英伟达是如何成长为AI“算力龙王”的？

，以高完成换去高回报促使大幅提高厂商挑战力。通过对比英伟达和外公宿敌AMD的研制出和消费市场展现，里德证券交易推测：

2005年，AMD的研制出经费为11亿美元，是英伟达的3.2倍约，而到了2022年，英伟达的研制出经费降至了73.4亿美元，是AMD的1.47倍。

由于机动性、牢固结合、价格的不同，二者逐步转化成差异化，构成了比方说挑战。至2022年第三季度，英伟达基本蚕食88%消费市场份额，AMD则降高于至8%。

研制出完成带给英伟达高回报，在非主流RPG和CPU指路评量上，AMD领先于英伟达。

生态学为径，CUDA自成体系

英伟达扎根为AI新兴产业头的犹如，是CUDA帮助其牢固结合强盛生态学护城河，实质性增高了挑战一个大。据里德证券交易通报介绍：

CUDA是英伟达基于其生产的GPUs的一个借助于计数平台和Smalltalk建模，借此是便于来得多的技工参与联合开发。联合开发一个团队可以通过C/C++、Fortran等文职自然语言来线程CUDA的API，来进行借助于Smalltalk，降至高机动性计数借此。

CUDA平台的用到使得并用GPU来训练神经网络等高算力建模的完成度大大降高于，将GPU的运用于从3DRPG和图形处理拓展到计数机应当用、大信息处理、建模等各个领域。这种生态学系统的建立让很多联合开发者依赖于CUDA，实质性增高了英伟达的挑战分之一优。

对比苹果电脑的DirectCompute，CUDA败在工程建设设施的支持者。与DirectCompute相比，CUDA由于其独特的功能性库，充实的联合开发运用于软件和尤其的运用于支持者，相比之下在计数机应当用和深学习各个领域，较强突出分之一优。CUDA在英伟达GPU上的机动性优化也来得为出色。而DirectCompute作为跨平台运用于软件，其分之一优在于与DirectX的相容性以及对多种软件的支持者。

AI为翼，持续工业发展切入算力集成电路各个领域

正如英伟达首推立以前捉住了RPG消费市场对于3D图像着色应当用的需，有数年来随着AI的工业发展为GPU转化成来得大快速增长空间，英伟达捉住中下游工业发展新出路，上架AI加快卡，特别是在以ChatGPT为都是的生成式AI大建模工业发展转到快速快速增长通道。里德证券交易通报显示：

根据Tractica的信息，2018年在世界上AI软件消费市场的利润为196亿美元，其里GPU的利润分之一36.2%为71亿美元。而在2025年将降至2349亿美元，其里GPU的利润分之一23.2%为545亿美元。尽管GPU消费市场分之一比用到上升，但是在世界上AI软件消费市场在促使增高，将要给GPU消费市场转化成来得多的快速增长空间。

在AI和建模的加快运用于下，英伟达的GPU已踏入大型企业内的除此以外的产品，尤其尤其运用于科技各个领域，从RPG和专业视觉运用于到信息里心和自动驾驶车主。

本文论据主要来自里德证券交易，写作者：镜湖、杨旭、李雪峰，书名标题：《二阶英伟达扎根的本体策略：研制出为底、生态学为径、AI为翼》

镜湖持证英文字母S0740521120002

杨旭持证英文字母S0740521120001

李雪峰持证英文字母S0740522080004

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