<p>根据 <strong>SemiAnalysis</strong> 创始人 <strong>Dylan Patel</strong> 的说法，<strong>Nvidia Corp.</strong> NVDA 面临来自定制硅竞争对手的压力，因为科技巨头们正在扩大替代人工智能芯片的生产。</p>
<p>热门投资机会</p>
<h2>定制硅订单激增</h2>
<p>Patel 在最近与 <strong>a16z</strong>（也称为 <strong>Andreessen Horowitz</strong>，硅谷一家知名风险投资公司）的播客中表示，谷歌和亚马逊正在 “极大” 增加对其专有芯片的订单。<strong>Amazon.com Inc.</strong> AMZN 生产数百万个 Trainium 处理器，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGLGOOG 则制造数百万个张量处理单元（TPU）。</p>
<p>“谷歌的 TPU 显然是 100% 利用的，” Patel 指出。“亚马逊的 Trainium 还没有达到这个水平，但亚马逊会找到优化使用的方法。”</p>
<h2>谷歌 TPU 市场潜力</h2>
<p>Patel 认为，谷歌应该直接向外部客户销售 TPU，而不仅仅是提供云租赁服务。这一举措理论上可以产生比谷歌核心业务更高的市场价值。</p>
<p>“谷歌甚至在内部讨论这个问题，” Patel 说。“这将需要对文化和谷歌云的运作进行大规模重组，但他们完全可以做到。”</p>
<p>“我认为，最大的威胁来自于人们发现如何更广泛地使用定制硅，” Patel 说。</p>
<p>谷歌最新的 TPU Trillium 提供比前几代产品高出 4.7 倍的峰值计算性能，并且能效提高了 67%。该公司目前限制 TPU 仅供内部使用和特定云客户，包括 <strong>Apple Inc.</strong> AAPL。</p>
<h2>市场集中度决定赢家</h2>
<p>根据 Patel 的说法，人工智能芯片的格局在很大程度上依赖于客户集中度。主要科技公司之间的人工智能开发集中化有利于定制硅，而更广泛的分布则有利于 NVIDIA 的通用 GPU。</p>
<p>最近的发展支持这两种情况。尽管测试谷歌 TPU，<strong>OpenAI</strong> 仍然依赖于 Nvidia GPU。</p>
<p>亚马逊的 Trainium2 芯片提供比可比的基于 GPU 的实例高出 30-40% 的性价比，使 AWS 在训练市场中成为强有力的竞争者。</p>
<ul>
<li><strong>OpenAI 在印度推出 4.60 美元的订阅服务，提供 ‘最受欢迎的功能’ 的访问权限</strong></li>
</ul>
<p><em>图片来源：Shutterstock.com</em></p>

亚马逊

英伟达

谷歌-A

谷歌-C

<p>英伟达公司正面临来自谷歌和亚马逊日益增加的竞争，因为这两家公司正在加大定制人工智能芯片的生产。SemiAnalysis 的 Dylan Patel 指出，谷歌的张量处理单元（TPUs）和亚马逊的 Trainium 处理器正在获得关注。Patel 建议谷歌应直接向外部客户销售 TPU，这可能会提升其市场价值。他警告称，向定制硅的转变对英伟达构成了重大威胁，尤其是亚马逊的 Trainium 芯片在价格表现上优于 GPU。人工智能芯片市场的动态受到主要科技公司客户集中度的影响</p>

<p><strong>Nvidia Corp.</strong> NVDA faces pressure from custom silicon competitors as tech giants scale up alternative artificial intelligence chip production, according to <strong>SemiAnalysis</strong> founder <strong>Dylan Patel</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 <strong>SemiAnalysis</strong> 创始人 <strong>Dylan Patel</strong> 的说法，<strong>Nvidia Corp.</strong> NVDA 面临来自定制硅竞争对手的压力，因为科技巨头们正在扩大替代人工智能芯片的生产。</p>
</div><p>Trending Investment Opportunities</p>
<div class="lb-trans"><p>热门投资机会</p>
</div><h2>Custom Silicon Orders Surge</h2>
<div class="lb-trans"><h2>定制硅订单激增</h2>
</div><p>Google and Amazon are “massively” increasing orders for their proprietary chips, Patel said during a recent podcast with <strong>a16z</strong>, also known as <strong>Andreessen Horowitz</strong>, a popular venture capital firm in Silicon Valley. <strong>Amazon.com Inc.</strong> AMZN produces millions of Trainium processors while <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGLGOOG manufactures millions of Tensor Processing Units.</p>
<div class="lb-trans"><p>Patel 在最近与 <strong>a16z</strong>（也称为 <strong>Andreessen Horowitz</strong>，硅谷一家知名风险投资公司）的播客中表示，谷歌和亚马逊正在 “极大” 增加对其专有芯片的订单。<strong>Amazon.com Inc.</strong> AMZN 生产数百万个 Trainium 处理器，而 <strong>Alphabet Inc.</strong> GOOGLGOOG 则制造数百万个张量处理单元（TPU）。</p>
</div><p>“Google’s TPUs are clearly 100% utilized,” Patel noted. “Amazon’s Trainium isn’t there yet, but Amazon will figure out how to optimize usage.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“谷歌的 TPU 显然是 100% 利用的，” Patel 指出。“亚马逊的 Trainium 还没有达到这个水平，但亚马逊会找到优化使用的方法。”</p>
</div><h2>Google’s TPU Market Potential</h2>
<div class="lb-trans"><h2>谷歌 TPU 市场潜力</h2>
</div><p>Patel believes Google should sell TPUs directly to external customers rather than just cloud rental services. Such a move could theoretically generate higher market value than Google’s core business.</p>
<div class="lb-trans"><p>Patel 认为，谷歌应该直接向外部客户销售 TPU，而不仅仅是提供云租赁服务。这一举措理论上可以产生比谷歌核心业务更高的市场价值。</p>
</div><p>“Google is even discussing it internally,” Patel said. “It would require a big reorganization of culture and how Google Cloud works, but they could totally do it.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“谷歌甚至在内部讨论这个问题，” Patel 说。“这将需要对文化和谷歌云的运作进行大规模重组，但他们完全可以做到。”</p>
</div><p>“I think that’s the biggest threat to Nvidia is that people figure out how to use custom silicon more broadly,” Patel said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“我认为，最大的威胁来自于人们发现如何更广泛地使用定制硅，” Patel 说。</p>
</div><p>Google’s latest TPU, Trillium, delivers 4.7x peak compute performance compared to previous generations and operates 67% more energy-efficiently. The company currently restricts TPU access to internal use and select cloud customers, including <strong>Apple Inc.</strong> AAPL.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌最新的 TPU Trillium 提供比前几代产品高出 4.7 倍的峰值计算性能，并且能效提高了 67%。该公司目前限制 TPU 仅供内部使用和特定云客户，包括 <strong>Apple Inc.</strong> AAPL。</p>
</div><h2>Market Concentration Determines Winners</h2>
<div class="lb-trans"><h2>市场集中度决定赢家</h2>
</div><p>The AI chip landscape depends heavily on customer concentration, according to Patel. Concentrated AI development among major tech companies favors custom silicon, while broader distribution benefits NVIDIA’s general-purpose GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 Patel 的说法，人工智能芯片的格局在很大程度上依赖于客户集中度。主要科技公司之间的人工智能开发集中化有利于定制硅，而更广泛的分布则有利于 NVIDIA 的通用 GPU。</p>
</div><p>Recent developments support both scenarios. <strong>OpenAI</strong> continues relying on Nvidia GPUs despite testing Google TPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近的发展支持这两种情况。尽管测试谷歌 TPU，<strong>OpenAI</strong> 仍然依赖于 Nvidia GPU。</p>
</div><p>Amazon’s Trainium2 chips offer 30-40% better price performance than comparable GPU-based instances, positioning AWS as a formidable competitor in the training market.</p>
<div class="lb-trans"><p>亚马逊的 Trainium2 芯片提供比可比的基于 GPU 的实例高出 30-40% 的性价比，使 AWS 在训练市场中成为强有力的竞争者。</p>
</div><ul>
<li><strong>OpenAI Rolls Out $4.60 Subscription In India That Gives Access To ‘Most Popular Features’</strong></li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>OpenAI 在印度推出 4.60 美元的订阅服务，提供 ‘最受欢迎的功能’ 的访问权限</strong></li>
</ul>
</div><p><em>Photo courtesy: Shutterstock.com</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>图片来源：Shutterstock.com</em></p>
</div>

Nvidia's Reign At Risk? Dylan Patel Says Google's TPU, Amazon's Trainium Could Outshine GPUs If Sold To Public

- Nvidia 面临来自定制硅竞争对手的压力，科技巨头加大人工智能芯片生产。  
- Google 和 Amazon 正在大幅增加自有芯片的订单，尤其是 Trainium 和 TPU。  
- Patel 认为 Google 应该直接向外部客户销售 TPU，以提高市场价值。  

英伟达的统治地位是否面临风险？Dylan Patel 表示，谷歌的 TPU 和亚马逊的 Trainium 如果向公众销售，可能会超越 GPU