兩年來，許多雲計算和芯片行業高管們都在預測，英偉達在人工智能服務器芯片領域的主導地位將會下降，但這一情況似乎尚未發生。

北京時間 2 月 27 日，英偉達公佈了 2025 財年第四季度財報，業績再次超出華爾街預期。財報顯示，英偉達第四季度營收達到創紀錄的 393 億美元，較上一季度增長 12%，較去年同期增長 78%。淨利潤高達 220.91 億美元，超過市場預期的 196.11 億美元。整個財年營收增長 142%，達到創紀錄的 1,152 億美元。

（來源：英偉達）

數據中心業務依然是英偉達收入的主力軍，特別是在 AI 訓練和推理需求激增的背景下，第四季度數據中心營收創下 356 億美元的新紀錄，環比增長 16%，同比增長 93%。這主要得益於 Blackwell 計算平臺的強勁需求，以及 H200 產品的持續增長。

不過，需要注意的是，雖然各季度營收額持續攀升，但同比增長率卻呈現下降趨勢。這次英偉達第四季度的營收同比增長率僅爲 78%，創下七個季度以來的最低水平。或許英偉達未來的發展，已經不如以前那麼輕鬆了。

Arm 控股公司 CEO、軟銀董事會成員 Rene Haas 就認爲，儘管英偉達目前在 AI 芯片市場佔據主導地位，但其他 AI 芯片的銷售增長也只是時間問題。在接受 The Information 採訪時，Haas 分享了他對 AI 芯片市場競爭格局的看法。

“隨着衆多大型 AI 開發商和雲服務提供商積極開發英偉達芯片的替代品，專門化的推理芯片將逐漸出現。”Haas 表示。

至於哪些挑戰者最有可能成功，Haas 尚無定論。他認爲芯片創業公司、亞馬遜等雲服務巨頭、OpenAI 等新玩家和傳統芯片廠商都有機會。這是因爲像 OpenAI 這樣的公司在運行現有 AI 模型（即推理）上的支出最終將超過訓練新模型的投入，而英偉達的芯片主要在訓練領域有絕對優勢。那些計算強度相對較低的推理任務，恰恰爲英偉達的競爭對手提供了市場空間。

以下是採訪內容：

The Information（以下簡稱 TI）：上週，我們報道 OpenAI 預計其在推理計算（運行 AI 模型）上的支出，將在 2030 年超過其在訓練模型上的支出。這與您的預測一致嗎？

圖丨相關報道（來源：The Information）

Haas：如果你認同某個時間點訓練新模型的收益會逐漸平緩，主要工作轉爲強化訓練而非開發全新的前沿大模型。不管這個轉折點是五年後還是十年後，這都是個值得思考的判斷。我們暫時先假設 OpenAI 的預測是對的，屆時就會有一個拐點，推理將成爲絕對主導的工作負載。

目前我們距離 AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）還很遠。我今早看到一些報道說 AI 編程助手多麼厲害，能通過某些數學測試，但它們真能寫出媲美中級工程師水平的代碼嗎？當 AI 達到這種水平時——雖然大家對 AGI 的定義各不相同——你纔會發現我們真正取得了突破。顯然我們還沒到那一步，這也是爲什麼人們在訓練上投入如此巨資。

所以不管這個轉折點是不是 2030 年，我認爲發展曲線大致會是這樣的。

TI：長期來看，公司是否會在英偉達 GPU 上運行 AI 推理？

Haas：現在下結論還爲時過早，因爲目前市場上絕大部分已部署設備都是英偉達的。大型雲服務商的推理任務幾乎默認都跑在英偉達硬件上。像 Cerebras 和 Groq 這樣的小型芯片公司在中小型數據中心的推理市場取得了一些成功，但有些客戶只是因爲買不到英偉達 GPU 才被迫選擇替代品。

圖丨 Groq 的 AI 芯片 LPU 與英偉達 GPU 的對比圖（來源：Groq）

目前市場還處於早期階段，因爲很多企業在考慮：“我已經在 GPU 訓練上投入巨資，數據中心硬件成本已經沉沒，不確定是否值得爲推理任務更換其他公司的芯片。”但我認爲未來幾年，隨着模型規模不斷擴大，越來越多的投資會流向專用訓練 GPU 或解決方案，屆時市場將出現明顯分化。

專用推理產品將逐漸興起。各大雲服務巨頭都在研發自己的芯片。我不便透露保密信息，但我們對這些產品都有深入瞭解，在很多場景下，CPU 能發揮很大作用。

TI：誰能從英偉達手中搶奪推理市場份額？

Haas：現在很難預測哪家會勝出。毫無疑問，英偉達是家了不起的公司，在已部署基礎設施方面優勢明顯。

但另一方面，芯片創業公司在創新方面動作不斷，無論是光纖基板、共封裝光學技術、創新內存配置還是存內計算——半導體行業正經歷多年未見的創新活力。

TI：大型雲服務提供商的自定義 AI 芯片前景如何？

這條路確實很難走。我們在通用計算芯片方面積累了豐富經驗，比如亞馬遜的 Graviton（非 AI 任務芯片）以及微軟和谷歌的 AI 芯片。Graviton 已經獲得了不少市場認可，但微軟和谷歌的 AI 芯片尚未得到廣泛應用，這需要很長時間。最大的挑戰在於，AI 模型發展速度遠快於硬件迭代，雲服務商想自研芯片難度極高。

TI：你對 OpenAI 正在開發的芯片有什麼看法？

Haas：這個我不便評論，因爲你知道的，如果這些公司在研發定製芯片，很可能正在與 Arm 合作。

TI：有報道稱 Arm 也將在今年推出 AI 芯片，是這樣嗎？

Haas：我可以向你保證，如果我們準備這麼做，你會是第一個知道的。

TI：埃隆·馬斯克的 xAI 對 AI 基礎設施有何影響？

Haas：可能比任何事情都更重要的一點是馬斯克用一個相當快的速度建立起了 Grok。我認爲這對整個生態系統施加了巨大的壓力。

圖丨 xAI 短短八個月建立起的 Colossus 超算（來源：xAI）

TI：未來會有更多類似 Stargate 的項目嗎？

Haas：我不確定軟銀能否再投入更多類似 Stargate 的項目，但就這個想法而言，這是個好問題。孫正義很早就洞察到了關鍵：你需要資金，也需要其他資源。鮮爲人知的是，軟銀擁有規模龐大的能源業務，爲谷歌和微軟等科技巨頭提供了大量服務。

軟銀還帶來了許多特殊資源，包括 Arm 和衆多技術合作夥伴。這正是成功所需的關鍵要素。僅靠資金融資而不提供技術支持，成功會很困難。我相信會有其他人嘗試，但要整合所有資源絕非易事。

TI：AI 推理將主要在數據中心運行還是在邊緣設備上運行？

Haas：邊緣設備承擔重要 AI 任務並非不可能。我認爲未來會是混合模式——部分在雲端運行，部分在本地執行。從隱私和安全角度看，某些任務你會希望在本地處理。甚至是更小的設備，比如耳機，功耗嚴重受限。因此，AI 算法和相關計算必須變得更加高效。

TI：最適合 AI 運行的設備是哪一類？

Haas：手機本身已經是非常高效的產品，功能豐富。過去十幾年，手機教會我們一個道理：人們不喜歡攜帶多個不能顯著提升體驗的設備。

因此，必須是能增強現有體驗的產品。可能是智能服裝嗎？確實有可能。智能眼鏡領域也在快速發展。關鍵是產品體驗必須自然。我能想象的是作爲配件，爲現有設備提供某種增強功能。但我還沒看到那種讓人“非擁有不可”的 AI 設備。

參考資料：

1.https://www.theinformation.com/articles/why-arms-ceo-sees-room-for-nvidia-competitors?rc=a4cwro

運營/排版：何晨龍

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