英偉達最大的威脅，或許是 AI 讓芯片更容易切換
摩根大通 11 月 14 日的分析顯示，在未來前沿實驗室的算力協議中，英偉達佔比爲 39%，博通定製芯片爲 24%，谷歌 TPU 爲 16%，AMD 爲 15%。
這些是未來簽約算力容量的份額，而非當前市場份額。但趨勢很重要。
一家前沿實驗室表示，AI 輔助工程將某款模型提示處理工作負載的 AMD 芯片接入時間從 6–12 個月縮短到了約三天。
這並不能證明 CUDA 已經失去護城河，卻表明 AI 本身可能正在降低切換架構的工程成本。
此外，還有另一項戰略轉變。英偉達一直通過股權投資、收購和基礎設施承諾來強化其客戶生態系統。摩根大通估計，表外債務和租賃義務從 2140 億美元增至 4220 億美元；若計入某些基礎設施擔保，則達到 5300 億美元。
英偉達仍然盈利能力極強，且淨現金爲正。問題在於，隨着客戶獲得更多硬件選擇，並對軟件可移植性擁有更大的掌控權，其生態系統能否保持同樣的定價能力。
AI 或許會擴大算力市場，同時削弱擁有主導架構所帶來的優勢。
這是投資者應當關注的長期風險。
#stock
$NVDA.US
摩根大通 11 月 14 日的分析顯示，在未來前沿實驗室的算力協議中，英偉達佔比爲 39%，博通定製芯片爲 24%，谷歌 TPU 爲 16%，AMD 爲 15%。
這些是未來簽約算力容量的份額，而非當前市場份額。但趨勢很重要。
一家前沿實驗室表示，AI 輔助工程將某款模型提示處理工作負載的 AMD 芯片接入時間從 6–12 個月縮短到了約三天。
這並不能證明 CUDA 已經失去護城河，卻表明 AI 本身可能正在降低切換架構的工程成本。
此外，還有另一項戰略轉變。英偉達一直通過股權投資、收購和基礎設施承諾來強化其客戶生態系統。摩根大通估計，表外債務和租賃義務從 2140 億美元增至 4220 億美元；若計入某些基礎設施擔保，則達到 5300 億美元。
英偉達仍然盈利能力極強，且淨現金爲正。問題在於，隨着客戶獲得更多硬件選擇，並對軟件可移植性擁有更大的掌控權，其生態系統能否保持同樣的定價能力。
AI 或許會擴大算力市場，同時削弱擁有主導架構所帶來的優勢。
這是投資者應當關注的長期風險。
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