但英伟达的霸主地位也并非不可撼动

文/何伊然 改写/徽声在线编辑部

监制/李明轩

全球科技巨头都在觊觎英伟达的AI芯片蛋糕。

根据英伟达2026财年Q4财报显示，其GAAP毛利率攀升至75.2%这一惊人水平，这种堪比印钞机的盈利能力，本质上源于其在AI训练芯片市场近乎垄断的地位所带来的定价权。当前英伟达H100芯片单价突破4万美元，仍供不应求，支撑起其近5万亿美元的市值神话。

全球95%的AI大模型训练都依赖英伟达的CUDA生态，这种技术依赖正催生行业变革的迫切需求。最新发布的DeepSeek V4模型虽在训练阶段仍使用英伟达芯片，但已与华为昇腾910B完成推理适配，并宣布待昇腾950量产上市后，Pro版token价格将下降60%。除华为外，天数智芯的BI100、寒武纪的思元590等国产芯片也相继完成对DeepSeekV4的支持验证。

在美国本土，科技巨头的自研芯片运动同样如火如荼。谷歌TPU已迭代至第八代，形成从训练芯片Cloud TPU v4到推理芯片Edge TPU的完整产品线，其算力密度较英伟达A100提升3倍。Meta则在2027年芯片路线图中规划了四款MTIA系列芯片，采用7nm制程，能效比预计达英伟达H200的1.8倍，同时维持与英伟达每年30亿美元的采购合同，构建双轨供应体系。

英伟达CEO黄仁勋在近期播客访谈中坦言："摩尔定律已接近物理极限，当制程工艺突破1nm后，后来者的追赶成本将大幅降低。"他特别指出，美国对华出口管制虽在短期内延缓中国AI发展，但长期看将催生自主生态链。数据显示，中国开源大模型在GitHub的star数已占全球35%，若这些模型运行在国产芯片上，英伟达将面临市场份额被蚕食的风险。

市场格局正在悄然变化。即便没有中国厂商的竞争，美国科技公司也在推动算力市场向双寡头转型。OpenAI与Cerebras的合作就是典型案例，这家曾被视为边缘玩家的芯片公司，正凭借晶圆级芯片技术冲击英伟达的统治地位。

01 芯片江湖的新变量

2025年4月，Cerebras向SEC提交IPO申请，目标融资30亿美元，估值较半年前暴涨333%至350亿美元。这场估值奇迹的背后，是OpenAI签订的200亿美元十年期合作协议——OpenAI承诺在2028年前采购750兆瓦算力，相当于建造15个超算中心，并提前支付10亿美元用于数据中心建设，换取约10%的认股权证。

这笔交易折射出OpenAI的深层焦虑。据内部文件显示，其2025年营收131亿美元，但亏损高达80亿美元，预计2026年亏损将扩大至250亿美元。为控制成本，OpenAI不得不砍掉Sora视频生成项目——该产品日均算力成本达1500万美元，而用户付费总收入仅210万美元。"过度依赖英伟达就像把命脉交给竞争对手，"OpenAI基础设施负责人表示，"Cerebras的单芯片架构能将推理成本降低80%，这是生死攸关的技术突破。"

Cerebras的核心武器是WSE-3晶圆级芯片。与传统GPU将晶圆切割成数百个小芯片不同，WSE-3直接使用整块300mm晶圆，集成4万亿个晶体管，是英伟达H200的12倍。这种设计消除了芯片间数据传输的"内存墙"瓶颈，使大模型推理延迟从毫秒级降至微秒级。测试数据显示，在GPT-4级别模型上，WSE-3的单位token能耗仅为H200的1/5。

2026年3月，Cerebras与AWS达成战略合作，CS-3系统正式入驻亚马逊数据中心。这意味着其技术获得主流云厂商认证，可触达全球80%的AI算力市场。但真正的挑战在于生态建设——英伟达拥有400万开发者社区，而Cerebras的SDK下载量刚突破10万次。

02 赌性坚强的创业者

Cerebras创始人Andrew Feldman的职业生涯充满反叛色彩。这位斯坦福经济学硕士拒绝走传统芯片工程师路线，而是凭借在Sun Microsystems和SeaMicro积累的营销经验，在2007年创立服务器公司SeaMicro。该公司通过剔除传统服务器90%的组件，将1024个低功耗CPU集成在单台设备中，开创了微服务器新品类，2012年被AMD以3.55亿美元收购。

这段经历让Feldman坚信："在技术代际变革期，反主流设计能创造百倍价值。"2015年，当行业普遍认为晶圆级芯片良率过低时，他押注台积电的CoWoS封装技术会成熟，并预判AI模型参数将从十亿级迈向万亿级，内存墙将成为致命瓶颈。这种判断促使Cerebras耗时4年研发出WSE-1芯片，其1.2万亿晶体管数量是当时GPU的100倍。

Feldman的商业嗅觉在2023年得到验证。当GPT-4训练成本突破1亿美元时，Cerebras与阿联酋G42集团合作建成Condor Galaxy超算网络，用9台互连的CS-2系统实现1.8 exaflops算力，训练效率较英伟达方案提升40%。尽管因此遭遇美国外国投资委员会审查，但Feldman公开表示："审查证明我们已具备威胁行业巨头的实力。"

03 泡沫还是颠覆者？

Cerebras的财务数据暴露出重大风险。2025年其GAAP净利润2.38亿美元，但剔除因G42合作调整产生的3.63亿美元非现金收益后，实际亏损7570万美元。更严峻的是，其营收高度依赖单一客户——2023-2025年G42贡献了85%的收入，而OpenAI的200亿美元订单尚未产生实质收入。

与英伟达的生态壁垒相比，Cerebras的护城河显得脆弱。英伟达拥有覆盖游戏、数据中心、自动驾驶的多元化客户群，任何单一客户占比不超过8%。其CUDA生态经过15年发展，已形成包含15000个库函数的完整工具链，这是Cerebras短期内难以复制的竞争优势。

行业格局正在发生变化。2025年12月，英伟达与Groq达成200亿美元技术授权协议，获得其LPU推理架构的非独家使用权。这意味着英伟达可在6个月内推出类似Cerebras的低延迟推理方案，而Cerebras却需要3年才能完成下一代WSE-4研发。

"OpenAI引入Cerebras本质是供应链多元化策略，"摩根士丹利分析师指出，"当英伟达基于Groq的解决方案在2026年下半年上市时，Cerebras的独特性将大打折扣。"数据显示，若OpenAI转投英伟达方案，其推理成本仅比Cerebras高15%，但能获得更成熟的生态支持。

尽管挑战重重，AI算力市场的增长潜力仍不容忽视。IDC预测，到2030年全球AI芯片市场规模将达3500亿美元，年复合增长率达35%。在这个关乎经济安全与地缘政治的战场，没有企业愿意将命运完全交给单一供应商。正如黄仁勋在GTC大会上强调的："英伟达欢迎竞争，但会持续投入1000亿美元研发来保持领先。"这场算力霸权争夺战，才刚刚拉开序幕。