中国已经成功打造出无需依赖 Nvidia 芯片的大型人工智能模型。如今，OpenAI 也宣布，通过创新手段可大幅减少对 Nvidia 芯片的需求，将推理成本削减逾一半。尽管如此，Nvidia 股价依然上涨。
这为市场带来了新的疑问。OpenAI 是 Nvidia（$NVDA）的核心客户之一，但即便其减少了对芯片的需求，Nvidia 股价仍然走高。
OpenAI 两大维度同步降低推理成本
首先是在软件层面。《The Information》报道称，OpenAI 工程师通过全新的优化方法，将模型推理成本大幅削减逾一半。目前，OpenAI 尚未公开详细技术细节。
降本手段有望大幅减少部分 ChatGPT 业务对 Nvidia 芯片的需求，同时也为 OpenAI 降低产品价格或提高用户调用上限提供了空间。
其次是硬件层面。6 月 24 日，OpenAI 与 Broadcom（$AVGO）联合发布了自主研发的 Jalapeño 芯片（首款定制芯片）。OpenAI 称，初期测试显示，Jalapeño 的每瓦性能远超当前主流芯片，而其研发周期仅为 9 个月。
该芯片预计将于 2026 年底实现吉瓦级大规模部署，微软为首批重要合作伙伴。尽管如此，Nvidia 依然承担着 OpenAI 绝大多数推理任务的硬件支撑，哪怕 OpenAI 正在持续加码与 Broadcom 的芯片研发合作和资金投入。
科技巨头自研芯片竞赛加速
OpenAI 绝非独行者。早在 2016 年，Google 就已自主研发张量处理器（TPU），亚马逊也紧随其后推出自有芯片方案。市场调研机构 TrendForce预测，到 2026 年，ASIC 专用芯片服务器出货量将占 AI 服务器总发货量的 27.8%，创 2023 年以来新高。
据 TrendForce 统计，定制芯片的增速首次有望超过英伟达（Nvidia）GPU。博通（Broadcom）、Marvell 等供应商正在成为关键的定制芯片制造商，推动产业布局加速演进。
在中国，制裁同样加速了这一趋势。美团近期在国产芯片上成功训练了规模达 1.6 万亿参数的 LongCat-2.0 大模型，未使用任何英伟达硬件。
英伟达股价为何持续攀升？
挑战虽然真实存在，但数据展现出市场的冷静。6 月 30 日，英伟达股价单日上涨近 2%，公司市值已逼近 4.8 万亿美元。最新一季财报显示，数据中心业务单季营收创新高，达到 623 亿美元，同比暴涨 75%。
目前，主要压力集中在推理环节，而非训练阶段。在模型训练领域，英伟达依靠 2006 年上线的 CUDA 软件生态持续锁定开发者地位，定制芯片在灵活性上仍难以匹敌。
对于被质疑失守的推理市场，英伟达也在积极应对。在 GTC 大会上，英伟达宣布即将推出的 Rubin 平台，将单 Token 的推理成本较 Blackwell 降低多达 10 倍。推理成本下降有望进一步带动模型使用和整体算力需求提升。
当然，并非所有投资者都买账。一些资金已转向竞争对手芯片股，押注推理业务格局或将加速变化。然而，英伟达最新财季指引中，并未计入中国销售额，仍预期全球需求再创新高。
目前，英伟达生产的每一颗芯片依然被市场抢购一空。未来的真正考验在于——它的最大客户能否在市场扩张速度超过自身的被“去英伟达化”。
