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title: "AI 芯片增量結構：nvda 階段性見頂了嗎？"
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description: "訓練、推理與 XPU 競爭全景，nvda 的 PEG 是價值陷阱還是新的機會 NVDA 當前在訓練端仍佔 ~90% 份額，但推理端正成為增量爭奪的主戰場——ASIC 和 XPU 增速遠超 GPU，行業共識是推理份額將顯著分流..."
datetime: "2026-06-19T16:50:02.000Z"
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author: "[冷罗和他的朋友们](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/14367108.md)"
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# AI 芯片增量結構：nvda 階段性見頂了嗎？

## 訓練、推理與 XPU 競爭全景，nvda 的 PEG 是價值陷阱還是新的機會

**NVDA 當前在訓練端仍佔 ~90% 份額，但推理端正成為增量爭奪的主戰場——ASIC 和 XPU 增速遠超 GPU，行業共識是推理份額將顯著分流，但訓練端短期內難以撼動 nvda 的市場定位**

### 一、NVDA 當前市佔率

細分市場

NVDA 份額

數據來源

**AI 訓練**

~85–90%

Summit Insights (2026.3): \>90%；Morgan Stanley (2026.1): ~85%

**AI 推理**

當前 \>90%，預計快速下降

當前與訓練類似，但 2028E 分歧極大

**總體 AI 加速器**

2024 ~87% → 2025 ~81% → 2026E ~75%

Silicon Analysts 逐年追蹤

NVDA 數據中心收入佔 Hyperscaler capex 的 \*\*39–47%\*\*（Daloopa 8 季度追蹤，峯值在 2025Q1），FY2026 數據中心收入約 $1,937 億。

### 二、增量市場：新數據中心建設的份額爭奪

維度

數據

**Hyperscaler 2025 capex**

~$5,070 億（+65% YoY），技術相關約 $2,970 億

**Hyperscaler 2026E capex**

~$6,020–7,000 億（CreditSights / Fortune）

**ASIC 服務器出貨增速**

+44.6%（2026E），份額將達 27.8%（多年新高）

**GPU 服務器出貨增速**

+16.1%（2026E），增速僅為 ASIC 的 1/3

關鍵信號：**NVDA 佔增量 的比例已趨於平穩（遠期和現值均為～45%），不再擴大**——新增投資中更大比例流向定製 ASIC

### 三、機構與公司對市佔率的估算

#### NVDA 方（看多方）

來源

觀點

**Jensen Huang (2026.1 台北 )**

否認 ASIC 威脅，稱"不合理"；強調 CUDA 生態靈活性不可替代

**Morgan Stanley**

預計 2026 年僅丟 1–2 個百分點份額；NVDA 推理絕對收入仍會大幅增長（市場整體 7x 擴張）

**NVDA 研發投入**

FY2027 計劃 $450 億研發，碾壓所有競爭對手

**收購 Groq ($170 億 )**

強化推理專用芯片能力

#### AVGO 方（競爭方）

指標

數據

FY2025 AI 半導體收入

$200 億

FY2026 Q2 AI 收入

$108 億（+143% YoY）

**FY2026 全年 AI 收入指引**

**$560 億（+180% YoY）**

**FY2027 AI 收入目標**

**\>$1,000 億**

AI 訂單積壓

$730 億 +

**核心客户（6 家）**

Google (TPU，獨家至 2031)、Meta (MTIA)、Anthropic、OpenAI + 2 家未披露

Broadcom 預計將佔定製 AI 芯片市場約 60%。Mizuho 估計僅 Anthropic 合同即可帶來 2027 年 $420 億 AI 收入。

#### 第三方獨立估算

來源

預測

**TD Cowen**

商用加速器份額從 2025 ~91% 降至 2030 ~75%；定製 ASIC 從 ~9% 升至 ~25%

**New Street Research**

NVDA 推理份額到 2028 年可能降至 20–30%（最激進看空）

**Bloomberg Intelligence**

NVDA 到 2030 年保持 70–75%，但 ASIC 出貨量增速遠超 GPU

**Silicon Analysts（温和派）**

NVDA 長期保持 55–60% 推理份額（2030）

### 四、GPU vs XPU：推理的未來格局

推理佔 AI 總算力需求已從 2023 年的 1/3 升至 2026 年的 **2/3**，預計 2028–2030 年達 70–85%。這是份額爭奪的核心戰場。

維度

GPU (NVDA)

XPU/定製 ASIC (AVGO 等 )

**優勢**

靈活編程、CUDA 生態、多模型部署、快速迭代

推理 TCO 低 40–65%、功耗低 67%、每 token 成本低 3–8x

**劣勢**

推理是 memory-bandwidth bound，GPU 效率天生劣勢

設計週期 15+ 月，無法適應模型快速迭代

**適用場景**

訓練、多模型微調、新興多模態推理

大規模單一模型推理部署（已定型的生產環境）

**關鍵風險**

CUDA 鎖定被 vLLM/SGLang 等框架抽象化

客户集中度高（6 家佔大部分）

### 五、核心結論

**訓練端護城河深。** CUDA 生態 + NVLink 互聯 + $450 億年研發，2028 年前訓練份額維持 80%+ 應該是意料之內

**推理端是真正的變量。** 定製 ASIC 的 TCO 優勢是結構性的（不是週期性），但 **NVDA 的絕對推理收入仍會增長**——因為 AI 芯片總市場從 ~$2,000 億擴大到 $6,000 億 +

**AVGO 的 XPU 業務增速驚人但利潤率較低**（margin dilutive），且高度依賴 6 家大客户。如果其中任何一家減少訂單或自研進度超預期，則股價可能會有意料之外的變化

**最大的不確定性是時間而非方向。** 推理向 ASIC 遷移的方向是共識，分歧只在速度——2028 年還是 2032 年，份額降到 30% 還是 55%，這決定了 NVDA 當前估值是否合理。

不過 ai 市場整體的蛋糕還是在做大的，即便市佔率下降，我認為絕對增速還是非常可觀，目前 nvda 維持長期 30% 增速，我認為還是比較輕鬆的，也就是説，當前還算是比較合理的估值，既不是偏高，也不是偏低，儘管 PEG 信號似乎預示着短期的低估

守擂的 nvda，攻擂的 avgo，如果你不知道誰會獲勝，那就都配置一些吧！

$納指 100 ETF - Invesco(QQQ.US) $英偉達(NVDA.US) $博通(AVGO.US) $Roundhill Memory ETF(DRAM.US) $Magnificent Seven ETF - Roundhill(MAGS.US) $YieldMax NVDA Perf & Dis Trgt 25 ETF(NVIT.US)

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