Key Points Nvidia remains critical to AI thanks to its one-two punch of GPU hardware and CUDA software. Alphabet is quietly building an AI-first ecosystem set to disrupt several end markets. Amazon is bridging the gap between the digital and physical AI worlds. 10 stocks we like better than Nvidia › There's no denying that artificial intelligence (AI) stocks have delivered abnormally high returns for investors in recent years. The real question isn't whether AI is worth investing in -- it's which ...

"真正令人担心的是，中方可能会出台新措施，限制英伟达向中国客户销售网络解决方案的能力，这项业务每年价 值数十亿美元，并且随着数据中心对网络需求的增长而持续扩大。" 去年12月9日，中方监管部门因英伟达涉嫌违反反垄断法而依法对其开展立案调查。时隔近一年，9月15日，中方 监管部门再度发布声明称，英伟达违反反垄断法，依法决定实施进一步调查。 路透社当天报道称，中方最新声明给英伟达在华业务带来了更多不确定性，中国市场去年占其总销售额的13%。 而在压力之下，9月15日，英伟达股价在美股盘前直线下挫，跌幅一度扩大至2.4%，盘中也下跌近2%，随后有所 回吐。 结合地缘政治形势，路透社分析认为，在过去六个月里，中美两国相互交锋。美国总统特朗普对中国滥施畸高关 税，后又将关税下调，同时还以炒作TikTok问题相威胁。而中国则在关税层面立即予以反制，并发起对包括谷歌 母公司Alphabet在内的多项反垄断调查，显示出对美国企业加强监管的信号。 咨询公司Plenum的合伙人薄正元（Zhengyuan Bo，音译）表示："这是一个警告，如果美国的出口管制模式仍继续 像过去几年一样运作，就将产生后果，中国会不惜对美国公司出手。" ...

【文/观察者网 熊超然】去年12月9日，中方监管部门因英伟达涉嫌违反反垄断法而依法对其开展立案 调查。时隔近一年，9月15日，中方监管部门再度发布声明称，英伟达违反反垄断法，依法决定实施进 一步调查。 路透社当天报道称，中方最新声明给英伟达在华业务带来了更多不确定性，中国市场去年占其总销售额 的13%。而在压力之下，9月15日，英伟达股价在美股盘前直线下挫，跌幅一度扩大至2.4%，盘中也下 跌近2%，随后有所回吐。 咨询公司Plenum的合伙人薄正元（Zhengyuan Bo，音译）表示："这是一个警告，如果美国的出口管制 模式仍继续像过去几年一样运作，就将产生后果，中国会不惜对美国公司出手。"他补充称，就在中方 发布对英伟达的初步裁定前，特朗普政府当地时间9月12日又宣布将多家中国实体列入出口管制"实体清 单"。 《纽约时报》援引为在华企业提供咨询服务的威凯平和而德律师事务所 (WilmerHale) 合伙人莱斯特·罗 斯（Lester Ross）称："这是中方更广泛努力的一部分，旨在利用其掌握的监管政策工具箱和外交谈 判，增加中国获得先进半导体的渠道，并超越外国竞争对手，最终减少依赖。" 报道还注意到，中 ...

Losing steam in recent weeks, Nvidia (NVDA)  stock has now dipped 4% from a 52-week peak of $184 a share, which it hit in early August. Monday’s report of an antitrust probe in China weighed on Nvidia stock in early morning trading, extending a slight decline over the last few weeks that stemmed from Broadcom’s (AVGO)  quarterly report showing the company is becoming a credible challenger to other dominant AI chip leaders.Amid increased demand for Broadcom’s custom XPU chips, more pressure is potentially mo ...

Nvidia's powerful GPUs have put it at the forefront of the biggest technological developments.When Nvidia (NVDA 0.43%) started in 1993, it was a gaming company focused on graphics processing. It would go on to design the first graphics processing unit (GPU) in 1999, the same year the company went public.More recently, Nvidia has had a role in the cryptocurrency market, and become an artificial intelligence (AI) giant. Gaming makes up less than 10% of its revenue. The pivot has helped Nvidia become the large ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源 ： 内容来自wccftech 。 亿万富翁埃隆·马斯克近日在推文中评价了 AMD 的 AI 硬件性能，称其足以支撑小型和中型 AI 模型 的运行，但在高端算力任务上，NVIDIA 依然占据优势。 AMD 的崛起与马斯克的使用场景 据悉，马斯克旗下的 xAI 已经使用了 AMD 的 Instinct MI300/MI300X AI 加速卡来支撑其 AI 模 型。此外，特斯拉也曾与 AMD 有过合作。但总体而言，NVIDIA 依旧是马斯克在 AI 需求上的核心 合作伙伴。不过，在小到中等规模的模型应用中，AMD 的 AI 性能已获得马斯克的肯定。虽然在大 规模模型训练方面，AMD 并非首选，但在推理、微调以及中型基础模型等场景，AMD Instinct 系 列已逐渐在行业内获得应用。 AMD 与大科技公司的差距 AMD 尚未能像 NVIDIA 一样强势打入微软、Meta 或谷歌等大型科技公司的 AI 供应链。虽然这些 公司在一定程度上也会采用 AMD Instinct GPU，但远不及 NVIDIA 的普及度。这意味着 AMD 仍 需付出更多努力来争取关注，而 ...

公司市场地位与业务表现 - 英伟达是人工智能领域事实上的核心供应商 主导从大语言模型到数据中心建设的全产业链[1] - 公司市值在五年内增长12倍 突破4万亿美元 主要得益于其无可匹敌的GPU技术优势和巨大的AI数据中心需求[1] - 销售收入从2020财年约109.2亿美元增长至2025年初超过1305亿美元 实现超十倍规模扩张[2] - H100和H200 GPU已成为从OpenAI到谷歌等企业的主要训练算力基础架构[2] - 通过CUDA平台、NVIDIA AI Enterprise软件和紧密的合作伙伴网络 公司建立起超越芯片本身的生态系统级优势[3] 战略合作与市场影响 - 英伟达支持的初创公司Nebius与微软达成174亿美元AI基础设施协议 推动其股价在盘后交易时段暴涨40%[4] - 五年期合作涉及新泽西州文兰新建数据中心 计划今年下半年开始提供专用AI计算容量[4] - 合同总价值可能因微软增加容量需求而扩大至194亿美元[5] - 该交易被Nebius称为与全球顶级科技企业的首个"长期承诺合同" 公司暗示将有更多类似合作[5] 行业趋势与市场反应 - Nebius股价年内累计上涨131% 过去六个月涨幅达129% 反映生成式AI需求持续激增[6] - 微软通过此次合作强化外部AI基础设施布局 Nebius则借此确立其超大规模计算服务商地位[8] - Nebius与英伟达的战略伙伴关系超越普通客户关系 获得难以复制的内部资源接入优势[9]

网络业务成为英伟达增长核心引擎 - 网络业务收入环比飙升46% 同比几乎翻倍 单季度达72.5亿美元 对整体收入贡献超16.1% [1] - 该业务年运营额达250-300亿美元 仅上季度收入已超过当年69亿美元收购成本 [1] - Mellanox收购被视为英伟达从930亿美元市值发展为4万亿美元巨头的关键协同因素 [5] 网络技术突破实现超大规模AI计算 - Spectrum-XGS以太网平台使多数据中心能像单一AI超级工厂运行 性能提升近一倍 [3][4] - InfiniBand技术应用于全球超半数最快超级计算机 具备极低延迟和有效带宽优势 [4][7] - 技术突破使地理分散的数据中心能统一运行 显著提升行业最大计算能力 [3] AI计算规模扩张驱动网络基础设施升级 - AI集群从数万GPU扩展到数十万GPU 云厂商规划百万级GPU规模 [8][9] - 网络基础设施需支持20万至100万GPU作为统一单元运行 带宽需求呈指数增长 [9][12] - 数据中心规模年增显著 机架间光纤连接功耗占计算能力近10% 成关键限制因素 [12][13] 光子集成技术解决网络功耗瓶颈 - 光收发器数量随GPU规模线性增长 10万GPU需60万个收发器 维护成本高 [13] - 共封装光学(CPO)技术将光学引擎集成到交换机 功耗降低近四倍 GPU容纳量提升三倍 [14] - 技术挑战在于光学引擎封装尺寸和良率 需新型激光技术实现规模化成本效益 [14][15] 以色列研发中心成为技术创新基地 - 英伟达在以色列设7个研发中心 超5000名员工 规模仅次于美国 [17] - 当地团队开发数据中心CPU 汽车SoC及自动驾驶算法 持续输出核心技术 [17] - Mellanox创始人强调此次收购为"业界最重要并购案" 直接支撑Chat等级AI应用诞生 [5]

行业技术突破 - 中科曙光协同20多家AI产业链企业共同发布国内首个AI计算开放架构并全面开放DeepAI深算智能引擎 涵盖GPU异构计算工具套件 人工智能基础软件栈OpenDAS及人工智能应用管理平台DAP [1] - 国产GPU厂商通过该引擎只需维护一套代码即可无缝兼容原生CUDA 不再需要为不同框架做重复开发 首次在生态层面形成统一入口 [3][5] 生态战略意义 - 开放架构打破英伟达CUDA体系长期垄断的软硬件深度绑定模式 改变国产厂商需花费巨大成本适配或面临应用兼容问题的局面 [3] - 中科曙光开源开放DeepAI旨在整合协同国产GPGPU厂商资源 共同打造中国类CUDA生态 定义推广软硬件协同优化标准 提升中国AI全球竞争力 [5] 产业协作进展 - 公司携手20多家智算上下游企业依托国家先进计算产业中心建设AI计算开放架构联合实验室 推进产业链深度协作解决跨厂商技术对齐难题 [5] - OpenDAS负责深度释放硬件潜力 DAP让开发者直接调用问答 知识库管理 模型推理等能力而不需纠结底层算力差异 [5] 行业影响评价 - 该开放架构折射中国AI算力生态从追赶模仿转向尝试自主制定规则 被从业者比喻为AI产业盖大楼时拥有自主建筑图纸 [3][5] - 开放生态降低开发者创新门槛 打破封闭游戏在技术 数据和生态上筑起的高墙 体现中国AI向世界亮出开放宣言的能力 [5][6]

AI驱动的软件商业模式变革 - AI编程工具如Cursor、Claude Code和Lovable正以惊人速度降低软件开发成本 标志着软件行业商业逻辑的根本性重构 [1] - 随着AI让软件创建成本趋近于零 传统软件销售模式将不再可持续 软件差异化越来越难实现 [1][3] - 软件行业正在回归1950年代商业模式 软件本身可能变成免费 通过对其他产品或服务收费实现价值 [1] 新兴商业模式分类 - 硬件模式：通过免费软件销售硬件（如Nvidia CUDA）或通过硬件差异化软件（如Samsara） [2][7] - 支付模式：集成支付系统从交换费中获利 如Ramp通过免费软件处理交易收取费用 [2][19] - 垂直整合模式：提供集成硬件软件产品 如Apple、Tesla、SpaceX和Anduril控制整个用户体验链条 [2][10] - 服务模式：共同构建实施软件或直接销售服务 如Palantir的前置部署工程师模式 [2][13] - 平台模式：提供多应用平台收取便利性费用 如微软通过现有分销网络追加销售 [2][23] - 广告模式：通过软件聚合注意力并货币化 如Google和Facebook的网络效应驱动市场 [2][29] - 基础设施模式：从软件构建过程中收取"税收" 如云服务商和AI模型提供商 [2][32] 硬件与软件的协同价值 - Nvidia通过免费CUDA工具链锁定开发者生态 确保硬件成为AI计算首选平台 软件投入获得数百亿美元回报 [7] - Vast Data从集成硬件软件转向纯软件模式 合作伙伴提供硬件 公司获得经常性软件收入避免硬件周期波动 [8] - 硬件-软件动态关系呈现新合作竞争模式 硬件公司通过免费软件建立生态 软件公司通过硬件集成实现差异化 [9] 垂直整合的竞争优势 - 垂直整合公司通过控制整个价值链创造卓越用户体验 如Anduril在国防领域打破传统成本加成合同模式 [10] - AI降低开发成本使垂直整合不再是大公司专利 创业公司可在医疗、机器人和制造业等领域采用此策略 [12] - 整合经过验证的技术组件在系统层面创新成为新趋势 Packy McCormick称"整合就是创新" [12] 服务模式的价值实现 - 软件只有被采用才有价值 复杂环境需要实施服务 如金融服务与大型机集成或医疗保健多诊所部署 [13] - 直接销售服务模式比销售软件更具价值 如创建对冲基金利用AI产生alpha比销售AI软件更赚钱 [16] - 服务模式允许公司吞噬整个价值链 虽毛利率降低但通过数量弥补 如微软向云转型的策略 [18] 支付模式的重新定义 - Ramp免费提供软件 从处理交易中收取费用 业务具有循环性、可预测性和高切换成本 [19] - Toast让餐厅为支付处理器付费而非直接为软件付费 重新分配现有成本同时提供额外价值 [20] - 支付成为B2B领域重要收入来源 交易量随业务增长天然对齐激励机制 [22] 平台模式的便利性价值 - 微软利用现有客户关系和数据信任 通过分销网络免费赠送新产品后追加销售并提高价格 [23][24] - 软件竞争从功能性能转向便利性 Rippling估值168亿美元 提供连接所有业务系统的员工信息平台 [25] - 软件开发门槛降低使平台构建加速 客户偏好统一界面处理多功能 整合能力成为新差异化因素 [27][28] 广告与内容融合模式 - 拥有注意力的软件可通过广告货币化 Google和Facebook证明这是历史上最佳商业模式之一 [29] - 软件即内容趋势兴起 如Ramp利用数据构建AI Index可视化工具获得数千文章分享 [29] - 交互式软件体验成为营销新方式 提供价值同时建立品牌权威 比传统广告更有效 [30][31] 基础设施层的价值集中 - 开源基础设施从1993年Red Hat开始开创免费软件商业模式 现在扩展到更广泛软件市场 [32][47] - 应用层软件免费化趋势下 云计算、AI模型和开发工具提供商将享受高毛利和强定价权 [33][35] - 基础设施公司从每个创建的应用中规模化捕获价值 形成新经济下的价值分配机制 [34] 行业影响与未来趋势 - 软件开发价值从编程技能转向产品洞察、用户体验和商业模式创新 公司需成为整合者和策略者 [37] - 软件市场呈现两极分化：现有企业软件靠切换成本维持高价 新兴免费软件通过替代模式快速获客 [42] - 高风险高复杂性领域（如航空航天、医疗设备）传统软件模式仍将存在并可能强化 [44] - 分销和市场推广重要性提升 擅长讲故事、建社区和创口碑的公司将获得不成比例优势 [40][46]