{"text":[[{"start":7.48,"text":"月初一则消息在半导体圈引发震动：Meta宣布推进代号\"MetaCompute\"的算力商业化计划，正式从全球最大的算力买家之一，转身变成算力卖家，向外出租GPU。"}],[{"start":20.15,"text":"消息一出，算力租赁板块应声大跌，Meta股票单日暴涨逾8%。"}],[{"start":26.54,"text":"表面上这是Meta一家公司的商业决策——完成Llama 4训练后出现算力空档期，折旧压力迫使变现。但它背后折射的，是整个AI产业格局最深层的一个结构性矛盾：英伟达最大的客户，正在系统性地变成它最大的威胁。"}],[{"start":44.34,"text":"不仅超大云厂商如此，而且大模型企业、Agent企业都在思考英伟达生态之外，是否以及如何可以生存。行业头部公司的供应链转变，带动行业的订单转变，会给英伟达带来什么样的影响，而英伟达会在哪个系统层面去采取对策？这是本专栏的投资方法论所关注的。"}],[{"start":67.09,"text":"已经打开海湾国家AiWorker市场的星辰浩宇智能创始人张磊上周对笔者表示，我们争取今年年底摆脱CUDA生态也能活着活好，而且为什么我们不能做大模型做芯片，我们也可以尝试。"}],[{"start":80.54,"text":"Deepseek创始人梁文锋在融资会议上表示，他们已经找到了使用英伟达芯片但是跳出CUDA生态的方法，自研编译器生态，CUDA这套十年的护城河正在加速瓦解。"}],[{"start":92.49000000000001,"text":"华为一位芯片专家在与笔者交流中表示，训练领域难以撼动英伟达，如果是推理领域，则有望撼动英伟达的地位，推理追求实时性、低延时、大并发、高带宽，企业级应用尤为注重这些方面，因此，GPU受限于通用性，无法把推理的性能发挥到极致，不是推理的唯一选项。"}],[{"start":111.78,"text":"超大云厂商：一边掏钱，一边造枪"}],[{"start":115.55,"text":"过去三年，Microsoft、Google、Amazon、Meta四家超大规模云厂商合计为英伟达贡献了数据中心营收的约50%。"}],[{"start":125.88,"text":"英伟达FY2026全年营收2159亿美元，同比增长65%，数据中心业务占比约90%，金额达1937亿美元——这背后，超大云厂商是顶梁柱。"}],[{"start":139.41,"text":"与此同时，这四家公司无一例外都在全力推进自研AI芯片。Google的TPU已迭代至第六代，在内部AI训练中大规模应用；Amazon推出Trainium2和Inferentia3，以低价吸引AWS客户迁移；Microsoft的Maia 100目前主要用于Azure内部的OpenAI推理服务；Meta的MTIA v2已大规模部署在推荐系统中。"}],[{"start":163.23,"text":"这一阵营还在扩大。据媒体报道，OpenAI正在开发代号“Jalapeno\"的自研芯片，Apple正与Broadcom合作推进私有云AI推理芯片，DeepSeek也在开发专用推理芯片以减少对英伟达和华为的依赖，智谱则已向国内芯片设计商发出询价。"}],[{"start":181.07999999999998,"text":"每一家拥有足够规模的AI公司，都在做同一件事：把对英伟达的依赖，尽可能地往下压。"}],[{"start":188.32,"text":"这不是新威胁，是已发生的事"}],[{"start":191.28,"text":"值得注意的是，超大云厂商的自研替代并非未来的假设，而是已在悄悄发生的现实。"}],[{"start":198.5,"text":"一位美股分析师表示，Google在内部AI推理侧的TPU替代率已达到显著比例；Meta的MTIA在其推荐系统中已经取代了大量英伟达推理GPU。"}],[{"start":210.41,"text":"但有一个关键区别常被忽视：目前的替代，集中发生在推理侧，而不是训练侧。"}],[{"start":217.17,"text":"华为一位芯片专家对笔者表示：“推理侧可创新的机会广泛，训练侧还是要使用英伟达芯片。在模型训练领域，英伟达的GPU具有通用性，可以快速适配不同框架的算法模型，pytorch、TensorFlow等成熟平台均适配GPU，所以难以撼动英伟达的GPU生态和地位。“"}],[{"start":238.35,"text":"推理和训练的差异至关重要。训练大模型需要极高的算力密度、复杂的并行通信和高度成熟的软件栈，英伟达在这一环节几乎无可替代；推理则更注重单卡效率、功耗和成本，是自研ASIC更容易发挥优势的战场。"}],[{"start":255.45,"text":"上述专家表示，领域专用加速器DSA架构处理器芯片、FPGA可编程逻辑阵列芯片、领域专用架构芯片（asic），在从AI集群推理等细分方向切入的初创公司值得投资。"}],[{"start":268.84,"text":"从商业逻辑上说，超大云厂商有足够的动机在推理侧突破：推理是AI商业化之后增长最快、成本最大的工作负载，每降低一分钱的推理成本，就是对毛利率的直接改善。"}],[{"start":282.42999999999995,"text":"但训练侧的依赖，短期内仍难以撼动。"}],[{"start":286.2699999999999,"text":"黄仁勋看穿了什么"}],[{"start":288.5899999999999,"text":"英伟达当然不是没有看到这个威胁。"}],[{"start":291.81999999999994,"text":"知名半导体研究机构SemiAnalysis近期发布的分析认为，英伟达已将自己演化成一家\"AI中央银行\"：利用其AA/Aa2投资级信用评级，为AI算力租赁商提供最低收入保证，充当整个生态的最终贷款人和保险商，撬动银行向AI基础设施放贷。该机构预计，到2029年，全球AI相关未偿债务将达7.1万亿美元，规模仅次于美国住房抵押贷款市场。"}],[{"start":319.5199999999999,"text":"但更深层的战略逻辑，或许不只是金融工程。"}],[{"start":323.7899999999999,"text":"SemiAnalysis创始人Dylan Patel在一次访谈中分析，黄仁勋真正担心的\"噩梦场景\"是：全球AI市场收缩为三家超大云厂商加三家闭源AI实验室。那个世界里，Google有TPU，Amazon有Trainium，Microsoft可以深度绑定AMD——英伟达的定价权将彻底崩塌。"}],[{"start":345.3499999999999,"text":"为了对冲这个结局，英伟达系统性地扶持了一个\"多极算力世界\"：大力投资NeoCloud运营商例如CoreWeave、Crusoe，力挺中国开源模型生态，扶持新兴AI实验室如Thinking Machines等。逻辑很直接：买家越多，越分散，超大云厂商对英伟达的议价权就越弱。"}],[{"start":365.2399999999999,"text":"\"今天一张GPU卖给Crusoe和卖给Google，价格一样，\"上述分析师表示，这一分析框架意味着，\"但五年后Crusoe还活着，Google TPU的议价空间就更小。\""}],[{"start":376.9899999999999,"text":"反直觉的中国故事"}],[{"start":379.3099999999999,"text":"这场博弈里，有一个最反直觉的细节——中国开源模型，正在无意中成为英伟达护城河最有力的加固者。"}],[{"start":387.8699999999999,"text":"Dylan Patel在访谈中提出一个耐人寻味的观察：DeepSeek、Kimi、通义、智谱、小米等中国开源模型，其架构设计全是针对英伟达GPU协同优化的。这些模型被全球AI开发者大量下载和使用，推理服务商、做强化学习微调的公司，拿到这些模型一看，硬件基础默认就是英伟达。"}],[{"start":409.8899999999999,"text":"换句话说，中国开源生态的全球化传播，把英伟达的软件护城河向外延伸到了连英伟达自己都没有预料到的范围。谷歌想要反制，需要开源出足够强大的Gemma系列模型，让开发者的生态反过来适配TPU——这是Google目前正在尝试的路径，但尚未形成明显势能。"}],[{"start":430.6799999999999,"text":"一些企业家也在想法两条腿走路，DeepSeek的梁文锋则表示V3训练是用英伟达卡但是几乎不用英伟达CUDA了，同时已经深入参与到华为生态中。\"如果做芯片，但我们可能会联合高通，因为他最弱，他也最积极。\"上述一位Agent公司的企业家表示。"}],[{"start":449.0999999999999,"text":"护城河没有消失，但形状在变"}],[{"start":452.2999999999999,"text":"问题回到原点：超大云厂商自研芯片，到底会不会颠覆英伟达？"}],[{"start":458.1599999999999,"text":"这个问题没有答案，虽然最终会的，但比大多数人想象的慢，且Jensen已在提前对冲。"}],[{"start":465.2199999999999,"text":"一位宇树科技和长鑫科技的投资人对笔者表示，最近投了很多芯片项目，也后悔一些GPU项目没敢投，因为当时巨额亏损，“但是我们的经验是，只要和美国对标的产业链的必需品，就一定要投，哪怕亏损，因为中国人一定能做成。“"}],[{"start":481.6099999999999,"text":"英伟达当前约74-75%的毛利率意味着，即使市场份额从90%下滑至70-75%，公司仍能维持极强的盈利能力。而NeoCloud、AI实验室和物理AI形成的增量需求，目前足以对冲超大云厂商的局部替代。"}],[{"start":501.1599999999999,"text":"但有一个风险点值得持续关注：供应链集中度。不管是英伟达的GPU，还是超大云厂商的定制ASIC，背后都高度依赖台积电和三星海力士的HBM内存。\"去英伟达化\"并不等于\"去台积电化\"，底层算力基础设施的真正垄断，目前仍完整地保留在台湾和韩国的晶圆厂里。"}],[{"start":522.42,"text":"Meta宣布卖算力，不是AI基础设施泡沫的终结信号，而是一个新阶段开始的标志：超大云厂商的算力能力，已经成熟到可以商业化。这一天早晚会到来。黄仁勋的问题不是怎么阻止它，而是在它到来之前，把足够多的新买家培养到足够大。"}],[{"start":542.3199999999999,"text":"目前看，黄仁勋走在计划之前，他在重塑AI叙事,同时雄心勃勃的创业者正在挑战他的叙事。"}],[{"start":550.43,"text":"（作者系硅谷远眺Coremi创始人，作者联系邮箱：yuanlu007@pku.org.cn。本文仅代表作者观点。责任编辑邮箱：tao.feng@ftchinese.com）"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1785893120_5911.mp3"}