硬件參數(shù)或許可以被復(fù)制，但生態(tài)、軟件、系統(tǒng)工程能力卻非一朝一夕能夠超越。

為什么強(qiáng)調(diào)團(tuán)隊(duì)？

當(dāng)黃仁勛被問及：當(dāng)多個(gè)大型科技公司紛紛推出自研 AI 芯片（ASIC／XPU）用于推理與訓(xùn)練，NVIDIA 的統(tǒng)治地位是否面臨真正挑戰(zhàn)？

他的回答相當(dāng)直接：“首先，你不是在與公司競爭——抱歉，你是在與團(tuán)隊(duì)競爭。這個(gè)世界上，具備建造這些極其復(fù)雜系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)并不多。”

這句話關(guān)鍵指出了三個(gè)層面。

第一，英偉達(dá)并非僅售賣芯片，而是以整合系統(tǒng) + 工程團(tuán)隊(duì)著稱。從 聯(lián)PU 本身，到高速互連網(wǎng)絡(luò)、機(jī)柜級(jí)別部署、軟件棧（如 CUDA）、框架優(yōu)化、運(yùn)維支持，一整套體系處于其控制之下。硬件只是入口。正如黃仁勛所說，即便算力被復(fù)制，軟件棧仍是護(hù)城河。

第二，當(dāng)客戶考慮大規(guī)模 AI 集群（訓(xùn)練或推理）時(shí)，關(guān)鍵不僅是“芯片速度”，還包括這個(gè)芯片上機(jī)后到能夠穩(wěn)定運(yùn)行、調(diào)優(yōu)、維護(hù)、升級(jí)的整體成本和風(fēng)險(xiǎn)。黃仁勛指出，對(duì)于云服務(wù)商而言，在數(shù)據(jù)中心里插一塊‘隨便的ASIC’并非最優(yōu)選擇。

第三，團(tuán)隊(duì)能力決定迭代速度與生態(tài)規(guī)模。英偉達(dá)多年積累的軟件、算法、模型和行業(yè)案例，尤其是 CUDA 生態(tài)，使其形成了從硬件到框架、開發(fā)者到商業(yè)客戶的網(wǎng)絡(luò)�！皠e人造得出芯片或許沒問題，但造出一個(gè)可持續(xù)、可擴(kuò)展、運(yùn)維友好的系統(tǒng)就難得多。”——這正是黃仁勛強(qiáng)調(diào)的“團(tuán)隊(duì)”而非“公司”本身。

總而言之，英偉達(dá)不把焦點(diǎn)放在芯片上，而在于誰能跑通整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施賽道。若只關(guān)注硬件參數(shù)而忽視生態(tài)整合、軟件支持、數(shù)據(jù)中心部署能力，那么所謂“挑戰(zhàn)英偉達(dá)”的方案僅停留在表面，但在部署量級(jí)、穩(wěn)定性、通用性上并未真正進(jìn)入競爭梯隊(duì)。

生態(tài)壁壘背后的維度解析

既然硬件可復(fù)制，為何生態(tài)難超越？

關(guān)鍵在于軟件與開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)級(jí)集成與運(yùn)維、商業(yè)生態(tài)與規(guī)模效應(yīng)。

軟件／開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)：塑造路徑依賴

英偉達(dá)的 CUDA、TensorRT、各種深度學(xué)習(xí)庫、優(yōu)化工具、模型服務(wù)工具鏈等，已運(yùn)行十余年，累積了海量案例、深度調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)和廣泛開發(fā)者訓(xùn)練。

這個(gè)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)難以短期被挑戰(zhàn)。一旦客戶、模型開發(fā)者、云服務(wù)商都圍繞某一平臺(tái)進(jìn)行工作，那么就意味著重寫代碼、重新調(diào)參、重新測試、甚至面臨穩(wěn)定性與兼容性風(fēng)險(xiǎn)。

黃仁勛指出：對(duì)手即便造出類似芯片，也還沒有在工程層面跑通這種系統(tǒng)性能力。

系統(tǒng)級(jí)集成與運(yùn)維能力：從芯片到機(jī)房

當(dāng) AI 模型規(guī)模越來越大、訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)趨千兆量級(jí)時(shí)，數(shù)據(jù)中心互聯(lián)、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)、調(diào)度系統(tǒng)、故障容忍機(jī)制統(tǒng)統(tǒng)都會(huì)納入考量范圍。英偉達(dá)在其 “Blackwell” GPU 系列、NVLink／InfiniBand 高速互連、機(jī)柜規(guī)模部署、優(yōu)化訓(xùn)練模型等方面取得了端到端系統(tǒng)工程的能力。

業(yè)生態(tài)與規(guī)模效應(yīng)：先有客戶、再有生態(tài)

客戶越多、模型越集中、服務(wù)越完善。英偉達(dá)的商業(yè)生態(tài)擁有頂級(jí)云服務(wù)商、AI 模型公司、系統(tǒng)集成商，這些均在英偉達(dá)平臺(tái)上構(gòu)建。

如何突破？

目前，許多科技巨頭已加緊自研 AI 芯片（ASIC／XPU），以期降低成本或獲得更強(qiáng)定制化優(yōu)勢。但黃仁勛指出，即便這些計(jì)劃啟動(dòng)，要進(jìn)入大規(guī)模部署還有尚未跑通的工程和系統(tǒng)難題。

雖然生態(tài)壁壘極強(qiáng)，但挑戰(zhàn)者也可以從以下幾個(gè)變量中尋找突破口：

• 兼容工具：讓原有 CUDA 代碼能較低成本遷移至其他硬件的平臺(tái)。

• 細(xì)分場景替代：對(duì)于一些規(guī)模較小、專用化強(qiáng)、或推理需求明顯的場景，自研 ASIC 的效益可能更具吸引力。

但從當(dāng)前觀察來看，要從“芯片”逆襲為“平臺(tái)級(jí)生態(tài)”，挑戰(zhàn)者面臨的門檻高、周期長。

算力不是護(hù)城河，生態(tài)才是。硬件雖然重要，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是全部。軟件棧、系統(tǒng)工程能力、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)化規(guī)模，這些優(yōu)勢缺一不可。

參考資料：

https://wccftech.com/nvidia-jensen-huang-explains-why-asics-wont-do-much-to-the-firm-ai-dominance/?utm_source=chatgpt.com