4年格局大洗牌！芯片三巨頭的AI數據中心收入演變

截至2025年底，市場格局出現明顯轉變，英偉達以86%的市場份額領跑行業。

近五年內，AI芯片與數據中心市場的競爭格局發生顯著重組。以下是英偉達、英特爾、AMD三家公司細分市場收入數據，梳理2021年至2025年間各企業在該領域合并收入中的份額變化及核心影響因素。

十年初期，英特爾在AI芯片與數據中心市場占據主導地位，份額超三分之二，顯著領先于英偉達與AMD。2021年，市場格局呈現差異化分布：英偉達當時以游戲GPU為核心優勢，在該領域市場份額約25%；AMD則處于追趕階段，份額僅為7%。截至2025年底，市場格局出現明顯轉變，英偉達以86%的市場份額領跑行業。這一變化的關鍵轉折點源于2022年底OpenAI的ChatGPT等AI聊天機器人風靡全球，直接推動大型科技公司及各國政府加速建設“AI工廠”（專注于訓練和運行大型語言模型（LLM）的大型數據中心），進而催生了對GPU密集型基礎設施的強勁需求。

英偉達精準把握市場需求轉變機遇，實現了從芯片到整個AI系統的全面升級。其升級不僅聚焦于GPU本身的性能提升（更快運算速度、更低功耗），更延伸至芯片、網絡、軟件全鏈條，形成了平臺層面的累積式優勢，突破了傳統CPU擴展的局限。

英偉達首席執行官黃仁勛表示，盡管傳統摩爾定律在CPU領域增速放緩，但英偉達的人工智能計算性能幾乎每年實現翻倍。這一優勢源于其在產品構建過程中，將“架構、芯片、系統、庫和算法”進行并行開發與優化。

除硬件層面的技術突破外，英偉達構建的完整軟硬件生態系統形成了核心競爭壁壘，有效提升了客戶切換成本，進一步鞏固了其市場領先地位。

在市場環境變化過程中，行業需求重心逐步從CPU向GPU密集型AI系統轉移（尤其是2022年第四季度ChatGPT發布后，數據中心投資方向明顯轉變）。在此背景下，英特爾的市場份額出現波動，主要與2021-2022年間CPU芯片迭代節奏調整、對市場需求轉型的適應進程，以及AI芯片相關業務短期未達預期有關。針對市場變化，英特爾管理層已做出戰略調整。

近日，英偉達宣布已啟動面向人工智能數據中心的 Vera Rubin 平臺的“全面量產”，并向合作伙伴保證該平臺將按計劃于今年晚些時候發布。除了可能提前發布之外，英偉達還在改進 Rubin GPU 的規格以提供更高的性能。報道稱，GPU 的 TDP 將提升至 2.30 kW，內存帶寬將達到 22.2 TB/s。Rubin GPU 的額定功率現已鎖定為 2.3 kW，高于英偉達最初公布的 1.8 kW，但低于一些市場觀察人士預期的 2.5 kW 。將額定功率從 1.8 kW 提升至 2.3 kW 的目的是為了確保今年基于 Rubin 架構的平臺在速度上顯著優于 AMD 的 Instinct MI455X，后者預計運行功率約為 1.7 kW。關于 Rubin 功耗預算提升的信息來自非官方渠道，但SemiAnalysis間接證實了這一點，他們聲稱英偉達提高了 HBM4 顯存堆棧的數據傳輸速率，現在每顆 Rubin GPU 的顯存帶寬為 22.2 TB/s，高于之前的 13 TB/s。

額外約 500W 的功率余量為英偉達提供了多種提升實際性能的選擇。最直接的一點是，它能夠在持續的訓練和推理負載下維持更高的時鐘頻率，并在 AI 加速器滿負荷運行時減少降頻。額外的功率還能讓更多執行單元同時運行，從而提升計算、內存和互連同時處于高負載狀態時的吞吐量。除了流處理器（或者更確切地說是張量單元）之外，額外的功耗預算還可以用于以更高的時鐘頻率運行 HBM4 內存和 PHY，從而提升內存帶寬。事實上，更高的功耗預算還能讓英偉達在保持良好信號裕度的前提下，將所有鏈路（包括內存、內部互連和 NVLink）的性能提升到更激進的工作點。隨著現代人工智能系統日益受到內存帶寬和架構性能的限制，這一點變得愈發重要。

在系統層面，AI加速器額外增加500W TDP可以轉化為更高的單節點和單機架性能。超大規模數據中心更看重系統級性能而非單個GPU的性能，因為完成相同任務可能只需要更少的GPU，從而降低網絡負載并提高集群效率。當然，這假設這些超大規模數據中心能夠為功耗更高的機器提供充足的電力。

同樣重要的是，更高的 TDP 也有助于制造，因為它能夠實現更靈活的分級和電壓余量，從而在無需減少執行單元數量或降低時鐘頻率的情況下提高可用良率。

因此，額外的500W功耗不僅能提升Rubin GPU的性能和VR200 NVL144機架式解決方案的競爭力，還能提供可靠性裕度，確保 GPU 在大規模數據中心部署中能夠提供可預測的、持續的吞吐量，而不僅僅是紙面上更高的峰值性能。此外，Nvidia 還有可能向市場供應更多 Rubin GPU，這有利于其盈利。

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