核心观点 - 未来AI算力格局将走向多元并存，而非英伟达一方通吃 [1][7] - 英伟达面临全球政策博弈、外部竞争加剧及中国市场结构性变化的多重挑战，其绝对垄断地位出现裂痕 [1][2][4][7] - 中国本土GPU企业在技术、市场和资本层面加速发展，自主可控供应链趋势不可逆转 [1][3][5] 市场与竞争格局变化 - 英伟达在中国市场遭遇重大挫折：2026财年第三季度中国区收入同比暴跌63%，占总收入比例从13%骤降至5% [4] - 英伟达CEO黄仁勋透露，受出口管制影响，公司已100%退出中国市场，市场份额从95%骤降至0% [4] - 全球科技巨头加速自研AI芯片以争夺算力主权，包括亚马逊、微软、谷歌及苹果等 [9][10] - 谷歌TPU成为直接威胁：其第七代TPU Ironwood采用4nm工艺，FP8算力达4.6 PetaFLOPS，集群总算力达42.5 ExaFLOPS，并通过OCS技术将系统可用性提升至99.999% [8] - 谷歌TPU采取性价比策略，定价通常比同级别GPU低30%-50%，对特定任务可节省一半以上成本 [9] - 大型AI公司采取多元化采购策略，如Anthropic同时与英伟达和谷歌合作，不再完全押注单一架构 [10] 中国本土GPU企业崛起 - 摩尔线程上市后股价表现强劲：登陆A股首日涨幅425%，上市5日内股价最高触及941元/股，市值超越4000亿元 [2][3] - 摩尔线程营收从2022年的0.46亿元上升至2024年的4.38亿元，年复合增长率高达208.44% [3] - 沐曦股份增长迅猛：营收从2022年的42.64万元增至2024年的7.43亿元，三年复合增长率达到4074.52%，其IPO申购倍数高达近3000倍 [3] - 摩尔线程累计研发投入超过43亿元，研发人员占比达77%以上 [3] - 摩尔线程基于MTT S5000构建的夸娥万卡智算集群，计算效率达到同等规模国外同代系GPU集群水平 [3] - 沐曦下一代旗舰产品曦云C700系列性能对标英伟达H100，预计2027年下半年大规模量产 [3] - 国产GPU在推理市场具备性价比优势，DeepSeek等头部大模型已开始配合国产芯片进行软硬件协同 [5] 英伟达的现状与挑战 - 英伟达H200获准向中国出口，但附加条款要求销售收入的25%须作为税费上缴美国政府 [1] - 英伟达CEO黄仁勋对H200重返中国市场的前景表示不确定 [6] - 公司股价自10月29日触及212美元/股的历史高点后，在不足一个月内累计跌幅约16%，市值蒸发逾8000亿美元（约合人民币5万亿元） [7] - 股价回调发生在基本面向好的背景下：2025年第三季度营收达570亿美元，同比增长62%；净利润同比增长65%至319亿美元 [7] - 市场对英伟达陷入“业绩差证伪AI，业绩好助长泡沫”的两难困境，资本大规模撤离，桥水基金大幅减持，部分知名投资者清仓或做空 [8] - 英伟达的真正护城河CUDA平台拥有超过400万开发者和大量软件库，但面临生态挑战 [5] - 公司已发布新一代Blackwell架构芯片（B300系列），并于2025年第三季度量产，但目前该系列不在对华出口许可范围内 [6] 技术与发展趋势 - AI训练与推理负载日益多元化和专业化，GPU的通用性与ASIC芯片的高效性将找到各自应用场景 [7] - 中国企业正通过大规模部署、软件优化、任务分流等方式，采用“够用就好”的算力策略满足多数商用需求 [6] - 国产芯片虽在顶级性能上与英伟达最新高端产品有差距，但能满足大部分推理场景需求 [6] - 谷歌TPU采用“集群艺术”路线，通过系统级优化和光学互连技术构建大规模计算集群 [8] - 谷歌正积极推动TPU商业化，与Meta等科技大厂洽谈合作，Meta考虑从2027年开始在其数据中心部署谷歌TPU [9] - 苹果确认其核心模型是在2048块TPU v5p和8192块TPU v4上训练的，打破了“只有英伟达GPU才能训练顶级模型”的神话 [10]