核心观点 - Nvidia是人工智能数据中心芯片的领先供应商，主要客户包括亚马逊、微软、Alphabet、Meta Platforms和甲骨文等科技巨头 [1] - 这些公司在AI数据中心和GPU上的资本支出规模惊人，2025年预计总支出超过3500亿美元 [6][7] - Nvidia的GPU架构持续迭代，性能提升显著，Blackwell Ultra比Hopper性能提升50倍，Rubin架构预计比Blackwell Ultra快33倍 [10][12] - AI数据中心支出预计将在2028年达到1万亿美元，支撑Nvidia业务的持续增长 [12] 主要客户及支出 - 亚马逊计划2025年资本支出高达1050亿美元，主要用于AI数据中心和GPU [6] - 微软2025财年AI基础设施支出预计超过800亿美元 [6] - Alphabet预计2025年AI资本支出为750亿美元 [6] - Meta Platforms将2025年AI支出预期从650亿美元上调至720亿美元 [6] - 甲骨文2025财年AI基础设施支出212亿美元，2026财年计划超过250亿美元 [7] AI数据中心建设 - AI工作负载分为训练和推理，需要配备数千个GPU的数据中心，建设成本高达数十亿美元 [4] - 亚马逊、微软、Alphabet和甲骨文不仅自建AI数据中心，还向小型开发者出租算力，形成高利润业务 [5] - 数据中心支出中，Nvidia的GPU和网络设备占很大比例，但还包括土地、建筑、电力、冷却系统和人员等其他主要成本 [8] 竞争格局 - 甲骨文、Meta和微软也从AMD购买GPU [9] - Alphabet等超大规模公司与博通合作设计自己的芯片 [9] Nvidia技术发展 - Hopper架构是2023年和2024年大部分时间最强大的AI芯片基础，包括流行的H100 [10] - Blackwell Ultra平台在某些GPU配置中性能比Hopper高50倍 [10] - GB300等Blackwell Ultra GPU专为当前AI“推理”模型设计，需要比传统LLM多100至1000倍的计算能力 [11] - Rubin架构预计明年推出，性能可能比Blackwell Ultra快33倍，比Hopper快165倍 [12]