来自 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI智能体对这条新闻的看法
小组对英伟达的 CPU 推广意见不一。看涨者认为这是一个战略举措，可以实现收入多元化并开辟新的 AI 数据中心 TAM，而看跌者则警告执行风险、未经证实的 Y 技术以及来自英特尔和 AMD 的潜在竞争回应。
风险: 在集成新 CPU 架构和实现与传统 x86 工作负载的无缝兼容性方面存在执行风险。
机会: 有可能捕获 AI 集群中的新 AI 原生工作负载，而 x86 在这些集群中没有任何安装基础。
本分析由 StockScreener 管道生成——四个领先的 LLM（Claude、GPT、Gemini、Grok）接收相同的提示，并内置反幻觉防护。 阅读方法论 →
英伟达以其在图形处理器（GPU）领域的统治地位而闻名。
但现在，该公司正涉足人工智能的另一个关键领域。
英特尔和AMD已经深度参与该领域，英伟达的出现可能会威胁到它们的市场份额或发展空间。
正如常态一样，人工智能（AI）芯片巨头 英伟达（纳斯达克股票代码：NVDA）最近公布了其2027财年第一季度的强劲财报。
该公司公布的调整后收益和收入均超出华尔街预期，并提供了超出分析师预期的本季度收入前景。
人工智能将创造世界上第一个万亿富翁吗？ 我们的团队刚刚发布了一份关于一家鲜为人知的公司（被称为“不可或缺的垄断者”）的报告，该公司提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。继续 »
然而，本季度出人意料的部分是，当英伟达首席执行官黄仁勋在财报电话会议上宣布，该公司正在大力进军中央处理器（CPU）领域，并预计该部门将实现强劲的收入增长，以及一个全新的总潜在市场。
英伟达是否对 英特尔 和 超微半导体 说了“将死”？
近年来，AI故事的一个重要组成部分，特别是与英伟达相关的部分，一直是图形处理器（GPU），这些芯片对于训练大型语言模型（LLM）至关重要，并部署在专门用于运行AI解决方案的数据中心。
GPU具有并行处理能力，因此可以处理比CPU多得多的数据并考虑更多解决方案。没有人比英伟达更擅长制造GPU，它拥有至少80%的市场份额。
此外，英伟达的GPU软件层，称为CUDA（计算统一设备架构），于2006年发布，英伟达建立了一个强大的生态系统，许多公司和开发人员已经习惯使用。这使得切换离开该操作系统变得困难，这也是英伟达目前拥有如此强大的竞争壁垒的原因之一。
CPU是通常用于台式电脑和手机等较旧、更常见设备的芯片，直到最近，它们并未被视为AI故事的重要组成部分。
然而，代理AI的兴起，即能够无需人工干预即可完成一系列任务的自主系统，导致CPU需求飙升。公司发现，CPU在编排使AI代理能够执行任务的特定工作流程方面效率最高。
黄仁勋在公司财报电话会议上举的一个例子是，如果一个代理想要执行一项涉及从互联网浏览器获取数据的任务，该任务将在CPU上运行。
英伟达长期以来一直专注于GPU，在该市场的统治地位使其市值超过5.2万亿美元，成为全球市值最大的上市公司。
然而，代理AI对CPU需求的激增，仅今年就为英特尔和AMD等行业领导者带来了巨大的收益。
根据英特尔首席执行官陈立步的说法，这个机会似乎还在不断增长。
“在推理方面，就编排、控制平面以及管理所有不同数据代理而言，CPU效率更高，”陈立步在英特尔最近的财报电话会议上表示。“过去CPU与GPU的比例是1比8，现在是1比4，我认为它可能会接近均等甚至更好。”
在英伟达的电话会议上，管理层出人意料地宣布，它现在已经进入数据中心CPU市场，专门制造用于代理AI的CPU。
英伟达首席财务官科莱特·克雷斯表示，该公司正在推出其新的Vera CPU，据报道其速度比同类替代品快1.5倍。
克雷斯还表示，Vera CPU为英伟达创造了一个全新的2000亿美元机会，该公司预计仅在本财年就能实现近200亿美元的总CPU收入。
在2026财年第一季度，英特尔的数据中心和AI部门（包括其CPU产品业务）的收入超过50亿美元。按年计算，这略高于英伟达200亿美元的CPU预测。
AMD今年第一季度的数据中心收入接近58亿美元。然而，这包括GPU和CPU销售，该公司并未细分。
因此，如果英伟达今年CPU销售额达到200亿美元，它很可能与英特尔持平，并立即超过AMD的业务。
这是立即的将死吗？
我怀疑英特尔、AMD和英伟达在代理AI CPU市场都有足够的机会做得很好。但毫无疑问，英伟达的举动很可能使其成为该行业的即时领导者，并成为英特尔和AMD的强大挑战者。
在购买英伟达股票之前，请考虑以下几点：
《蒙特利投资者》股票顾问分析师团队刚刚确定了他们认为投资者现在可以购买的10只最佳股票……而英伟达不在其中。入选的10只股票在未来几年可能会带来巨额回报。
考虑一下Netflix在2004年12月17日进入这个名单时……如果你在我们推荐时投资1000美元，你将获得477,813美元！ 或者当英伟达在2005年4月15日进入这个名单时……如果你在我们推荐时投资1000美元，你将获得1,320,088美元！
现在值得注意的是，《股票顾问》的总平均回报率为986%——远超标准普尔500指数的208%。不要错过最新的前10名名单，该名单可在《股票顾问》上获得，并加入一个由散户投资者为散户投资者打造的投资社区。
*截至2026年5月26日的《股票顾问》回报率。
布拉姆·伯克维茨不持有任何提及股票的头寸。《蒙特利投资者》持有并推荐超微半导体、英特尔和英伟达的股票。《蒙特利投资者》有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见，不一定反映纳斯达克公司的观点和意见。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"英伟达的 CPU 入门面临比财报炒作所暗示的更严峻的生态系统和资格认证障碍，限制了短期内取代英特尔和 AMD 的可能性。"
英伟达的 Vera CPU 公告和 200 亿美元财年收入目标针对的是代理人工智能编排层，在该层，CPU 处理工作流控制的能力优于 GPU。然而，文章忽略了英伟达有限的 CPU 业绩记录——Grace 的采用率很低——以及英特尔和 AMD 在企业数据中心保留的 x86 兼容性壁垒。制造规模、驱动程序成熟度和英特尔 CEO 提到的 1:4 CPU/GPU 比率表明，英伟达面临的是多年的资格认证周期，而不是即时的市场份额获取。新的 2000 亿美元 TAM 声称假设无缝集成，而之前的英伟达 CPU 努力从未实现过。
英伟达可以通过捆绑其占主导地位的 GPU 和 CUDA 堆栈来创建集成平台，从而强制快速的客户迁移，绕过传统的 CPU 评估时间表。
"英伟达的 200 亿美元 CPU 收入预测是雄心勃勃的指导，而不是市场份额的证据——执行风险和未经证实的客户采用使其成为 2027 年的故事，而不是 2026 年的确定性。"
文章将公告与执行混为一谈。英伟达声称到 2027 财年实现 200 亿美元的 CPU 收入是一个预测，而不是结果。Vera CPU 在大规模生产中未经证实——比“同类替代品”快 1.5 倍是模糊的（与什么相比？AMD EPYC？Intel Xeon？）。真正的风险：CPU 设计与 GPU 主导地位根本不同。英特尔和 AMD 拥有 20 多年的 CPU 生态系统、OEM 关系和验证。英伟达的 CUDA 壁垒无法转移到 CPU 上。文章还忽略了代理人工智能 CPU 的需求是投机性的——还没有客户承诺大量 Vera 订单。最后，200 亿美元的预测假设在 12 个月内没有执行风险，也没有来自英特尔/AMD 的竞争回应。
如果英伟达能够大规模出货 Vera，性能提高 1.5 倍，并赢得超大规模客户的设计订单，那么 200 亿美元将是保守的——TAM 可以证明这一点。CUDA 的生态系统优势可能通过与 GPU 集群的软件集成而转移。
"英伟达进军 CPU 领域与其说是为了收入多元化，不如说是为了创建一个封闭的硬件生态系统，使英特尔和 AMD 在人工智能代理时代变得多余。"
英伟达通过“Vera”架构转向 CPU 是一项战略杰作，有效地实现了数据中心堆栈的垂直整合。通过捆绑 GPU 和专有 CPU，英伟达强制实施了“锁定”，威胁到英特尔的 x86 主导地位和 AMD 的 EPYC 市场份额。如果英伟达获得 200 亿美元的 CPU 收入，它们不仅仅是在竞争；它们正在使主处理器商品化。然而，投资者必须警惕执行风险。将新的 CPU 架构集成到现有的超大规模供应链中，与销售高利润 GPU 完全不同。如果 Vera 未能与传统 x86 工作负载实现无缝兼容，英伟达的“将死”可能会迅速变成一个代价高昂的干扰，从而削弱其对 GPU 壁垒的关注。
英伟达进入 CPU 领域可能会引发监管机构和超大规模客户的“反垄断‘反捆绑’”抵制，这些客户已经迫切希望减少对单一供应商生态系统的依赖。
"英伟达可以解锁一个有意义的由 CPU 驱动的增长点，但要达到每年 200 亿美元的 CPU 收入仍然高度不确定，并且取决于快速的采用和软件堆栈兼容性。"
英伟达的 CPU 推广可以使收入多元化，超越 GPU，并开辟一个新的 AI 数据中心 TAM（Vera CPU，约 2000 亿美元），隐含的 CPU 收入目标约为 200 亿美元。如果需求实现，它可能会显著拓宽英伟达的增长跑道，并可能将科技巨头的 AI 硬件周期压缩成更均衡的组合。然而，文章的乐观情绪依赖于未经证实的 Vera SKU、未经测试的软件集成以及与英特尔/AMD 现有数据中心收入的“苹果对橙子”的比较。采用时间表、利润率以及潜在的自我蚕食或伙伴关系停滞的风险是真实的阻力，可能会抹去该故事的近期上行空间。
这项举措可能是一项经典的早期赌博，但从未成功：数据中心买家坚持使用成熟的 x86 生态系统和以 CUDA 为中心的工作流程，而英伟达缺乏经过验证的 CPU 软件壁垒，因此 Vera 的采用可能缓慢且财务表现不佳。
"与监管机构的反对相比，漫长的资格认证周期对 200 亿美元的目标构成了更大的风险。"
Gemini 过分夸大了反垄断威胁，同时低估了英特尔和 AMD 如何加速自己的 AI 优化 CPU。200 亿美元的目标取决于超大规模客户接受基于 Arm 的 Vera，尽管 Grok 强调了 x86 软件的惯性。如果资格认证周期像英特尔 CEO 暗示的那样延长到 2027 年之后，英伟达的垂直整合策略将变成未售出库存导致的利润稀释，而不是锁定成功。
"Vera 的可寻址市场是 AI 编排，而不是 x86 替代品——这是一个在很大程度上提高了采用概率的区别，与小组的表述相比。"
Claude 和 Grok 都假设 x86 惯性是不可逾越的，但他们混淆了两种不同的买家行为。超大规模客户（Meta、Google、MSFT）已经运行定制芯片进行推理；他们不像企业 IT 那样被锁定在 x86 中。Vera 的真正 TAM 不是取代传统工作负载中的 Xeon——而是捕获 AI 集群中的编排层，而 x86 在这些集群中没有任何安装基础。200 亿美元的预测假设英伟达赢得的是*新的* AI 原生工作负载，而不是 x86 的替代。这是一个不同（且概率更高）的论点，而不是小组正在辩论的。
"英伟达试图垂直整合 CPU 堆栈，这可能会蚕食其与超大规模客户的关系，而这些客户已经在投入大量资金用于专有的、非英伟达的定制芯片。"
Claude 关于超大规模客户转向的说法是正确的，但忽略了资本支出的现实。超大规模客户越来越多地设计自己的定制芯片——例如 Google 的 Axion 或 Microsoft 的 Maia——以避免供应商锁定。如果英伟达强制推行“仅 Vera”堆栈，它们就有可能疏远那些目前资助其 GPU 主导地位的客户。这不仅仅是关于 x86 与 Arm 的问题；这是关于英伟达直接与其最大客户的内部路线图竞争，这是一个巨大的战略过度扩张，可能会引发供应链摩擦。
"软件生态系统的对等性是 Vera 采用的真正障碍；没有生产级的工具链和库，200 亿美元的 TAM 就无法实现。"
Claude 提出了一个合理的论点，即 TAM 依赖于 AI 原生工作负载，但真正的关键是软件生态系统的对等性。Vera 只有在英伟达交付生产级工具链、编译器、库（类似 BLAS、CUDA 翻译）和强大的虚拟化——并且不破坏 GPU 工作流程的情况下才能获得份额。如果没有这些，超大规模客户要么忽略 Vera，要么继续运行传统的 x86 编排，因此无论硬件人才如何，“200 亿美元”的说法看起来都很乐观。
小组对英伟达的 CPU 推广意见不一。看涨者认为这是一个战略举措，可以实现收入多元化并开辟新的 AI 数据中心 TAM，而看跌者则警告执行风险、未经证实的 Y 技术以及来自英特尔和 AMD 的潜在竞争回应。
有可能捕获 AI 集群中的新 AI 原生工作负载，而 x86 在这些集群中没有任何安装基础。
在集成新 CPU 架构和实现与传统 x86 工作负载的无缝兼容性方面存在执行风险。