竞争格局全图

前面几章讲了英伟达靠什么领先：CUDA 软件生态，NVLink 带来的系统级优势，以及和台积电 CoWoS 先进封装产能的深度绑定。这一章把各路竞争者逐个过一遍，每一家都回答同样的三个问题：威胁有多真实，什么时候兑现，能抢走训练、推理，还是只能抢中国市场。

威胁最大的，其实是英伟达自己的大客户。微软、谷歌、亚马逊、Meta 一边向英伟达下千亿美元级别的订单，一边用自研 ASIC 替换其中一部分。连看多英伟达的摩根大通也写明，未来几年 GPU 与 ASIC 在 AI 算力市场的份额将趋向持平¹。份额下降已经写进了多头的基准情景，不再只是看空者的假设。

8.1体量差距很大，但按颗数份额已在转移

先看英伟达自己有多大，这是后面所有比较的分母。

英伟达一个季度的数据中心营收，是 AMD 2025 年全年数据中心 GPU 收入（$67.5 亿）的 13 倍。这个市场仍然受供给约束：FY28 收入增长 70% 是供给能交付的上限，公司称如果不受约束，需求可以"翻一倍还多"^4,5。对手新增的产能先吃掉的是英伟达满足不了的需求，真正的份额竞争要等供给宽松以后才开始。

不过按出货颗数算，份额已经在转移。摩根大通估算，ASIC 在 AI 加速器出货中的占比会从 2025 年的 32% 升到 2027 年的 53%，第一次超过 GPU⁶。颗数是对英伟达最不利的口径，因为它的单价高得多，收入上还会长期领先。

8.2云厂自研 ASIC 是最大的威胁

六类对手放在一起比较，云厂自研芯片排在最前面，华为和国产厂商的威胁只限于中国，英特尔可以忽略：

来源：知识库「SambaNova」：Intel 独立 AI 加速器份额不足 1%⁸

8.3AMD：客户需要第二供应商，份额仍不足 5%

AMD 是唯一能在通用 GPU 上和英伟达正面竞争的公司，它要做的是成为合格的第二供应商：花上千亿美元买算力的客户，都不愿意被单一供应商卡住。

AMD 的差异化在内存。MI300X 配 192GB HBM3，带宽 5.3 TB/s，容量约为英伟达同档产品的 2 倍，推理很吃内存容量，这让它在推理上有性价比优势。它也拿到了头部客户的长期协议：2025 年 10 月，OpenAI 宣布与英伟达、博通、AMD 合计 26GW 的硬件合作；2026 年 2 月，Meta 与 AMD 签下 6GW、$600 亿的多代 Instinct 协议，并拿到最多 1.6 亿股的认股权证^4,9,10。MI450 和 Helios 机柜下半年开始交付。

封装配额也在快速上升。按瑞银的中介层晶圆需求口径，AMD 在 CoWoS 中的份额会从 2026 年的 10% 升到 2027 年的 18%，超过博通排到第二；同一口径下，英伟达从 60% 降到 49%⁷。

AMD 的上限在软件。ROCm 仍落后 CUDA 数年，客户每次扩容都要重新权衡迁移成本。按摩根大通的口径，AMD 2025 年数据中心 GPU 份额不足 5%，常见的 10–15% 的估计偏高¹²。看好 AMD 的逻辑，是从很低的基数上多分到一些份额，而不是取代英伟达；两家都由 AI 资本开支驱动，AMD 上涨也不意味着英伟达下跌。

8.4云厂 ASIC：TPU 已开始卖给外部客户

AMD 是外部对手，云厂自研 ASIC（为特定算法定制的芯片）则是内部对手：谷歌、亚马逊、微软、Meta 既是英伟达最大的客户，又在用自研芯片替换这些订单里的一部分。

摩根大通估计，2025 年定制 ASIC 市场规模 $680 亿，未来几年复合增速 40–50%⁶。其中最值得关注的是谷歌 TPU，因为它已经从自用走向对外销售，Anthropic 是最大的外部用户。SemiAnalysis 推算，Anthropic 会在 2029 年超过谷歌 DeepMind，成为 TPU 最大的用户。ASIC 开始作为商品算力卖给第三方 AI 实验室，直接进入了英伟达的客户池。

8.5华为昇腾：中国第一，海外接近零

华为昇腾在中国市场是头号威胁，训练和推理都能抢；在中国以外，它的份额接近零。这条边界是美国出口管制从两个方向划出来的：管制挡住了英伟达在华的高端产品，也挡住了华为出海。摩根士丹利估算 2026 年在国产 AI 加速器里，华为占 62%，寒武纪 14%；中国 AI 芯片市场会从 2023 年的 $100 亿增长到 2030 年的 $910 亿¹⁷。

华为不在单颗芯片上和英伟达比，而是靠堆数量做系统。CloudMatrix 384 用 384 颗 910C 对标 GB200 NVL72，单个超节点 FP16 峰值约 300 PFLOPS（华为披露），代价是要占 16 个标准机柜，整机功耗约 600kW。2026 年一季度发布的 950PR 支持 FP8 和 FP4，FP4 算力 2 PFLOPS。软件上的差距也在缩小：DeepSeek 已经为六个代码仓库加入昇腾支持，SemiAnalysis 认为它可能在 2028 年、甚至 2027 年转为主要使用华为平台；华为原生内核在矩阵运算上最高能达到理论上限的 99.7%^18,19,20。制造端仍受先进制程和 HBM 供给的限制。

所以华为是一个区域变量，只决定英伟达在中国还能保留多少。H200 对华出货已获美国批准，但 FY27 Q2 英伟达对华 Hopper 收入不到数据中心收入的 1%，Q3 指引按零计算。英伟达的中国数据中心收入可以看作一份可能归零的期权：指引已经按零计，清零的边际冲击很小，出货放量反而是上行的变量²¹。

8.6国产芯片：寒武纪已经赚得比海光多

国产 AI 芯片对 A 股投资者是一整个板块，对英伟达的全球格局影响有限，估值和份额要分开看。

先看份额。国产芯片在中国 AI 芯片需求里约占 42%（伯恩斯坦 2025 年口径），这几家分的就是这一块，放到全球合计不足 5%，和英伟达的全球基本盘几乎没有交集²⁵。

再看盈利。寒武纪营收比海光少，净利润却已经更高。寒武纪第三季度营收 ￥35.3 亿，同比增长 104.5%，毛利率升到 58.7%，但收入仍低于预期，HBM 短缺和制造约束拖慢了交付²⁶。

最后看估值，里面仍有政策溢价。寒武纪的市值约为近四季营收的 44 倍；伯恩斯坦给出的 ￥1,340 目标价，对应 2027 年预测每股盈利 ￥14.52 的 91.5 倍。2026 年 5 月时"市值 ￥8,865 亿、PE 326 倍、海光是唯一赚钱的"那种格局，已经变了。

国产替代是一条独立的赛道，和英伟达的定价因素不同：英伟达看的是全球资本开支和推理放量，国产芯片看的是出口管制和国产化率目标，后者 2024 年为 30%，2027 年的目标是 55%²⁵。对 A 股这批公司，要留意估值波动和交付节奏，交付取决于 HBM 和先进制程的产能。

8.7新架构公司已不构成颠覆威胁

Cerebras 的晶圆级芯片（整片晶圆做成一颗芯片）、Groq 的 LPU（确定性低延迟）、SambaNova 的可重构数据流架构，曾经是非 GPU 新架构的代表。2025 年底开始的并购和上市，基本给这条路线定了型。

• 英伟达买下 Groq 的核心资产和技术知识产权，并获得其推理技术的非独家许可。最强的独立推理对手被买下，说明推理上的威胁是真实的，也说明这个威胁已经被英伟达消化^28,31。
• SambaNova 收到 Intel 的收购意向书²⁹。
• Cerebras 独立上市（CBRS），2025 年收入 $5.1 亿。新一代 CS-4 沿用同一片晶圆，靠时钟翻倍把单用户输出提到约每秒 4,000 tokens，但每片 SRAM 仍只有 44GB^32,33。

它们的技术差异是真的，比如极低延迟和晶圆级带宽，但都卡在同一个问题上：没有和 CUDA 相当的软件生态，客户不愿意为单一架构重写软件。

8.8训练、推理、中国要分开判断

把上面的对手放在一起，按业务分三块看。推理是份额会流失的地方，但推理的总量增长很快，份额下降不等于收入下降⁶。