在人工智能领域迅猛发展的当下，各类技术与企业不断涌现，竞争格局也随之风云变幻。DeepSeek 以其独特的模型训练方法崭露头角，其在推理与训练方面的创新举措，引发了业内对传统 “堆硬件” 模式的反思，甚至让不少人开始质疑长期以来依靠英伟达 GPU 进行大规模训练的必要性。那么，DeepSeek 的出现是否真的对英伟达构成了实质性冲击？摩根士丹利的最新报告为我们揭开了这一迷雾背后的真相。

DeepSeek 的 “逆袭” 引发业界震荡

自 2024 年底以来，DeepSeek 大模型迅速崛起，凭借强大的推理能力和卓越的开源策略，在 AI 领域掀起热潮。它的出现为众多开发者和企业用户提供了新的选择，尤其是在一些对推理性能要求较高的场景中，DeepSeek 展现出了与顶尖模型相媲美的实力。例如，其开源的推理模型 DeepSeek - R1 在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上表现出色，甚至可与 OpenAI 的 O1 一较高下。在世界大模型排名 Arena 上，DeepSeek - R1 的竞技场得分达到 1357 分，略超 O1 的 1352 分，在风格控制类模型分类中二者更是并列第一。这种突出的性能表现，使得 DeepSeek 在短时间内吸引了大量关注，市场份额也逐步扩大。

替代品频出，英伟达地位受挑战？

面对 DeepSeek 等新兴势力的冲击，加之英伟达产品价格相对高昂，市场上涌现出了许多试图替代英伟达 GPU 的产品，其中专用集成电路（ASIC）成为了关注焦点。在过去六个月里，由于英伟达的涨势开始疲软，而 AMD 的表现相对落后，AI 行业的投资势头明显转向 ASIC。一些 ASIC 芯片价格仅为英伟达同类产品的零头，且被宣称具备较好的潜在性能，这使其在初期收获了不少热情与部署。然而，摩根士丹利通过研究大约 25 个英伟达 GPU 的替代品发现，大多数替代品都未能获得长期认可。英特尔在这方面已苦苦挣扎十年左右，多次收购相关公司却未取得显著成绩；AMD 前几代产品表现不佳，直到 2024 年的 MI300 才取得突破。

谷歌 TPU：ASIC 的成功特例

ASIC 在特定场景下确实有其优势。当应用范围较窄时，定制化芯片能够发挥巨大作用，谷歌 TPU 的成功便是一个典型案例。谷歌发明了针对大模型的 Transformer 技术，并指导博通开发出针对该技术优化的芯片。当时英伟达正围绕使用卷积神经网络的视觉模型优化其 GPU，谷歌 TPU 借此机会在特定领域取得领先，为博通带来了 80 多亿美元的 TPU 营收。不过，即便如此，谷歌在 2025 年仍有部分支出流向英伟达，一方面是对云的投资，另一方面是因为英伟达产品在大模型 Transformer 方面性能强大。

英伟达的 “护城河” 依然坚固

从成本角度看，虽然某款 ASIC 芯片性能可能低于英伟达 H100，售价仅 3000 美元，远低于 H100 的 20000 美元，看似总拥有成本更低。但构建集群时，情况则大不相同。英伟达利用铜缆打造了包含 72 个 GPU 的光线互连域，成本相对较低；而 ASIC 通常要使用成本更高的光通信技术。此外，在高带宽内存等主要成本构成部分上，两者相似，但英伟达在新型高带宽内存芯片（HBM）采购上拥有买方垄断的议价能力。

在软件适配方面，英伟达配备了被广泛使用的 CUDA 软件开发工具包，客户使用英伟达芯片在处理软件变更以及运行不同工作负载时，具有更高的易用性。例如，美国大数据公司 Databricks 购买亚马逊云科技的芯片 Trainium 后，预计需要 “数周或数月的时间来启动和运行”，而使用英伟达芯片的客户则能更快部署，这使得许多客户更倾向于选择英伟达。

摩根士丹利的报告显示，尽管谷歌的 TPU 和 AMD 的 MI300 取得了一定成功，但客户对英伟达生态系统依然保持强劲热情，预计 2025 年英伟达的市场份额还会有所增加。2024 年，英伟达的处理器收入预计为 980 亿美元，而 AMD 为 50 亿美元，博通为 80 亿美元，世芯电子和 Marvell 加起来约为 20 亿美元，商用硅的市场份额占比约为 90%，ASIC 的市场份额占比约为 10%。预计 2025 年英伟达的增长幅度将比谷歌 TPU 高出 50%-100%，下半年的收入势头将远远强于 ASIC 厂商或 AMD。

未来竞争格局：英伟达仍主导，竞争推动发展

虽然 DeepSeek 的出现给 AI 领域带来了新的活力与思考，但从目前来看，英伟达在 AI 芯片市场的主导地位依然难以撼动。其强大的技术研发实力、完善的生态系统以及成本控制优势，使其在与众多竞争对手的较量中占据上风。然而，AMD 等厂商的不断努力也不可忽视，它们的进步为市场带来了更多选择，推动着整个行业的技术发展与创新。而对于 DeepSeek 而言，其在推理等方面的优势也为自身赢得了一席之地，未来或许将在特定领域持续发力，与英伟达等企业展开差异化竞争。这场 AI 芯片领域的竞争仍在继续，最终受益的将是整个行业以及广大用户，我们期待看到更多创新技术与产品的诞生。