截至2025年底，市場(chǎng)格局出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)變，英偉達(dá)以86%的市場(chǎng)份額領(lǐng)跑行業(yè)。

近五年內(nèi)，AI芯片與數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局發(fā)生顯著重組。以下是英偉達(dá)、英特爾、AMD三家公司細(xì)分市場(chǎng)收入數(shù)據(jù)，梳理2021年至2025年間各企業(yè)在該領(lǐng)域合并收入中的份額變化及核心影響因素。

十年初期，英特爾在AI芯片與數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，份額超三分之二，顯著領(lǐng)先于英偉達(dá)與AMD。2021年，市場(chǎng)格局呈現(xiàn)差異化分布：英偉達(dá)當(dāng)時(shí)以游戲GPU為核心優(yōu)勢(shì)，在該領(lǐng)域市場(chǎng)份額約25%；AMD則處于追趕階段，份額僅為7%。截至2025年底，市場(chǎng)格局出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)變，英偉達(dá)以86%的市場(chǎng)份額領(lǐng)跑行業(yè)。這一變化的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)源于2022年底OpenAI的ChatGPT等AI聊天機(jī)器人風(fēng)靡全球，直接推動(dòng)大型科技公司及各國(guó)政府加速建設(shè)“AI工廠”（專注于訓(xùn)練和運(yùn)行大型語(yǔ)言模型（LLM）的大型數(shù)據(jù)中心），進(jìn)而催生了對(duì)GPU密集型基礎(chǔ)設(shè)施的強(qiáng)勁需求。

英偉達(dá)精準(zhǔn)把握市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)變機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)了從芯片到整個(gè)AI系統(tǒng)的全面升級(jí)。其升級(jí)不僅聚焦于GPU本身的性能提升（更快運(yùn)算速度、更低功耗），更延伸至芯片、網(wǎng)絡(luò)、軟件全鏈條，形成了平臺(tái)層面的累積式優(yōu)勢(shì)，突破了傳統(tǒng)CPU擴(kuò)展的局限。

英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛表示，盡管傳統(tǒng)摩爾定律在CPU領(lǐng)域增速放緩，但英偉達(dá)的人工智能計(jì)算性能幾乎每年實(shí)現(xiàn)翻倍。這一優(yōu)勢(shì)源于其在產(chǎn)品構(gòu)建過(guò)程中，將“架構(gòu)、芯片、系統(tǒng)、庫(kù)和算法”進(jìn)行并行開(kāi)發(fā)與優(yōu)化。

除硬件層面的技術(shù)突破外，英偉達(dá)構(gòu)建的完整軟硬件生態(tài)系統(tǒng)形成了核心競(jìng)爭(zhēng)壁壘，有效提升了客戶切換成本，進(jìn)一步鞏固了其市場(chǎng)領(lǐng)先地位。

在市場(chǎng)環(huán)境變化過(guò)程中，行業(yè)需求重心逐步從CPU向GPU密集型AI系統(tǒng)轉(zhuǎn)移（尤其是2022年第四季度ChatGPT發(fā)布后，數(shù)據(jù)中心投資方向明顯轉(zhuǎn)變）。在此背景下，英特爾的市場(chǎng)份額出現(xiàn)波動(dòng)，主要與2021-2022年間CPU芯片迭代節(jié)奏調(diào)整、對(duì)市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)型的適應(yīng)進(jìn)程，以及AI芯片相關(guān)業(yè)務(wù)短期未達(dá)預(yù)期有關(guān)。針對(duì)市場(chǎng)變化，英特爾管理層已做出戰(zhàn)略調(diào)整。

近日，英偉達(dá)宣布已啟動(dòng)面向人工智能數(shù)據(jù)中心的 Vera Rubin 平臺(tái)的“全面量產(chǎn)”，并向合作伙伴保證該平臺(tái)將按計(jì)劃于今年晚些時(shí)候發(fā)布。除了可能提前發(fā)布之外，英偉達(dá)還在改進(jìn) Rubin GPU 的規(guī)格以提供更高的性能。報(bào)道稱，GPU 的 TDP 將提升至 2.30 kW，內(nèi)存帶寬將達(dá)到 22.2 TB/s。Rubin GPU 的額定功率現(xiàn)已鎖定為 2.3 kW，高于英偉達(dá)最初公布的 1.8 kW，但低于一些市場(chǎng)觀察人士預(yù)期的 2.5 kW 。將額定功率從 1.8 kW 提升至 2.3 kW 的目的是為了確保今年基于 Rubin 架構(gòu)的平臺(tái)在速度上顯著優(yōu)于 AMD 的 Instinct MI455X，后者預(yù)計(jì)運(yùn)行功率約為 1.7 kW。關(guān)于 Rubin 功耗預(yù)算提升的信息來(lái)自非官方渠道，但SemiAnalysis間接證實(shí)了這一點(diǎn)，他們聲稱英偉達(dá)提高了 HBM4 顯存堆棧的數(shù)據(jù)傳輸速率，現(xiàn)在每顆 Rubin GPU 的顯存帶寬為 22.2 TB/s，高于之前的 13 TB/s。

額外約 500W 的功率余量為英偉達(dá)提供了多種提升實(shí)際性能的選擇。最直接的一點(diǎn)是，它能夠在持續(xù)的訓(xùn)練和推理負(fù)載下維持更高的時(shí)鐘頻率，并在 AI 加速器滿負(fù)荷運(yùn)行時(shí)減少降頻。額外的功率還能讓更多執(zhí)行單元同時(shí)運(yùn)行，從而提升計(jì)算、內(nèi)存和互連同時(shí)處于高負(fù)載狀態(tài)時(shí)的吞吐量。除了流處理器（或者更確切地說(shuō)是張量單元）之外，額外的功耗預(yù)算還可以用于以更高的時(shí)鐘頻率運(yùn)行 HBM4 內(nèi)存和 PHY，從而提升內(nèi)存帶寬。事實(shí)上，更高的功耗預(yù)算還能讓英偉達(dá)在保持良好信號(hào)裕度的前提下，將所有鏈路（包括內(nèi)存、內(nèi)部互連和 NVLink）的性能提升到更激進(jìn)的工作點(diǎn)。隨著現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)日益受到內(nèi)存帶寬和架構(gòu)性能的限制，這一點(diǎn)變得愈發(fā)重要。

在系統(tǒng)層面，AI加速器額外增加500W TDP可以轉(zhuǎn)化為更高的單節(jié)點(diǎn)和單機(jī)架性能。超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心更看重系統(tǒng)級(jí)性能而非單個(gè)GPU的性能，因?yàn)橥瓿上嗤蝿?wù)可能只需要更少的GPU，從而降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載并提高集群效率。當(dāng)然，這假設(shè)這些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心能夠?yàn)楣母叩臋C(jī)器提供充足的電力。

同樣重要的是，更高的 TDP 也有助于制造，因?yàn)樗軌驅(qū)崿F(xiàn)更靈活的分級(jí)和電壓余量，從而在無(wú)需減少執(zhí)行單元數(shù)量或降低時(shí)鐘頻率的情況下提高可用良率。

因此，額外的500W功耗不僅能提升Rubin GPU的性能和VR200 NVL144機(jī)架式解決方案的競(jìng)爭(zhēng)力，還能提供可靠性裕度，確保 GPU 在大規(guī)模數(shù)據(jù)中心部署中能夠提供可預(yù)測(cè)的、持續(xù)的吞吐量，而不僅僅是紙面上更高的峰值性能。此外，Nvidia 還有可能向市場(chǎng)供應(yīng)更多 Rubin GPU，這有利于其盈利。

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