幾天前，英偉達(dá)再一次創(chuàng)造了歷史。

7 月 3 日，英偉達(dá)市值短暫攀上 3.92 萬億美元，超越了蘋果此前保持的 3.915 萬億美元紀(jì)錄，成為有史以來市值最高的上市公司。AI 算力的狂飆猛進(jìn)，把這家 GPU 廠商推向了前所未有的高點(diǎn)。

尤其是自 2024 年底，性能與能效雙雙躍進(jìn)的 Blackwell 平臺(tái)開始出貨后的銷售表現(xiàn)，打破了外界的疑慮，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛在最新財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示，僅在 2025 年第一季度，這套新平臺(tái)就已經(jīng)貢獻(xiàn)了英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心收入的近七成。

但就在英偉達(dá)市值沖頂、光環(huán)加身之時(shí)，來自生態(tài)內(nèi)部的裂縫也在浮現(xiàn)。最典型的例子，正是英偉達(dá)的重要客戶—— OpenAI。幾乎就在英偉達(dá)市值達(dá)到高峰的同時(shí)，The Information 援引 OpenAI 內(nèi)部人士稱，OpenAI 正在使用谷歌自主研發(fā)的 TPU 芯片來為 ChatGPT 及其其他產(chǎn)品提供算力支持。

TPU 服務(wù)器，圖/谷歌

雖然后續(xù)的回應(yīng)中 OpenAI 刻意淡化了「轉(zhuǎn)向」，強(qiáng)調(diào)是測(cè)試且「暫無大規(guī)模采用計(jì)劃」。但對(duì)于一家曾親手定義 AI 新時(shí)代的公司來說，哪怕只是「測(cè)試」，也足以引發(fā)市場(chǎng)的高度敏感。

與此同時(shí)，這也讓谷歌稍早前發(fā)布的第七代 TPU —— Ironwood 再次成為焦點(diǎn)，這是一顆為推理場(chǎng)景量身打造的專用 AI 芯片，不僅在每瓦性能上直指 Blackwell，更在成本與部署靈活性上展現(xiàn)出頗強(qiáng)的吸引力。

更重要的是，真正讓英偉達(dá)面對(duì)結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)的，是那些比起「通用」，更強(qiáng)調(diào)「效率」的 ASIC 芯片陣營(yíng)。谷歌、亞馬遜、Meta 等云巨頭正持續(xù)加碼自研加速器，繞開英偉達(dá) GPU 的高成本；而如 Cerebras、Graphcore 等初創(chuàng)企業(yè)，則從芯片架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)層面重新定義「AI 專用計(jì)算」，試圖構(gòu)建一條完全不同于 GPU 的技術(shù)路徑。

對(duì)于英偉達(dá)來說，世界第一的寶座，并不安穩(wěn)。

進(jìn)擊的 ASIC，正在成為英偉達(dá)的「心腹大患」

俗話說得好，最了解一個(gè)人的，往往是他的對(duì)手。

5 月 19 日，英偉達(dá)發(fā)布了全新互聯(lián)架構(gòu) NVLink Fusion，這套架構(gòu)被定義為「AI 工程合作平臺(tái)」，通過授權(quán) NVLink 芯片間互聯(lián)（C2C）和整合交換模塊，使第三方廠商能將自研加速器或 CPU 接入英偉達(dá)主導(dǎo)的算力系統(tǒng)。

相比過去 NVLink 的封閉式設(shè)計(jì)，F(xiàn)usion 的「半開放」姿態(tài)看似包容，但本質(zhì)依然要求合作方依附在英偉達(dá)的生態(tài)軌道上，任何定制芯片都必須連接到英偉達(dá)的產(chǎn)品，同時(shí)也只是選擇性地開放了 900GB/s 的 NVLink-C2C 接口。所以 NVLink Fusion 盡管表面上展現(xiàn)了英偉達(dá)的開放姿態(tài)，實(shí)則更多是一次防御性出招：

為了防御 UALink 聯(lián)盟。

圖/ UALink 聯(lián)盟

2024 年 10 月，由 AMD、Intel、谷歌、Meta、微軟、AWS 等聯(lián)合發(fā)起的 UALink 聯(lián)盟就已悄然成型，隨后又加入了蘋果、阿里云、新思科技等，迅速擴(kuò)張為一個(gè)囊括芯片設(shè)計(jì)、云服務(wù)、IP 供應(yīng)鏈的龐大陣營(yíng)。

今年 4 月，UALink 發(fā)布了 1.0 版本互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)，支持高達(dá) 1024 個(gè)加速器節(jié)點(diǎn)、800Gbps 帶寬互聯(lián)、以及開放的 memory-semantics 協(xié)議——這不止是一項(xiàng)通信技術(shù)，而是一次瞄準(zhǔn)「去英偉達(dá)化」的系統(tǒng)性布局。在 AI 芯片互聯(lián)架構(gòu)這件事上，英偉達(dá)或許比任何人都明白：

真正值得警惕的，不是某一家廠商，而是一整條開始擺脫 GPU 依賴、試圖重建硬件秩序的 ASIC 陣營(yíng)。

不同于通用的 GPU 架構(gòu)，ASIC 是為特定任務(wù)定制的芯片，在 AI 時(shí)代意味著它們可以針對(duì)推理、訓(xùn)練、推流等核心計(jì)算路徑進(jìn)行極致優(yōu)化。這種理念如今已在微軟、Meta 和亞馬遜等巨頭內(nèi)部深度落地，都在探索從英偉達(dá) GPU 平臺(tái)向自研 AI ASIC 芯片遷移。

谷歌就是最好的例子，TPU 系列自發(fā)布以來已進(jìn)化至第七代 Ironwood，專為推理任務(wù)而設(shè)計(jì)，每瓦性能直接超越了英偉達(dá) Blackwell。OpenAI 研究員在 X 平臺(tái)上更認(rèn)為 Ironwood 與 GB200 性能相當(dāng)，甚至略勝一籌。更重要的是，TPU 系列已經(jīng)支撐起了 Gemini 大模型從訓(xùn)練到推理的大規(guī)模應(yīng)用。

圖/谷歌

與此同時(shí)，除了老對(duì)手 AMD，包括 Meta、AWS 等新晉芯片廠商也在試圖「趕超」英偉達(dá) GPU?；谂c博通的合作，Meta 首款 AI ASIC 芯片 MTIA T-V1 就被曝規(guī)格可能超過英偉達(dá)的下一代 Rubin 芯片，AWS 則是在與 Marvell 合作的基礎(chǔ)上，啟動(dòng)了不同版本的 Trainium v3 開發(fā)，預(yù)計(jì)于 2026 年陸續(xù)量產(chǎn)。

而據(jù)野村證券稍早前發(fā)布的最新報(bào)告指出，2025 年谷歌 TPU 出貨量預(yù)估 150 萬至 200 萬，AWS Trainium 和 Inferentia 預(yù)估 140 萬至 150 萬，等到 Meta 與微軟開始大規(guī)模部署，有望 2026 年在出貨量上首次超越英偉達(dá) GPU（500 萬至 600 萬）。

初創(chuàng)公司方面，研發(fā)出全球最大芯片的 AI 芯片「獨(dú)角獸」Cerebras，以 Wafer?Scale Engine（WSE）引領(lǐng)訓(xùn)練芯片架構(gòu)的革新，在多個(gè)政府和科研超算項(xiàng)目中落地；軟銀收購(gòu)的 Graphcore 雖經(jīng)歷波折，但仍堅(jiān)持在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理架構(gòu)（IPU）上尋求突破；Tenstorrent、Rebellions 等新秀則在 AI 推理、邊緣計(jì)算等細(xì)分領(lǐng)域持續(xù)積累客戶與出貨量。

全球最大芯片，圖/Cerebras

英偉達(dá)當(dāng)然看懂了這股暗流，所以選擇用 NVLink Fusion 做出回應(yīng)。但現(xiàn)實(shí)是，越來越多的玩家已經(jīng)不再滿足于做配角。ASIC 的崛起，不只是一次技術(shù)路線的迭代，更是一場(chǎng)由巨頭主導(dǎo)、由聯(lián)盟推動(dòng)、由生態(tài)背書的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。英偉達(dá)固然強(qiáng)大，但面對(duì)這樣的對(duì)手，仍然警惕。

巔峰之下，英偉達(dá)的三個(gè)軟肋

市值沖上 3.92 萬億美元的那一刻，英偉達(dá)站上了全球資本市場(chǎng)的頂點(diǎn)。但在這個(gè)耀眼的高度之下，越來越多的問題開始浮出水面。從產(chǎn)業(yè)依賴，到產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，再到生態(tài)策略，英偉達(dá)仍然存在可能，被它自己一手打造的成功邏輯反噬。

其一在于超大規(guī)?？蛻舻募幸蕾?。英偉達(dá)目前約 88% 的營(yíng)收來自數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)，而其中大頭集中在極少數(shù)幾家云計(jì)算巨頭手中：微軟、AWS、阿里、Meta、谷歌，以及越來越有野心的 OpenAI。也正是這些客戶不僅自研 AI 芯片，還組建了 UALink 聯(lián)盟，正在親手削弱英偉達(dá) GPU 的統(tǒng)治力。

谷歌有 TPU，亞馬遜有 Trainium，Meta 和微軟分別推出了 MTIA 與 Maia 系列加速器。OpenAI 也在測(cè)試谷歌 TPU 的同時(shí)，自研 AI 芯片的消息不斷流出。這些客戶不是不需要英偉達(dá)，而是不想「只」依賴英偉達(dá)。

其二在于性價(jià)比。Blackwell 平臺(tái)帶來了幾乎碾壓式的算力提升，特別是 GB200 架構(gòu)在訓(xùn)練和推理性能上的躍升。但與此同時(shí)，這一代產(chǎn)品的復(fù)雜性、功耗和成本也大幅攀升。據(jù)匯豐銀行消息，一套 GB200 NVL72 服務(wù)器售價(jià)高達(dá) 300 萬美元左右，讓許多客戶望而卻步。

GB200 NVL72，圖/英偉達(dá)

這種極致設(shè)計(jì)策略確實(shí)鎖定了高端市場(chǎng)，但也帶來了兩個(gè)副作用：一是把中小客戶甩在了門外，二是推動(dòng)客戶尋找更便宜、更省電的替代品。當(dāng) AI 推理成為主流任務(wù)，性價(jià)比往往比絕對(duì)性能更重要，而這正是 ASIC 等專用芯片擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。

此外針對(duì)云廠商等大客戶，早期愿意為性能付費(fèi)。但隨著部署規(guī)模擴(kuò)大、模型標(biāo)準(zhǔn)化、預(yù)算緊縮，即便是大型廠商也越來越希望能有更多自主權(quán)和談判空間。當(dāng)英偉達(dá)變成「不得不用」，也就意味著產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)開始尋找「有沒有可能不用」的選項(xiàng)，而谷歌 TPU 的成功更是一種激勵(lì)。

其三在于英偉達(dá)的生態(tài)壁壘。英偉達(dá) CUDA 是目前業(yè)界最強(qiáng)大的 AI 編程生態(tài)，但它的高度封閉也讓它逐漸成為一個(gè)「屬于英偉達(dá)」的世界。在 UALink 聯(lián)盟、OneAPI、MLIR 等開放生態(tài)興起的背景下，越來越多開發(fā)者和系統(tǒng)設(shè)計(jì)者開始追求跨平臺(tái)兼容、異構(gòu)協(xié)同，而不是將命運(yùn)綁定在一家公司的工具鏈上。

CUDA 一度是英偉達(dá)的護(hù)城河，但如今也在一定程度上成為了限制開發(fā)者自由流動(dòng)的「生態(tài)高墻」。當(dāng)更多廠商期望在不同架構(gòu)間靈活切換，CUDA 的壁壘也可能成為他們轉(zhuǎn)身的理由。

回頭來看，英偉達(dá)固然仍然是今天最強(qiáng)的 AI 芯片廠商，站在技術(shù)、產(chǎn)品和市值的巔峰。但巔峰從來不是終點(diǎn)，它只是更多挑戰(zhàn)的起點(diǎn)。更關(guān)鍵的是，英偉達(dá)面對(duì)的不是一次技術(shù)換代的風(fēng)險(xiǎn)，而是一次由客戶主導(dǎo)的去中心化。正如前文所言：英偉達(dá)的世界第一，并不穩(wěn)。