<p>//php echo do_shortcode('[responsivevoice_button voice=&#34;US English Male&#34; buttontext=&#34;Listen to Post&#34;]') ?</p>
<p>在過去的十年裏，英偉達主導了用於機器學習和人工智能的先進計算芯片市場。</p>
<p>憑藉其專有的 CUDA 軟件和快速的創新，英偉達與 AI 處理器劃上了等號，今年短暫地達到了 5 萬億美元的市場價值。在 2025 年 2 月至 10 月之間，英偉達報告了來自芯片、網絡連接和支持 AI 增長的相關硬件的銷售額為 1478 億美元。</p>
<p>儘管英偉達最新和最強大的處理器——Grace Blackwell 系列正在迅速售罄，但其主導地位開始減弱。英偉達現在面臨着來自多個方面的挑戰，因為行業正在轉向更專業的硬件。</p>
<p>英偉達強勁的銷售和高利潤率主要受到稀缺性的驅動，這主要是由於製造限制。高端芯片的主要瓶頸是台積電在先進的芯片封裝（CoWoS）方面的有限產能。</p>
<p>英偉達消耗了大部分有限的生產能力，但芯片供應的競爭正在加劇。台積電作為唯一的製造商，計劃到 2026 年將產能擴大到每月 10 萬個晶圓。隨着供應限制的緩解，谷歌和 AMD 等公司預計將受益。</p>
<p>隨着行業從實驗大型基礎模型轉向優先考慮大規模、成本效益高的推理，英偉達現在面臨重大風險。</p>
<p>主要的雲服務提供商正在逐漸減少對英偉達 CUDA 生態系統的依賴。他們正在投資自己的專用芯片，以滿足高容量推理的需求，而運營成本現在已超過訓練成本。</p>
<h3>英偉達最大的客户變成了競爭對手</h3>
<p>北美的 “四大” 超大規模雲服務商——谷歌、亞馬遜網絡服務、微軟和 Meta——在該領域的資本支出佔據了最大份額。他們集體轉向定製硅是一項確保競爭力的戰略舉措。</p>
<p>谷歌，作為 Alphabet 的一部分，率先推動了定製 AI 芯片的開發，推出了其張量處理單元（TPU）。最新版本 TPU v7 ‘Ironwood’ 針對推理進行了優化。Ironwood 具有大共享內存，允許多達 9216 個芯片在單個 “超級集羣” 中連接，解決了大型專家混合模型（MoE）中的內存限制。</p>
<p>Meta Platforms 可能會從 2027 年開始租賃並可能購買谷歌的 TPU 芯片用於其數據中心。這將標誌着谷歌的轉變，使其成為商用芯片供應商。一些估計表明，谷歌可能會佔據英偉達年收入的 10%，金額達到數十億美元。</p>
<h4>亞馬遜專注於訓練和成本效率</h4>
<p>亞馬遜網絡服務（AWS）正在追求更好的性價比，以吸引尋求替代英偉達昂貴芯片的企業。AWS 聲稱其 Trainium 芯片可以將訓練成本降低多達 50%，目標是中等規模的 AI 工作負載。</p>
<p>AWS 還在擴展其定製 CPU Graviton5，該芯片基於 3nm 技術。與其前身相比，它在一般任務上提供高達 25% 的性能提升。合作伙伴如 Anthropic 使用 Trainium2 進行模型訓練，展示了 AWS 的 Trainium 軟件和 Neuron SDK 的價值。</p>
<h4>Meta 和微軟的戰略轉變</h4>
<p>Meta 採取了專業化的方法。其 Meta 訓練和推理加速器（MTIA）旨在處理高容量任務，例如為 Facebook 和 Instagram 提供推薦系統。將這些任務轉移到定製芯片上，使 Meta 能夠將其英偉達 H100 保留用於高級 AI 研究。</p>
<p>微軟的定製硅計劃面臨挫折。下一代 Maia 芯片，代號 “Braga”，已推遲到 2026 年，這使得微軟處於一個困難的境地。由於這一延遲，微軟必須繼續以高價購買英偉達的 Blackwell GPU，以滿足 OpenAI 的計算需求。為了抵消成本，微軟還在使用 AMD 的 MI300X GPU，使其成為 AMD 最大的客户之一。</p>
<h3>新興競爭和 Triton 效應</h3>
<p>隨着主要雲公司開發自己的系統，先進微設備（AMD）仍然是更廣泛市場中英偉達的主要替代品。AMD 的 MI300X 芯片具有 192GB 的 HBM3 內存，顯著超過英偉達的 H100，使其非常適合大型模型推理並降低成本。AMD 預計其數據中心 GPU 銷售將達到每年數十億美元，直接與英偉達競爭。</p>
<p>AMD 之前的軟件限制正在通過 OpenAI 的 Triton 編譯器得到解決。Triton 使開發人員能夠編寫與英偉達和 AMD 硬件兼容的高性能代碼，而無需深入瞭解 CUDA 或 AMD 的 ROCm。</p>
<p>Triton 提高了硬件的互換性，簡化了從 CUDA 轉移的過程。這降低了成本，使公司更容易採用替代供應商。</p>
<h3>中國縮小技術差距</h3>
<p>英偉達面臨的挑戰因美國出口管制而加劇，導致中國出現了一個平行的獨立生態系統。華為在這一國內基礎設施中處於領先地位，通過替代架構策略彌補了對 EUV 光刻的有限訪問。</p>
<p>華為的領先芯片 Ascend 910C 由中芯國際使用 7nm 深紫外（DUV）工藝生產，並已證明其可靠性。報告顯示，它在訓練中的性能達到英偉達 H100 的 60% 至 80%，在某些推理任務中與之相匹配。</p>
<p>這種性能得益於一種 “擴展” 設計，通過一種名為 UnifiedBus 的新光纖連接數千個 Ascend NPU，形成如 Atlas 950 SuperPoD 等系統。這種高速網絡彌補了較低的製造質量，使得高級模型訓練成為可能。</p>
<p>然而，發展獨立計算能力的成本很高。中芯國際的 Ascend 910C 芯片的製造良率僅為 30-40%，遠低於行業標準，但中國政府似乎願意為了戰略目的接受這些損失。</p>
<p>華為的半導體公司海思計劃在 2026 年推出新版本的 Ascend 芯片，即 Ascend 950PR，該芯片將在 2026 年第一季度發佈，隨後在第四季度推出更高內存的變種 950DT。</p>
<p>本週，儘管美國總統特朗普通過批准 Nvidia 的先進 H200 芯片出口，暗示放寬限制，但北京表示將實施自己的嚴格控制措施。監管機構正在考慮如何僅允許有限訪問 Nvidia 的第二代 AI 芯片 H200，以支持中國的半導體獨立運動。</p>
<p>中國也在推進內存芯片的生產。長鑫存儲科技（CXMT）計劃在 2026 年開始大規模生產 HBM3 芯片，以幫助減輕未來與內存相關的制裁。</p>
<h3>在一個碎片化市場中投資</h3>
<p>Nvidia 意識到維持高利潤率的挑戰，特別是由於台積電的生產限制。作為回應，Nvidia 正在投資新的市場，包括電信基礎設施公司，如諾基亞。</p>
<p>儘管面臨挑戰，預計 Nvidia 將在 2026 年前繼續領導高利潤的先進模型訓練。然而，高容量推理的更廣泛市場可能會被主要雲服務提供商的定製芯片主導。</p>
<p>下一場主要競爭將集中在芯片連接性上。隨着電連接達到極限，光連接正在商業產品中被採用。Marvell 收購 Celestial AI 以及像 Lightmatter 這樣的公司提供 3D 光子晶圓以實現更快的芯片連接，表明到 2026 年光鏈接將成為領先 AI 芯片的標準。這一轉變將使 Broadcom 和 Marvell 等公司成為關鍵供應商。</p>
<p>Nvidia 當前的挑戰是在一個快速發展的行業中保持盈利並保持市場份額，在這個行業中，硬件越來越專業化。未來的 AI 計算將由一系列通過先進技術連接的專業系統定義，而不是單一的壟斷。</p>
<h5>另見：</h5>
<p>Nvidia 在面臨日益增加的挑戰中駕馭增長時代</p>
<p>開放計算倡議如何影響 AI 硬件設計</p>
<p>Nvidia 對諾基亞的 10 億美元投資重塑全球電信</p>
<p>台積電漲價結束了廉價晶體管的時代</p>

AMDL

半導體 3 倍做多 - Direxion

<p>英偉達在人工智能芯片領域的主導地位受到挑戰，谷歌、AWS、Meta 和 AMD 等競爭對手正在開發專用硬件。台積電計劃擴大生產能力，以緩解供應限制。谷歌和 AWS 專注於定製芯片，以實現成本效益高的推理，而 Meta 和微軟則面臨戰略轉變。AMD 的 MI300X 芯片與英偉達競爭，並得益於 OpenAI 的 Triton 編譯器。中國的華為憑藉其 Ascend 910C 芯片嶄露頭角，縮小了技術差距</p>

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<div class="lb-trans"><p>//php echo do_shortcode('[responsivevoice_button voice=&#34;US English Male&#34; buttontext=&#34;Listen to Post&#34;]') ?</p>
</div><p>For the past ten years, Nvidia has dominated the market for advanced computer chips used in machine learning and artificial intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>在過去的十年裏，英偉達主導了用於機器學習和人工智能的先進計算芯片市場。</p>
</div><p>Driven by its proprietary CUDA software and rapid innovation, Nvidia became synonymous with AI processors, briefly reaching a $5 trillion market value this year. Between February and October 2025, Nvidia reported $147.8 billion in sales from chips, network connections, and related hardware supporting AI growth.</p>
<div class="lb-trans"><p>憑藉其專有的 CUDA 軟件和快速的創新，英偉達與 AI 處理器劃上了等號，今年短暫地達到了 5 萬億美元的市場價值。在 2025 年 2 月至 10 月之間，英偉達報告了來自芯片、網絡連接和支持 AI 增長的相關硬件的銷售額為 1478 億美元。</p>
</div><p>Even though Nvidia’s newest and most powerful processors, the Grace Blackwell series, are selling out quickly, its dominance is starting to weaken. Instead of facing just one competitor, Nvidia is now challenged on many fronts as the industry shifts toward more specialized hardware.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管英偉達最新和最強大的處理器——Grace Blackwell 系列正在迅速售罄，但其主導地位開始減弱。英偉達現在面臨着來自多個方面的挑戰，因為行業正在轉向更專業的硬件。</p>
</div><p>Nvidia’s strong sales and high profit margins are driven by scarcity, primarily due to manufacturing limits. The main bottleneck for high-end chips is the limited capacity for advanced Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) packaging at TSMC.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達強勁的銷售和高利潤率主要受到稀缺性的驅動，這主要是由於製造限制。高端芯片的主要瓶頸是台積電在先進的芯片封裝（CoWoS）方面的有限產能。</p>
</div><p>Nvidia consumes most of this limited production, but competition for chip supply is intensifying. TSMC, the sole manufacturer, plans to expand capacity to 100,000 wafers per month by 2026. As supply constraints ease, companies like Google and AMD are expected to benefit.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達消耗了大部分有限的生產能力，但芯片供應的競爭正在加劇。台積電作為唯一的製造商，計劃到 2026 年將產能擴大到每月 10 萬個晶圓。隨着供應限制的緩解，谷歌和 AMD 等公司預計將受益。</p>
</div><p>Nvidia now faces significant risk as the industry shifts from experimenting with large foundation models to prioritizing large-scale, cost-effective inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着行業從實驗大型基礎模型轉向優先考慮大規模、成本效益高的推理，英偉達現在面臨重大風險。</p>
</div><p>Major cloud providers are moving away from reliance on Nvidia’s CUDA ecosystem. They are investing in their own specialized chips for high-volume inference, where operating costs now exceed training costs.</p>
<div class="lb-trans"><p>主要的雲服務提供商正在逐漸減少對英偉達 CUDA 生態系統的依賴。他們正在投資自己的專用芯片，以滿足高容量推理的需求，而運營成本現在已超過訓練成本。</p>
</div><h3>Nvidia’s largest customers become competitors</h3>
<div class="lb-trans"><h3>英偉達最大的客户變成了競爭對手</h3>
</div><p>The “Big Four” North American hyperscalers—Google, Amazon Web Services, Microsoft, and Meta—account for the largest capital expenditures in this sector. Their collective shift to custom silicon is a strategic move to ensure competitiveness.</p>
<div class="lb-trans"><p>北美的 “四大” 超大規模雲服務商——谷歌、亞馬遜網絡服務、微軟和 Meta——在該領域的資本支出佔據了最大份額。他們集體轉向定製硅是一項確保競爭力的戰略舉措。</p>
</div><p>Google, part of Alphabet, initiated the move toward custom AI chips with its Tensor Processing Units (TPUs). The latest version, TPU v7 ‘Ironwood,’ is optimized for inference. Ironwood features a large shared memory, enabling up to 9,216 chips to connect in a single ‘superpod,’ which addresses memory constraints in large Mixture-of-Experts (MoE) models.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌，作為 Alphabet 的一部分，率先推動了定製 AI 芯片的開發，推出了其張量處理單元（TPU）。最新版本 TPU v7 ‘Ironwood’ 針對推理進行了優化。Ironwood 具有大共享內存，允許多達 9216 個芯片在單個 “超級集羣” 中連接，解決了大型專家混合模型（MoE）中的內存限制。</p>
</div><p>Meta Platforms may lease and potentially purchase Google’s TPU chips for its data centers starting in 2027. This would mark a shift for Google, positioning it as a merchant chip supplier. Some estimates suggest Google could capture up to 10% of Nvidia’s annual revenue, amounting to billions of dollars.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta Platforms 可能會從 2027 年開始租賃並可能購買谷歌的 TPU 芯片用於其數據中心。這將標誌着谷歌的轉變，使其成為商用芯片供應商。一些估計表明，谷歌可能會佔據英偉達年收入的 10%，金額達到數十億美元。</p>
</div><h4>Amazon focuses on training and cost efficiency</h4>
<div class="lb-trans"><h4>亞馬遜專注於訓練和成本效率</h4>
</div><p>Amazon Web Services (AWS) is pursuing improved price-performance to attract businesses seeking alternatives to Nvidia’s expensive chips. AWS claims its Trainium chips can reduce training costs by up to 50% compared to GPUs, targeting mid-range AI workloads.</p>
<div class="lb-trans"><p>亞馬遜網絡服務（AWS）正在追求更好的性價比，以吸引尋求替代英偉達昂貴芯片的企業。AWS 聲稱其 Trainium 芯片可以將訓練成本降低多達 50%，目標是中等規模的 AI 工作負載。</p>
</div><p>AWS is also expanding its custom CPU, Graviton5, built on 3nm technology. It delivers up to 25% better performance than its predecessor for general tasks. Partners such as Anthropic use Trainium2 for model training, showcasing the value of AWS’s Trainium software and Neuron SDK.</p>
<div class="lb-trans"><p>AWS 還在擴展其定製 CPU Graviton5，該芯片基於 3nm 技術。與其前身相比，它在一般任務上提供高達 25% 的性能提升。合作伙伴如 Anthropic 使用 Trainium2 進行模型訓練，展示了 AWS 的 Trainium 軟件和 Neuron SDK 的價值。</p>
</div><h4>Meta and Microsoft’s strategic shift</h4>
<div class="lb-trans"><h4>Meta 和微軟的戰略轉變</h4>
</div><p>Meta adopts a specialized approach. Its Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) is designed for high-volume tasks, such as powering recommendation systems for Facebook and Instagram. Offloading these tasks to custom chips allows Meta to reserve its Nvidia H100s for advanced AI research.</p>
<div class="lb-trans"><p>Meta 採取了專業化的方法。其 Meta 訓練和推理加速器（MTIA）旨在處理高容量任務，例如為 Facebook 和 Instagram 提供推薦系統。將這些任務轉移到定製芯片上，使 Meta 能夠將其英偉達 H100 保留用於高級 AI 研究。</p>
</div><p>Microsoft’s custom silicon program has faced setbacks. The next-generation Maia chip, codenamed “Braga,” has been delayed until 2026, placing Microsoft in a challenging position. Due to this delay, Microsoft must continue purchasing Nvidia’s Blackwell GPUs at high prices to meet OpenAI’s computing demands. To offset costs, Microsoft is also using AMD’s MI300X GPUs, making it one of AMD’s largest customers.</p>
<div class="lb-trans"><p>微軟的定製硅計劃面臨挫折。下一代 Maia 芯片，代號 “Braga”，已推遲到 2026 年，這使得微軟處於一個困難的境地。由於這一延遲，微軟必須繼續以高價購買英偉達的 Blackwell GPU，以滿足 OpenAI 的計算需求。為了抵消成本，微軟還在使用 AMD 的 MI300X GPU，使其成為 AMD 最大的客户之一。</p>
</div><h3>Emerging competition and the Triton effect</h3>
<div class="lb-trans"><h3>新興競爭和 Triton 效應</h3>
</div><p>As major cloud companies develop their own systems, Advanced Micro Devices (AMD) remains the primary alternative to Nvidia in the broader market. AMD’s MI300X chip features 192GB of HBM3 memory, significantly more than Nvidia’s H100, making it well-suited for large-model inference and reducing costs. AMD anticipates its data center GPU sales will reach billions annually, directly competing with Nvidia.</p>
<div class="lb-trans"><p>隨着主要雲公司開發自己的系統，先進微設備（AMD）仍然是更廣泛市場中英偉達的主要替代品。AMD 的 MI300X 芯片具有 192GB 的 HBM3 內存，顯著超過英偉達的 H100，使其非常適合大型模型推理並降低成本。AMD 預計其數據中心 GPU 銷售將達到每年數十億美元，直接與英偉達競爭。</p>
</div><p>AMD’s previous software limitations are being addressed through OpenAI’s Triton compiler. Triton enables developers to write high-performance code compatible with both Nvidia and AMD hardware, without requiring deep expertise in CUDA or AMD’s ROCm.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 之前的軟件限制正在通過 OpenAI 的 Triton 編譯器得到解決。Triton 使開發人員能夠編寫與英偉達和 AMD 硬件兼容的高性能代碼，而無需深入瞭解 CUDA 或 AMD 的 ROCm。</p>
</div><p>Triton increases hardware interchangeability and simplifies the transition away from CUDA. This reduces costs and makes it easier for companies to adopt alternative suppliers.</p>
<div class="lb-trans"><p>Triton 提高了硬件的互換性，簡化了從 CUDA 轉移的過程。這降低了成本，使公司更容易採用替代供應商。</p>
</div><h3>China narrows the technology gap</h3>
<div class="lb-trans"><h3>中國縮小技術差距</h3>
</div><p>Nvidia’s challenges are compounded by the emergence of a parallel, independent ecosystem in China, driven by U.S. export controls. Huawei leads this domestic infrastructure, compensating for limited access to EUV lithography with alternative architectural strategies.</p>
<div class="lb-trans"><p>英偉達面臨的挑戰因美國出口管制而加劇，導致中國出現了一個平行的獨立生態系統。華為在這一國內基礎設施中處於領先地位，通過替代架構策略彌補了對 EUV 光刻的有限訪問。</p>
</div><p>Huawei’s leading chip, the Ascend 910C, is produced by SMIC using a 7nm Deep Ultraviolet (DUV) process and has demonstrated reliability. Reports indicate it achieves 60–80% of Nvidia’s H100 performance in training and matches it in some inference tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>華為的領先芯片 Ascend 910C 由中芯國際使用 7nm 深紫外（DUV）工藝生產，並已證明其可靠性。報告顯示，它在訓練中的性能達到英偉達 H100 的 60% 至 80%，在某些推理任務中與之相匹配。</p>
</div><p>This performance is enabled by a ‘scale-out’ design that connects thousands of Ascend NPUs in systems such as the Atlas 950 SuperPoD via a new optical link called UnifiedBus. This high-speed network compensates for lower manufacturing quality, allowing advanced model training.</p>
<div class="lb-trans"><p>這種性能得益於一種 “擴展” 設計，通過一種名為 UnifiedBus 的新光纖連接數千個 Ascend NPU，形成如 Atlas 950 SuperPoD 等系統。這種高速網絡彌補了較低的製造質量，使得高級模型訓練成為可能。</p>
</div><p>However, developing this independent computing power is costly. The manufacturing yield for Ascend 910C chips at SMIC is only 30–40%, well below industry standards, but the Chinese government appears willing to accept these losses for strategic purposes.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，發展獨立計算能力的成本很高。中芯國際的 Ascend 910C 芯片的製造良率僅為 30-40%，遠低於行業標準，但中國政府似乎願意為了戰略目的接受這些損失。</p>
</div><p>HiSilicon, Huawei’s semiconductor company, plans to introduce new versions of the Ascent chips in 2026, namely the Ascend 950PR, which will launch in the first quarter of 2026, followed by a higher-memory variant, the 950DT, in the fourth quarter..</p>
<div class="lb-trans"><p>華為的半導體公司海思計劃在 2026 年推出新版本的 Ascend 芯片，即 Ascend 950PR，該芯片將在 2026 年第一季度發佈，隨後在第四季度推出更高內存的變種 950DT。</p>
</div><p>The paradox deepened this week when, despite U.S. President Trump signaling an easing of restrictions by approving the export of Nvidia’s advanced H200 chips, Beijing indicated it would impose its own stringent controls on access. Regulators overseeing China’s semiconductor independence campaign are considering ways to permit only limited access to the H200, Nvidia’s second-best generation of AI chip.</p>
<div class="lb-trans"><p>本週，儘管美國總統特朗普通過批准 Nvidia 的先進 H200 芯片出口，暗示放寬限制，但北京表示將實施自己的嚴格控制措施。監管機構正在考慮如何僅允許有限訪問 Nvidia 的第二代 AI 芯片 H200，以支持中國的半導體獨立運動。</p>
</div><p>China is also advancing memory chip production. ChangXin Memory Technologies (CXMT) plans to begin mass-producing HBM3 chips by 2026, helping to mitigate future memory-related sanctions.</p>
<div class="lb-trans"><p>中國也在推進內存芯片的生產。長鑫存儲科技（CXMT）計劃在 2026 年開始大規模生產 HBM3 芯片，以幫助減輕未來與內存相關的制裁。</p>
</div><h3>Investing in a fragmented market</h3>
<div class="lb-trans"><h3>在一個碎片化市場中投資</h3>
</div><p>Nvidia recognizes the challenge of maintaining high profit margins, particularly due to TSMC’s production constraints. In response, Nvidia is investing in new markets, including telecom infrastructure companies such as Nokia.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 意識到維持高利潤率的挑戰，特別是由於台積電的生產限制。作為回應，Nvidia 正在投資新的市場，包括電信基礎設施公司，如諾基亞。</p>
</div><p>Despite the challenges, Nvidia is expected to remain the leader in high-margin advanced model training through 2026. However, the broader market for high-volume inference will likely be dominated by custom chips from major cloud providers.</p>
<div class="lb-trans"><p>儘管面臨挑戰，預計 Nvidia 將在 2026 年前繼續領導高利潤的先進模型訓練。然而，高容量推理的更廣泛市場可能會被主要雲服務提供商的定製芯片主導。</p>
</div><p>The next major competition will focus on chip connectivity. As electrical connections reach their limits, optical connections are being adopted in commercial products. Marvell’s acquisition of Celestial AI and companies like Lightmatter, which offers a 3D photonic wafer for faster chip connections, indicate that optical links will become standard in leading AI chips by 2026. This shift will position companies such as Broadcom and Marvell as key suppliers.</p>
<div class="lb-trans"><p>下一場主要競爭將集中在芯片連接性上。隨着電連接達到極限，光連接正在商業產品中被採用。Marvell 收購 Celestial AI 以及像 Lightmatter 這樣的公司提供 3D 光子晶圓以實現更快的芯片連接，表明到 2026 年光鏈接將成為領先 AI 芯片的標準。這一轉變將使 Broadcom 和 Marvell 等公司成為關鍵供應商。</p>
</div><p>Nvidia’s current challenge is to remain profitable and retain market share in a rapidly evolving industry where hardware is increasingly specialized. The future of AI computing will be defined by a mix of specialized systems connected by advanced technology, rather than a single monopoly.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 當前的挑戰是在一個快速發展的行業中保持盈利並保持市場份額，在這個行業中，硬件越來越專業化。未來的 AI 計算將由一系列通過先進技術連接的專業系統定義，而不是單一的壟斷。</p>
</div><h5>See also:</h5>
<div class="lb-trans"><h5>另見：</h5>
</div><p>Nvidia Navigates an Era of Growth Amidst Mounting Challenges</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 在面臨日益增加的挑戰中駕馭增長時代</p>
</div><p>How Open Compute Initiatives Are Influencing AI Hardware Design</p>
<div class="lb-trans"><p>開放計算倡議如何影響 AI 硬件設計</p>
</div><p>Nvidia’s $1 Billion Bet on Nokia to Rewire Global Telecom</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 對諾基亞的 10 億美元投資重塑全球電信</p>
</div><p>TSMC Price Hikes End the Era of Cheap Transistors</p>
<div class="lb-trans"><p>台積電漲價結束了廉價晶體管的時代</p>
</div>

The Trillion-Dollar Race to Fragment the Nvidia Monopoly

- Nvidia 在過去十年主導 AI 芯片市場，2025 年銷售額達 1478 億美元。  
- 競爭加劇，雲服務商轉向定製芯片以降低成本，影響 Nvidia 市場份額。  
- 中國企業如華為也在縮小技術差距，推動獨立生態系統發展。  

打破 Nvidia 壟斷的萬億美元競賽