核心觀點：英偉達並不缺少挑戰者，但到目前為止，他們都很難稱得上是能撼動英偉達在 AI 訓練與推理晶片領域領導地位的真正對手；未來情況可能改變。
英偉達的優勢：算力是人工智慧最重要的基礎設施與發展引擎。英偉達憑藉性能先進的產品與難以複製的生態系統，在 AI 訓練與推理晶片領域建立近乎壟斷的領導地位。截至 2025 年 11 月，英偉達市值約為 4.5 萬億美元，2025 年第三季營收年增約 62%。
競爭壁壘：大模型訓練的要求可拆為單晶片/單卡性能、互聯能力與軟體生態三部分。英偉達在單卡效能、專有互聯（如 NVLink、NVSwitch）以及以 CUDA 為核心的軟體生態上皆有優勢，且超過 400 萬開發者參與，形成強大的網路效應與高門檻。
相對弱勢與推理市場：推理場景對互聯需求低，且已有跨平台遷移方法（如 ONNX），理論上比訓練更易被替代；但實際上英偉達在推理市場仍占超過 70% 的市佔率。將模型從英偉達平台遷移到其他品牌集群，可能使開發週期延長約 6 個月、成本增加約 40%。
誰能挑戰英偉達：競爭者要麼在技術上有顯著超越（例如 ASIC/TPU 類定製晶片），要麼藉由受保護或局部市場來避開與英偉達在生態上的正面競爭。谷歌的 Gemini 3 完全基於 TPU 訓練是技術路徑的例子；在中國市場，因為美國禁售限制，本土晶片廠商（如華為、寒武紀、燧原等）獲得了快速成長的機會。
地緣政治與策略：美國在 2025 年 12 月 8 日批准英偉達向中國出售較先進的 H200 晶片，但附帶政府收入分成與客戶審查條款，顯示管制策略的調整。文章指出，與英偉達的競爭本質上是生態與網路效應之間的競爭，開源被視為一條優先路徑；例如華為於 2025 年 8 月宣布將其對標 CUDA 的 CANN 與 Mind 工具鏈全面開源，以促進生態成長。
（原文作者：劉勁、段磊、李嘉欣；本文由 36氪 經授權發布）