萬億美元大餅背后，英偉達也開始焦慮了

推理領域有沒有CUDA護城河？

文｜任曉漁 周享玥

編｜徐鑫

“到2027年，市場對Blackwell和Vera Rubin系統的訂單需求將帶來至少1 萬億美元的營收?！?/p>

又到一年GTC。今年的“科技春晚”上，身著皮衣的老黃又發了新的“核彈”，同時也帶來了一個前所未有的爆炸性業績預測。這個驚人的數字，延續了黃仁勛一貫的對AI時代基礎設施持續增長的樂觀和信心，也是在向市場宣告英偉達的增長故事遠未結束。

但資本市場的反應略顯冷淡。英偉達股價應聲跳漲4.3%后又下跌，最終收漲1.2%。前所未有的業績預測，并沒有催化成市場的熱情。

癥結在于，在正在爆發的推理算力市場上，游戲規則正在起變化。低延遲、高能效比和應用成本正取代高性能、高吞吐、大內存、高帶寬等指標，成為主導算力市場的核心因素。

結構性巨變下，過去三年里統治AI算力的絕對王者——英偉達，正在遭遇前所未有的離心力。除了傳統芯片廠商，英偉達的一眾傳統大客戶如亞馬遜、Meta甚至OpenAI都在加速自研芯片進程。同時，中國市場是推理需求的大戶，目前國產算力的推理成本也極具競爭力。

為應對前所未有的推理焦慮，英偉達在今年GTC大會發布了一系列新品來適應推理需求，并用AI工廠的敘事來重塑自身護城河。不過，當下外界仍然在觀察和觀望這些動向的效果。

可以想見的是，這場圍繞著護城河和壁壘的保護戰，才剛剛打響。

01

推理時代的“離心”焦慮

英偉達正遭遇一場巨大的“離心運動”。多路玩家爭搶推理市場形成強大外向拉力，正沖擊這家巨頭在訓練市場的統治力。

源頭在于，AI產業正在發生巨變，推理市場正超越訓練市場，成為AI算力的主戰場。

正如老黃自己在今年的GTC大會演講中的斷言，“推理拐點已至”。這是一個正在爆發中的巨大市場。IDC預測，到2027年，中國推理算力占整體算力的比例將突破 70%，在全球市場，智能體使用量將增長10倍，推理需求將增長1000倍。Deloitte也在一份報告中指出，2026年推理工作負載已占全部AI算力三分之二，而2023年的三分之一到2025年的一半，實現了快速躍升。

但這個高潛爆發市場，推理任務對算力的要求與訓練階段存在根本性差異。

RISC架構奠基人David Patterson與Google DeepMind高級工程師馬曉宇今年年初在一篇論文中提到，訓練階段需要大規模并行計算來處理海量數據。如單次GPT-4級別的訓練需要25,000張A100 GPU連續運行90天，是比拼峰值算力與資金的“軍備競賽”。

但推理階段的邏輯完全不同，它本質是順序化的自回歸過程，每次只能生成一個token，模型參數需要頻繁從GPU顯存加載到計算單元，可用內存帶寬才是token生成速度的決定因素，這使得內存帶寬和端到端延遲成為核心瓶頸。

另外，在成本結構上，訓練時代是“一次性爆發”模式，推理則是持續性失血。每天數十億次請求下，AI應用廠商們會十分重視成本控制，“每瓦特每美元的token產出”關乎AI應用的落地。

針對內存帶寬和端到端延遲及成本功耗問題，業界有共識，定制芯片可以針對特定任務做優化，相比通用GPU有更好的表現。

目前，有多股力量都在進軍推理算力市場。

傳統的芯片廠商們如AMD和Intel都沒有缺席，它們早已看中了推理市場的結構性增長機會。其中，AMD憑借MI350系列（含MI355X）的強大內存和推理性能，在總擁有成本上形成優勢。權威供應鏈統計顯示，Meta在2025年已采購17.3萬片MI300系列芯片（后續將大規模轉向MI350），微軟采購9.6萬片。Oracle也有最多部署13.1萬顆MI355X的大單承諾。同時，Intel的Gaudi 3加速器正在企業級和云端推理市場快速突圍。

頭部云廠商此前是英偉達數據中心業務的主要收入貢獻者，但在成本控制與供應鏈自主的考量下，正大力開啟芯片自研動作。對這些大廠而言，在每天數十億次推理請求的龐大規模下，自研成本更低的定制芯片不僅能每年節省數十億美元，還能帶來關鍵的供應鏈靈活性。

目前，從谷歌到亞馬遜都已與博通深度合作，完成推理芯片的設計和量產。谷歌的TPU經過多次迭代，已獲得Anthropic（部署超100萬顆）和Meta（2026年2月簽署數十億美元多年期租用協議）的訂單。而亞馬遜的Trainium獲得OpenAI 2GW容量的訂單，Anthropic也向Amazon伸出了橄欖枝。Meta自研的MTIA系列（含MTIA 300及后續版本）已部署數十萬顆芯片，全面支撐全平臺推薦系統推理。

與此同時，一些專業化推理芯片公司也在加速發力這一市場。例如已被英偉達2025年底收購整合的Groq，其LPU因首token延遲遠低于GPU及定價更低等因素，在2025年曾吸引大量開發者與企業嘗試。

除了這些對手，中國作為推理市場大客戶，國內的推理算力生態也在崛起。業界觀察到，目前國內已經從華為一家演化為百花齊放局面，市面上壁仞的推理專用芯片極具成本優勢，沐曦、摩爾線程等廠商都已經在AI智能體企業圈內大受推薦。

多路對手圍攻之下，市場調研機構認為，AI服務器市場將從英偉達“一家獨大”走向“多元化競爭”。XPU（既非GPU也非CPU的專用加速器）的增長率將超過GPU。科技分析機構byteiota綜合分析師觀點甚至指出，到2028年英偉達在推理市場份額將從80%大幅下降，被ASIC蠶食70～75%的生產推理工作負載。

“推理領域沒有 CUDA 護城河（There is no CUDA moat in inference）。”華爾街日報日前報道過新興芯片廠商Cerebras Systems的CEO Andrew Feldman的看法。某種程度上這可能也是英偉達當下最大的焦慮來源。

02

劍指萬億市場，英偉達的護城河守衛戰

不過同時，英偉達也采取了一系列動作和舉措來應對推理時代挑戰。GTC大會上，無論是老黃的演講內容還是一系列新品和動作，都展示了英偉達對推理時代的野心。

兩個多小時的演講中，有人統計過，“訓練（training）”被提到僅10余次，“推理（inference）”一詞則出現了將近40次。

他還用一萬億美金營收預測數據，來向外界表明，英偉達在推理時代將繼續保持存在感——

“去年此時我提到過，到2026年，Blackwell 和 Rubin 的需求規模有望達到5000億美元。今天，我想告訴大家：站在這里，到2027年，我們看到的高確定性需求，至少已經是一萬億美元級別。而且我相信，真實需求還會更高”。

而這背后，老黃提到從2025年開始，英偉達就在全力押注推理能力，確保英偉達不僅擅長訓練，也擅長訓練后、擅長推理、擅長整個 AI 生命周期。

本次大會，英偉達展示了英偉達應對推理時代挑戰的完整戰略布局，黃仁勛將推理過程拆解為“prefill”（預填充）和“decode”（解碼）兩個截然不同的階段，并為每個階段配備專門優化的硬件架構。

有人點評這是在通過對推理計算的本質重新定義，來奪回英偉達在推理時代的話語權。

新一代旗艦 GPU——Vera Rubin GPU，專門負責“prefill”（預填充）階段，推理性能相比上一代提升3.3～5 倍，能將用戶請求轉化為 token。

Groq 3 LPX的加入，被視為英偉達補齊低時延推理短板的關鍵一步。2025年12月，英偉達斥資200億美元，通過非傳統收購整合了Groq的低延遲推理技術及核心團隊，這筆交易成為其歷史上規模最大的一筆。Groq主打極致低延遲與性能確定性，其創始人Jonathan Ross是谷歌TPU的關鍵推手。

Groq 3 LPU也是雙方合作后的首款產品，由三星代工，預計2026年Q3出貨。這是一款專為decode階段設計的芯片，它繞開了傳統GPU的HBM內存瓶頸，首token延遲低于0.1毫秒，推理性能提升達35倍。黃仁勛還表示“GPU負責prefill、LPU負責decode”的分工是推理時代的最優架構。

智能體時代到來，英偉達還專為智能體工作流設計打造了全新CPU——Vera CPU，采用常用于手機、平板等的LPDDR5低功耗內存，將定位從通用算力處理器轉向智能體任務調度員，不再盲目堆砌內存帶寬，而是以更低功耗實現數據高效、精準調度。黃仁勛稱，其性能是全球主流CPU的兩倍，將是一項價值數十億美元級的業務，“我們從未想過會單獨銷售 CPU，但現在確實賣得很多。”

由此，英偉達也打破了通用GPU打天下的敘事，轉向了場景化分工。目前，整套系統中形成了分工三角：GPU 負責重計算，CPU 負責調度編排，LPU負責極速輸出。再配合英偉達自研的Dynamo調度軟件，可靈活應對不同AI任務對成本、延遲和吞吐量的復雜要求，在高價值Token生成場景中，每兆瓦Token吞吐量較上一代Blackwell提升35倍。

黃仁勛還進一步給出部署建議：高吞吐負載可100%使用Vera Rubin；編碼、高價值工程類Token生成負載，可配置25%Groq與75%Vera Rubin的組合。

除了軟硬件層面的發布，英偉達還構建了一個新的敘事，“AI工廠”——

“我們不是單獨優化芯片，而是在做極端協同設計：芯片、系統、網絡、軟件、算法、部署方式，全棧協同。未來，所有云服務商、AI 公司和大型企業，都會像今天研究制造業產線一樣，研究自己的 token 工廠效率。因為數據中心已經不再只是‘存放文件的地方’，而是一個生產 token 的工廠。token，正在成為新的商品；而 AI 計算，正在變成新的收入來源?！?/p>

這套敘事下，競爭不再是單一的芯片維度，而是包含了從芯片到液冷機架到網絡互聯和AI工廠操作系統，英偉達占據了從能源、芯片、基礎設施到模型的多個層級，客戶能“一站式”獲得訓練+推理全生命周期的最優成本。黃仁勛還闡述“Token工廠經濟學”，強調“每瓦特每美元的token產出”這一全新衡量標準。

外界認為，英偉達正通過一整套交付模式，用系統優勢來用抹平單一維度的成本優勢，從而應對推理市場競爭。

2026年GTC，英偉達仍然是AI算力市場的主導者，不過它也正進入一場防御性戰事的開場。這場推理保衛戰，也是新時代的生存和主導權之戰，一切才剛剛開始。