<p>華爾街對人工智能（AI）芯片市場日益增長的競爭感到越來越謹慎。儘管 <strong>英偉達</strong>（NVIDIA）（NVDA -0.85%）在 AI 訓練和部署市場中仍佔據超過 80% 的份額，但競爭對手開始獲得重要的設計勝利。<strong>超微半導體</strong>（AMD）（AMD -1.86%）已在 <strong>Meta Platforms</strong>、<strong>微軟</strong> 和 OpenAI 獲得了其 MI300X 芯片的採用。與此同時，<strong>英特爾</strong>（Intel）（INTC 3.04%）正在與美國政府進行談判，尋求潛在的投資支持，以加速其製造和代工擴張。</p>
<p>空頭認為英偉達的市場份額不可持續，尤其是在一個容易被顛覆的行業中，但這種觀點忽視了更大的圖景。AI 硬件市場正在從數千億增長到數萬億，因此即使在一個更大蛋糕中佔有較小的份額也能帶來巨大的利潤。更重要的是，英偉達保持着全棧優勢，整合了硬件、計算統一設備架構（CUDA）軟件、生態系統支持和開發者採用，形成了競爭對手尚未能匹敵的護城河。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mjk3MTQvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="411" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mjk3MTQvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>沒有人正確計算的萬億美元順風</h2>
<p>忘掉關於市場飽和的擔憂吧。數字講述了一個不同的故事。根據 <strong>摩根士丹利</strong> 的預測，四大超大規模雲服務商單獨將在 2025 年花費 3000 億美元用於 AI 基礎設施。根據 Dell'Oro Group 的報告，後端 AI 網絡交換，作為圖形處理單元（GPU）集羣規模的直接代理，將在 2025 年至 2029 年間超過 1000 億美元。Omdia 預測，到 2029 年，雲和數據中心加速器市場將達到 1510 億美元，增長僅會適度放緩，而不是逆轉。</p>
<p>英偉達 2026 財年第一季度的業績為這一機會提供了視角。該季度總收入達到 441 億美元，僅數據中心收入就達 391 億美元。這不是打字錯誤——在三個月內，數據中心的收入為 391 億美元。在這種規模下，即使英偉達失去 10 個百分點的市場份額，絕對美元機會仍在增長。當你的可尋址市場每年以數千億的速度擴張時，你不需要壟斷份額來複合收入。</p>
<h2>每個人都低估的護城河</h2>
<p>英偉達的主導地位並不是因為它製造了最快的芯片，而是因為它擁有整個技術棧。CUDA 已成為訓練大型模型的默認環境，將開發者、框架和工具固定在英偉達的生態系統中。NVLink 和 NVSwitch 使其 GPU 能夠以 PCI Express 無法匹敵的帶寬進行通信，從而使訓練能夠在整個機架上無縫擴展。</p>
<p>在上游，瓶頸更加決定性。<strong>台灣半導體</strong> 的 CoWoS 先進封裝能力有限，即使預計在 2025 年產量將大約翻倍，並在 2026 年再次擴張。行業報告顯示，英偉達已獲得了大部分的分配，留下競爭對手較少的規模運輸空間。</p>
<p>高帶寬內存是第二個瓶頸。<strong>SK 海力士</strong> 仍然是英偉達的主要供應商，而 <strong>美光</strong> 和 <strong>三星電子</strong> 仍在提升產能。優先獲得下一代高帶寬內存節點的訪問權確保了英偉達的加速器能夠達到量產，而其他競爭對手則在排隊等候。</p>
<p>這種軟件鎖定、互連擴展和特權供應分配的組合並不是短暫的優勢。這是一個以年為單位的結構性護城河。即使競爭對手設計出強有力的替代品，他們也無法在沒有這些相同資源的情況下達到有意義的規模。這就是為什麼英偉達的高估值不僅僅是關於市場份額，而是關於擁有 AI 經濟運行的軌道。</p>
<h2>為什麼 AMD 和英特爾無法打破王國</h2>
<p>AMD 確實是一個真正的競爭對手——我們不要假裝不是。Azure 的 ND MI300X 實例已經普遍可用，Meta 公開使用 MI300 級芯片進行 Llama 推理，而 OpenAI 也表示將使用 AMD 的最新芯片與其他芯片一起。</p>
<p>ROCm 7 和 AMD 開發者雲確實改善了軟件支持。但現實是：AMD 的整個數據中心收入在上個季度為 32 億美元，主要由 EPYC 中央處理器驅動，而不是 GPU。英偉達在大約一週內就能做到這一點。</p>
<p>在特定工作負載上，AMD 在性價比方面表現出色，尤其是在推理方面。這為超大規模雲服務商提供了談判槓桿，並在邊際上限制了英偉達的定價。但打破 CUDA 的引力需要的不僅僅是競爭硬件——還需要一場軟件革命，而這場革命在 2028 年前不會發生。</p>
<p>英特爾的情況更為有趣，有報道稱特朗普政府正在考慮進行政府投資。如果這發生，英特爾將獲得更便宜的資本、穩定的晶圓廠和政府合同的優先待遇。</p>
<p>但這並不能解決 CUDA 鎖定、NVLink 規模或英偉達的平台節奏。Gaudi 3 通過 <strong>戴爾科技</strong> 的 AI 工廠和 <strong>IBM</strong> 雲進行交付，目標是在特定工作負載上提供比 H100 更好的性價比。但在絕對性能和生態系統支持方面，它仍落後於 H200 和 Blackwell。</p>
<h2>通往 2028 年的道路</h2>
<p>到 2028 年的基本情況很簡單：需求增長加上平台創新使英偉達在訓練工作負載中保持領先，而 AMD 和英特爾作為成本優化的替代品擴張。英偉達在訓練中保持 70% 到 80% 的市場份額，並在推理中失去一些份額給更便宜的替代品，但在市場擴張中實現絕對收入增長。空頭擔心定製芯片、電力限制或供應衝擊，但這些威脅都不會在 2028 年前迅速顯現。</p>

英偉達

2 倍做多英偉達 ETF - GraniteShares

南方兩倍做多英偉達

南方兩倍做空英偉達

英偉達期權收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英偉達 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半導體 3 倍做多 - Direxion

<p>英偉達繼續在人工智能芯片市場中佔據主導地位，市場份額超過 80%，儘管來自 AMD 和英特爾的競爭日益加劇。預計人工智能硬件市場將顯著增長，超大規模企業將進行重大投資。英偉達強大的市場地位得益於其集成的硬件和軟件生態系統，競爭對手難以匹敵。儘管 AMD 和英特爾正在取得進展，但它們在打破英偉達的軟件鎖定和擴大生產方面面臨挑戰。到 2028 年的前景表明，隨着對人工智能基礎設施需求的增長，英偉達將保持相當大的市場份額</p>

<p>Wall Street is increasingly wary of growing competition in the artificial intelligence (AI) chip market. While <strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.85%) continues to dominate with more than 80% of the AI training and deployment market, rivals are starting to score meaningful design wins. <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -1.86%) has secured adoption of its MI300X chips at <strong>Meta Platforms</strong>, <strong>Microsoft</strong>, and OpenAI. Meanwhile, <strong>Intel</strong>(INTC 3.04%) is in talks with the U.S. government about potential investment support to accelerate its manufacturing and foundry expansion.</p>
<div class="lb-trans"><p>華爾街對人工智能（AI）芯片市場日益增長的競爭感到越來越謹慎。儘管 <strong>英偉達</strong>（NVIDIA）（NVDA -0.85%）在 AI 訓練和部署市場中仍佔據超過 80% 的份額，但競爭對手開始獲得重要的設計勝利。<strong>超微半導體</strong>（AMD）（AMD -1.86%）已在 <strong>Meta Platforms</strong>、<strong>微軟</strong> 和 OpenAI 獲得了其 MI300X 芯片的採用。與此同時，<strong>英特爾</strong>（Intel）（INTC 3.04%）正在與美國政府進行談判，尋求潛在的投資支持，以加速其製造和代工擴張。</p>
</div><p>Bears argue that Nvidia's market share is unsustainably high, especially in an industry prone to disruption, but that view misses the bigger picture. The AI hardware market is growing from hundreds of billions into the trillions, so even a smaller share of a much larger pie can drive enormous profit. More importantly, Nvidia retains a full-stack advantage that integrates hardware, Compute Unified Device Architecture (CUDA) software, ecosystem support, and developer adoption, creating a moat competitors have yet to match.</p>
<div class="lb-trans"><p>空頭認為英偉達的市場份額不可持續，尤其是在一個容易被顛覆的行業中，但這種觀點忽視了更大的圖景。AI 硬件市場正在從數千億增長到數萬億，因此即使在一個更大蛋糕中佔有較小的份額也能帶來巨大的利潤。更重要的是，英偉達保持着全棧優勢，整合了硬件、計算統一設備架構（CUDA）軟件、生態系統支持和開發者採用，形成了競爭對手尚未能匹敵的護城河。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84Mjk3MTQvZ2V0dHlpbWFnZXMtMjA3ODkxNzEwOS5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F829714%2Fgettyimages-2078917109.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>The trillion-dollar tailwind nobody's calculating correctly</h2>
<div class="lb-trans"><h2>沒有人正確計算的萬億美元順風</h2>
</div><p>Forget the hand-wringing about market saturation. The numbers tell a different story. The big four hyperscalers alone are on track to spend $300 billion on AI infrastructure in 2025, according to <strong>Morgan Stanley</strong>. Backend AI network switching, a direct proxy for graphics processing unit (GPU) cluster scale, will top $100 billion between 2025 and 2029, per Dell'Oro Group. Omdia forecasts that the cloud and data center accelerator market will reach $151 billion by 2029, with growth merely moderating, not reversing, after 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>忘掉關於市場飽和的擔憂吧。數字講述了一個不同的故事。根據 <strong>摩根士丹利</strong> 的預測，四大超大規模雲服務商單獨將在 2025 年花費 3000 億美元用於 AI 基礎設施。根據 Dell'Oro Group 的報告，後端 AI 網絡交換，作為圖形處理單元（GPU）集羣規模的直接代理，將在 2025 年至 2029 年間超過 1000 億美元。Omdia 預測，到 2029 年，雲和數據中心加速器市場將達到 1510 億美元，增長僅會適度放緩，而不是逆轉。</p>
</div><p>Nvidia's first-quarter results of fiscal 2026 put this opportunity in perspective. Total revenue hit $44.1 billion for the quarter, with data center revenue alone generating $39.1 billion. That's not a typo -- $39.1 billion in three months from data centers. At this scale, even if Nvidia loses 10 points of market share, the absolute dollar opportunity keeps growing. When your addressable market is expanding by hundreds of billions annually, you don't need a monopoly share to compound revenue.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達 2026 財年第一季度的業績為這一機會提供了視角。該季度總收入達到 441 億美元，僅數據中心收入就達 391 億美元。這不是打字錯誤——在三個月內，數據中心的收入為 391 億美元。在這種規模下，即使英偉達失去 10 個百分點的市場份額，絕對美元機會仍在增長。當你的可尋址市場每年以數千億的速度擴張時，你不需要壟斷份額來複合收入。</p>
</div><h2>The moat everyone underestimates</h2>
<div class="lb-trans"><h2>每個人都低估的護城河</h2>
</div><p>Nvidia dominates not because it builds the fastest chips but because it owns the stack. CUDA has become the default environment for training large models, anchoring developers, frameworks, and tooling to Nvidia's ecosystem. NVLink and NVSwitch give its GPUs the ability to communicate at bandwidths PCI Express cannot match, allowing training to scale seamlessly across entire racks.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達的主導地位並不是因為它製造了最快的芯片，而是因為它擁有整個技術棧。CUDA 已成為訓練大型模型的默認環境，將開發者、框架和工具固定在英偉達的生態系統中。NVLink 和 NVSwitch 使其 GPU 能夠以 PCI Express 無法匹敵的帶寬進行通信，從而使訓練能夠在整個機架上無縫擴展。</p>
</div><p>Upstream, the bottlenecks are even more decisive. Advanced packaging capacity for CoWoS at <strong>Taiwan Semiconductor</strong> is limited, even with output expected to roughly double in 2025 and expand again in 2026. Industry reports indicate that Nvidia has secured the majority of that allocation, leaving rivals with less room to ship at scale.</p>
<div class="lb-trans"><p>在上游，瓶頸更加決定性。<strong>台灣半導體</strong> 的 CoWoS 先進封裝能力有限，即使預計在 2025 年產量將大約翻倍，並在 2026 年再次擴張。行業報告顯示，英偉達已獲得了大部分的分配，留下競爭對手較少的規模運輸空間。</p>
</div><p>High-bandwidth memory is the second choke point. <strong>SK Hynix</strong> remains Nvidia's lead supplier, with <strong>Micron</strong> and <strong>Samsung Electronics</strong> still ramping up capacity. Priority access to next-generation High Bandwidth Memoty nodes ensures Nvidia's accelerators hit volume while others wait in line.</p>
<div class="lb-trans"><p>高帶寬內存是第二個瓶頸。<strong>SK 海力士</strong> 仍然是英偉達的主要供應商，而 <strong>美光</strong> 和 <strong>三星電子</strong> 仍在提升產能。優先獲得下一代高帶寬內存節點的訪問權確保了英偉達的加速器能夠達到量產，而其他競爭對手則在排隊等候。</p>
</div><p>This combination of software lock-in, interconnect scale-out, and privileged supply allocation is not a fleeting edge. It is a structural moat measured in years. Even if competitors design strong alternatives, they can't reach meaningful volume without access to these same resources. That's why Nvidia's premium valuation is not just about market share. It's about owning the rails on which the AI economy runs.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種軟件鎖定、互連擴展和特權供應分配的組合並不是短暫的優勢。這是一個以年為單位的結構性護城河。即使競爭對手設計出強有力的替代品，他們也無法在沒有這些相同資源的情況下達到有意義的規模。這就是為什麼英偉達的高估值不僅僅是關於市場份額，而是關於擁有 AI 經濟運行的軌道。</p>
</div><h2>Why AMD and Intel can't break the kingdom</h2>
<div class="lb-trans"><h2>為什麼 AMD 和英特爾無法打破王國</h2>
</div><p>AMD is real competition -- let's not pretend otherwise. Azure's ND MI300X instances are generally available, Meta publicly uses MI300-class chips for Llama inference, and OpenAI has signaled it will use AMD's latest chips alongside others.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 確實是一個真正的競爭對手——我們不要假裝不是。Azure 的 ND MI300X 實例已經普遍可用，Meta 公開使用 MI300 級芯片進行 Llama 推理，而 OpenAI 也表示將使用 AMD 的最新芯片與其他芯片一起。</p>
</div><p>ROCm 7 and the AMD Developer Cloud have genuinely improved software support. But here's the reality check: AMD's entire data center revenue was $3.2 billion last quarter, driven largely by EPYC central processing units, not GPUs. Nvidia does that in about a week.</p>
<div class="lb-trans"><p>ROCm 7 和 AMD 開發者雲確實改善了軟件支持。但現實是：AMD 的整個數據中心收入在上個季度為 32 億美元，主要由 EPYC 中央處理器驅動，而不是 GPU。英偉達在大約一週內就能做到這一點。</p>
</div><p>AMD wins on price-performance for specific workloads, especially inference. It gives hyperscalers negotiating leverage and caps Nvidia's pricing at the margin. But breaking CUDA's gravity requires more than competitive hardware -- it needs a software revolution that won't happen by 2028.</p>
<div class="lb-trans"><p>在特定工作負載上，AMD 在性價比方面表現出色，尤其是在推理方面。這為超大規模雲服務商提供了談判槓桿，並在邊際上限制了英偉達的定價。但打破 CUDA 的引力需要的不僅僅是競爭硬件——還需要一場軟件革命，而這場革命在 2028 年前不會發生。</p>
</div><p>Intel's situation is even more interesting with reports that the Trump administration is considering a government stake. If that happens, Intel gets cheaper capital, stabilized fabs, and preferential treatment for government contracts.</p>
<div class="lb-trans"><p>英特爾的情況更為有趣，有報道稱特朗普政府正在考慮進行政府投資。如果這發生，英特爾將獲得更便宜的資本、穩定的晶圓廠和政府合同的優先待遇。</p>
</div><p>But it doesn't solve CUDA lock-in, NVLink scale, or Nvidia's platform cadence. Gaudi 3 is shipping through <strong>Dell Technologies</strong>' AI Factory and <strong>IBM</strong> Cloud, targeting better price performance than H100 on selected workloads. But it's still behind H200 and Blackwell in absolute performance and ecosystem support.</p>
<div class="lb-trans"><p>但這並不能解決 CUDA 鎖定、NVLink 規模或英偉達的平台節奏。Gaudi 3 通過 <strong>戴爾科技</strong> 的 AI 工廠和 <strong>IBM</strong> 雲進行交付，目標是在特定工作負載上提供比 H100 更好的性價比。但在絕對性能和生態系統支持方面，它仍落後於 H200 和 Blackwell。</p>
</div><h2>The path to 2028</h2>
<div class="lb-trans"><h2>通往 2028 年的道路</h2>
</div><p>The base case through 2028 is straightforward: demand growth plus platform innovation keep Nvidia atop training workloads while AMD and Intel expand as cost-optimized alternatives. Nvidia maintains 70% to 80% share in training and loses some inference share to cheaper alternatives but grows absolute revenue on market expansion. The bears worry about customized chips, power constraints, or supply shocks, but none of these threats materialize fast enough to derail the story before 2028.</p>
<div class="lb-trans"><p>到 2028 年的基本情況很簡單：需求增長加上平台創新使英偉達在訓練工作負載中保持領先，而 AMD 和英特爾作為成本優化的替代品擴張。英偉達在訓練中保持 70% 到 80% 的市場份額，並在推理中失去一些份額給更便宜的替代品，但在市場擴張中實現絕對收入增長。空頭擔心定製芯片、電力限制或供應衝擊，但這些威脅都不會在 2028 年前迅速顯現。</p>
</div>

Here's Why Nvidia Outperforms Out to 2028

- 華爾街對人工智能芯片市場競爭加劇表示擔憂。  
- 儘管英偉達佔據超過 80% 的市場份額，AMD 和英特爾等競爭對手開始獲得重要設計勝利。  
- 預計到 2025 年，四大超大規模雲服務商將在 AI 基礎設施上支出 3000 億美元。  

以下是英偉達為何能持續優異表現至 2028 年的原因