英伟达的商场份额到底有多大？公司的竞争上风到底在哪？AMD、谷歌、亚马逊的契机在哪？数据短缺是伪命题吗？行业成本开支果然没问题吗？鼎新点在哪？

近日，Semi Analysis首创东说念主兼首席分析师迪伦·帕特尔（Dylan Patel）、硅谷著明科技投资东说念主比尔.柯尔利（Bill Gurley）、布拉德·格斯特纳 (Brad Gerstner)张开三方对谈，就AI芯片咫尺的近况，英伟达的竞争上风还能不竭多久，数据短缺是否是伪未来，以及AI成本开支还能不竭多久进行了久了的议论。

以下是对谈中枢重心：

不议论谷歌，全球AI责任量中98%是在英伟达芯片上运行的，要是议论谷歌这个数据是70%。

英伟达的上风是三方面：公司软件优于大部分半导体公司；硬件方面，他们不祥率先采纳新时间，并以极快的速率将芯片从设想推向部署；收集方面，他们收购MELLONOX，极地面进步了收集才略。

谷歌固然在软件和缱绻元素方面有我方的意会，但在芯片封装设想和收集等贫瘠规模需要与其他供应商互助。

跟着数据中心的竖立和电力供应的弥留，企业需要愈加合理地贪图资源。

文本是咫尺最灵验的数据规模，但视频数据蕴含的信息更多。此外，预查考仅仅模子查考的一部分，推理时辰缱绻也很进犯。要是数据耗尽，可以通过创造合成数据来连接纠正模子。

固然预查考的一次性巨大收益可能还是曩昔，但通过加多缱绻资源，企业仍然可以赢得一定的收益，尤其是在竞争热烈的环境下。收益仍然存在，仅仅获取难度加多了。

合成数据在不祥进行功能考据的规模最灵验。

华尔街咫尺对数据中心成本开支的意想不时过低。通过追踪全球数据中心，微软、Meta、亚马逊等公司在数据中心容量上的支拨相称大。这标明他们驯服通过扩大限制可以在竞争中顺利，是以才会不断参预。

英伟达不是2000年的念念科，两边估值莫得可比性。

预查考可能会遭受收益递减或成本过高的问题，但合成数据生成和推理时辰缱绻成为新的发展目的。

咫尺公司对于推理的参预相对较小。斟酌在畴昔6个月到 1 年，在某些具有功能考据的基准测试中，模子性能将有巨大进步。

咫尺 GPT - 4o相称不菲，但要是镌汰模子限制，成本会大幅下落。

AMD 在芯片工程方面透走漏色，但在软件方面存在显着不及。他们败落有余的软件开发东说念主员，也莫得参预资金竖立 GPU 集群来开发软件，这与英伟达酿成清晰对比。

谷歌与博通互助构建的TPU系统，在芯片互连、收集架构等方面具有竞争力，致使在某些方面优于英伟达。

谷歌的TPU在交易上的顺利相对有限，主要原因包括其软件不够开放，订价莫得竞争力，主要用于里面办事等。

亚马逊芯片通过镌汰成本，在 HBM 内存带宽和每好意思元成本方面具有上风，固然在时间目的上（如内存、带宽等）低于英伟达，但对于一些对成本敏锐的应用场景具有眩惑力。

从商场全体来看，超大限制数据中心机划在来岁大幅加多支拨，这将带动统统这个词半导体生态系统（包括收集开导供应商、ASIC 供应商、系统供应商等）的发展。

2026 年的情况存在一定的不细目性。一方面，模子性能是否不祥不竭进步将是关节成分。要是模子性能进步速率放缓，可能会导致商场出现颐养。

以下为对谈全文，由AI进行翻译

独揽东说念主：迪伦，宽待来到咱们的节目。今天咱们要久了探讨一个本年一直在议论的话题，那即是缱绻机寰宇正在发生的根人性变化。比尔，你先来给公共先容一下迪伦吧。

比尔：好的，咱们很振作邀请到 SemiAnalysis 的迪伦・帕特尔。迪伦马上竖立起了全球半导体行业最受尊敬的研究团队之一。今天咱们想久了探讨迪伦在时间层面所了解的架构、芯片缩放趋势、全球商场的主要参与者、供应链等学问，并将其与咱们听众矜恤的交易问题研究起来。我但愿能对与东说念主工智能激动干系的半导体步履进行一个阶段性的总结，并尝试从全体上把执其发展趋势。

迪伦：很振作来到这里。我小时候，我的 Xbox 坏了，我父母是外侨，我在佐治亚州的农村长大，没什么事可作念，就只可捣饱读电子家具。我开放 Xbox，短路了温度传感器，然后修好了它。从那时起，我就对半导体产生了浓厚的兴趣，开动阅读半导体公司的财报并投资，还久了研究时间干系的内容。

独揽东说念主：能给咱们简易先容一下 SemiAnalysis 吗？

迪伦：咱们是一家半导体和东说念主工智能研究公司，为超大限制数据中心、大型半导体私募股权公司和对冲基金等提供办事。

咱们销售全球数据中心的干统统据，包括每个季度的功率、竖立进展等；追踪全球约 1500 家晶圆厂（但实质关节的约 50 家）；还提供供应链干统统据，如电缆、办事器、电路板、变压器等开导的数据，并进行预测和商榷办事。

不议论谷歌，全球98%的AI责任齐使用英伟达芯片

比尔：迪伦，咱们齐知说念英伟达在 AI 芯片规模占据主导地位，你认为咫尺全球 AI 责任量中有些许是在英伟达芯片上运行的呢？

迪伦：要是不议论谷歌，占比超越 98%。但要是把谷歌算进去，纯粹是 70%。因为谷歌有很大一部分 AI 责任量，尤其是坐褥性责任量，是在我方的芯片上运行的。

比尔：你说的坐褥性责任量是指那些能产生收益的业务，比如谷歌搜索和谷歌的其他大型 AI 驱动业务吗？

迪伦：没错。谷歌的非空话语模子（LLM）和其他坐褥性责任负载运行在其里面自研芯片上。

实质上，谷歌早在 2018 - 2019 年就在搜索责任负载中使用了 Transformer 时间，比如 BERT 即是其时相称知名且流行的 Transformer 模子之一，多年来一直在其坐褥搜索责任负载中运行。

三项上风连结让英伟达咫尺主导商场

比尔：那回到英伟达，为什么它如斯主导商场呢？

迪伦：可以把英伟达比作三头龙。全球大多数半导体公司在软件方面透露欠安，但英伟达之外。

在硬件方面，英伟达也比大多数公司更出色，他们不祥率先采纳新时间，并以极快的速率将芯片从设想推向部署。此外，在收集方面，他们收购了 MELLONOX，极地面进步了收集才略。这三个方面的上风连络结，使得其他半导体公司难以单独与之竞争。

比尔：你之前写过一篇著述，匡助公共意会了英伟达这些当代顶端部署的复杂性，包括机架、内存、收集和限制等方面，能再给咱们简易先容一下吗？

迪伦：好的。当咱们看 GPU 时，运行一个 AI 责任负载不时需要多个芯片协同责任，因为模子的限制还是远超单个芯片的才略。

英伟达的 NVLink 架构不祥很好地将多个芯片联网，但兴趣的是，谷歌和博通早在英伟达之前就互助构建了访佛的系统架构，比如谷歌在 2018 年就用 TPU 构建了访佛系统。

谷歌固然在软件和缱绻元素方面有我方的意会，但在芯片封装设想和收集等贫瘠规模需要与其他供应商互助。

咫尺，英伟达推出了 Blackwell 系统，这是一个包含多个 GPU 的机架，重达三吨，罕有千根电缆，相称复杂。

而竞争敌手如 AMD 等，最近也通过收购来进入系统设想规模，因为构建一个不祥协同责任、冷却邃密、收集可靠的多芯片系统是一个极具挑战性的问题，半导体公司不时败落干系工程师。

比尔：那你认为英伟达在哪些方面进行了增量互异化投资呢？

迪伦：英伟达主要在供应链方面进行了开阔投资。他们必须与供应链精细互助，以开发下一代时间并率先推向商场。

例如，在收集、光学、水冷和电力传输等规模，英伟达不断推出新时间，以保持其竞争上风。他们的节拍相称快，每年齐有许多变化，像 Blackwell、Rubin 等家具的推出。要是他们停滞不前，就会面对竞争压力，因为其他竞争敌手也在接力追逐。

比尔：要是英伟达停滞不前，他们在哪些方面可能会面对竞争？商场上其他替代品需要具备哪些条件智力占据更多的责任负载份额呢？

迪伦：对于英伟达来说，其主要客户在 AI 方面的支拨巨大，他们有有余的资源来研究如安在其他硬件上运行模子，尤其是在推理方面。

固然英伟达在推理软件方面的上风相对较小，但他们的硬件性能咫尺是最佳的，这意味着更低的成本成本、运营成本和更高的性能。要是英伟达住手跨越，其性能上风将不再增长，其他竞争敌手就有契机。

例如，咫尺跟着 Blackwell 的推出，英伟达不仅在推感性能上比以前的家具快 10 - 15 倍（针对大型模子进行了优化），还镌汰了利润率以应付竞争，他们研究每年将性能进步 5 倍以上，这是一个相称快的速率。同期，AI 模子自己也在不断纠正，成本也鄙人降，这将进一步刺激需求。

比尔：你提到软件在查考和推理中的作用不同，能详备诠释一下吗？

迪伦：许多东说念主把英伟达的软件简易地称为 Kuta，但实质上它包含许多档次。

在查考方面，用户不时依赖英伟达的软件性能，因为研究东说念主员不断尝试新的样式，莫得太多时辰去优化性能。

而在推理方面，像微软这么的公司，会在有限的几个模子上进行部署，况且每六个月掌握更新一次模子，他们可以参预开阔工程师来优化这些模子在其他硬件上的运行性能。例如，微软还是在 AMD 等公司的硬件上部署了 GPT 立场的模子。

独揽东说念主：咱们之前提到过一张图表，披露畴昔四年将有一万亿好意思元的新 AI 责任量，以及一万亿好意思元的数据中心替换责任量，你对此怎样看？有东说念主认为东说念主们不会用英伟达的 GPU 来重建 CPU 数据中心，你怎样答复这种不雅点？

迪伦：英伟达长久以来一直在激动非 AI 责任负载使用加速器，比如专科可视化规模（如 Pixar 制作电影）、西门子工程应用等齐使用了 GPU。

固然这些在 AI 规模比较仅仅一小部分，但如实存在应用。对于数据中心替换，固然 AI 发展马上，但传统责任负载（如收集办事、数据库）并不会因此住手或放缓。数据中心的供应链较长，竖立周期也长，这是一个实际问题。

例如，英特尔的 CPU 在曩昔几年进展渐渐，而 AMD 的出现提供了更高性能的选拔，许多亚马逊数据中心的旧英特尔 CPU 办事器还是使用多年，咫尺可以用性能更高的新办事器（如 128 核或 192 核）来替换，这么不仅能进步性能，还能在相易功耗下减少办事器数目，从而为 AI 办事器腾出空间。

是以，固然罕有据中心替换的情况，但商场全体仍在增长，仅仅 AI 的发展促使了这种作为，因为企业需要更多的缱绻才略来撑持 AI 应用。

独揽东说念主：这让我想起上周萨沙在节目中提到的，他说他们受到数据中心和电力的适度，而不是芯片的适度，你以为这与你刚刚的诠释有什么关联吗？

迪伦：我认为萨沙的不雅点强调了数据中心和电力在面前的瓶颈地位，这与芯片供应情况不同。跟着数据中心的竖立和电力供应的弥留，企业需要愈加合理地贪图资源，这也诠释了为什么他们会采选一些措施，如从加密货币挖矿公司获取电力资源，或者延迟旧办事器的折旧周期等。

要是没罕有据，可以创造合成数据纠正模子

独揽东说念主：在议论替代英伟达的决策之前，咱们先谈谈你在著述中提到的预查考和缩放狡辩吧。伊利亚特说数据是 AI 的 “化石燃料”，咱们还是耗尽了大部分，预查考的巨大收益不会再重迭，你怎样看这个不雅点？

迪伦：预查考缩放定律相对简易，加多缱绻资源可以进步模子性能，但这触及到数据和参数两个维度。

当数据耗尽时，固然可以连接扩大模子限制，但收益可能会减少。不外，咫尺咱们对视频数据的期骗还相称有限，这是一个误会。实质上，文本是咫尺最灵验的数据规模，但视频数据蕴含的信息更多。此外，预查考仅仅模子查考的一部分，推理时辰缱绻也很进犯。要是数据耗尽，咱们可以通过创造合成数据来连接纠正模子，例如 OpenAI 等公司正在尝试的样式，通过让模子生成开阔数据，然后进行功能考据，筛选出灵验的数据用于查考，从而提高模子的性能。固然这种样式咫尺还处于早期阶段，参预的资金相对较少，但它为模子纠正提供了新的目的。

独揽东说念主：从投资的角度来看，英伟达惹人注目。但要是预查考的收益还是大部分被获取，为什么公共还在建造更大的集群呢？

迪伦：固然预查考的一次性巨大收益可能还是曩昔，但通过加多缱绻资源，咱们仍然可以赢得一定的收益，尤其是在竞争热烈的环境下，企业但愿通过进步模子性能来保持竞争力。

此外，模子与竞争敌手模子之间的对比也促使企业不断参预。固然从投资报恩率来看，连接扩大限制可能是对数级别的不菲，但仍然可能是一个感性的决策，因为收益仍然存在，仅仅获取难度加多了。而且，跟着合成数据生成等新样式的出现，模子纠正的速率可能会加速，这也为企业连接投资提供了能源。

独揽东说念主：那在哪些规模合成数据最灵验呢？能例如阐明吗？

迪伦：合成数据在不祥进行功能考据的规模最灵验，比如在谷歌的办事中，他们有开阔的单位测试来确保系统闲居运行，这些单位测试可以用来评估 LLM 生成的输出是否正确。

在数学、工程等规模，输出可以通过明确的法式进行评估，而在一些主不雅规模，如艺术、写稿立场、谈判手段等，很难进行功能考据，因为这些规模的评判法式比较主不雅。例如，在图像生陋习模，很难说哪张图像更好意思，因为这取决于个东说念主喜好；而在数学缱绻或工程设想中，可以明确判断输出是否正确。

华尔街低估了大型数据中心的成本支拨

独揽东说念主：你从超大限制数据中心那儿听到了什么？他们齐说来岁成本支拨（capex）会加多，正在建造更大的集群，这是果然吗？

迪伦：证据咱们的追踪和分析，华尔街对 capex 的意想不时过低。咱们追踪全球每个数据中心，发现微软、Meta、亚马逊等公司在数据中心容量上的支拨相称大。

他们签署了来岁的数据中心租出条约，斟酌云收入将加速增长，因为他们咫尺受到数据中心容量的适度。这标明他们驯服通过扩大限制可以在竞争中顺利，是以才会不断参预。

独揽东说念主：你之前提到的对于预查考的大限制集群竖立，要是预查考趋势发生变化，他们在推理方面的竖立会有什么变化吗？

迪伦：在查考神经收集时，正向传播用于生成数据，反向传播用于更新权重，而在合成数据生成、评估输出和查考模子的新范式中，正向传播的缱绻量大幅加多，因为需要生成开阔可能性，而反向传播的缱绻量相对较少，因为只在少数灵验数据上进行查考。这意味着在查考经由中有开阔的推理缱绻，实质上查考中的推理缱绻量比更新模子权重的缱绻量还要大。

此外，在查考模子时，是否需要统统组件齐在合并位置取决于具体情况。

例如，微软在不同地区竖立多个数据中心，因为他们发现可以将推理责任负载分拨到不同数据中心，同期在其他所在更新模子，这么可以更灵验地期骗资源。因此，预查考的范式并莫得放缓，仅仅每一代的纠正成本呈对数加多，但企业正在寻找其他样式来镌汰成本，提高遵守。

英伟达不是2000年的念念科

独揽东说念主：有东说念主将英伟达与念念科在 2000 年的情况进行比较，你怎样看？

迪伦：这种比较存在一些挣扎允之处。念念科的收入很大一部分来自利东说念主 / 信贷投资于电信基础法子竖立，而英伟达的收入开头与此不同，其私东说念主 / 信贷投资占比较小，如 CoreWeave 由微软撑持。

此外，在互联网泡沫时期，进入该规模的私东说念主成本限制雄壮于咫尺，固然咫尺风险投资商场看似活跃，但实质上私东说念主商场（如中东主权资产基金）的资金尚未开阔进入。而且，与念念科其时比较，咫尺这些盈利公司的成原开头、正现款流以及投资的感性进度齐有所不同。英伟达咫尺的市盈率为 30，与念念科其时的 120 比较还有很大差距，因此不可简易地进行类比。

推理时辰推理（inference time reasoning）是扩张智能的新目的

独揽东说念主：你提到推理时辰推理是扩张智能的新目的，况且缱绻密集度比预查考更高，能详备诠释一下吗？

迪伦：预查考可能会遭受收益递减或成本过高的问题，但合成数据生成和推理时辰缱绻成为新的发展目的。

推理时辰缱绻听起来可以，因为不需要在查考模子上破耗更多成本，但实质上存在很大的衡量。以 GPT - 4o 为例，它在推理时会生成开阔数据，但最终输出给用户的仅仅其中一部分，在这个经由中，模子需要耗尽开阔缱绻资源。

例如，在管束用户申请时，模子可能会生成数千个中间扫尾（令牌），但最终只输出几百个给用户。这意味着缱绻成本大幅加多，不仅因为生成的令牌数目加多，还因为在管束这些令牌时，需要更多的内存来存储高下文信息（如 KV 缓存），这导致办事器不祥同期管束的用户申请数目减少，从而加多了每个用户的成本。

从成本角度看，对于微软这么的公司，要是其推理收入为 100 亿好意思元，毛利率为 50 - 70%，成本为几十亿好意思元，当使用像 GPT - 4o 这么的模子时，由于推理缱绻成本加多，其成本可能会权贵上升，尽管模子性能更好，可以收取更高用度，但成本的加多幅度可能超越收入的加多幅度。

GPT - 4o模子的企业级需求被低估了

独揽东说念主：那商场对 GPT - 4o 这么的模子的企业级需求是被高估照旧低估了呢？

迪伦：GPT - 4o 咫尺还处于早期阶段，东说念主们对它的意会和应用还不够久了。

但从咫尺一些匿名基准测试来看，有许多公司（如谷歌、Anthropic 等）正在开发推理模子，况且他们看到了通过加多缱绻资源来进步模子性能的明确旅途。这些公司在推理方面的参预相对较少，咫尺还处于起步阶段，但他们有很大的进步空间，斟酌在畴昔 6 个月到 1 年，在某些具有功能考据的基准测试中，模子性能将有巨大进步。因此，商场对这类模子的需求后劲巨大，但咫尺还难以准确评估。

独揽东说念主：转头互联网波浪，其时许多创业公司最初依赖甲骨文和太阳公司的时间，但五年后情况发生了变化。在 AI 芯片规模，这种情况会发生吗？

迪伦：咫尺 GPT - 4o 相称不菲，但要是镌汰模子限制，成本会大幅下落。

例如，从 GPT - 4o 到 Llama 7b，成本可以镌汰许多。对于袖珍模子，推理相对容易，可以在单个芯片上运行，这导致商场竞争热烈，许多公司提供基于 Llama 等模子的 API 推理办事，价钱竞争热烈，利润率较低。

比较之下，像微软这么使用 OpenAI 模子的公司，毛利率较高（50 - 70%），因为他们领有高性能模子，况且有企业或消费者同意为其支付高额用度。

但跟着更多公司进入商场，模子的互异化变得愈加进犯，唯有领有最佳的模子，况且不祥找到同意为其付费的企业或消费者，智力在竞争中脱颖而出。因此，商场正在快速筛选，最终可能唯有少数几家公司不祥在这个规模竞争。

谷歌、亚马逊芯片各自有优劣

独揽东说念主：那在这些竞争公司中，AMD 的情况如何呢？

迪伦：AMD 在芯片工程方面透走漏色，但在软件方面存在显着不及。他们败落有余的软件开发东说念主员，也莫得参预资金竖立 GPU 集群来开发软件，这与英伟达酿成清晰对比。

此外，AMD 一直专注于与英特尔竞争，败落系统级设想告诫，固然收购了 ZT 系统公司，但在大限制数据中心的系统架构设想方面仍落伍于英伟达。

超大限制数据中心客户（如 Meta 和微软）在匡助 AMD 纠正软件和意会模子开发、推理经济等方面，但 AMD 仍无法与英伟达在合并时辰表上竞争。斟酌 AMD 来岁在微软和 Meta 等客户中的 AI 收入份额将下落，但仍能从商场中赚钱，仅仅不会像英伟达那样取得巨大顺利。

独揽东说念主：谷歌的 TPU 情况呢？它似乎是仅次于英伟达的选拔。

迪伦：谷歌的 TPU 在系统和基础法子方面有其独到之处。单个 TPU 的性能固然可以，但更进犯的是其系统设想。谷歌与博通互助构建的 TPU 系统，在芯片互连、收集架构等方面具有竞争力，致使在某些方面优于英伟达。

此外，谷歌多年来采纳水冷时间，提高了系统的可靠性，而英伟达直到最近才相识到需要水冷时间。

然而，谷歌的 TPU 在交易上的顺利相对有限，主要原因包括其软件不够开放，许多里面使用的软件（如 DeepMind 使用的软件）未向谷歌云用户提供；

订价方面，固然官方订价较高，但实质谈判后价钱仍败落竞争力，比较其他云办事提供商（如甲骨文、微软、亚马逊等），谷歌的 TPU 价钱莫得上风；

此外，谷歌将开阔 TPU 用于里面办事（如搜索、Gemini 应用等），外部租用商场份额较小，主要客户为苹果，且苹果租用 TPU 可能与对英伟达的立场研究（可能存在竞争关系，但具体原因暂未说起）。

独揽东说念主：那亚马逊呢？能像先容谷歌 TPU 那样详备先容一下亚马逊的芯片吗？

迪伦：亚马逊的芯片可以被称为 “亚马逊基础版 TPU”。它在一些方面具有成本效益上风，例如使用更多的硅和内存，收集才略与 TPU 有一定可比性，但在遵守方面存在不及，如使用更多的有源电缆（与博通互助的谷歌 TPU 使用无源电缆），硅单方面积使用遵守较低等。

然而，亚马逊通过镌汰成本，在 HBM 内存带宽和每好意思元成本方面具有上风，其芯片价钱远低于英伟达，固然在时间目的上（如内存、带宽等）低于英伟达，但对于一些对成本敏锐的应用场景具有眩惑力。

亚马逊与 Anthropic 互助竖立了一个包含 40 万个芯片的超等缱绻机系统，他们驯服大限制的芯片部署对于推理和模子纠恰是有用的，尽管在时间上可能不是起初进的，但成本效益使其成为亚马逊的一个合理选拔。

来岁成本开支明确，26年后存在不细目性

独揽东说念主：斟酌 2025 - 2026 年，你对半导体商场有什么认识？比如博通最近股价高涨，英伟达股价波动，你认为商场会如何发展？

迪伦：博通在定制 ASIC 规模取得了一些遵守，例如赢得了多个定制 ASIC 订单，包括谷歌等公司的订单。谷歌正在接力进步其定制芯片的性能，尤其是在推选系统方面。此外，像 OpenAI 等公司也在开发我方的芯片，苹果也有部分芯片与博通互助坐褥。这些发展趋势标明，商场竞争将愈加热烈。

从商场全体来看，超大限制数据中心机划在来岁大幅加多支拨，这将带动统统这个词半导体生态系统（包括收集开导供应商、ASIC 供应商、系统供应商等）的发展。

然而，2026 年的情况存在一定的不细目性。

一方面，模子性能是否不祥不竭进步将是关节成分。要是模子性能进步速率放缓，可能会导致商场出现颐养，因为咫尺商场的增长在很猛进度上依赖于模子性能的不断跨越以及由此带来的对缱绻资源的需求增长。

另一方面，成本参预亦然一个进犯变量。咫尺中东主权资产基金、新加坡、北欧和加拿大养老基金等尚未大限制进入该商场，但要是他们畴昔决定参预开阔资金，将对商场产生要紧影响。

此外，新云商场将面对整合。咫尺咱们追踪的约 80 家新云办事提供商中，唯有少数（5 - 10 家）可能在竞争中存活下来。其中 5 家是主权云办事提供商，另外 5 家掌握是具有商场竞争力的企业。

面前，GPU 租出商场价钱变化马上，例如英伟达 H100 的租出价钱大幅下落，不仅新云办事提供商之间的竞争热烈，亚马逊等大型云办事提供商的按需 GPU 订价也在快速下落。企业购买 GPU 集群的比例仍然相对较低，他们更倾向于将 GPU 缱绻需求外包给新云办事提供商，但跟着商场整合，这种情况可能会发生变化。

对于英伟达来说，固然其面对竞争，但要是不祥连接保持时间起先，推出性能更优、成本更低的家具，仍然有契机在商场中占据主导地位。例如，他们行将推出的家具成本固然高于前代家具，但通过优化性能和颐养价钱战术，仍有可能结束增长。然而，要是商场需求未能如预期增长，或者出现更具竞争力的替代品，英伟达的收入可能会受到影响。

独揽东说念主：相称感谢迪伦今天的共享，这让咱们对半导体行业在 AI 规模的发展有了更久了的了解。但愿在畴昔咱们能连接关注这个规模的动态，也期待看到各公司在这个充满机遇和挑战的商场中的透露。再次感谢！

迪伦：谢谢，很振作能在这里共享我的不雅点。

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