全球数据中心供应链

但同时，其他厂商的AI芯片研发也在继续。尽管英伟达凭借性能优势以及CUDA生态在训练端维持着绝对的统治力，但随着AI算力结构中推理需求占比突破50%的临界点，市场对于“极致性价比”与“供应链安全”的迫切诉求，正在这一垄断版图上撕开裂缝。

垂类突围：ASIC的生存空间被打开。与训练端高度依赖CUDA不同，推理 任 务 对 通 用 生 态 的 粘 性 显 著 降 低 。 这 为Google TPU、AWSTrainium/Inferentia以及AMD等自研芯片提供了巨大的战略窗口。云巨头推动这一进程的本质，是为了打破高昂的“英伟达税”，通过优化单位经济模型来实现商业闭环。•

软件抹平：中间件重塑竞争规则。随着PyTorch 2.0和OpenAI Triton等标准化中间件的成熟，跨硬件迁移的摩擦成本大幅下降，“软件定义算力”正在成为现实。这意味着未来的行业赢家或许不再是单一的硬件寡头，而是那些能够屏蔽底层硬件差异、提供高效*“异构算力调度”•能力的平台型玩家。