<p>有人説數據是新的石油。這在人工智能（AI）領域尤其真實，因為不斷增加的計算成本是增長的主要瓶頸。正如許多讀者所知，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 2.51%）從數據中心計算日益重要中受益匪淺。這家計算機芯片設計公司現在是全球市值最大的公司，上個季度其收入達到了 467 億美元，同比增長 56%。</p>
<p>大型數據中心建設者如 <strong>Meta Platforms</strong>（META -0.12%）每年在 Nvidia 的芯片上花費數百億美元。為了降低這些成本，Meta 剛剛收購了一家名為 Rivos 的 AI 計算機芯片初創公司。這是否意味着 Nvidia 的一個主要客户瞬間變成了競爭對手？答案比看起來要複雜得多。</p>
<h2>定製半導體以降低成本</h2>
<p>Meta 計劃在今年花費約 700 億美元用於資本支出，並在 2026 年投入更多資金，Meta 正在投入大量資金以滿足其對 Nvidia 芯片的巨大需求，以訓練和支持 AI 系統。Meta 早已與 Rivos 就使用 RISC-V 架構（一個開源芯片設計平台）構建芯片進行談判。現在，在收購之後，Rivos 將專注於為 Meta 內部使用構建 AI 芯片。</p>
<p>這可能會影響 Nvidia 的主導地位。不僅可能減少其出貨量，還可能削弱公司的持續定價能力，這使得其毛利率在過去 12 個月中達到了 70%，息税前利潤（EBIT）率達到了 58%。定價能力是 Nvidia 現在擁有全球最大市值的一個重要原因。這一趨勢的逆轉可能會給其股東帶來痛苦。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzY4MjgvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLW52aWRpYS1zaWduLWluLWZyb250LnBuZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzY4MjgvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLW52aWRpYS1zaWduLWluLWZyb250LnBuZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>圖片來源：Nvidia</p>
<h2>Nvidia 不會在一夜之間被顛覆</h2>
<p>Nvidia 的股東應密切關注客户試圖自行構建 AI 芯片以減輕其在 AI 數據中心市場的控制力所帶來的競爭加劇。相反，Meta 的投資者應密切關注其設計自有計算機芯片並投入生產的進展，因為這可能在長期內為業務帶來巨大的成本節省。</p>
<p>無論發生什麼，Nvidia 不會在一夜之間被顛覆。設計和驗證一款芯片可能需要整整一年或更長時間，而後還需在代工廠排隊生產。即便如此，芯片設計者的首個版本通常也比更成熟競爭對手的最新產品落後數年。Nvidia 不會坐以待斃，任由競爭對手追趕。</p>
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<p>NVDA 毛利率數據來源於 YCharts。</p>
<h2>一家 AI 公司比 Meta 更早考慮</h2>
<p>Meta 開始設計自己的芯片是明智的。Nvidia 的税負很大，並且短期內不會消失。即使 Meta 需要數年和數十億美元的投資，通過垂直整合的芯片設計每年節省數十億美元的成本將是非常值得的。</p>
<p>一家多年前就學到了這個教訓的公司是 <strong>Alphabet</strong>。作為 Google 和 YouTube 的母公司，Alphabet 在 2015 年初開始使用其首個張量處理單元（TPU），並自那時以來逐步擴大這些計算機芯片在其數據中心的使用。這是 Nvidia 客户實際生產出與其產品在成本效益上相當的計算機芯片的唯一例子。與其他 AI 參與者相比，Alphabet 現在因其 TPU 而擁有競爭優勢。</p>
<p>即便如此，10 年後 Alphabet 仍然是 Nvidia 的主要客户。以 TPU 為案例，Meta 收購 Rivos 不太可能會殺死 Nvidia 的業務。不要以此作為賣出股票的理由。</p>

Google 财报，一站看懂！

META

<p>Meta Platforms 已收購人工智能芯片初創公司 Rivos，以減少對 Nvidia 芯片的依賴，這可能將一個主要客户轉變為競爭對手。這一舉措可能會影響 Nvidia 的定價能力和市場主導地位，因為 Meta 計劃在定製半導體上進行大量投資。然而，過渡將需要時間，Nvidia 不太可能立即受到衝擊。Alphabet 的例子表明，儘管其在仍依賴 Nvidia 的同時開發了自己的芯片，但 Meta 的戰略可能會帶來成本節約，但並不會消除 Nvidia 的業務</p>

<p>Some say data is the new oil. This is especially true in the artificial intelligence (AI) space, where increased computing costs are the primary bottleneck on growth. As many readers will know, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.51%) has benefited tremendously from the growing importance of data center computing. The computer chip designer is now the largest company in the world by market capitalization, and the $46.7 billion in revenue it posted last quarter was up 56% year over year.</p>
<div class="lb-trans"><p>有人説數據是新的石油。這在人工智能（AI）領域尤其真實，因為不斷增加的計算成本是增長的主要瓶頸。正如許多讀者所知，<strong>Nvidia</strong>（NVDA 2.51%）從數據中心計算日益重要中受益匪淺。這家計算機芯片設計公司現在是全球市值最大的公司，上個季度其收入達到了 467 億美元，同比增長 56%。</p>
</div><p>Large data center builders such as <strong>Meta Platforms</strong>(META -0.12%) are now spending tens of billions of dollars on Nvidia's chips every year. In a bid to cut down on these costs, Meta just acquired an AI computer chip start-up called Rivos. Did this just turn one of Nvidia's top customers into a competitor overnight? The answer is more complicated than it seems.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型數據中心建設者如 <strong>Meta Platforms</strong>（META -0.12%）每年在 Nvidia 的芯片上花費數百億美元。為了降低這些成本，Meta 剛剛收購了一家名為 Rivos 的 AI 計算機芯片初創公司。這是否意味着 Nvidia 的一個主要客户瞬間變成了競爭對手？答案比看起來要複雜得多。</p>
</div><h2>Custom semiconductors to decrease costs</h2>
<div class="lb-trans"><h2>定製半導體以降低成本</h2>
</div><p>With plans to spend around $70 billion on capital expenditures this year and even more in 2026, Meta is putting considerable sums toward feeding its insatiable need for Nvidia chips to train and power AI systems. Meta had already been in talks with Rivos about building chips using the RISC-V architecture, an open-source chip design platform. Now, after its acquisition, Rivos will focus on building AI chips for Meta's internal use.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 計劃在今年花費約 700 億美元用於資本支出，並在 2026 年投入更多資金，Meta 正在投入大量資金以滿足其對 Nvidia 芯片的巨大需求，以訓練和支持 AI 系統。Meta 早已與 Rivos 就使用 RISC-V 架構（一個開源芯片設計平台）構建芯片進行談判。現在，在收購之後，Rivos 將專注於為 Meta 內部使用構建 AI 芯片。</p>
</div><p>This could impact Nvidia's dominance. Not only could it decrease its unit volume, but it could eliminate the company's sustained pricing power, which has sent gross profit margins up to 70% and EBIT (earnings before interest and taxes) margins up to 58% over the last 12 months. Pricing power is a huge reason why Nvidia now has the largest market cap in the world. A reversal of this trend could mean pain for its shareholders.</p>
<div class="lb-trans"><p>這可能會影響 Nvidia 的主導地位。不僅可能減少其出貨量，還可能削弱公司的持續定價能力，這使得其毛利率在過去 12 個月中達到了 70%，息税前利潤（EBIT）率達到了 58%。定價能力是 Nvidia 現在擁有全球最大市值的一個重要原因。這一趨勢的逆轉可能會給其股東帶來痛苦。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MzY4MjgvbnZpZGlhLWhlYWRxdWFydGVycy13aXRoLW52aWRpYS1zaWduLWluLWZyb250LnBuZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F836828%2Fnvidia-headquarters-with-nvidia-sign-in-front.png&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Nvidia</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Nvidia</p>
</div><h2>Nvidia will not get disrupted overnight</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 不會在一夜之間被顛覆</h2>
</div><p>Nvidia shareholders should keep a close eye on increased competition from customers trying to build their own AI chips to ease its choke hold on the AI data center market. Conversely, investors in Meta should keep close track of its progress in designing its own computer chips and bringing them into production, as that could result in huge cost savings for the business over the long term.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 的股東應密切關注客户試圖自行構建 AI 芯片以減輕其在 AI 數據中心市場的控制力所帶來的競爭加劇。相反，Meta 的投資者應密切關注其設計自有計算機芯片並投入生產的進展，因為這可能在長期內為業務帶來巨大的成本節省。</p>
</div><p>Regardless of what happens, Nvidia will not get disrupted overnight. It can take a full year or longer to design and validate a chip, which then has to wait in line at a foundry to get manufactured. Even then, first iterations for chip designers are usually years behind the latest offerings from more-established competitors. It is not like Nvidia is going to sit tight and just wait for the competition to catch up.</p>
<div class="lb-trans"><p>無論發生什麼，Nvidia 不會在一夜之間被顛覆。設計和驗證一款芯片可能需要整整一年或更長時間，而後還需在代工廠排隊生產。即便如此，芯片設計者的首個版本通常也比更成熟競爭對手的最新產品落後數年。Nvidia 不會坐以待斃，任由競爭對手追趕。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/38a2e3e1c0dce84039e100890a7b37d3.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/38a2e3e1c0dce84039e100890a7b37d3.png"/></p>
<p>NVDA Gross Profit Margin data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVDA 毛利率數據來源於 YCharts。</p>
</div><h2>One AI company thought far ahead of Meta</h2>
<div class="lb-trans"><h2>一家 AI 公司比 Meta 更早考慮</h2>
</div><p>Meta is smart to start designing its own chips. The Nvidia tax is large and not going away anytime soon. Even if it takes Meta years and billions of dollars in investment, the tens of billions of dollars it could eventually save every year through vertically integrated chip design will make it well worth it.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 開始設計自己的芯片是明智的。Nvidia 的税負很大，並且短期內不會消失。即使 Meta 需要數年和數十億美元的投資，通過垂直整合的芯片設計每年節省數十億美元的成本將是非常值得的。</p>
</div><p>One company learned this lesson many years ago: <strong>Alphabet</strong>. The parent of Google and YouTube started using its first tensor processing units (TPUs) in early 2015, and has slowly been scaling up the usage of these computer chips in its own data centers ever since. This is the only example of an Nvidia customer actually producing computer chips that are close to equivalent to its wares in terms of cost-effectiveness. Compared to every other AI player, Alphabet now has a competitive advantage because of its TPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>一家多年前就學到了這個教訓的公司是 <strong>Alphabet</strong>。作為 Google 和 YouTube 的母公司，Alphabet 在 2015 年初開始使用其首個張量處理單元（TPU），並自那時以來逐步擴大這些計算機芯片在其數據中心的使用。這是 Nvidia 客户實際生產出與其產品在成本效益上相當的計算機芯片的唯一例子。與其他 AI 參與者相比，Alphabet 現在因其 TPU 而擁有競爭優勢。</p>
</div><p>Even so, Alphabet remains a major customer of Nvidia 10 years later. Taking the TPU as a case study, it is highly unlikely that Meta's acquisition of Rivos is going to kill Nvidia's business. Don't use it as a reason to sell the stock.</p>
<div class="lb-trans"><p>即便如此，10 年後 Alphabet 仍然是 Nvidia 的主要客户。以 TPU 為案例，Meta 收購 Rivos 不太可能會殺死 Nvidia 的業務。不要以此作為賣出股票的理由。</p>
</div>

Did Meta Platforms Just Say Checkmate to Nvidia?

- 數據在人工智能領域的重要性日益增加，Nvidia 受益顯著。  
- Meta 收購 Rivos 以降低對 Nvidia 芯片的依賴，可能影響 Nvidia 的市場主導地位。  
- 儘管競爭加劇，Nvidia 短期內不會被顛覆，仍需關注其市場表現。

Meta Platforms 剛剛對 Nvidia 宣佈勝利了嗎？