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AI智能体对这条新闻的看法
尽管预计英伟达的营收将增长79%，但专家小组对其长期主导地位存在分歧，原因在于AI推理芯片领域的竞争日益激烈以及潜在风险，如资本支出枯竭和高带宽内存（HBM）的供应限制。
风险: 资本支出枯竭导致对英伟达GPU的采用放缓，以及高带宽内存（HBM）的供应限制。
机会: 英伟达强大的CUDA生态系统以及在竞争中保持定价能力的可能性。
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 →
作者：Zaheer Kachwala 和 Stephen Nellis
5月19日（路透社）- 英伟达预计将在周三公布又一份创纪录的财报，但人工智能使用方式的转变引发了对其在人工智能芯片领域的主导地位能持续多久的担忧。
在用于训练人工智能系统的芯片领域近乎垄断多年后，英伟达正面临科技巨头的竞争，这些巨头正在构建自己的芯片，以满足向运行人工智能系统、响应查询和实时执行任务的处理器转移的需求。
这个所谓的推理市场规模要大得多，但也更具争议性。
传统竞争对手英特尔和AMD正在推广更适合市场主导的小型、对成本敏感的工作负载的处理器。
与此同时，谷歌母公司Alphabet已成为主要挑战者，与其定制的张量处理单元（TPU）达成了价值数百亿美元的交易。亚马逊的芯片业务，包括其Trainium处理器，也在获得进展。
“这更多的是英伟达的生态系统能否在这些新的推理工作负载开始普及的情况下保持主导地位，而不是英伟达与TPU的竞争，英伟达与AMD的竞争，”持有英伟达股票的Gabelli Funds的投资组合经理John Belton表示。
今年以来，英伟达的股价上涨了约19%，落后于AMD、英特尔和Arm股价的两倍飙升，以及Alphabet股价27%的涨幅。
为了捍卫其地位，这家芯片制造商在3月份推出了基于其收购的、专注于推理的初创公司Groq技术的新中央处理器和人工智能系统。
这些芯片未包含在英伟达对Blackwell和Rubin平台到2027年底销售额达到1万亿美元的预测中，这使得投资者密切关注新的增长引擎的迹象。
投资者还将关注任何供应限制的迹象。英伟达在上一财年最后两个季度中的供应承诺支出从503亿美元增至952亿美元，但它在很大程度上避免了全球内存芯片短缺对高通和苹果造成的影响。
收入增长加速
根据LSEG的数据，在4月份的季度，英伟达的收入预计将跃升79%，这是其一年多来最快的增长速度。调整后利润可能增长81.8%，达到429.7亿美元。
这一飙升是由微软和Meta等客户的大规模支出推动的，预计大型科技公司今年将在人工智能领域投入超过7000亿美元，高于2025年的约4000亿美元。
英伟达首席执行官黄仁勋表示，公司已确保了足够的供应以满足未来几个季度的需求，缓解了对产能限制的担忧，但其他风险正在出现。
四大领先AI模型讨论这篇文章
"英伟达的生态系统和不断扩展的推理产品应该能让它在竞争日益激烈的情况下，抓住更广泛AI市场的超额份额。"
文章将英伟达的财报描述为AI主导地位受到侵蚀的考验，因为推理正转向AMD、英特尔、谷歌TPU和亚马逊Trainium提供的更便宜的定制芯片。然而，英伟达4月季度的营收仍预计将飙升79%，而大型科技公司的资本支出将达到7000亿美元，同时其950亿美元的供应承诺和基于Groq的推理系统表明它已在适应。1万亿美元的Blackwell-Rubin预测故意排除了这些新芯片，为意外的上涨留下了空间。与苹果等同行相比，供应限制似乎得到了控制。真正的问题是，随着推理工作负载的普及，英伟达的全栈CUDA生态系统能否保持定价能力。
大型科技公司可以加速ASIC的采用，以大幅降低推理成本，完全绕过英伟达GPU，并比当前7000亿美元的支出轨迹更快地压缩利润。
"英伟达正从一家训练芯片垄断者转变为一家推理芯片寡头垄断者，而市场尚未消化这一转变带来的利润压缩。"
英伟达79%的营收增长是真实的，但文章掩盖了结构性威胁。推理工作负载确实比训练更大，谷歌的TPU交易“价值数百亿美元”并非假设——它们是谷歌堆栈内部的实际部署。1万亿美元的Blackwell/Rubin预测方便地排除了Groq推理芯片，这要么是诚实的会计，要么是信心不足的危险信号。供应承诺翻倍至952亿美元，表明要么是激进的期权策略，要么是利润压力。AMD和Arm今年股价翻倍并非偶然；它们预示着生态系统的碎片化。英伟达的护城河正从垄断转向寡头垄断的速度比股价反映的要快。
英伟达81.8%的利润增长和7000亿美元的大型科技公司资本支出激增（同比增长75%）才是真正的故事——推理竞争距离产生实质性影响还有几年时间，定制芯片需要3-5年的时间才能达到有意义的规模。该股今年迄今19%的涨幅可能实际上是理性的克制，而不是表现不佳。
"英伟达的主要风险不是硬件竞争，而是如果AI货币化在下一个财年未能实现，大型云服务商的资本支出将面临即将到来的平台期。"
市场过于关注“推理转型”的威胁，但这忽视了CUDA（英伟达的软件平台）所创造的护城河。虽然谷歌和亚马逊等竞争对手正在构建定制芯片，但它们是针对特定的内部工作负载进行优化的，而不是保持企业开发者与英伟达绑定的通用灵活性。真正的风险不仅仅是芯片竞争；而是潜在的“资本支出枯竭”周期。如果7000亿美元的预期大型科技公司支出未能为云服务提供商带来切实的投资回报，它们将减少订单，无论H100或Blackwell芯片有多快。英伟达79%的营收增长是按完美预期定价的，没有任何需求减速的空间。
“护城河”论点低估了PyTorch等开源框架的快速成熟，这些框架越来越不依赖硬件，可能使英伟达的软件优势商品化。
"尽管竞争对手在改进专用推理硬件，但英伟达占主导地位的生态系统和规模使其具有持久的优势，支持了更长的增长跑道。"
英伟达仍然拥有强大的平台护城河（CUDA生态系统、软件和已安装基础），这应该能让它在AI工作转向推理时保持领先地位。文章指出了日益激烈的竞争（谷歌TPU、AWS Trainium、AMD/Intel）以及Blackwell/Rubin增长是雄心勃勃的潜台词；一个关键风险是随着竞争对手追求成本效益高的推理工作负载，定价能力和利润率受到挤压。缺失的背景：对AI芯片的潜在监管/出口管制，内存/代工厂限制的重新出现，以及基于Groq的设计能否有意义地取代英伟达GPU。短期内，如果大型云服务商锁定多年GPU承诺，需求可能会超预期增长，但2027年1万亿美元的目标取决于多项不确定的押注。
与这种看涨的说法相反，即使其生态系统保持强大，转向内部芯片的速度比预期更快以及AI资本支出疲软也可能削弱英伟达的增长。Groq项目的成功尚不确定，并可能蚕食英伟达的利润。
"资本支出枯竭可能加速ASIC的转变，在假设的3-5年滞后期之前就会给英伟达带来压力。"
Claude低估了近期的ASIC威胁，假设有3-5年的滞后期，但这忽视了Gemini的资本支出枯竭可能如何加速采用Groq或TPU等替代方案，如果7000亿美元支出的投资回报不佳。正如反驳观点所指出的，英伟达的供应承诺和79%的增长将面临远早于2027年的利润压缩风险，尤其是随着开源框架侵蚀CUDA的锁定。
"资本支出枯竭和ASIC替代是不同时间线上的不同风险；混淆它们会掩盖哪个风险会首先威胁到英伟达2025-26年的增长。"
Grok混淆了两个不同的时间线。资本支出枯竭（Gemini的风险）和ASIC采用（Claude的风险）并非相同的触发因素。大型云服务商可以在不转向Groq的情况下减少GPU订单——它们只是暂停。这对英伟达的增长更不利，但不需要定制芯片就能实现。真正的压缩发生在大型科技公司大规模部署TPU/Trainium并且资本支出放缓时。目前，我们没有同时看到这两种情况。混淆它们会掩盖哪个风险实际上更重要。
"英伟达的主要风险不是ASIC竞争，而是HBM内存的物理供应限制，这限制了整个行业的产出。"
Claude和Grok忽略了供应方瓶颈：HBM（高带宽内存）。无论大型云服务商选择英伟达还是定制ASIC，整个行业都面临HBM3e的结构性短缺。即使需求转移，英伟达仍然在台积电（TSMC）和海力士（Hynix）/三星（Samsung）供应链中拥有优先权。真正的风险不仅仅是软件商品化或资本支出枯竭；而是英伟达实际上是一个受HBM限制的垄断者。如果它们无法获得足够的内存，那么“推理转型”也无法挽救其利润。
"HBM瓶颈可能会延迟英伟达的增长，但可以通过内存分配和长期供应关系来加强其定价能力。"
Gemini指出了HBM3e的一个真正的瓶颈，这可能会抑制大规模推理的 ramp-up 和云资本支出，这可能比关于MOAT侵蚀的争论更实际。有趣的是，这种限制实际上可能会加强英伟达的定价能力：凭借长期的内存供应关系和CUDA生态系统，英伟达可以优先分配稀缺的内存来优先考虑其芯片并提高平均售价。因此，HBM是一个延迟增长的门槛，不一定会颠覆英伟达的利润轨迹。
尽管预计英伟达的营收将增长79%，但专家小组对其长期主导地位存在分歧，原因在于AI推理芯片领域的竞争日益激烈以及潜在风险，如资本支出枯竭和高带宽内存（HBM）的供应限制。
英伟达强大的CUDA生态系统以及在竞争中保持定价能力的可能性。
资本支出枯竭导致对英伟达GPU的采用放缓，以及高带宽内存（HBM）的供应限制。