本期内容
如果你了解AI芯片的情况，就会知道英伟达在云端训练领域确实长时间没有对手，但并不是AI芯片的每个领域都会被其垄断，仍有许多机会存在。
从产业需求来看，训练需要强大的算力。随着模型变大，根据Scaling Law——算力、算法及大模型参数增加，性能提升。当然，现在可能遇到了某种意义上的天花板，因此我们看到OpenAI发布的GPT-5比预期要晚，而且现在有各种不同的名字。
另一点重要的是构建软硬件一体化生态系统。英伟达不仅仅是大家看到的A100、H100、B100，明年可能还会有X系列。从计算层面来看，不仅有云端的L40，还有车载的Orin芯片，以及后续的雷神芯片。互联能力、集群能力和软件栈共同形成一个庞大的生态系统，构成了英伟达的智能护城河，尤其是在软件领域。
如果看单芯片的算力密度或能力，海外的AMD或谷歌自己的TPU其实并不比英伟达差，甚至国内一级市场有些芯片独角兽在融资或展示能力时，都会声称其算力有多强大，能与英伟达的H100或B100相媲美，甚至接近其水平。
实际上，英伟达真正的护城河并非仅仅是芯片性能，而是其NVLink软件和CUDA的生态系统，这才是最难被超越的，仅仅提高芯片的算力密度并不是英伟达最大的护城河。
英伟达配套的AI Foundry平台，它包含了所有的开源大模型，甚至非开源的模型。即使是行业新手，购买了英伟达的显卡，部署了算力集群后，也可以轻松地一键部署和调用开源大模型，无需深入了解技术细节。这种生态的结合才是真正强大的。
以上内容为「寻找下一个“英伟达”」课程第2章第1节的部分内容，吕伟老师将在本节课程后续内容中，全面梳理英伟达在AI算力、NVLink通信体系、CUDA、AI Foundry及战略投资方面的优势。看懂英伟达，就看懂了AI产业链。对本期课程感兴趣的朋友，欢迎点击此处加入，学习本课程的完整内容。
