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輝達的野心不止於 GPU,黃仁勳的 CPU 佈局藏著什麼秘密?

TradingKey2026年2月27日 11:56

AI 播客

輝達第四季度營收達 681 億美元,年增 73%,數據中心業務營收年增 75%,毛利率 75%,展現其在 AI 算力市場的定價權。公司正加速布局 AI 和消費級 CPU 市場,擬複製 GPU 成功。AI 時代 CPU 價值回歸, GPU 與 CPU 協同的全棧異構方案將成標配。輝達憑藉 CUDA 生態與 NVLink 技術,其自主研發的 CPU 具備強大競爭力,有望成主要 CPU 製造商。Meta 與輝達的長期合約標誌著輝達 CPU 商業化的重要里程碑,其 Grace CPU 將大規模部署。輝達 20 年前的 GPU 技術積累與 2006 年推出的 CUDA 架構,為其在 AI 時代的領先地位奠定基礎。

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TradingKey - 剛剛發布第四季度財報的輝達(NVDA),又一次用超預期的成績震撼了華爾街,以 1 月為財年起始的該季度,公司營收達到 681 億美元,年增 73%,遠超市場普遍預期的 660 億美元;其中數據中心業務營收年增 75%,毛利率更是高達 75%,足見其在 AI 算力市場的定價權依然穩固。

而作為佔據全球 AI 處理器市場約 90% 份額的 GPU 霸主,輝達的野心顯然不止於此——在 AI 和消費級 CPU 市場,這家公司正加速布局,試圖複製 GPU 領域的成功。

輝達提前卡位

2025 年底至今,全球 CPU 市場迎來一波熱度。英特爾(INTC)、AMD(AMD)的伺服器 CPU 出現產能售罄、交貨週期拉長至 6 個月的情況,供需失衡初現。業內普遍認為,這標誌著 CPU 在 AI 時代的價值正在回歸。

此前在 AI 計算中, GPU 憑藉並行計算能力佔據絕對主導, CPU 僅承擔基礎通用計算任務。但隨著生成式 AI、多模態模型普及, AI 計算從「訓練主導」轉向「訓推並重」,尤其是進入智慧體時代後,任務調度、工具調用等環節對 CPU 的依賴大幅提升。

在大模型預訓練階段, CPU 負責數據存儲、分片與索引,為 GPU 的核心運算提供支撐。在多模態推理場景中, CPU 承擔圖像、影片解碼任務,緩解 GPU 算力壓力。

未來 AI 向邊緣與端側滲透,單一晶片無法覆蓋全場景需求, GPU 與 CPU 協同的全棧異構方案將成為標配。

正是看準這一趨勢,輝達早在 2023 年就推出了自主研發的數據中心 CPU 產品。據報導,輝達執行長黃仁勳在分析師電話會議上明確表示,隨著 AI 公司從模型訓練轉向部署階段,輝達將重新聚焦 CPU,其自主 CPU 具備強大競爭力,未來有望成為全球主要 CPU 製造商。

目前輝達已在 AI 市場推出多款 ARM 架構處理器,消費級市場的 N1X 產品也即將面市。

輝達全棧生態築 CPU 底氣

輝達 CPU 的底氣,來自其深耕多年的全棧生態能力。在 AI 推理時代, CPU 分支邏輯處理的優勢被放大,市場上曾出現「輝達 GPU+AMD CPU」的混合方案,但輝達通過自研的 NVLink 高速互連技術,實現了 CPU 與 GPU 的深度協同,系統級性能提升遠超單一 CPU 的優勢。

更重要的是,輝達擁有全球絕大多數 AI 開發框架、模型都基於其搭建的 CUDA 生態,這種生態「鎖定效應」讓客戶很難遷移到其他平台。目前輝達網路業務收入已佔到數據中心總收入的 15% 左右,年增率高達 162%,進一步鞏固了其全棧算力系統的競爭力。

Meta(META)與輝達上週的多年期合約,更是輝達 CPU 商業化的重要里程碑。 Meta 不僅將採購數百萬顆 Blackwell 和 Rubin GPU,還將採用輝達 Grace CPU 作為獨立伺服器晶片,這是該款 CPU 首次大規模部署,也印證了輝達在 CPU 領域的技術實力。

輝達的長期主義

很多人將輝達的成功歸結為「踩中 AI 風口」,但事實上,這家公司的布局早在 20 年前就已開始。

上世紀 90 年代,輝達憑藉 GeForce 系列顯卡奠定 PC 遊戲硬體市場統治地位,累積了 GPU 研發的核心技術。 2006 年推出的 CUDA 並行計算架構,讓 GPU 從遊戲渲染工具變身通用算力晶片,為日後 AI 時代的爆發埋下伏筆。

如今,輝達在 CPU 領域的布局,依然是這種長期主義的延續,依托 GPU 業務累積的技術和生態優勢,輝達正在構建 GPU 與 CPU 協同的全棧算力體系,而這,或許將成為其在下一個十年保持領先的核心壁壘。

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