过去几年，人工智能浪潮席卷全球，英伟达凭借其强大的GPU产品几乎垄断了高端AI芯片市场。尤其是在大模型训练领域，一颗H100芯片难求，成了行业常态。 这种垄断地位确实让英伟达赚得盆满钵满，但背后的问题也开始浮出水面。现在搞大模型的团队，相当于被绑上了英伟达的战车，芯片价格、供货周期、技术路线全得看老黄脸色。这种依赖性强的合作模式，对整个AI行业的长远发展未必是好事。 H100芯片难求到什么程度？有的公司拿着现金排队半年都拿不到货，二手市场甚至出现加价50%倒卖的情况。这种供需失衡不仅拖慢研发进度，更让中小公司根本玩不起AI竞赛——光凑齐训练芯片就得耗掉大半融资。 软件生态才是英伟达最深的护城河。CUDA平台积累十几年，开发者习惯已经养成，其他厂商就算造出同等性能的芯片，软件适配也得重头再来。这种生态壁垒比硬件技术更难突破，AMD和英特尔追了这么多年还是差口气。 垄断带来的价格问题也很现实。H100芯片单颗售价超过3万美元，整套DGX系统要价几十万美元。研发成本高可以理解，但定价权完全掌握在单一厂商手里，最终都会转嫁到整个AI产业链的成本上。 各地都在搞自研芯片突围。谷歌有TPU，华为升腾芯片也在发力，亚马逊微软都在自研AI芯片。这种"去英伟达化"趋势说明什么？大家既依赖英伟达，又怕过度依赖，这种矛盾心理正在催生第二选择。 芯片制造瓶颈同样卡脖子。台积电先进封装产能就那么多，英伟达再厉害也得排队等产能。最近CoWoS封装产能紧张，直接导致H100交付延迟，这种底层制造依赖反而成了英伟达垄断的漏洞。英伟达 英伟达芯片 英伟达技术 英达伟芯片 英伟达行情 英伟达AI 英伟达AI实力 英伟达AI硬件 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
