我们正在见证科技史上的一个转折点，NVIDIA、AMD 等年轻的科技巨头正以前所未有的速度抢占新市场，而老牌科技巨头英特尔的爬升速度却正以年轻的公司崛起的速度迅速下降。

但对于 AMD 和 NVIDIA 来说，前进的道路并非一帆风顺。这两家公司仍然需要攀登充满炒作的人工智能帝国大厦，同时避免这个高度不稳定的市场中迅速移动的大陆漂移所带来的地震变化所造成的陷阱。其他科技企业正在减少风险，并日益整合，专注于半导体创新和新兴技术。科技市场正处于另一个可能扩张周期的转折点，前提是看跌担忧被即将在未来几个月推出的新设备、发展和产品所平息。以下是一份前瞻性分析，它突破了当前市场洞察的界限，以大胆而可信、以事实和数据为驱动的视角探索科技的未来，对科技投资者和科技工作者都产生了巨大的影响

准备争夺每一座科技超级大厦的顶峰

科技行业正进入一个关键阶段，其特点是快速发展和重大产品发布，这可能会在未来几个月甚至几年内重新定义市场动态。即使在人工智能/机器学习最保守的情况下，这场新寒武纪大爆发的扩张浪潮也必将不仅影响商业运作方式，还会影响我们作为技术工作者在这场潜在的新革命中开发软件和硬件的方式。这就是为什么这篇文章不仅适合投资者和技术创新者，也适合那些可能不熟悉技术市场细节的技术工作者，尽管这些细节决定了他们的工作内容和新角色。

在每个市场中，赢家通吃……或者几乎……

从数据中我们可以看出，这些科技市场的共同趋势是，虽然有多个参与者，但少数关键竞争者占据了绝大多数市场份额，其余参与者则争夺较小的份额。

尽管 Nvidia 在其无畏的领导者黄仁勋的带领下实现了前所未有的估值重估（这是上市公司历史上如此短时间内最戏剧性的估值重估之一），但问题一直是，并且仍在继续，那就是它对动荡市场的严重依赖。首先是游戏行业；然后，它被加密货币繁荣的巨变所席卷。现在，它发现自己处于人工智能炒作的最前沿，为大型数据中心提供动力——这相当于洛克菲勒在德克萨斯州的石油大厦的现代版。然而，这种对单一主要收入来源的依赖代表了我们工程师所说的单点故障。这种依赖可能会危及 Nvidia 的持续增长，可能导致其价值像飙升一样迅速暴跌。

一人独霸所有：科技市场的主导地位

让我们探索一下那些通常由一家公司攫取大部分科技利润的市场，它们正在重塑整个经济的规则和未来，以及我们作为软件和硬件工程师的工作。这些主导力量正在推动该行业的淘汰，同时创造新的科技工作。

1. AI加速器市场：NVIDIA的垄断

下图 1 描绘了一幅非常清晰的画面：Nvidia 绝对主导着 AI 加速器市场。当你看到 Nvidia 的收入规模与其竞争对手相比时，它就像是一个重量级选手，在一个充满轻量级选手的擂台上。H100 GPU 才是推动这一巨大优势的真正因素。Nvidia 预计从 2023 年到 2026 年的收入将飞跃，这表明他们不仅保持领先地位，而且还在扩大领先地位。

虽然英特尔、谷歌和 AMD 等公司正在利用其 AI 加速器取得进展，但 Nvidia 在市场上几乎占据垄断地位。由 H100 GPU 驱动的DGX H100 系统是 Nvidia 获得压倒性优势的唯一因素，使其成为 AI 和 HPC 应用的首选。其他参与者正在成长，但 Nvidia 的领先地位似乎不可动摇，至少目前如此。

因此，NVIDIA 试图避免过度依赖 H100 GPU 和 DGX H100 系统，而这些系统是数据中心领域收入增长的重要推动力。2024 年，Nvidia 总收入的约52-60%可能归因于 H100 GPU 和 DGX H100 系统。此外，到 2024 年底和 2025 年初，随着 Nvidia 利用 AI 和数据中心市场的持续扩张，这一贡献预计将保持显著增长，可能占总收入的50-55% 。

因此 NVDIA 被迫开发新的独立业务线。这一战略多元化包括利用Nvidia DRIVE 平台推动汽车领域的进步、利用GeForce RTX 系列推动游戏领域的创新以及利用Jetson 平台扩展到边缘计算领域。

2 —显卡和游戏市场

GeForce RTX 系列是 Nvidia RTX 技术的旗舰产品，以实时光线追踪为中心，模拟逼真的灯光和反射，是的，你的新视频游戏将看起来越来越逼真，以至于你可能会发现自己在仔细检查你的屏幕是否真的只是一个屏幕 :)。这项技术与 DLSS（深度学习超级采样）相结合，利用 AI 来升级低分辨率图像，在游戏中提供更好的性能和视觉质量。

但在这里，我们要面对一个知名的竞争对手： AMD 的Radeon RX 系列采用价格战策略，专注于通过优化资源使用和降低高级功能成本，以更低的价格提供更多 VRAM 和良好性能。另一方面，Nvidia 的方法是基于这样的理念：他们的客户优先考虑拥有最好的高端技术，如光线追踪和更快的内存，具有卓越的性能和面向未来性，即使价格更高。正如我们在下图 2 中看到的那样，与 AMD 的设备商品化方法相比，市场似乎更青睐 Nvidia 的性能至上策略。尽管与 AI 加速器相比，市场与 AMD 的竞争更为激烈。

3. 在汽车领域，特斯拉仍然占据主导地位

尽管 Nvidia 的 DRIVE 平台凭借其基于 AI 的自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统处理能力被誉为游戏规则改变者，尽管 Nvidia 在 AI 和 GPU 方面实力雄厚，但与英特尔的 Mobileye 和特斯拉等竞争对手相比，其汽车收入仍然很小，但 Nvidia 的 DRIVE 平台只是墙上的一块砖。如果没有真正颠覆性的创新或重要的合作伙伴关系，Nvidia 可能会被掩盖，并成为这个快速增长领域的小角色。

4 –实时 3D 和模拟工具：非美国公司成为赢家

在科技界，欧洲并非一片黑暗！虽然美国科技巨头似乎像一群饥饿的食人鱼一样吞噬着每个市场，但西门子却证明了欧洲仍然具有强大的竞争力。在实时 3D 和模拟工具领域，西门子不仅保持了自己的优势，还在竞争中大获全胜。所以，欧洲，振作起来！西门子正在表明，这片古老的大陆仍然可以教那些科技食人鱼——或者说科技大猩猩——一两招。

我们可以清楚地看到，尽管黄仁勋乐观地宣称，Nvidia 的 Omniverse 平台在汽车领域处于次要地位，但 Nvidia 是未来几年仍由西门子统治的市场（交互式 3D 和仿真工具）的后来者。西门子凭借其 Xcelerator 平台和数字孪生技术，牢牢控制着工业领域。Nvidia 的 Omniverse 虽然具有创新性，但在打破西门子根深蒂固的地位方面仍面临重大挑战。要想取得成功，Nvidia 需要的不仅仅是先进的技术——它需要战略合作伙伴关系和时间来证明其在西门子深度整合和信任的市场中的价值。

5 — 边缘人工智能和嵌入式系统

在这个市场上，与高通日益占据主导地位相比，Nvidia 显得相形见绌。在边缘 AI 和嵌入式系统方面，这种主导地位源于高通对基于 ARM 的 SoC 技术的关注，这种技术非常适合这些环境（如下图所示，根据市场份额）。ARM 的能效，加上高通将 CPU、GPU、AI 加速器和连接性无缝集成到单个芯片中，使得骁龙平台成为电池供电、空间受限的设备的理想选择。
与更适合数据中心的英特尔耗电 x86 架构和 Nvidia 基于 CUDA 的 Jetson 平台不同，高通的 SoC 在性能和效率之间取得了适当的平衡。这种平衡使高通成为该领域的明显领导者，为边缘 AI 和嵌入式系统树立了标准。

6 — 服务器、数据中心和消费者 CPU

服务器和 CPU 市场正在发生巨大变化，AMD 正欣喜地乘风破浪。看看这些数字：AMD 的 EPYC Genoa 和 Bergamo CPU 正在飞速发展，预计将从 2023 年的 55 亿美元跃升至 2026 年的惊人的 90 亿美元。这些处理器专为要求苛刻的服务器任务而设计，例如云计算和大规模数据处理，具有高核心数和先进的多线程功能。

英特尔曾经是无可争议的 CPU 之王，但现在开始感受到压力。尽管它仍在大赚一笔——在同一时期从 200 亿美元增长到 220 亿美元——但它的发展速度却非常缓慢。原因之一是什么？英特尔一直在努力加快其制造工艺。他们在向 7nm 和 5nm 等更小的纳米 (nm) 节点推进时遇到了一些严重障碍。虽然 AMD 在台积电等外部代工厂的帮助下一路顺风顺水，但英特尔却因自有晶圆厂的延误和技术故障而陷入困境。

引起轰动的不仅仅是 AMD。Ampere 和 Nvidia 也在采取行动。Ampere 正在加强其存在并加倍其影响力，而 Nvidia 的 Grace CPU 正在悄然获得关注并为高性能计算带来新的可能性。与此同时，IBM 的 POWER10 仍在坚持，但每年都在萎缩一点。

在消费级方面，AMD 的 Ryzen 7000 系列引起了轰动。这些 CPU 面向游戏玩家、内容创作者和日常桌面用户，为单线程和多线程任务提供强大的功能。随着 AMD 推出 Ryzen，它不仅撼动了桌面市场，还巩固了其在消费级和企业级领域的地位。

因此，尽管英特尔目前仍处于领先地位，但其在制造技术方面所面临的困难表明 AMD 正在迅速追赶上来。如果这种情况持续下去，我们可能很快就会看到英特尔失去控制权。这就像观看一场慢动作摔跤比赛，AMD 正准备大举进攻。

最后，为下一步做好准备：给开发者和投资者的建议

软件开发人员的基本技巧

随着科技行业的发展（受 Nvidia 的 AI 主导地位、高通的边缘计算领导地位以及英特尔当前面临的挑战推动），开发人员需要更新他们的技能和方法。以下是精简指南：

掌握关键技术

• 人工智能和机器学习：学习 TensorFlow、PyTorch 和 CUDA，重点关注 Nvidia 的 H100 GPU 来开发尖端人工智能应用程序。
• 嵌入式系统：了解 ARM 架构和 Qualcomm 的 Snapdragon 平台，实现高效、实时处理。
• 云服务：熟练使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 来处理可扩展的计算和存储。
• 容器化：使用 Docker 和 Kubernetes 有效地管理和扩展应用程序。

拓展你的技能

• 边缘计算：专注于边缘AI的框架，体现高通在低功耗、高效计算方面的领先地位。
• 图形和游戏：获得由 Nvidia 的 GeForce RTX 系列驱动的实时光线追踪和 DLSS 技术的专业知识。
• 传统系统：随时了解英特尔的发展，因为该领域的变化仍可能创造机会。

采取成长型思维方式

• 专注于新兴技术：专注于获得 AI/ML 框架方面的专业知识，例如 TensorFlow 和 PyTorch，这些框架专门针对 Nvidia 的 H100 GPU 进行了优化。参加行业会议、研讨会并完成这些领域的高级认证。
• 边缘计算的实践经验：使用基于 ARM 的 SoC（如 Qualcomm 的 Snapdragon）开发和部署实际应用程序。构建小型项目或为利用边缘 AI 的开源计划做出贡献，使您能够在这个快速发展的领域保持领先地位。
• 密切关注英特尔的发展：尽管英特尔面临挑战，但其在传统系统中的影响力仍然很大。关注英特尔的路线图更新，尤其是在云服务和数据中心等领域。获得在英特尔架构上优化性能的经验，以便在英特尔卷土重来时为自己找到潜在机会。

与业务目标保持一致

• AI 集成对业务的影响：确定贵组织内可从 AI 解决方案中受益的特定业务问题。例如，如果您从事电子商务，请探索 Nvidia 在 AI 方面的进步如何增强推荐系统或客户分析。建立一个试点项目，展示可衡量的改进，例如增加销售额或客户参与度。
• 开发实时应用程序：创建需要实时数据处理的应用程序，例如物联网系统或实时分析平台。使用 Qualcomm 的边缘计算技术确保这些应用程序高效且可扩展。向您的团队或利益相关者展示这些解决方案，并提供清晰的指标，展示它们如何提高运营效率或减少延迟。

科技投资者的关键见解

随着我们目睹科技行业发生重大转变——英伟达在人工智能领域占据主导地位、高通在嵌入式系统领域占据主导地位，以及英特尔停滞不前——投资者需要调整策略，以利用新兴机会并降低风险。以下是应对这些变化的精简指南：

1. 关注市场领导者

• Nvidia（人工智能和数据中心）：Nvidia 是人工智能加速器市场的巨头，其驱动力来自其 H100 GPU 和 DGX H100 系统。投资 Nvidia 可让您接触到快速增长的人工智能和高性能计算领域。关注他们在 GPU 技术和数据中心扩展方面的发展，因为这些都是关键的收入驱动因素。
• 高通（嵌入式系统和边缘 AI）：高通主导着基于 ARM 的 SoC 市场，这对于边缘计算和嵌入式系统至关重要。他们的骁龙平台在能效和实时处理方面处于领先地位，使高通成为移动和物联网市场的有力投资选择。
• AMD（CPU 和 GPU）：AMD 凭借其 EPYC 和 Ryzen 系列获得了巨大关注，在服务器和消费市场均表现出强劲增长。密切关注 AMD 的市场份额增长和技术进步，这为投资回报带来了巨大的潜力。

2. 评估新兴趋势

• 人工智能与机器学习：人工智能领域正在迅速扩张，Nvidia 处于领先地位。投资引领人工智能创新的公司，重点关注那些正在开发变革性人工智能技术和应用的公司。
• 边缘计算：边缘实时数据处理的需求正在上升。高通在该领域的领导地位使其成为投资的首选。寻找在边缘 AI 和嵌入式系统方面表现出色的公司的机会。
• 游戏和图形：Nvidia 在实时光线追踪和 DLSS 方面的进步正在彻底改变游戏行业。考虑投资游戏技术公司，尤其是那些集成了高级图形和 AI 功能的公司。

3.考虑市场动态

• 英特尔面临的挑战：英特尔在技术进步和制造延迟方面持续遇到的困难带来了潜在风险。尽管英特尔仍然是重要的参与者，但其缓慢的进步可能会影响长期增长。谨慎对待英特尔，并密切关注他们克服这些挑战的努力。
• 科技整合：科技市场日益被少数几家关键企业所主导。重点投资那些不仅引领其细分市场，而且多元化和创新以保持领先地位的公司。这些公司可能会保持竞争优势并推动市场整合。

4. 分散投资

• 瞄准高增长行业：专注于在特定高增长领域（如人工智能、边缘计算和云服务）内实现多元化。例如，投资 Nvidia 的人工智能和数据中心、投资高通的人工智能和嵌入式系统以及投资 AMD 的服务器和游戏 CPU。这可让您在多个技术领域实现增长。
• 包括新兴创新者：将投资组合的一部分分配给那些开拓新技术的小型创新公司。例如，考虑投资专注于量子计算、下一代网络安全或人工智能驱动的生物技术的初创公司。这些公司的风险可能较高，但如果成功，它们也具有巨大的上升潜力。
• 与老牌企业对冲：通过投资微软、亚马逊或 Alphabet（谷歌）等拥有良好业绩和多元化收入来源的老牌科技巨头来平衡您的高风险投资。这些公司提供稳定性，并有助于降低与投机性投资相关的风险。
• 监控市场变化：根据市场趋势和技术进步定期审查和调整您的投资组合。例如，如果某个特定领域（如人工智能加速器）开始出现饱和迹象，请考虑将资金重新分配到边缘计算或绿色技术等新兴市场。