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英伟达GPU市场份额达到92%，远超AMD和英特尔

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【英伟达GPU市场份额达到92%，远超AMD和英特尔】英伟达GPU市场份额达到92%，远超AMD和英特尔

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英伟达GPU市场份额达到92%，远超AMD和英特尔

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本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自techspot
RTX 50 GPU销量达数百万台 ， 而Radeon 9000销量仍低于75万台 。
在我们对英伟达RTX 5060 Ti 8GB 版本的评测中 ， 我们曾指出GeForce 50 系列可能会成为该公司有史以来最差的产品 。 然而 ， 尽管价格更合理 ， 产品稀缺 ， AMD 的竞争激烈 ， 以及诸多批评 ， Team Green 的最新显卡系列仍使其在市场上占据了前所未有的主导地位（即使不考虑人工智能的影响） 。
根据Jon Peddie Research 的数据 ，2025 年第一季度 ， 专用桌面显卡的总销量达到920 万台 ， 同比增长和环比增长均超过 8% 。 尽管英伟达和AMD 在此期间都推出了新的 GPU 产品线 ， 但英伟达的收益要大得多 。
英伟达在1月至3月期间售出了数百万台RTX 50系列GPU ， 而AMD的Radeon 9000系列出货量不足75万台 。 英伟达的市场份额飙升至历史性的92% ， 将AMD挤压至8%的历史低点 ， 英特尔几乎寸步难行 。 乔恩·佩迪表示 ， AMD的产量不足是造成这一巨大差距的主要原因 。

AMD 在 3 月份报告称RX 9070 和 9070 XT 的需求“前所未有” ， 这表明该公司措手不及 ， 目前正在竞相增加供应 。
该公司还面临着额外的挑战 ， 即如何在Radeon GPU和Ryzen 9000 CPU之间平衡台积电半导体的供应 。 由于市场反应强劲 ， 这两款产品也一直供不应求 。 有趣的是 ， 上个月德国GPU的销量（不在Jon Peddie报告的范围内）显示 ， AMD的销量超过了Nvidia ， 这暗示着 ， 如果产量能够跟上 ， 即将发布的财报可能会显示AMD显卡的增长势头 。
与此同时 ， 尽管英伟达发布了一些近年来乏善可陈的显卡产品 ， 但其本已占据主导地位的市场地位却得到了进一步巩固 。 我们在评测中指出 ， RTX 50 系列 GPU 的性能提升幅度远不及 RTX 40 Super 系列 。

在近期对英伟达季度财报的报道中 ， 该公司的游戏收入（PC显卡）飙升至创纪录的38亿美元 ， 同比增长42% ， 环比增长48% 。 这是游戏GPU领域多年来最快的增长率 。
然而 ， 游戏收入增长背后一个“被忽视”的因素可能是高端消费级GPU越来越多地转向小规模AI运算 。 随着对AI计算的需求从大型数据中心扩展到初创企业和独立开发者 ， 一些游戏级GPU（尤其是高端RTX显卡）正被重新用于机器学习工作负载 。
英伟达在GPU市场上的主导地位不仅仅来自于硬件性能的优势 ， 更关键的是其长期构建的强大软件生态系统 。 自2007年推出以来 ， CUDA（Compute Unified Device Architecture）已经成为全球最主流的GPU通用计算平台之一 。 它不仅提供了丰富的编程接口 ， 还被广泛集成到各类开发工具、AI框架以及专业应用中 。 无论是深度学习领域的TensorFlow和PyTorch ， 还是游戏引擎中的Unreal Engine和Unity ， 都对CUDA进行了深度优化和支持 。 这种广泛的兼容性和成熟的开发环境 ， 使得开发者在选择GPU时自然而然地倾向于英伟达的产品 。
相比之下 ， AMD虽然推出了开源的异构计算平台ROCm（Radeon Open Compute） ， 试图打造一个类似于CUDA的生态体系 ， 但整体仍处于追赶状态 。 尽管ROCm在学术界和部分企业中获得了一定支持 ， 并通过HIP接口实现了部分CUDA代码的迁移能力 ， 但在主流AI框架的支持上仍有明显差距 。 例如 ， TensorFlow已经停止了对ROCm的官方维护 ， 仅靠社区推动；而像OpenCV、FFmpeg等常见工具链也尚未提供原生支持 。 此外 ， AMD的开发工具链如CodeXL和ROC Profiler在稳定性、功能完整性和易用性方面也远不如英伟达提供的Nsight系列工具 。 由于CUDA长期以来的统治地位 ， 大多数新晋开发者仍然首选学习CUDA ， 这进一步拉大了两者之间的生态差距 。
除了软件层面的竞争 ， GPU市场的另一大核心因素是制造能力和供应链管理 。 目前全球最先进的半导体制造厂商是台积电 ， 而英伟达和AMD都高度依赖其先进制程来生产GPU芯片 。 然而 ， 在产能分配和技术优先级上 ， 英伟达显然占据了更有利的位置 。 英伟达的RTX 40系列采用了台积电定制版的N4工艺 ， 相比前代8nm工艺在能效比上有了显著提升 。 而即将推出的Blackwell架构GPU预计将使用更先进的3nm甚至2nm工艺 ， 进一步拉开与竞争对手的技术差距 。 作为台积电最大的客户之一 ， 英伟达在先进制程的产能分配上享有优先权 ， 尤其是在数据中心产品线利润更高的情况下 ， 台积电也更愿意优先保障这类订单 。
AMD虽然也在推进其GPU产品的制造升级 ， 但面临更大的挑战 。 其Radeon RX 9000系列目前采用的是台积电6N工艺 ， 相当于N5的变种 ， 虽然也算先进 ， 但略逊于英伟达所使用的4N工艺 。 而且 ， AMD需要同时为Ryzen CPU和Radeon GPU争取台积电的产能 ， 导致在GPU方面难以获得像英伟达那样的优先待遇 。 此外 ， 在封装技术方面 ， 英伟达大量使用了高带宽的CoWoS封装方案 ， 尤其在AI芯片领域占据绝对优势 ， 而AMD目前主要采用传统的MCM或FOVEROS封装方式 ， 在高端芯片的性能表现和良率控制上仍存在差距 。 随着未来GPU对先进封装的需求持续增长 ， 能否获得足够的资源将成为影响AMD竞争力的重要因素 。

值得称赞的是 ， AMD 的最新 Radeon 显卡在落后数代 GPU 之后 ， 终于在光线追踪性能和画质提升方面追上了Nvidia 。 这一优势 ， 加上部分产品拥有更大的显存池 ， 使得售价 600 美元以上的 Radeon 9070 XT 超越了其直接竞争对手 ， 并在某些情况下追平了售价1000 美元的 RTX 5080 。
即将发布的季度报告将进一步揭示主流GPU（例如 RTX 5060、RX 9060 以及可能的英特尔 Arc B770）之间的竞争 。 在 AMD 努力提高产量的同时 ， 英伟达可能会缩减消费级GPU 的产量 ， 重新专注于其真正的收入驱动力：AI 芯片 。
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