文章核心观点 - AI算力市场的竞争格局正在发生结构性变化，从英伟达近乎垄断的“技术竞赛”阶段，进入AMD作为可信赖替代方案参与竞争的“经济竞赛”阶段 [1][3][27] - Arista Networks披露的数据是这一拐点的关键信号，显示在20%–25%的项目中AMD正成为首选加速器，而一年前这一比例几乎为99% [1] - 市场对此反应敏感，英伟达股价下跌约2%，AMD上涨接近1%，这反映了市场对英伟达长期垄断假设和估值逻辑的重估 [1][24][25][26] AI算力市场阶段演变 - 第一阶段（技术垄断期）：核心特征是模型规模快速膨胀、算力极度稀缺、资本开支高度集中，客户核心诉求是“能不能跑、能不能快”，英伟达凭借CUDA生态和成熟软件栈成为几乎唯一的选择 [6][8][9][10] - 第二阶段（理性竞争期）：市场从“有没有”转向“值不值”，模型规模增速放缓、推理需求开始超过训练、企业级客户进入批量部署阶段，算力逐渐变成一项运营成本，CFO开始参与采购决策 [7][11][12] Arista Networks数据的重要性 - Arista Networks是AI产业链中能最早看到需求结构变化的公司，其交换机与网络设备直接服务于超大规模数据中心和AI集群部署 [5] - 其客户在五分之一至四分之一的项目中选择AMD，表明引入新加速器架构的收益已足够明确，足以覆盖软件迁移、工程适配等成本，这标志着市场拐点的发生 [6][18] AMD的竞争定位与优势 - AMD的竞争优势并非在所有指标上性能碾压英伟达，而是在足够多的应用场景中成为“理性选择”，特别是在大规模推理、标准化模型部署、对功耗和性价比高度敏感的任务中 [14][15][16] - AMD的优势在于“经济学成立”，其与CPU的深度协同、开放的软件策略以及在供货节奏上的灵活性，使其在超大规模客户中定位为“第二极” [13][16] - 对于云厂商和AI巨头而言，引入AMD既是成本优化，也是风险对冲，以避免在核心基础设施上对单一供应商形成绝对依赖 [17] 对英伟达的影响与行业意义 - 这并非英伟达的失败，其在最前沿的模型训练、高端集群管理和复杂软件生态中仍拥有难以撼动的领先优势，CUDA的网络效应可能因规模扩大而进一步强化 [19] - 关键变化在于市场开始为英伟达的领先重新定价，当AMD被证明是“可用且值得信赖的替代方案”后，英伟达的定价权不再是绝对的，其边际订单的议价能力将受到影响 [20][21] - 未来的竞争将更缓慢、更消耗耐心，核心是英伟达如何在不牺牲利润率的情况下守住份额 [21][22] - 即便英伟达未来仍占据60%–70%的市场，这与市场此前“90%+”的垄断想象空间相比，估值逻辑已完全不同 [26] 资本市场反应的深层逻辑 - 股价波动是对长期结构性变化的提前反映，而非对短期业绩的判断 [24] - 英伟达当前的高估值隐含了其将在相当长时间内维持近乎垄断地位的假设，Arista的数据首次动摇了这一假设 [25][26] - 资本市场敏感于这种边际变化，它揭示了AI算力行业规则正在改变，从“赢家通吃”转向“理性回归” [27][31][32]