在人工智能领域，英伟达曾如日中天，其地位一度难以撼动。过去三年，英伟达在AI博弈中占据绝对主导，华尔街资金、科技巨头订单以及初创企业的热情，都纷纷向其汇聚。公司市值一度冲至三万亿美元，成为全球企业界的耀眼存在。然而，如今市场格局正悄然改变，英伟达的“独角戏”时代似乎即将落幕。
资本的流向往往能反映市场的风向。高盛最新报告显示，过去一个月，流入AI硬件板块的资金中，英伟达所占比例首次跌破50%。大量资本开始涌向半导体设备、原材料、封装技术以及散热和电源管理等细分领域。这一转变背后，是华尔街对AI基础设施建设阶段变化的敏锐洞察。第一阶段，市场疯狂抢购英伟达GPU，如囤积黄金般囤积H100、B200。但当部署大量显卡后，电力供应、机房建设、高速网络连接和散热等问题接踵而至，这些“配角”领域的需求呈指数级增长。投资为AI数据中心提供液冷解决方案的公司，增长确定性甚至可能超过英伟达。同时，科技行业对英伟达的高度依赖也让巨头们警惕。一旦英伟达供货延迟、价格上涨或技术路线偏差，所有公司的AI战略都可能停滞。为降低风险，巨头们扶持“第二供应商”甚至自主研发芯片，资本市场也捕捉到了这一“去英伟达化”趋势中的投资机会。英伟达市值中包含过多“完美预期”，任何风吹草动都可能引发震荡，华尔街开始寻找“估值洼地”，那些在AI浪潮中受益但未被充分定价的产业链公司成为新宠。AI的未来不再是单一英雄的独奏，而是整个交响乐团的合奏，华尔街正为整个乐团演出买单。
在硬件领域，英特尔与AMD这对曾经的“世仇”企业，近期联手推出“Ultra Accelerator Link”开放标准，试图打造替代英伟达NVLink的开放式互联解决方案。英伟达的核心竞争力除强大GPU外，封闭的CUDA软件生态系统和NVLink高速互联技术至关重要。NVLink如同“粘合剂”，将众多GPU连接成超级计算集群。如今，英特尔和AMD公开“粘合剂”配方，让任何厂商的AI加速器都能高效互联。在硬件层面，他们采取“农村包围城市”策略，不执着于单卡性能与英伟达正面竞争，而是通过CPU与自家AI加速卡结合，构建“CPU + 加速卡”混合解决方案。在许多AI推理和特定训练任务场景下，该方案性价比和能效比逐渐逼近甚至超越纯GPU方案。软件层面，他们推广开放式AI软件栈，降低开发者从CUDA生态迁移成本，还重金“挖角”英伟达CUDA工程师。生态层面，他们联合云服务巨头和服务器制造商，构建“去英伟达化”硬件生态，向客户传递“别无选择”时代已结束的信息。这场反攻目标并非立刻击败英伟达，而是打破“非英伟达不可”神话，只要客户采购清单中英伟达占比下降，就可视为战略胜利。
在中国市场，一场静默的“替代”进程早已展开。中国顶尖AI公司深度求索（DeepSeek）在最新开源模型中，宣布对华为昇腾等国产AI芯片实现“原生级支持”适配。华为也将全栈AI解决方案核心战略置于昇腾系列芯片上。这些公司并非“用不起”英伟达产品，而是从战略层面不再考虑使用。美国持续芯片出口管制，让中国科技公司无法将未来寄托于随时可能被“断供”的英伟达。英伟达为中国市场“特供”的缩水版芯片性能与价格不匹配，被业界戏称“智商税”。与其提心吊胆使用被阉割版本，不如全力扶持自主供应链。而且，本土供应链已度过“成熟临界点”。以华为昇腾910B为代表的芯片，在主流训练和推理任务上，性能已达英伟达A100（已被禁售的上一代旗舰级产品）80%以上，对国内许多应用场景“足够用”。更重要的是，中国正逐步形成完整国产AI算力闭环。在“数据主权”时代，AI与数据紧密相关，中国数据天然属于中国。在国产芯片和国产AI框架上运行中国数据进行模型训练和推理，在安全性、合规性和可控性方面具有无可替代优势。
尽管黄仁勋打造的帝国尚未崩塌，英伟达在AI算力领域仍占据稳固统治地位，但裂痕已现且不断扩大。华尔街资本战略转移、昔日对手战略联盟、东方市场战略疏离，这三股力量共同预示着AI基础设施将进入一个更加多元化、开放化且更具不确定性的新时代。
