英伟达的野心不止GPU，黄仁勋的CPU大棋藏着什么秘密？lg...

TradingKey - 刚刚发布第四季度财报的英伟达（NVDA），又一次用超预期的成绩震撼了华尔街，以1月为财年起始的该季度，公司营收达到681亿美元，同比大涨73%，远超市场普遍预期的660亿美元；其中数据中心业务营收同比增长75%，毛利率更是高达75%，足见其在AI算力市场的定价权依然稳固。

而作为占据全球AI处理器市场约90%份额的GPU霸主，英伟达的野心显然不止于此——在AI和消费级CPU市场，这家公司正加速布局，试图复制GPU领域的成功。

英伟达提前卡位

2025年底至今，全球CPU市场迎来一波热度。英特尔（INTC）、AMD（AMD）的服务器CPU出现产能售罄、交货周期拉长至6个月的情况，供需失衡初现。业内普遍认为，这标志着CPU在AI时代的价值正在回归。

此前在AI计算中，GPU凭借并行计算能力占据绝对主导，CPU仅承担基础通用计算任务。但随着生成式AI、多模态模型普及，AI计算从“训练主导”转向“训推并重”，尤其是进入智能体时代后，任务调度、工具调用等环节对CPU的依赖大幅提升。

在大模型预训练阶段，CPU负责数据存储、分片与索引，为GPU的核心运算提供支撑。在多模态推理场景中，CPU承担图像、视频解码任务，缓解GPU算力压力。

未来AI向边缘与端侧渗透，单一芯片无法覆盖全场景需求，GPU与CPU协同的全栈异构方案将成为标配。

正是看准这一趋势，英伟达早在2023年就推出了自主研发的数据中心CPU产品。据报道，英伟达CEO黄仁勋在分析师电话会议上明确表示，随着AI公司从模型训练转向部署阶段，英伟达将重新聚焦CPU，其自主CPU具备强大竞争力，未来有望成为全球主要CPU制造商。

目前英伟达已在AI市场推出多款ARM架构处理器，消费级市场的N1X产品也即将面市。

英伟达全栈生态筑CPU底气

英伟达CPU的底气，来自其深耕多年的全栈生态能力。在AI推理时代，CPU分支逻辑处理的优势被放大，市场上曾出现“英伟达GPU+AMD CPU”的混合方案，但英伟达通过自研的NVLink高速互联技术，实现了CPU与GPU的深度协同，系统级性能提升远超单一CPU的优势。

更重要的是，英伟达拥有全球绝大多数AI开发框架、模型都基于其搭建的CUDA生态，这种生态“锁定效应”让客户很难迁移到其他平台。目前英伟达网络业务收入已占到数据中心总收入的15%左右，同比增速高达162%，进一步巩固了其全栈算力系统的竞争力。

Meta（META）与英伟达上周的多年期合同，更是英伟达CPU商业化的重要里程碑。Meta不仅将采购数百万颗Blackwell和Rubin GPU，还将采用英伟达Grace CPU作为独立服务器芯片，这是该款CPU首次大规模部署，也印证了英伟达在CPU领域的技术实力。

英伟达的长期主义

很多人将英伟达的成功归结为“踩中AI风口”，但事实上，这家公司的布局早在20年前就已开始。

上世纪90年代，英伟达凭借GeForce系列显卡奠定PC游戏硬件市场统治地位，积累了GPU研发的核心技术。2006年推出的CUDA并行计算架构，让GPU从游戏渲染工具变身通用算力芯片，为日后AI时代的爆发埋下伏笔。

如今，英伟达在CPU领域的布局，依然是这种长期主义的延续，依托GPU业务积累的技术和生态优势，英伟达正在构建GPU与CPU协同的全栈算力体系，而这，或许将成为其在下一个十年保持领先的核心壁垒。

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