有評價指出，英偉達(NVDA)和OpenAI(OpenAI)仍掌握着人工智能(AI)市場的核心主導權。儘管目前市場對谷歌(GOOGL)的Gemini模型及其自研的張量處理器(TPU)抱有很高期待，但AI產業內部的成本及收益結構、架構限制、供應鏈瓶頸等現實侷限，預計將限制其突破能力。
根據SiliconANGEL提出的分析，英偉達的GB300芯片及其後續產品Rubin，是能夠重新定義整個AI經濟學的產品，被診斷認爲其針對需要高性能、高擴展性的AI工廠進行了優化。特別是，隨着大規模語言模型的訓練和推理正朝着通信中心化、帶寬導向的方向演進，基於GPU的系統相較於TPU持續保持技術優勢的可能性很大。這也是谷歌即使試圖推廣TPU，最終也不得不採取與基於GPU的產品並行的策略的原因。
此外，該研究還注意到，當前TPU市場內過高的期待，與其說是實質性的市場擾動，不如說是供應短缺導致的臨時應對。分析指出，作爲AI加速器核心供應鏈的臺積電CoWoS封裝產能本身就不足，而英偉達在2027年前將佔據該產量的60%以上。由此，英偉達在以GPU爲中心的AI生態中，同時確保了成本優勢和供應鏈優勢。
在軟件和平臺方面，OpenAI的表現也頗爲亮眼。值得注意的是，在比月活躍用戶數增長更爲核心的指標——“用戶停留時間”方面，ChatGPT相較於Gemini仍保持優勢，且企業採用率也正快速擴大至40%。OpenAI在API、應用生態、企業支持方面表現突出，並基於其與英偉達的緊密關係，未來有可能獲得GPU資源優先分配的戰略優勢。
另一方面，谷歌面臨着爲進入AI時代而必須從根本上改變其以搜索廣告爲核心的商業模式的課題。原有的搜索是能夠以每次點擊的低成本產生高收益的超高效結構，但基於AI的輔助型界面，每次交互所需的計算資源是原來的10倍以上，導致成本結構急劇上升。此外，如果無法快速調整基於提供可信結果這一新用戶期望的收益轉化模式，其核心收益領域（如高利潤商品搜索）的用戶流失可能會加速。
最終，AI生態的走向預計將由平臺整合能力、經濟性以及基於信任的收益模式，而非單純的技術實力所左右。分析評估認爲，英偉達已經在規模和成本方面實現了半導體業務特有的學習曲線效應，而OpenAI則是將其擴展到軟件及服務領域最爲領先的企業。結論是，兩家企業的全方位合作，很可能在圍繞AI工廠的下一代平臺重構中，形成強大的良性循環結構。