英伟达断供竟成最大助攻？国产替代的黄金窗口期已至

来源：科技观察君

在科技领域，AI与大模型热度居高不下，AI芯片行业也备受关注。当下，英伟达、微软、苹果三家公司格外引人瞩目。

去年，它们轮流登顶美股市值榜首，三家市值总和超A股总市值。我们先聚焦英伟达展开探讨。

关于英伟达股价，是否存在泡沫或过热现象？其股价支撑主要源于大模型产业，以及自身在该产业的垄断地位。

从垄断性看，若没有有力竞争者打破格局，英伟达的垄断大概率将持续。但大模型产业本身存在一定泡沫。

AI芯片领域，英伟达独树一帜，历史上有无类似情况？个人电脑蓬勃发展时，英特尔地位关键，无线通讯黄金期高通表现突出。

英特尔与当前英伟达有相似之处，自IBM金融机时代起，英特尔深入计算产业底层，围绕它构建起软件操作系统、计算机形态等完整生态体系。

这并非仅因英特尔CPU性能强，IBM的Power PC某些设计理念曾更先进，但英特尔成为行业标准，拥有极强垄断性，在计算产业至今仍具重要影响力。

英伟达通过策略逐步挤占英特尔市场。英特尔时代，在电脑广告中突出 “Intel Inside” 标识，虽芯片藏于电脑内部，却借此让消费者熟知品牌，有力强化了在PC端的占有率和领导力，尤其在摩尔定律迭代期作用显著。

英伟达如何走向垄断地位？它从3D图形加速领域切入。上世纪90年代，3D图形需求大增，其3D图形加速卡与英特尔兼容体系配合，作为扩展卡快速站稳脚跟，避免被英特尔集成。

首款GPU

1999年上市并推出首款GPU。之后，随着英特尔在数据中心推广X86服务器，英伟达花费近十年布局通用计算领域生态，虽前期进展缓慢，但为后续发展筑牢根基。

2012年深度学习爆发，英伟达借助AI成功切入计算产业核心位置，在数据中心影响力与日俱增。 在人工智能计算领域，英伟达图形图像处理架构的芯片占据特殊地位。

这主要源于硬件与算法的相互影响，3D图形加速和AI高度依赖算力。完成3D图形加速后，英伟达将高算力拓展到多领域布局，AI在其推动下高速发展，让图形加速卡成功进军AI市场。

2014年后人工智能崭露头角，英伟达一马当先，而英特尔等底层芯片架构强企，却在后续5到10年未能赶上。

谈及 “追上”，人们多从半导体技术层面，即制造出符合人工智能算力需求芯片的角度考虑。金融机时代是计算机行业的重要转折点，此前行业垂直发展，之后转为水平分层模式。

在这种模式下，微软专注操作系统、英特尔聚焦CPU，形成垂直Stack，相比单一公司一体化模式更具竞争力，推动行业快速发展的同时，也增大了行业惯性，计算机系统结构很难轻易改变。

因为任何一层变动都会对上下游产生严重影响，例如更换X86架构，微软和英特尔与上层应用的积累都会受损。

所以，AI兴起时，英伟达融入行业惯性体系，成为主流产品后，想要替代它并非仅靠算力就行，行业更替周期漫长。这意味着英特尔等芯片公司不仅要追赶算力，更要克服行业惯性。

英伟达早期构建的周边软件系统对稳固其地位至关重要。在横向分层、惯性极大的计算机产业中，替代英伟达近乎不可能。

但计算机系统会随需求变化而演化，虽然惯性大，不过仍有变革可能，只是需要人为推动。

以往计算机系统默认由英特尔或AMD的X86 CPU、英伟达GPU等组成，大模型兴起后，对计算机系统的需求发生巨变，我们可尝试设计新系统形态。

大模型需求综合性强，相比深度学习，不仅需要算力，对显存、互联等也有更高要求。新系统架构的出现，需要我们主动探索。

从历史来看，英伟达在人工智能算法需求变化时，图形图像芯片处理方式契合AI，并且构建了辅助软件系统，从而成就了今天的霸主地位。

如今大模型兴起，产生了英伟达无法完全适配的需求，促使新架构产生。新架构并非因现有系统无法满足需求才出现，而是由公司主动构建。

英伟达也会提升GPU能力满足需求，通过解构GPU任务，找到新处理器机会。在此过程中，英伟达GPU承担职责过多。

英伟达发展初期，电脑对图形图像处理需求提升，形成GPU加CPU的计算机结构。如今，人工智能普及，大模型面临使用成本高的问题，因其消耗大量算力且计算复杂。

当技术发展到推广应用阶段，若大模型投资热度和泡沫消散，成本因素将更突出。我们推动计算机系统演进，旨在降低成本。

以英伟达为例，过去CPU有图像处理能力，但满足高质量需求需昂贵高端处理器，英伟达让个人玩家用廉价 CPU 加其 GPU 就能实现高质量图像处理。

如今英伟达产品价格攀升，我们通过解构需求，用消费级或便宜硬件搭配，可大幅降低成本，构建更有利的行业体系。

从中国视角看，当下市场环境和中美关系背景给中国芯片创业，尤其是AI芯片创业，带来特殊机遇与挑战。中美环境加速了我们遵循的市场化逻辑。

一方面，降低成本是大模型产业的市场需求；另一方面，从供应链安全考虑，中国企业希望降低对英伟达的依赖。

美国对芯片的限制，使高端英伟达芯片采购困难，企业需探索用现有芯片结合其他处理器实现同等功能，同时出于芯片安全考虑，积极寻求更多选择，这为中国芯片创业提供了市场空间。

从行业观察角度，计算机行业水平分层，中国大量互联网和上层软件公司基于此发展。过去十年，AI芯片领域中，国内外公司对英伟达份额影响有限。

中美关系带来断供风险，企业寻求二供和供应链安全，但颠覆行业上层分层代价巨大，相比之下，这种代价甚至超过断供影响。

所以，这为国产芯片带来试错机会，但国产芯片企业仍需思考如何顺应市场需求，利用好市场空间。

AI行业自2014年首次投资热度兴起，已历经4次热点变化，重大技术创新往往需经历多次泡沫与低潮，通过技术进步和应用迭代推动发展。期望AI芯片创业公司能把握行业长期演变的确定性，实现成功发展。

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