当然，当下的中国GPU产业仍处于构建核心技术栈与完整生态的起步阶段。摩尔线程此前在IPO招股书中也表示，英伟达的CUDA生态在行业生态内处于 垄断地位，未来拓展业务将面临越来越高的研发难度及计算生态壁垒构建困难等挑战。 摩尔线程创始人、董事长兼CEO张建中表示，新架构相较前代架构，密度提升50%，效能提升10倍，支持十万卡以上规模智算集群。未来摩尔线程将基于 该架构推出高性能AI训推一体"华山"芯片与专攻高性能图形渲染的"庐山"芯片。此外，摩尔线程还宣布推出搭载智能SoC芯片"长江"的AI算力本，作为连 接开发者与MUSA生态的核心入口。 生态建设是GPU行业的核心壁垒之一。例如，CUDA生态便是英伟达构建起近二十年的市场领先地位、并实现从硬件厂商向计算平台巨头转型的核心护城 河。 中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在大会主题演讲中表示，发展"主权AI"是提升未来国家竞争力的关键，其核心在于实现"算力自主、算法 自强、生态自立"的完整体系。他认为，国产计算显卡与国外主流产品的性能差距正在持续缩小，虽然构建国产万卡乃至十万卡级别的超大规模智算系统 存在难度，但这是必须完成的产业基础设施任务。他特别指出， ...

2025.12. 18 这场由巨头博弈引发的震荡，将一个核心议题推至台前：在以大模型为核心的AI时代，硬件的技术范 式是否正在从通用GPU转向专用芯片如TPU？这是否意味着一场结构性的变革已然来临？ 本文字数：1632，阅读时长大约3分钟 作者 | 第一财经 刘佳 这一悬念不仅关乎国际巨头的战略布局，也紧密牵动着中国AI算力产业链的神经。作为对标英伟达、 不久前刚刚上市的中国GPU厂商代表，摩尔线程创始成员、摩尔学院院长李丰与沐曦高级副总裁孙 国梁在今日腾讯contech大会上"同框"，并回应了对于两种路线的看法。 在李丰看来，争议背后其实是"通才与专才"的分工，而非简单的替代关系。 他分析，谷歌能做TPU，本质上是因为它是全栈整合公司。谷歌有强大的 Infra、基础模型与云服务 形成闭环，把模型跑在自家芯片上量身优化，实现成本性价比的最大化。"但绝大部分企业不具备这 样的垂直整合能力。" 他总结，GPU持续保持优势的原因有三个：灵活度是"甜点"、多模态时代的全功能性、生态的护城 河。 谷歌新一代AI模型Gemini 3系列的发布，在硬件领域投下一颗"重磅炸弹"——其自研TPU（张量处 理器）所展现的性能与成 ...

英伟达低调出手收购SchedMD，被业界评价为：悄悄把自家的护城河拓宽了。 SchedMD是全球HPC（高性能计算）与AI领域的"资源调度王牌管家"——Slurm系统的核心开发商。 为啥说又挖宽了护城河？ 因为这个Slurm系统，不仅全球超半数TOP500超级计算机在用、科技巨头Meta在用、Mistral和Thinking Machines等创企在用—— 就连用AMD、Intel芯片的AI公司，只要需要算力调度，也都绕不开它…… SchedMD是干啥的？ 无论是大模型训练、数据预处理这类AI核心任务，还是天气预报、基因测序等超算级科研工作，都需要靠它实现资源的最优分配，进而保障任务的有序 进行。 Slurm免费向全球开发者和企业开放，公司则靠提供专业工程支持、系统维护、定制化开发等增值服务盈利。 这样的商业模式加之Slurm的技术壁垒，让SchedMD的客户版图覆盖极广。 全球超半数的TOP500超级计算机、Meta等科技巨头、Mistral和Thinking Machines这类AI独角兽创企都在它的服务范围内。 这也让SchedMD有了不可替代的行业地位。 所以，这块饼就被英伟达盯上了。 SchedMD ...

市场认知转变 - 资本市场对AI发展的判断趋于成熟，从关注基础模型技术指标转向重视真实场景和应用能力[3] - AI能力必须进入具体用户场景才能创造价值，AI从独立产品形态的“颠覆论”过渡到融入现有服务的“效率倍增论”[4][5] - 移动互联网时代“流量为王”的逻辑在AI时代被强化，而非削弱[8] 谷歌竞争优势 - 公司拥有独特且难以复制的护城河，包括大模型、云服务以及数十亿用户产品提供的场景和流量[6] - 公司不存在流量入口问题，AI能力可直接植入Google Search、YouTube、Android生态系统、Gmail & Workspace等全球数十亿用户日常使用的产品中[6][7][8] - 公司商业模式具备反脆弱性，其营收构成多元化，搜索广告是全球最稳定的现金牛，Google Cloud提供To B收入，AI作为提升业务效率的赋能剂[11] - 公司市值在AI发展进入调整阶段时逆势上扬，势头已追上微软并向英伟达发起冲击[3][9] 行业护城河本质 - 单纯的基础模型技术领先往往是短暂的，技术鸿沟易被优质开源模型追平[15] - 真正的核心壁垒是建立在数十亿用户之上的生态和流量，而非单一产品或技术[16] - 英伟达的护城河在于软硬结合的CUDA生态，它提供了AI时代的创新基础设施，新进入者需要数年才能建立等效的软件兼容性[13] - AI时代最终的胜利者需汇聚数十亿用户入口、拥有云服务基础设施并能将大模型深度植入核心场景[18] 中美AI竞争格局 - 中国科技企业在AI领域的资本开支显著落后于美国，避免了巨额泡沫但存在基础算力劣势[17] - 中国企业的竞争焦点需从基础模型的“军备竞赛”转向“应用效率和商业变现”，将AI能力高效注入独特的中国场景[17] - AI竞赛的终局在于价值创造的深度，而非技术的虚高排名[17]

公司组织架构 - 英伟达CEO黄仁勋目前有36名直接下属，分属战略、硬件、软件、AI、公关、网络及一位执行助理七个职能板块[2][4] - 硬件业务板块有9名直接下属，占团队总人数的三分之一，涵盖GPU、电信及DGX整机系统等业务，是公司的基石[7][8][9] - AI、具身智能与自动驾驶等前沿技术领域配置了7名大将，包括吴新宙，被视为公司商业版图的第二根支柱[9][10][11] - 公关职能配置了3名直接下属，远超行业惯例，原因在于公司处于产业链上游，需系统化处理与全球企业、研究机构、政府及投资人的复杂关系[13][16][17][18] 核心管理团队 - GPU工程高级副总裁Jonah Alben在公司任职28年，被誉为GPU架构灵魂，管理超千人的团队并拥有34项专利[24][25][26][31] - 软件工程执行副总裁Dwight Diercks在公司任职31年，是资历最老的高管之一，全面负责所有产品线的核心系统软件与平台层开发[33][34][38] - 首席科学家Bill Dally是并行计算权威，推动GPU从图形处理器进化为通用并行计算平台，并为AI硬件架构奠定基础[43][44][48] - 汽车业务副总裁吴新宙是直属高管中唯一的华人，其加入后公司汽车业务收入从2023年缩水4%转变为2025财年收入达5.67亿美元，几乎翻倍[57][66][72][73] 管理模式与文化 - 公司推崇扁平化管理体系，CEO直接下属曾达55名，旨在缩短决策链、加速信息流动，但近期人数缩减近四成，或预示管理模式向垂直化调整[75][79][97][115][116] - 管理层保持高强度工作节奏，CEO曾要求每位员工每周提交五项最重要工作清单，并亲自处理约两万封周报邮件以掌握一线信息[92][93][95] - 公司文化强调危机意识与高压环境，办公设施专注于工作本身，缺乏硅谷常见的休闲设施，创始人认为“第二名就是第一个失败者”[118][123][124][130] 业务与财务表现 - 公司2024财年净利润达295亿美元，同比飙升近600%，2025财年前三个月净利润已攀升至148亿美元，同比激增628%[99] - 员工总数从2024年初的2.96万人增长至2025年的3.6万人，同比上升21.62%，是过去16年间规模扩张幅度最大的一次[101][102] - 汽车业务在吴新宙带领下实现显著增长，2024至2025财年收入从2.81亿美元飙升至5.67亿美元[72]

公司组织架构 - 英伟达首席执行官黄仁勋目前有36名直接下属，分别隶属于战略、硬件、软件、AI、公关、网络及一位执行助理等七个职能板块[3][6] - 硬件部门是公司基石，在直接下属中有9位负责硬件相关业务，包括GPU、电信、DGX整机系统等，人数占比达三分之一[8][9] - AI、具身智能与自动驾驶等前沿技术正成为公司商业版图的第二支柱，黄仁勋在此板块布下包括吴新宙在内的七名大将[10][11] - 公司设有三位公关负责人，远超行业惯例，这与其作为行业上游算力提供商的生态位相关，需要处理复杂的产业链、华尔街、开发者生态及政府关系[14][17][18] 核心管理团队 - GPU工程高级副总裁Jonah Alben是公司元老，已在职28年，被誉为“GPU架构灵魂”，全面负责GPU架构设计与开发，管理一个超过一千人的团队[26][27][30][35] - 软件工程执行副总裁Dwight Diercks资历最深，已跟随黄仁勋31年，是公司第22名员工，目前负责为所有产品线开发核心系统软件与平台层支持[37][39][41][44] - 首席科学家Bill Dally是并行计算权威，其推动GPU从图形处理器进化为通用并行计算平台，为AI硬件架构奠定基础[47][49][54] - 汽车业务副总裁吴新宙是直接下属中唯一的华人，其加入后公司汽车业务收入从2024财年的2.81亿美元飙升至2025财年的5.67亿美元，几乎翻倍[63][65][79][80] 管理模式演变 - 黄仁勋是扁平化管理体系的坚定拥护者，认为CEO直接下属越多，公司层级就越少，能保持信息流畅[88][89] - 公司曾极度追求信息透明度，黄仁勋要求每位员工每周提交五项最重要工作清单，导致其每周收到约两万封电子邮件，并每天撰写数百封邮件以保持与一线交流[95][96][97] - 随着公司规模急剧扩张，员工总数从2024年初的2.96万人增长至一年后的3.6万人，增幅达21.62%，扁平化管理面临信息噪音大、协同成本上升的挑战[105][107][109] - 为应对规模扩张，黄仁勋的直接下属数量已从2024年3月披露的55人减少至目前的36人，缩减近四成，这标志着公司管理模式可能正从扁平化转向更垂直化的结构[87][100][118][119] 企业文化 - 公司内部推崇严苛的高压文化，黄仁勋时刻强调公司处在生死存亡的危急时刻，其评价“第二名就是第一个失败者”体现了强烈的竞争意识[122][129] - 英伟达的办公设施在硅谷显得格格不入，没有健身房、攀岩墙等娱乐设施，因为黄仁勋认为员工来公司是为了工作[125][126] - 尽管管理风格强硬，黄仁勋却很少主动解雇员工，即便在因员工失误导致公司损失2亿美元、市值暴跌近90%的情况下，相关架构师也保住了工作[113][115][116][117]

文章核心观点 - 美股七大科技巨头总市值达到22.2万亿美元，其规模和影响力已超越主要国家经济体，标志着全球权力格局正从“国家对国家”的竞争转向“国家+科技巨头联盟”的对抗 [1][4] - 英伟达市值突破5万亿美元，其崛起象征着全球经济范式向AI时代转换，算力成为核心生产资料，企业凭借数据控制权、算力主导权等构筑“数字主权” [1][3][5] - 中国、日本、欧洲等经济体在科技公司市值上的落后，暴露了国家增长逻辑与科技创新回报机制之间的错位 [1][8] 科技巨头市值规模与影响 - 七大科技巨头总市值首次超过22.2万亿美元，若视为一个国家，其GDP将排名全球第一，超过美国现有GDP的约八成 [1][2] - 七巨头合计市值超越整个中国经济规模，高出约15%，相当于德国与英国GDP之和的2.5倍 [1][3] - 英伟达与微软市值总和已超过德国和英国的经济总量 [3] “数字主权”与新权力形式 - 科技巨头凭借全球数据控制权、算力与AI平台主导权、资本与专利积累能力以及数十亿用户，构筑了一种不以边界区隔的新权力形式——“数字主权” [3] - 科技企业依靠资本效率与网络效应，其扩张速度远超国家经济增长极限，不断压缩国家的相对力量 [3] 英伟达崛起核心逻辑 - 算力成为AI时代最重要生产资料，类似工业时代的电力与石油，英伟达是全球算力通胀的最大受益者 [7] - 软件化技术壁垒筑起全球护城河，CUDA生态十多年持续垄断，竞品需同时追赶硬件和开发者生态 [7] - AI产业资本狂热加速估值，每一美元算力投入可能带来十美元市值想象力，市场将英伟达推入“国家级资产”领域 [7] 主要经济体与科技创新的错位 - 日本经济体量倒退，GDP被企业估值超越，反映出人口结构老化、资本缺乏全球化网络效应及科技商业化困境 [9] - 中国拥有大量科技人才但缺少全球平台级企业，华为受限后平台级AI算力生态缺失加剧，产业规模大但利润与创新回报低 [10][11] - 欧洲监管强但创新弱，过于重视社会公平而忽视资本扩张能力，国家治理的长期稳健逻辑与科技企业超高速增长逻辑存在冲突 [11] 科技巨头的本质与未来影响 - 英伟达的本质不是一家芯片公司，而是“世界认知引擎”的控制者，是一个新的全球基础设施 [7] - 美国最强的武器已非航母与美元，而是握在硅谷手里的算力与平台 [12] - 未来最关键的问题是企业比国家更强时由谁来治理世界，以及各国如何获得技术与经济安全 [14]

英伟达的市值与市场地位 - 英伟达市值突破5万亿美元，成为全球市值第三大“经济体”，仅次于中美两国GDP [3] - 市值在133天内从4万亿美元增长至5万亿美元，增长25% [3] - 公司市值等同于全球前十大芯片公司中其余9家的总和 [4] - 英伟达净利润激增逾10倍，与市值扩张相匹配，估值处于合理区间 [4] AI基础设施投资与英伟达的受益 - 微软、Alphabet、亚马逊、Meta、甲骨文5家公司2025年预计资本开支接近4000亿美元 [4] - OpenAI承诺未来几年投入逾1.4万亿美元用于AI基础建设，其中5000亿美元用于采购英伟达芯片 [5] - 全球AI基础设施建设年投入高达上千亿美元，英伟达作为“卖铲人”实现可观利润 [5] AI应用领域的盈利困境 - OpenAI周活跃用户达8亿人，但用户付费率仅5%左右 [5] - 2024年上半年OpenAI营收43亿美元，亏损135亿美元 [6] - 微软第三季度对OpenAI权益法投资导致净利润减少31亿美元，推算OpenAI当季净亏损约115亿美元 [6] - OpenAI设定了2030年2000亿美元营收目标，但参照Meta全球35.4亿用户仅1645亿美元营收，目标可行性存疑 [6] 当前AI热潮与历史互联网泡沫的对比 - 思科在互联网泡沫时期作为“卖铲人”，其市值在泡沫破裂后下跌近90% [8][9] - 2000年美国风险资本投资总规模1190亿美元，其中45%（535亿美元）流向互联网行业 [7] - 当前科技公司通过发行债券（如Meta发行250亿美元，甲骨文发行180亿美元）和复杂金融产品为AI投资融资 [9][10] - 英伟达承诺向OpenAI投资至多1000亿美元支持其购买自家产品，模式与思科历史“供应商融资”相似 [9] 超级公司的经济与社会影响力 - 美股“七姐妹”总市值逼近22万亿美元，超过美国GDP的70% [3] - 超级公司影响力扩展至文化、政治领域，如企业游说支出逐年递增，并直接介入政治进程 [12] - 美国司法部对谷歌反垄断诉讼历经5年仅获有限结果，谷歌多次触犯欧盟反垄断法但仅罚款了事 [14] - 初创企业难以独立发展，多数选择被超级公司入股或被模仿挤垮，OpenAI创始之初即获彼得·蒂尔、里德·霍夫曼等大佬投资 [14]

核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋的直接汇报团队为36人，分布在七个关键职能板块，反映出公司在硬件基石、AI前沿探索和系统性对外沟通上的战略侧重 [2][5] - 公司正经历组织规模的高速扩张，导致其一度极度推崇的扁平化管理模式出现调整，直接下属数量从55人缩减至36人，降幅近四成 [65][68][79] - 黄仁勋的管理风格以高压、铁血文化著称，强调效率与执行力，与硅谷主流文化形成鲜明对比 [93][94][96] 组织架构与汇报体系 - 向黄仁勋直接汇报的36名高管隶属于战略、硬件、软件、AI、公关、网络及一位执行助理这七大职能板块 [5] - 硬件板块是公司的基石，共有9位负责人，占比达三分之一，涵盖GPU、电信及DGX整机系统等业务 [9] - AI、具身智能与自动驾驶等前沿技术构成商业版图的第二支柱，由7名大将负责，包括新引入的吴新宙 [10][11][52] - 公关职能配置了三位负责人，凸显公司作为算力上游供应商需维护复杂的全球产业链、开发者生态及投资者关系 [13][16][17] - 与同业对比，特斯拉CEO马斯克仅有19名直接下属，其xAI公司更是只有5名高管直接汇报 [66] 关键高管团队 - **Jonah Alben**：GPU工程高级副总裁，司龄28年，被誉为“GPU架构灵魂”，管理超千人的团队并拥有34项专利 [24][25][30] - **Dwight Diercks**：软件工程执行副总裁，司龄31年，是公司第22号员工，目前负责所有产品线的核心软件与平台开发 [31][33][37] - **Bill Dally**：首席科学家，前斯坦福大学教授，推动GPU从图形处理器演进为通用并行计算平台，是AI硬件架构奠基人 [38][40][42] - **吴新宙**：汽车业务副总裁，直接下属中唯一的华人，其加入后公司汽车业务收入从2023年缩水4%转为2025财年收入达5.67亿美元，近乎翻倍 [51][52][61][62] 管理模式与企业文化 - 公司长期坚持扁平化管理，黄仁勋曾拥有55名直接下属，以缩短决策链、加速信息流动 [68][70][71] - 规模化扩张带来挑战：员工总数从2024年初的2.96万人增至一年后的3.6万人，增幅21.62%，信息噪音与协同成本上升导致管理架构趋向垂直化 [82][84][86] - 黄仁勋通过每周收取约两万封员工工作清单邮件并每日回复数百封邮件的方式，保持与一线业务的紧密连接 [75][76][77] - 公司文化强调高压与危机感，办公环境摒弃硅谷常见的休闲设施，以“努力工作”为单一导向 [93][97][99][102] - 管理上虽严苛但极少主动裁员，在出现重大运营失误时也倾向于内部岗位调配而非解雇员工 [89][91][92]

核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋目前有36名直接下属，分布在七个职能板块，反映出公司战略重心向硬件基础和前沿技术领域倾斜 [2][5][6] - 公司采用扁平化管理结构以加速决策，但随着规模扩张，直接下属数量从55人缩减至36人，暗示管理模式可能正转向更垂直化的架构 [79][83][100][120] - 高管团队组合兼具资深老将和新鲜血液，突出硬件根基与AI、自动驾驶等新增长点的平衡布局 [8][10][58] 组织架构与汇报体系 - 黄仁勋的直接汇报人数为36人，低于2024年3月披露的55人，缩减幅度近四成 [2][83][100] - 汇报体系覆盖七大职能板块，硬件相关业务负责人占比最高，达9人 [5][8] - 与特斯拉CEO马斯克（19名直接下属）和xAI（5名直接下属）相比，英伟达的汇报体系更为庞大 [79][81] 战略布局与业务重心 - 硬件业务（包括GPU、电信、DGX整机系统）是公司基石，直接下属中9人负责该领域，占比约三分之一 [8][9] - AI、具身智能与自动驾驶被视为“第二根支柱”，由7名高管负责，包括新引入的汽车业务副总裁吴新宙 [10][11][58] - 汽车业务在吴新宙加入后显著增长：2024至2025财年收入从2.81亿美元升至5.67亿美元，实现翻倍；而2023财年该业务收入曾缩水4% [76][77] 关键高管背景 - **Jonah Alben**：GPU工程高级副总裁，司龄28年，管理约1000多人团队，持有34项专利，是GPU架构的核心人物 [24][25][31] - **Dwight Diercks**：软件工程执行副总裁，司龄31年，2017年时下属软件团队超3000人，目前负责全产品线软件平台 [32][33][37][38] - **Bill Dally**：首席科学家，前斯坦福教授，推动GPU向通用计算平台转型，学术背景突出（加州理工学院博士） [41][43][48][50] - **吴新宙**：唯一华人直接下属，汽车业务副总裁，拥有超250项美国专利，曾领导小鹏汽车自动驾驶团队，其加入后英伟达汽车业务收入翻倍 [58][61][68][76] 管理模式与文化 - 公司推崇扁平化管理，黄仁勋主张短决策链和高信息透明度，通常避免一对一会议，鼓励跨部门直接沟通 [84][85][88] - 管理实践包括每周收集员工五项重点工作清单（约两万封邮件），黄仁勋每日撰写数百封邮件以保持一线洞察 [96][97][98] - 文化强调高压和紧迫感，如IPO后立即强调“不惜一切代价完成任务”，办公设施注重实用而非休闲娱乐 [122][124][127][129] 规模扩张与架构调整 - 员工总数从2024年初的2.96万人增至2025年的3.6万人，同比增长21.62%，为近16年最大增幅之一 [104][105] - 规模膨胀带来信息噪音和协同成本上升，可能促使公司减少直接下属数量，向垂直化结构过渡 [106][108][119][120] - 黄仁勋在业务失误中倾向保留员工（如2009年芯片故障事件损失2亿美元但未解雇架构师），与马斯克的裁员风格形成对比 [114][116][118]