在云計算與芯片行業(yè)的密切關(guān)注下，英偉達似乎并未如部分預(yù)測那般，在人工智能服務(wù)器芯片領(lǐng)域的霸主地位有所動搖。近日，英偉達公布的2025財年第四季度財報再次證明了其強大的市場影響力。

財報數(shù)據(jù)顯示，英偉達在該季度的營收達到了驚人的393億美元，與前一季度相比增長了12%，同比更是激增78%。凈利潤方面，公司實現(xiàn)了220.91億美元的高額收益，遠(yuǎn)超市場預(yù)期的196.11億美元。整個財年的營收更是達到了創(chuàng)紀(jì)錄的1152億美元，同比漲幅高達142%。

其中，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)繼續(xù)充當(dāng)著英偉達營收的支柱角色。特別是在AI訓(xùn)練和推理需求的大幅增長背景下，該業(yè)務(wù)在第四季度的營收達到了356億美元的新高度，環(huán)比增長16%，同比增長更是達到了93%。這一強勁表現(xiàn)主要得益于Blackwell計算平臺的旺盛需求以及H200產(chǎn)品的持續(xù)增長。

然而，盡管英偉達的營收持續(xù)攀升，但其同比增長率卻呈現(xiàn)出一定的下滑趨勢。特別是在此次財報中，第四季度的營收同比增長率僅為78%，創(chuàng)下了過去七個季度以來的最低水平。這或許預(yù)示著英偉達未來的發(fā)展道路將不再像以往那樣一帆風(fēng)順。

面對英偉達在AI芯片市場的主導(dǎo)地位，Arm控股公司CEO、軟銀董事會成員Rene Haas表達了他的看法。他認(rèn)為，盡管英偉達目前處于領(lǐng)先地位，但其他AI芯片廠商的銷售增長只是時間問題。在接受采訪時，Haas分享了他對AI芯片市場競爭格局的深入洞察。

“隨著眾多大型AI開發(fā)商和云服務(wù)提供商積極尋求英偉達芯片的替代品，專門化的推理芯片將逐漸嶄露頭角?！盚aas表示。

當(dāng)被問及哪些挑戰(zhàn)者最有可能成功時，Haas并未給出明確的答案。他認(rèn)為，芯片創(chuàng)業(yè)公司、亞馬遜等云服務(wù)巨頭、OpenAI等新玩家以及傳統(tǒng)芯片廠商都具備潛在的競爭優(yōu)勢。他指出，像OpenAI這樣的公司在運行現(xiàn)有AI模型（即推理）上的支出，未來很可能會超過訓(xùn)練新模型的投入。而英偉達的芯片在訓(xùn)練領(lǐng)域具有絕對優(yōu)勢，但在計算強度相對較低的推理任務(wù)上，則為競爭對手提供了市場機會。

在采訪中，Haas還就OpenAI關(guān)于推理計算支出的預(yù)測發(fā)表了看法。他認(rèn)為，隨著訓(xùn)練新模型的收益逐漸平緩，推理將成為主導(dǎo)的工作負(fù)載。盡管目前距離通用人工智能（AGI）的實現(xiàn)還很遙遠(yuǎn)，但這一趨勢已經(jīng)初露端倪。

談及未來是否會有更多公司在英偉達GPU上運行AI推理時，Haas表示目前下結(jié)論還為時過早。他指出，目前市場上絕大部分已部署的設(shè)備都是英偉達的，大型云服務(wù)商的推理任務(wù)也幾乎默認(rèn)運行在英偉達硬件上。盡管有一些小型芯片公司在中小型數(shù)據(jù)中心的推理市場上取得了一定成功，但部分客戶選擇替代品只是因為買不到英偉達GPU。

關(guān)于誰能夠從英偉達手中搶奪推理市場份額的問題，Haas認(rèn)為目前很難預(yù)測。他承認(rèn)英偉達在已部署基礎(chǔ)設(shè)施方面具有明顯優(yōu)勢，但同時也指出芯片創(chuàng)業(yè)公司在創(chuàng)新方面動作頻頻，半導(dǎo)體行業(yè)正經(jīng)歷著多年未見的創(chuàng)新活力。

在談到大型云服務(wù)提供商的自定義AI芯片前景時，Haas表示這條路確實很難走。他提到，盡管亞馬遜的Graviton芯片在非AI任務(wù)上獲得了市場認(rèn)可，但微軟和谷歌的AI芯片尚未得到廣泛應(yīng)用。最大的挑戰(zhàn)在于AI模型的發(fā)展速度遠(yuǎn)快于硬件迭代，云服務(wù)商自研芯片的難度極高。

Haas還談到了埃隆·馬斯克的xAI對AI基礎(chǔ)設(shè)施的影響。他認(rèn)為，馬斯克迅速建立起Grok對整個生態(tài)系統(tǒng)施加了巨大壓力。至于未來是否會有更多類似Stargate的項目出現(xiàn)，Haas表示不確定軟銀能否再投入更多類似項目，但整合所有資源絕非易事。

最后，在談到AI推理將主要在數(shù)據(jù)中心運行還是在邊緣設(shè)備上運行時，Haas認(rèn)為未來將是混合模式。從隱私和安全角度看，某些任務(wù)更適合在本地處理。因此，AI算法和相關(guān)計算必須變得更加高效。