# 英伟达（NVDA）自研芯片威胁深度研究

**报告日期：2026年4月19日**
**研究问题：四大客户自研芯片 vs AMD竞争力如何？对NVIDIA护城河和定价权的影响？3/5/10年展望**
**方法论：三线并行研究——硬件对比、护城河分析、经济学与历史先例**
**关键约束：区分"已确认事实"与"估算"，所有数据附来源**

> **声明**：本报告刻意呈现正反两面。结论从数据推出，不预设看多或看空。

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## 一、四大客户自研芯片全景

### 1.1 NVIDIA的客户集中度（一手数据）

NVIDIA 10-Q（FY2026 Q3, 截至2025-10-26）披露：
- **Customer A：22%**、B：15%、C：13%、D：11%
- 四大直接客户合计占营收 **61%**
- 这4家直接客户主要是OEM/ODM/分销商（Foxconn、Wistron、SuperMicro），最终去向高度集中在 **AWS/Azure/GCP/Meta**

来源：[NVDA 10-Q 2025-10-26](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581025000230/nvda-20251026.htm)

**而这4个最大终端客户，全部在自研芯片。**

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### 1.2 四大自研芯片现状（逐家拆解）

#### Google TPU Ironwood (v7)

| 指标 | 数据 | 来源 |
|------|------|------|
| 发布 | 2025年4月，Cloud Next 2025 | Google官方 |
| FP8算力 | **4,614 TFLOPS/芯片** | Google Cloud Blog |
| HBM | **192GB HBM3e** | 同上 |
| 内存带宽 | **7.2 TB/s** | 同上 |
| 集群规模 | **9,216芯片/Pod**，集群总算力 42.5 ExaFLOPS | 同上 |
| 定位 | 推理+训练 | 同上 |
| 关键合同 | Anthropic 40万颗Ironwood，~$100亿，Broadcom分销，2027年上线 | [Bloomberg 2026-04-06](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-06/broadcom-confirms-deal-to-ship-google-tpu-chips-to-anthropic) |
| 前沿模型验证 | **Gemini 3完全在TPU上训练，未使用NVIDIA GPU** | [Google Blog](https://blog.google/technology/google-deepmind/ironwood-tpu/) |

**关键事实**：Google是唯一已证明可以**完全不依赖NVIDIA训练前沿大模型**的公司。TPU的核心优势不在单芯片算力，而在**超大规模互联**（9,216芯片全互连 Pod）。

来源：[Google Cloud Blog](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-ironwood-our-7th-generation-tpu)、[Anthropic官方](https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute)

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#### AWS Trainium2 / Trainium3

| 指标 | Trainium2 | Trainium3 |
|------|-----------|-----------|
| 状态 | **已规模部署** | 2025年底发布 |
| BF16算力 | ~760 TFLOPS（估算，官方称4x Trainium1） | FP8 **2,520 TFLOPS**（4.4x Trn2） |
| HBM | **96-128GB HBM3** | 未公开 |
| 集群规模 | Project Rainier：**近50万颗**，Anthropic独家使用 | 未公开 |
| AWS定价 | trn2.48xlarge ~$21.50/hr（16芯片） | 未定 |
| 对比 | vs p5.48xlarge（8×H100）~$98.32/hr | — |

**关键事实**：
- AWS CEO Matt Garman确认年底前Anthropic在Trainium2上部署将超**100万颗**
- TechCrunch 2026-03报道：Trainium不仅赢得Anthropic，也开始被**OpenAI、Apple使用**
- AWS内部基准：Trainium2在Llama 70B训练上性价比比H100优 **30-40%**
- **从未提交MLPerf**，无第三方独立验证

来源：[AWS官方 Project Rainier](https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-project-rainier-ai-trainium-chips-compute-cluster)、[TechCrunch 2026-03](https://techcrunch.com/2026/03/22/an-exclusive-tour-of-amazons-trainium-lab-the-chip-thats-won-over-anthropic-openai-even-apple/)

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#### Microsoft Maia 200

| 指标 | 数据 |
|------|------|
| 状态 | 2026-01已在Iowa数据中心部署，下一站Phoenix |
| 制程 | 推测台积电3nm |
| FLOPS | **几乎完全未公开** |
| 定位 | **纯推理芯片**（非训练替代） |
| 用途 | 服务**OpenAI GPT-5.2**，支撑M365 Copilot |
| 延迟 | 原计划2025年量产推迟约6个月（OpenAI需求变化导致） |

**关键事实**：
- Maia系列是四大自研芯片中信息**最不透明**的，无任何公开基准测试
- 行业分析师推测Maia 100大致对标H100推理性能的50-70%（**未经证实**）
- 定位明确为**推理专用**，不替代训练GPU

来源：[Microsoft Blog 2026-01-26](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/01/26/maia-200-the-ai-accelerator-built-for-inference/)

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#### Meta MTIA 路线图

| 代际 | 制程 | 算力 | 功耗 | 定位 | 状态 |
|------|------|------|------|------|------|
| MTIA v1 | 7nm | INT8 102.4 TOPS | 25W | 推荐排序推理 | 已大规模部署 |
| MTIA v2 | 5nm | ~150 TFLOPS FP16（估算，3x v1） | 90W | 推理 | 已部署 |
| MTIA 300 | — | — | — | 排序/推荐训练 | 已生产，数十万颗 |
| MTIA 450/500 | — | — | — | GenAI推理 | 2027年上量 |

**关键事实**：
- 2026-03-11 Meta官宣MTIA 300/400/450/500四代规划，**每6个月迭代一代**（行业典型1-2年）
- MTIA**不直接竞争通用GPU**——设计为低功耗推理ASIC，优化推荐/广告排序
- Meta在排序推理上估计MTIA性价比优于GPU **2-3倍**
- Meta仍拥有超过**60万颗H100**用于训练，**训练端不替代NVIDIA**
- Zuckerberg确认：MTIA不会取代NVIDIA GPU用于训练

来源：[Meta官方 2026-03](https://about.fb.com/news/2026/03/expanding-metas-custom-silicon-to-power-our-ai-workloads/)、[Meta AI Blog](https://ai.meta.com/blog/meta-mtia-scale-ai-chips-for-billions/)

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### 1.3 四大自研芯片能力总览

| 维度 | Google TPU | AWS Trainium | MS Maia | Meta MTIA |
|------|-----------|-------------|---------|-----------|
| **能替代NVIDIA训练？** | ✅ 已验证（Gemini 3） | ⚠️ 部分验证（70B参数） | ❌ 纯推理 | ❌ 纯推理 |
| **能替代NVIDIA推理？** | ✅ | ✅ | ✅ | ✅（推荐/排序场景） |
| **规模** | GW级，40万颗Ironwood合同 | 50-100万颗Trn2 | 未知 | 数十万颗 |
| **软件生态** | JAX/XLA，TorchTPU推进中 | NeuronSDK | 内部 | 内部 |
| **公开基准** | 无MLPerf | 无MLPerf | 无 | 无 |

**结论**：四家中只有Google已证明可完全替代NVIDIA用于前沿模型训练。其余三家主攻推理。

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## 二、自研芯片 vs AMD——谁的威胁更大？

### 2.1 AMD当前竞争力

| 指标 | MI300X | MI325X | MI350X（预计2025 H2） |
|------|--------|--------|----------------------|
| 架构 | CDNA 3 | CDNA 3 | CDNA 4（3nm） |
| HBM | 192GB HBM3 | **288GB HBM3e** | 288GB HBM3e（预计） |
| 带宽 | 5.3 TB/s | 6 TB/s | ~8 TB/s（预计） |
| FP8 | 2,615 TFLOPS | ~2,600 TFLOPS | 官方称推理35x MI300X（特定场景） |
| 功耗 | 750W | 750W | — |
| 定价 | $10,000-15,000 | $15,000-20,000（估） | — |

**对比NVIDIA**：

| 指标 | AMD MI300X | NVIDIA H100 | NVIDIA B200 |
|------|-----------|-------------|-------------|
| HBM容量 | 192GB | 80GB | 192GB |
| 内存带宽 | 5.3 TB/s | 3.35 TB/s | 8 TB/s |
| FP8 | 2,615 TFLOPS | ~1,979 TFLOPS | ~9,000 TFLOPS（稀疏） |
| 价格 | $10-15K | $25-40K | $30-50K（估） |
| 互连 | Infinity Fabric ~896 GB/s | NVLink 4: 900 GB/s | NVLink 5: 1.8 TB/s |

**MLPerf结果（有限但可参考）**：
- MLPerf Training v4.0（2024-06）：AMD MI300X**首次提交**，GPT-3 175B训练可比H100，但提交规模较小
- MLPerf Inference v4.1（2024-09）：MI300X在Llama 2 70B推理某些场景**接近或超过H100**（得益于192GB大内存）
- 总体上NVIDIA凭借TensorRT-LLM优化仍保持领先

来源：[MLCommons](https://mlcommons.org/benchmarks/training/)、[AMD官方](https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi300x.html)

### 2.2 AMD市场份额

| 年份 | NVIDIA | AMD | Intel | 自研芯片（Google/AWS等） |
|------|--------|-----|-------|------------------------|
| 2023 | ~92-98% | ~2-3% | <1% | 极小 |
| 2024 | ~85-90% | ~5-8% | ~1-2% | ~3-5% |
| 2025E | ~80-85% | ~8-12% | ~2-3% | ~5-8% |

*注：此为"可售卖AI加速器市场"份额，不含Google TPU等内部自用芯片。含自用芯片，NVIDIA 2024年"广义份额"可能在70-80%。*

来源：Mercury Research、JPMorgan估算（各机构差异较大，上述为综合口径）

**AMD收入规模**：
- 2024年数据中心GPU营收约 **$50亿+**
- 2025年目标约 **$70-90亿**
- 对比NVIDIA FY2025数据中心营收 **$1,151.9亿**——AMD约为NVIDIA的 **1/16**

**AMD大规模客户**：Microsoft Azure（最大）、Meta、Oracle Cloud、CoreWeave

### 2.3 AMD的核心瓶颈

**AMD最大的问题不是硬件，而是软件**：
- ROCm与CUDA差距从2023年的2-3倍缩窄到2026年的**10-30%**——来源：[ThunderCompute 2026-04](https://www.thundercompute.com/blog/rocm-vs-cuda-gpu-computing)
- 但**长尾库支持、调试工具（Nsight级别）、性能优化闭环**差距仍需3-5年弥补
- MI300X可运行大多数标准PyTorch工作负载，但**极致优化和生产部署的便捷性**仍远不如CUDA
- 关键引用：AI编码工具（Claude Code等）已能在30分钟内将简单CUDA kernel移植到ROCm，**但复杂互联代码库和系统级优化仍不行**

### 2.4 自研芯片 vs AMD：谁更危险？

| 维度 | 自研芯片（TPU/Trainium/Maia/MTIA） | AMD |
|------|----------------------------------|-----|
| **经济动机** | 极强——自用省30-70%成本 | 中等——替代方案但仍是外购 |
| **软件生态** | 自建（JAX/XLA/NeuronSDK）或PyTorch适配 | ROCm，弱于CUDA |
| **训练替代能力** | Google已验证；AWS部分验证 | 可以但生态不成熟 |
| **推理替代能力** | 全部可以，部分已大规模部署 | 可以 |
| **规模** | 合计百万颗级 | 远小于NVIDIA出货量 |
| **对NVIDIA的真正威胁** | **极高——直接削减NVIDIA最大客户的采购量** | 中等——主要抢边缘份额 |

**判断：自研芯片的威胁远大于AMD。**

- AMD是"同一维度的更便宜替代品"——NVIDIA仍有技术代差和软件壁垒可以防守
- 自研芯片是"客户变成了竞争对手"——**你最大的4个客户在给自己造武器**，这是无法用降价应对的结构性威胁

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## 三、NVIDIA的护城河——还有多深？

### 3.1 护城河层次分析

#### 第一层：CUDA生态系统（护城河正在被侵蚀）

| 指标 | 数据 | 来源 |
|------|------|------|
| CUDA注册开发者 | 400万+（累计），活跃约150-200万 | NVIDIA GTC 2024 |
| GPU加速库/SDK | 800+ | NVIDIA官网 |
| PyTorch默认后端 | CUDA（>95%实际使用） | PyTorch社区 |
| ROCm vs CUDA差距 | 计算密集workload差距缩窄至10-30%（2026年） | ThunderCompute |

**侵蚀信号**：
- Claude Code等AI编码工具可30分钟移植简单CUDA到ROCm——门槛质变
- Triton 3.6.0（OpenAI开源编译器）已引入AMD HIP AOT编译——跨平台编程成为现实
- Google推出TorchTPU项目，与Meta合作实现PyTorch在TPU上的原生支持
- CASS模型（学术研究）源码级翻译达95%准确率

**但护城河仍在的证据**：
- 10万卡级集群训练的通信栈（NCCL/NVLink/InfiniBand）调优——AI编码工具短期攻不下
- **未找到**已公开归因到"非CUDA栈缺陷"导致前沿LLM训练大规模失败的案例
- 完整工具链集成度（调试+性能分析+部署优化的闭环）——ROCm差距仍大

**评估：代码层护城河明显侵蚀；系统级护城河（10万卡通信/调度）尚未撼动**

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#### 第二层：NVLink/NVSwitch互连（最硬的护城河）

| 互连技术 | 带宽 | 差距 |
|---------|------|------|
| NVLink 5.0（B200） | **1.8 TB/s 双向** | 行业领先 |
| GB200 NVL72 | **72 GPU全互连**（非阻塞） | 独一无二 |
| AMD Infinity Fabric | ~896 GB/s | 仅限同封装内 |
| Google TPU ICI | ~4.8 Tb/s/chip | Pod内强，但封闭生态 |
| Intel Gaudi3 | ~300 GB/s | 明显落后 |

**关键洞察**：
- GB200 NVL72的72-GPU全互连是大模型训练（all-reduce通信）的**独家优势**
- 竞争对手在单机内互连差距缩小（AMD统一内存有优势），但**跨机互连**仍是NVIDIA杀手锏
- Ultra Ethernet Consortium（AMD/Intel/Broadcom参与）试图追赶，成熟度落后**2-3年**

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#### 第三层：定价权（仍然极强）

**毛利率趋势**：

| 季度 | Non-GAAP毛利率 | 备注 |
|------|---------------|------|
| FY2024 Q1（2023-04） | 66.8% | H100开始放量 |
| FY2024 Q4（2024-01） | 76.7% | 峰值 |
| FY2025 Q1（2024-04） | **78.9%** | 历史新高 |
| FY2025 Q3（2024-10） | 75.0% | 维持高位 |
| FY2025 Q4（2025-01） | ~73.5% | Blackwell良率爬坡 |

来源：[NVIDIA Investor Relations](https://investor.nvidia.com)

**73-79%的毛利率在半导体行业属于顶级**（Intel ~40-45%，AMD ~50-52%）。

**定价策略**：NVIDIA采用"提性能不降价"策略——B200性价比（perf/$）比H100提升~4x，但**绝对价格不降**。GB200 NVL72整机柜$2-3M，锁定系统级采购。

**降价压力证据**：
- 大型云厂商对H100有一定议价能力（Blackwell上市前的周期性切换），但这是产品换代惯例
- SemiAnalysis估算大客户实际折扣约15-25%——行业惯例，不代表定价权减弱
- **四大客户无一在公开场合抱怨NVIDIA定价过高**——但全部在自研芯片，这本身就是对定价权的最大隐性回应

**判断：定价权短期仍在（2-3年），但客户自研的真正目的就是摆脱这个定价权**

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### 3.2 护城河评分

| 护城河层次 | 当前强度 | 3年后 | 5年后 | 10年后 |
|-----------|---------|-------|-------|--------|
| CUDA代码层 | ★★★★ | ★★★ | ★★☆ | ★★ |
| 系统级（10万卡通信/调度） | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★ |
| NVLink/NVSwitch互连 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★ |
| 定价权 | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★ | ★★☆ |
| 综合 | ★★★★ | ★★★☆ | ★★★ | ★★☆ |

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## 四、经济学分析：自研芯片的动力有多强？

### 4.1 成本对比

| 方案 | 单位成本 | 相对成本 | 来源 |
|------|---------|---------|------|
| NVIDIA H100（AWS p5实例） | ~$98.32/hr（8×H100） | 基准 | AWS定价 |
| AWS Trainium2（trn2实例） | ~$21.50/hr（16颗Trn2） | 比H100便宜 **~54%** | AWS定价/内部基准 |
| Google TPU v5e（推理） | — | 比NVIDIA GPU性价比高 **4.7倍**（推理） | Google官方声称 |
| Meta MTIA（排序推理） | — | 性价比优于GPU **2-3倍** | Meta工程博客 |

来源：[CloudExpat对比](https://www.cloudexpat.com/blog/comparison-aws-trainium-google-tpu-v5e-azure-nd-h100-nvidia/)、[AI News Hub](https://www.ainewshub.org/post/nvidia-vs-google-tpu-2025-cost-comparison)

### 4.2 超大规模云厂商资本开支

| 公司 | 2025年CapEx | 2026年CapEx（指引） |
|------|-----------|-------------------|
| Amazon | $100-118B | ~$200B |
| Alphabet | $75-85B | $175-185B |
| Microsoft | $80-121B | $110-120B |
| Meta | $64-72B | $115-135B |
| **合计** | **$380-450B** | **~$600-630B** |

来源：[Introl](https://introl.com/blog/hyperscaler-capex-600b-2026-ai-infrastructure-debt-january-2026)、[CNBC 2026-02-06](https://www.cnbc.com/2026/02/06/google-microsoft-meta-amazon-ai-cash.html)

约75%（~$450B）流向AI基础设施。**假设自研芯片节省30%成本，仅在推理侧替代就意味着每年节省$500-1000亿——这是极其强大的经济动机。**

### 4.3 Broadcom——自研芯片的"军火商"

| 指标 | 数据 | 来源 |
|------|------|------|
| 自研芯片客户数 | **6家**：Google、Meta、OpenAI、Anthropic、+2家未公开（推测ByteDance、Apple） | 多方报道 |
| FY2025 AI收入 | **$199亿**（+63% YoY） | [CNBC 2025-12-11](https://www.cnbc.com/2025/12/11/broadcom-avgo-q4-earnings-2025.html) |
| FY2026 Q1 AI收入 | **$84亿**（+106% YoY） | Broadcom财报 |
| FY2027 CEO目标 | **>$1,000亿** | [IO Fund](https://io-fund.com/ai-stocks/broadcom-stock-silent-winner-ai-monetization) |
| 积压订单 | **$730亿** | Broadcom CEO Hock Tan |
| Google TPU长约 | 至**2031年** | [247WallSt](https://247wallst.com/investing/2026/04/07/broadcoms-long-term-google-tpu-deal-is-bigger-than-it-looks-for-ai-infrastructure/) |
| OpenAI合同 | "Titan" XPU，**10GW**算力目标2029年前 | [Next Platform](https://www.nextplatform.com/2025/09/05/broadcom-lands-shepherding-deal-for-openai-titan-xpu/) |

**Broadcom AI收入两年从$122亿 → 目标$1000亿+（~8倍），直接对应ASIC替代GPU的市场转移速度。**

**核心洞察**：Broadcom不是NVIDIA的直接竞争对手，而是**帮助NVIDIA的客户成为NVIDIA的竞争对手**。这是比AMD更危险的威胁向量——AMD只是提供替代GPU，Broadcom是帮客户造自己的芯片。

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## 五、历史先例：Intel的教训

### 5.1 Intel从98%到73%用了多久？

| 时间 | 事件 | Intel x86服务器份额 |
|------|------|-------------------|
| 2017 | EPYC发布前 | **~98%** |
| 2020 | Apple弃用Intel | ~90% |
| 2021 Q4 | AMD崛起 | **77%**（AMD 18%） |
| 2025 Q2 | — | **72.7%**（AMD 27.3%） |
| 2025 | ARM服务器 | 额外占 **~15-21%** |

来源：[Semi Engineering](https://semiengineering.com/data-center-cpu-dominance-is-shifting-to-amd-and-arm/)、[Light Reading](https://www.lightreading.com/semiconductors/intel-is-losing-market-share-left-right-and-center-)

**从98%降到~73%（x86内）用了约8年**。加上ARM侵蚀，Intel的"广义份额"可能已降至~55-60%。

### 5.2 与NVIDIA的类比

| 维度 | Intel当年 | NVIDIA当前 |
|------|----------|-----------|
| 生态锁定 | x86指令集 | CUDA |
| 毛利率 | ~60%（峰值），吸引替代 | ~75%（峰值），**更高**——替代动机更强 |
| 客户自研 | Apple M系列、AWS Graviton | Google TPU、AWS Trainium、MS Maia、Meta MTIA |
| 执行力 | **失败**（制程落后、错过移动） | **极强**（每年迭代、NVLink领先） |
| 替代时间 | ~8年份额明显下降 | — |

**关键差异**：
- Intel的衰落很大程度因为**自身执行失败**，而非生态被攻破
- NVIDIA当前执行力极强——每年一代新品（从两年一代加速），主动防御
- 但**最大风险不是"另一个NVIDIA"，而是"每个大客户都做自己的NVIDIA"**——这更接近ARM模式

**另一个案例**：AWS Graviton已使超过半数AWS数据中心CPU切换为自研ARM芯片，声称性价比比x86高40%。这条路已经被验证。

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## 六、3年/5年/10年展望

### 6.1 市场份额预测

**训练市场**：

| 时间 | NVIDIA份额 | 最大挑战者 | 关键假设 |
|------|-----------|-----------|---------|
| 当前（2026） | **>90%** | Google TPU | 只有Google验证了全TPU训练 |
| 3年后（2029） | **70-80%** | TPU + Trainium3 | Anthropic/OpenAI部分训练迁移到自研芯片 |
| 5年后（2031） | **55-65%** | 多家ASIC | AI编码工具攻克通信栈调优，迁移成本大幅下降 |
| 10年后（2036） | **40-55%** | 不确定性极大 | 取决于模型架构是否发生范式转变 |

**推理市场**（更重要——规模正在超过训练）：

| 时间 | NVIDIA份额 | 关键趋势 |
|------|-----------|---------|
| 当前（2026） | **60-70%** | 推理占AI总算力~2/3（Deloitte） |
| 3年后（2029） | **35-45%** | Maia/MTIA/Trainium大规模替代内部推理 |
| 5年后（2031） | **25-35%** | Groq/Cerebras类专用芯片占据低延迟市场 |
| 10年后（2036） | **20-30%** | ASIC占推理主导地位 |

来源：[Deloitte TMT 2026](https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2026/compute-power-ai.html)、[Counterpoint](https://counterpointresearch.com/en/insights/AI-Server-Compute-ASIC-Shipments-to-Triple-by-2027)、[Silicon Analysts](https://siliconanalysts.com/analysis/nvidia-ai-accelerator-market-share-2024-2026)

**注意**：以上预测来自多家分析师综合，分歧极大。保守端（SemiAnalysis/Bernstein）认为NVIDIA 5年后仍有65%+综合份额；激进端（部分独立分析师）认为可能降至40%以下。

### 6.2 分析师观点汇总

| 分析师/机构 | 核心观点 | 倾向 |
|------------|---------|------|
| **Bernstein（Stacy Rasgon）** | NVIDIA平台价值被低估，即使份额降，市场规模增长可支撑增长 | 看多 |
| **Morgan Stanley** | 数据中心AI投资周期至少到2027年，NVIDIA最大受益者；2027后推理碎片化是风险 | 中性偏多 |
| **SemiAnalysis** | 定制芯片威胁真实，2027年占20-30%；NVIDIA网络+软件是最深护城河 | 中性 |
| **Trendforce/Gartner** | NVIDIA份额从90%+降至70-75%，但绝对收入仍增长 | 中性 |
| **高盛** | 预测2026 Q4 TPU在推理市场占35% | 中性偏空（对NVIDIA推理） |

### 6.3 三个时间维度的综合判断

#### 3年后（2029）：仍然主导，但增速放缓

- **训练端**：NVIDIA仍是训练的首选（70-80%份额），NVLink/NVSwitch互连优势仍在
- **推理端**：份额从60-70%降至35-45%，是主要的份额流失战场
- **定价权**：维持在70%+毛利率，但增长从"量+价"转为"量"驱动
- **风险信号**：Hyperscaler CapEx增速首次转负——目前从未连续超3年高增长
- **信心度**：**较高**

#### 5年后（2031）：最大玩家但非垄断

- **训练端**：55-65%，TPU/Trainium已能训练所有规模模型，CUDA迁移成本大幅下降
- **推理端**：25-35%，ASIC主导推理市场
- **定价权**：毛利率可能回归65-70%区间——仍然好，但不再是"超额垄断利润"
- **绝对收入**：AI市场规模增长可能抵消份额下降——**总收入不一定降，但增速会显著放缓**
- **信心度**：**中等**

#### 10年后（2036）：高度不确定

- 如果Transformer架构持续主导 → NVIDIA凭借持续迭代仍可能保持40-55%训练份额
- 如果出现范式转变（非Transformer架构）→ 当前所有为Transformer优化的芯片路线可能被打乱，NVIDIA和ASIC都要重来
- **类比**：10年前没人预测到Transformer，10年后的计算范式同样不可预测
- **信心度**：**低**

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## 七、投研结论（正反两面）

### 看多论据

1. **市场规模增长 > 份额下降**：即使NVIDIA份额从90%降至60%，如果AI加速器总市场从$1000亿增长到$5000亿，NVIDIA绝对收入仍在增长
2. **执行力极强**：每年一代新品，NVLink代差2-3年，管理层纪律性在半导体行业罕见
3. **CUDA系统级壁垒仍在**：10万卡集群的通信/调度优化，3-5年内无替代
4. **"推理替代训练"利好NVIDIA**：推理市场虽然更分散，但总量更大——NVIDIA即使份额降也可能赚更多
5. **Blackwell/Rubin产品周期**：2026-2027年仍有强劲的产品换代拉动

### 看空论据

1. **四大客户即对手**：合计占营收61%的客户全部在自研——这是结构性威胁，不是周期性波动
2. **推理是主战场，NVIDIA推理份额已在加速流失**：从2024年~70%到2028年可能40%以下
3. **Broadcom AI收入两年8倍 = ASIC替代加速**的直接证据
4. **75%+毛利率吸引替代**：历史教训（Intel ~60%就够了），NVIDIA的超额利润是客户自研的最大经济动力
5. **Gemini 3完全在TPU上训练**——"NVIDIA是训练唯一选择"的叙事已被证伪
6. **循环交易风险**：NVIDIA投资OpenAI $1000亿 → OpenAI采购NVIDIA GPU → 本质是"为自己未来收入买单"
7. **CUDA代码层护城河正在被AI编码工具+开源编译器双重侵蚀**，迁移门槛已从"工程师团队数月"降到"单人数小时"

### 段永平视角提问

> "你打算拿10年吗？如果10年后NVIDIA的份额可能是40-55%、毛利率65-70%——这和今天的估值匹配吗？"

> "最好的生意是消费者**不想换**的生意（茅台、苹果）。NVIDIA的问题是——它的客户**非常想换**，而且有钱有能力自己造。"

> "不要因为一家公司今天很好就假设它永远都好。护城河是会被填平的——问题只是速度。"

### 巴菲特视角

> "当你最大的客户同时也是你最大的潜在竞争对手时，你的定价权是借来的，不是拥有的。"

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## 八、CUDA护城河的精确分层——"代码软/系统硬"是过度简化

原始判断"CUDA代码层被侵蚀，系统级护城河仍硬"需要修正。护城河不是二分的，而是**六层**：

| 层次 | 具体内容 | 当前状态 | 被替代难度 |
|------|---------|---------|-----------|
| ① 单个kernel移植 | CUDA kernel → ROCm/HIP | AI工具30分钟可完成简单kernel | **低** |
| ② 核心库 | cuDNN、TensorRT | AMD MIOpen覆盖70-80%算子 | **中** |
| ③ 框架集成 | PyTorch默认CUDA | ROCm可跑大多数PyTorch；Google推TorchTPU | **中** |
| ④ 通信库 | NCCL | RCCL/Gloo弱于NCCL；但PCCL在1024+GPU已超RCCL 60-80% | **中高** |
| ⑤ 互连硬件 | NVLink/NVSwitch | Google ICI 3D torus已独立解决（9,216芯片Pod）；Ultra Ethernet落后2-3年 | **高（但已有替代方案）** |
| ⑥ 全栈集成 | 10万卡训练端到端 | Google已完成（Gemini 3）；容错正在被Clockwork.io/AutoClusters等自动化 | **最高（但非不可逾越）** |

来源：[Google TPU7x文档](https://docs.cloud.google.com/tpu/docs/tpu7x)、[PCCL论文 arXiv](https://arxiv.org/html/2504.18658v1)、[Clockwork.io TorchPass](https://www.morningstar.com/news/accesswire/1145681msn/clockworkio-introduces-a-new-class-of-fault-tolerance-to-end-failure-driven-gpu-waste-in-ai-training)

### "系统级护城河仍硬"哪里对，哪里错

**对的部分**：全世界能独立完成10万+芯片规模训练的实体只有两个——NVIDIA（通用方案）和Google（TPU）。对绝大多数AI公司、大学、创业公司，CUDA+NVLink仍是唯一可行选择。

**错的部分**：Google已经证明这道题有解。TPU Ironwood ICI 1,200 GB/s双向/芯片，3D torus拓扑，9,216芯片/Pod，Jupiter网络支持10万+芯片。**如果系统级护城河真的"仍硬"，Google不可能做到Gemini 3全TPU训练。**

**更精准的判断**：护城河从顶部瓦解——最大的5-6个客户正在翻越城墙；但全世界99%的AI开发者仍被锁在城里。

| 用户群体 | CUDA护城河 | 原因 |
|---------|-----------|------|
| **Google** | ❌ 已脱离 | Gemini 3全TPU训练，内部JAX/XLA完整 |
| **AWS/Anthropic** | ⚠️ 正在脱离 | 50-100万颗Trainium2，但前沿训练未完全验证 |
| **Meta** | ⚠️ 推理脱离，训练锁定 | 60万颗H100训练，MTIA+TPU租赁做推理 |
| **Microsoft** | ⚠️ 推理脱离，训练锁定 | Maia 200推理，训练仍依赖NVIDIA |
| **OpenAI** | ⚠️ 中期脱离 | Broadcom合作Titan XPU 2027部署 |
| **创业公司/大学** | ✅ 深度锁定 | 没钱没人自研，CUDA是唯一选择 |

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## 九、客户集中度一手数据（SEC 10-Q）

### FY2026各季度（2025年）

| 季度 | Customer A | Customer B | Customer C | Customer D | 合计 | 总营收 |
|------|-----------|-----------|-----------|-----------|------|-------|
| Q2（2025-07） | **23%** | **16%** | 14% | 11% | ~64% | $570亿 |
| Q3（2025-10） | **22%** | **15%** | 13% | 11% | **61%** | $570亿 |
| FY2026全年 | — | — | — | — | — | **$2,159亿** |

同比恶化：Q3 FY2025只有3家客户各占12%（合计36%）→ 一年后4家合计61%。

来源：[NVDA 10-Q](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581025000230/nvda-20251026.htm)、[Motley Fool](https://www.fool.com/investing/2025/11/27/blackwell-off-charts-nvidia-customer-concentration/)

**注意**：这4家"直接客户"是OEM/ODM（Foxconn、Wistron、SuperMicro等），终端去向集中在AWS/Azure/GCP/Meta。UBS推断Customer A（FY2025年报19%）为Microsoft。

### 四大终端买家对NVIDIA依赖度排序

| 排名 | 公司 | NVIDIA依赖度 | NVIDIA采购估算（2026年） | 来源 |
|------|------|-------------|---------------------|------|
| 1 | **Microsoft** | 最高——Maia只做推理，训练深度绑定 | $400-500亿（估） | 行业推算 |
| 2 | **Meta** | 很高——60万+H100训练，MTIA只做排序推理 | $350-450亿（估） | 行业推算 |
| 3 | **Amazon** | 中高——Trainium2规模部署但训练能力待验证 | $300-400亿（估） | 行业推算 |
| 4 | **Google** | **最低**——TPU已能完全替代训练，GPU主供Cloud客户 | $130-250亿（估） | Bloomberg"约占NVIDIA收入6%" |

**Google是四家中NVIDIA采购最少的**——因为它是唯一已证明可以完全不用NVIDIA训练前沿模型的公司。

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## 十、Google TPU外售——范式转变

### 历史：2024年前从不卖硬件，只通过GCP租赁

- 2015：TPU v1纯内部使用
- 2018：Cloud TPU上线GCP，客户按小时租，拿不到芯片
- 2020-2024：持续只租不卖

### 2025-2026：范式转变已发生

**Anthropic——第一个"直接购买TPU"的外部客户**：

| 阶段 | 模式 | 规模 | 金额 |
|------|------|------|------|
| 第一阶段 | GCP云租赁 | 超1GW算力 | 数百亿美元RPO |
| 第二阶段 | **Broadcom直接销售Ironwood成品机柜** | **40万颗TPUv7** | **~$100亿** |
| 第三阶段 | GCP+直购混合 | 剩余60万颗 | ~$420亿RPO |
| **总计** | — | **近100万颗TPU** | **$500亿+** |

来源：[Bloomberg 2026-04-06](https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-04-06/broadcom-confirms-deal-to-ship-google-tpu-chips-to-anthropic)、[Anthropic官方](https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute)

**Meta——第二个外部客户**：
- 2026年通过Google Cloud租赁TPU（已签约）
- 2027年谈判直接购买TPU部署在Meta自有数据中心

来源：[Dataconomy 2026-02](https://dataconomy.com/2026/02/27/meta-signs-multibillion-dollar-deal-to-rent-google-tpus-for-ai-training/)

### 为什么Google现在愿意卖？

1. **TorchTPU项目**使PyTorch原生跑在TPU上——迁移门槛大降
2. **Broadcom解决制造和销售**——Google只管设计，Broadcom负责造和卖
3. **经济动机**：Anthropic一家就$500亿+合同，TPU从成本中心变利润中心
4. **竞争战略**：帮NVIDIA的客户脱离NVIDIA，一举三得（赚钱+削弱对手+绑定到Google芯片生态）

### 对NVIDIA定价权的影响

以前TPU锁在Google内部 = 对NVIDIA没有市场竞争。现在TPU变成可购买商品 = **直接抢NVIDIA的客户和订单**。

| 之前 | 之后 |
|------|------|
| 客户想买AI芯片 → 只能找NVIDIA | 客户 → NVIDIA **或** Google TPU（通过Broadcom） |
| NVIDIA可以定任何价（毛利率78%） | 客户有议价筹码："你不降价我就买TPU" |
| 定价权来自垄断 | 定价权被竞争稀释 |

**但定价权不会一夜消失**——TPU产能有限（Broadcom/台积电瓶颈）、迁移成本真实存在、NVLink仍有技术代差、中小客户不会买TPU。

> **巴菲特视角**：NVIDIA以前是**收费桥**（唯一的路，随便定价）；以后是**最好的桥**（还有其他桥，但我最快最宽）。最好的桥仍是好生意，但估值倍数不应该和收费桥一样。

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## 十一、数据置信度与局限性

| 数据类型 | 置信度 | 说明 |
|---------|-------|------|
| NVIDIA财报数字（毛利率、营收、客户集中度） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | SEC披露，一手 |
| TPU Ironwood规格 | ⭐⭐⭐⭐ | Google官方发布 |
| Trainium2定价 | ⭐⭐⭐⭐ | AWS官网公开 |
| Broadcom AI收入 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Broadcom财报 |
| 市场份额估算 | ⭐⭐⭐ | 各机构差异大，口径不统一 |
| 3/5/10年份额预测 | ⭐⭐ | 分析师估算，分歧极大 |
| Maia 200性能 | ⭐ | 几乎完全未公开 |
| AMD vs NVIDIA成本对比 | ⭐⭐⭐ | 混合公开定价和行业估算 |

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*本报告基于2026年4月19日可获取的公开信息，所有估算已标注。建议结合[英伟达-反面证据-20260413.md](英伟达-反面证据-20260413.md)和[英伟达-research-20260413.md](英伟达-research-20260413.md)交叉阅读。*
