黄仁勋即将亮相，英伟达面临AI成本压力考验

FX168财经报社(北美)讯 当英伟达（Nvidia，NVDA）首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）本周登上公司年度软件开发者大会的舞台时，他将捍卫这家市值近 3 万亿美元的芯片巨头在人工智能（AI）领域的主导地位，而与此同时，公司最大客户正面临着 AI 成本控制的压力。

此次大会的召开正值中国 AI 企业 DeepSeek 震动美国市场之际，该公司声称其最新 AI 聊天机器人在计算资源消耗上更具竞争力。由于Nvidia 依赖高性能计算芯片销售，而这些芯片单价高达数万美元，该消息引发投资者担忧，导致 Nvidia 股价下跌。过去三年，Nvidia 的营收增长超四倍，达到 1305 亿美元，其盈利模式正面临新技术变革的挑战。

在本次大会上，Nvidia 预计将发布一款名为 Vera Rubin（以暗物质研究先驱薇拉·鲁宾命名）的新型芯片系统，该系统预计将在今年晚些时候进入大规模生产。值得注意的是，该芯片的前代产品 David Blackwell（以数学家大卫·布莱克韦尔命名）在去年同期发布后，因生产延迟导致市场投放缓慢，影响了 Nvidia 的利润率。

Nvidia 面临 AI 计算模式变革的挑战

Nvidia 的核心业务正遭受技术变革的冲击，AI 计算市场正在从“训练”阶段向“推理”阶段转变。

训练（Training）：指 AI 模型（如聊天机器人）在海量数据集上进行学习，使其具备智能能力。Nvidia 在该市场占据超过 90% 的份额。

推理（Inference）：指 AI 模型使用已训练的智能能力生成结果，例如AI 自动回复邮件或数据中心执行复杂财务分析。Nvidia 在该领域面临更激烈的竞争，市场份额的争夺取决于推理计算的实现方式。

“更大的锤子” vs. 更高效的推理计算

目前，Nvidia 的传统竞争对手（如AMD（超威半导体））以及硅谷约 60 家 AI 初创公司，都在研发成本更低、能耗更低的 AI 推理芯片，试图挑战 Nvidia 的市场地位。

Untether AI 副总裁鲍勃·比奇勒（Bob Beachler）表示：“Nvidia 选择的策略是制造‘更大的锤子’（即更强大的训练芯片），但这类芯片仍然带有很多训练市场的‘包袱’。”

不过，Nvidia 认为“推理”只是 AI 计算市场的一部分，更复杂的“推理 推演”（Reasoning）模式更能发挥 Nvidia 芯片的优势。

推演（Reasoning）：AI 生成一部分文本后，再回顾并自我优化，形成更精准的回答。

由于该过程涉及大量计算，Nvidia 认为其高性能芯片仍然不可或缺。

D2D Advisory 首席执行官杰伊·戈德堡（Jay Goldberg）指出：“AI 推理市场最终将远超训练市场。虽然 Nvidia 的市场份额可能会下降，但整个市场规模和收入总量将更大。”

Beyond Chatbots：Nvidia 正在开拓新领域

除了 AI 聊天机器人，Nvidia 还计划扩展 AI 计算的应用场景，如：

机器人技术：利用 AI 提升机器人决策能力，使其更具实用性。

量子计算（Quantum Computing）：Nvidia 今年将首次在大会上专门设置一个量子计算专题日，讨论行业发展及其自身战略。

背景：

今年 1 月，黄仁勋曾公开表示量子计算“仍需数十年”才能真正商业化，该言论导致部分量子计算公司的股价暴跌。随后，微软（Microsoft，MSFT）和Alphabet（谷歌母公司，GOOGL）纷纷发表声明，强调量子计算技术比外界想象的更接近商用。Nvidia 也因此调整策略，宣布深入研究量子计算。

此外，Nvidia 还进军 PC 处理器市场。在 1 月的 CES 展会上，公司宣布自主研发个人计算机中央处理器（CPU），这一计划最早由**路透社（Reuters）**曝光。

独立科技分析师玛丽贝尔·洛佩兹（Maribel Lopez）认为：“这将侵蚀英特尔（Intel，INTC）剩余的市场份额。”