老黃就切入了正題——AI。
過去,行業(yè)總把英偉達理解為AI時代的賣鏟人,但這次發(fā)布會,老黃卻搬出了一座座的礦山,從Vera Rubin GPU、Groq 3 LPU推理芯片,到NemoClaw企業(yè)級代理平臺、Isaac GR00T機器人模型,英偉達的觸角已經不是賣鏟子那么簡單,而是要“一統(tǒng)天下”。
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暴露其野心的,是會后的一場媒體訪談,當被問及全球芯片供應鏈緊張問題時,黃仁勛笑著說了句讓所有合作伙伴后背發(fā)涼的話:
“我喜歡限制……因為在限制的世界里,你別無選擇,只能選擇最佳方案。”
這句話不僅僅是在秀肌肉,更是在“挾天子以令諸侯”,在AI算力短缺的當下,英偉達就是那個“最佳方案”,而“別無選擇”的,除了廣大的AI客戶,還有那些曾經與英偉達并肩作戰(zhàn)的合作伙伴們。
技嘉、華碩、戴爾、美光……這些曾在消費級顯卡時代與英偉達共同做大PC市場的蛋糕。
但現(xiàn)在,在AI的黃金浪潮中,越來越多的英偉達伙伴們正陷入了一種尷尬的繁榮——訂單接到手軟,利潤卻越來越薄。
這不禁讓人想起汽車行業(yè)的巨頭:比亞迪。中國乃至世界唯一一家從電池、電機、電控到整車全鏈條自研自產的車企。
而現(xiàn)在,英偉達也正在上演一場硅基世界的“比亞迪化”。
從賣顯卡的“算力軍火商”,到掌控AI全產業(yè)鏈的“總承包商”。
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01 英偉達要建“AI”工廠
老黃在GTC 2026提出的最核心關鍵詞,是“AI工廠”。
所謂AI工廠,就是英偉達目前正在搭建的實體——從芯片、服務器、網絡、存儲到軟件平臺的全套解決方案。
老黃在臺上花了大量時間描述這個藍圖:
未來的客戶不用再分別采購GPU、CPU、液冷系統(tǒng)、網絡設備,英偉達可以提供一整套的“交鑰匙”服務,連施工圖紙和模擬調試都給包了。
作為展示,英偉達拿出了Vera Rubin平臺的演示。
一個機柜里,72顆Rubin GPU配36顆Vera CPU,用英偉達的NVLink 72互聯(lián),泡在英偉達設計的液冷系統(tǒng)里,跑在英偉達的CUDA生態(tài)上。
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想要換掉其中任何一個部件?技術上行不通,商業(yè)上更不劃算——因為英偉達的優(yōu)化是全局的。
打個比方,很多汽車企業(yè)造車,都是采購各家零件,比如寧德時代的電池,比亞迪的電控,華為的智駕。
現(xiàn)在告訴你,不行,要買只能買一家的——英偉達。
老黃也很自信,買我的,價格貴是貴了,但能給你最好的體驗……“你別無選擇,只能選擇最佳方案”。
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在今年的MWC 2026會展上,無相君就聽到一位不愿具名的臺系服務器廠商高管抱怨,現(xiàn)在AI很火,訂單多是多,但錢都被英偉達賺去了。
“以前做顯卡,還能搞點超頻版、散熱、燈效,有點溢價空間。現(xiàn)在做AI服務器,主機怎么設計、接口怎么定、散熱怎么搞,全部都要按英偉達的標準來。”
這不單單是一句抱怨。
隨著英偉達對AI服務器設計標準的收緊,上下游大量合作企業(yè)自主權正在快速收縮。不同品牌的服務器,里面的布局、走線、散熱方案大同小異。
現(xiàn)場還有另一位業(yè)內人士對無相商業(yè)趨勢透露:
“做英偉達的方案,毛利很低,推AMD的方案會好很多。但問題是,客戶不認……”
當然,拿下這樣的壟斷地位,英偉達也花了不少心思,收購Groq就是一個典型的案例。
2025年,這家初創(chuàng)公司的LPU(語言處理器)在推理任務上展現(xiàn)出威脅GPU的潛力時,英偉達果斷斥資200億美元拿下其核心資產。
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不到一年,GTC 2026上,Groq 3 LPU就被集成進Vera Rubin平臺,成了英偉達補齊推理短板的“王牌”。
這不是英偉達第一次這么做。
幾年前,英偉達收購了Mellanox,以此掌握了高性能計算網絡;而后投資Lumentum/Coherent,鎖定了CPO(共封裝光學)關鍵部件。
每次出手,要么是補生態(tài)缺口,要么就是干掉潛在威脅。
就連看似開放的軟件生態(tài),也在收緊。現(xiàn)在市面上幾乎所有的主流大模型都是基于英偉達的編程模型CUDA開發(fā),這意味著任何想要挑戰(zhàn)英偉達的硬件公司,都必須先重建整個軟件生態(tài)。
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02 覺醒的大客戶們
沒有人愿意把命脈完全交到別人手里,尤其是當這個“別人”越來越強勢的時候。
當英偉達的觸角不斷壓榨上下游企業(yè),一些大客戶也正在想辦法擺脫英偉達的控制。
像微軟、谷歌、亞馬遜、Meta這些占英偉達收入超過40%的巨頭,目前都正在加速自研AI芯片。
Meta一邊宣布將部署數百萬顆英偉達Blackwell/Rubin GPU,一邊推進自研芯片項目;
谷歌的TPU已迭代到第五代;亞馬遜的Trainium和Inferentia芯片在其云服務中占比持續(xù)提升。
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而這種“叛逃”在汽車行業(yè)其實早已上演:特斯拉曾是英偉達自動駕駛芯片的大客戶,但后面也開始轉向自研FSD芯片。
不是大家都想造芯,而是被老黃卡脖子卡的不行。
盡管自研芯片一開始可能效率不如英偉達,但長期看,不僅能解決成本問題,更能解決自主權問題。
這一點,中國的科技企業(yè)更有緊迫感。
2026年1月,阿里首次公開證實了自研AI芯片“真武810E”(內部代號PPU)的存在。
這款由平頭哥研發(fā)的芯片,采用與英偉達GPU相似的GPGPU技術路線,內存96G HBM2e,片間互聯(lián)帶寬700GB/s,性能對標英偉達H20。
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目前,它已在阿里云實現(xiàn)多個萬卡集群部署,服務了國家電網、中科院、小鵬汽車、新浪微博等400多家客戶。
根據阿里云CEO吳泳銘的財報電話會,過去四個季度,阿里在AI基礎設施上的投入超過1000億元,未來三年還將追加3800億元。這些錢,很大一部分流向了自研芯片。
同樣是2026年1月,百度也宣布分拆旗下AI芯片企業(yè)昆侖芯赴港獨立上市。這家前身為百度芯片及架構部的公司,估值已達210億元,2024年出貨量6.9萬片,是寒武紀的2.65倍。
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業(yè)內測試顯示,昆侖芯P800在跑小模型推理時,性價比超過英偉達1.5倍。
在汽車領域,蔚來更早的就開始宣布造芯片,并公布了全球首顆量產5納米智能駕駛芯片“神璣NX9031”,這顆芯片的研發(fā)歷時四年,單顆算力水平與英偉達Thor-X滿血版相當,是英偉達Orin-X的四倍。
蔚來CEO李斌算了一筆賬:2024年蔚來光買英偉達芯片就花了幾十億元,自研芯片一顆抵四顆,可以幫助整車成本降低至少1萬元。
有消息稱,部分臺系服務器廠商已經開始悄悄增加AMD MI300系列和英特爾Gaudi芯片的研發(fā)投入。
“不能把所有雞蛋放在一個籃子里”,成為越來越多合作伙伴的共識。
03 合縱連橫
當然,英偉達也意識到了這個問題,所以黃仁勛的新刀法,就是捆綁銷售。
你想用我的芯片,就必須要搭載我的全部。
此外,黃仁勛也是化身究極推銷員,四處投資AI企業(yè),并說服他們用自己的芯片方案,以提前鎖定未來的訂單。
去年,英偉達的財報出爐后,位于華爾街的Seaport Global證券公司分析師杰伊·戈德堡就提到一點擔憂:
他說,英偉達為了鼓勵客戶多多購買自己的產品,用到了“賣方融資”的手法,簡單說,就是借錢給客戶,讓他們來買自己的產品。
比如2025年9月,英偉達與OpenAI達成的協(xié)議:英偉達將投資高達1000億美元,幫助OpenAI建設總成本約5000億美元的數據中心。
根據協(xié)議,每階段英偉達提供100億美元融資,OpenAI自籌400億美元,其中約300億用于采購——英偉達的芯片(只能采購英偉達)。
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但魔鬼也藏在細節(jié)里。OpenAI本身的財務狀況就很糟糕:2025年上半年,營收43億美元,虧損卻高達135億美元。有預測稱,到2028年其運營虧損可能累計達740億美元。
這意味著,OpenAI很可能需要舉債近4000億美元,來兌現(xiàn)它對英偉達和整個AI商業(yè)生態(tài)的落地。
萬一,AI不是未來呢?OpenAI又難以變現(xiàn)呢?
“英偉達在人為制造需求。”戈德堡直言不諱。
短期來看,英偉達在業(yè)內的統(tǒng)治地位依然難以撼動。
CUDA生態(tài)、MGX架構、從訓練到推理的完整產品線、與臺積電等供應商的深度綁定……只要AI需求持續(xù)增長,英偉達就能繼續(xù)享受壟斷紅利。
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但歷史告訴我們,沒有任何企業(yè)能夠永遠掌控一切。
IBM曾經主宰大型機時代,微軟曾經統(tǒng)治PC時代,它們的護城河都曾被視作不可逾越。
但新的計算模式、新的商業(yè)模式、新的挑戰(zhàn)者也終將會出現(xiàn)。
而當英偉達試圖控制從芯片到應用的全鏈條,它也就承擔了整個產業(yè)鏈的風險,以及所有環(huán)節(jié)伙伴的敵意。
老黃說,他喜歡“限制”。
但現(xiàn)在,英偉達就是最大的那個“限制”。
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