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未来十年 ， 全球人工智能基础设施将达到7万亿美元 。
JPR报道 ， 2025年 ， 全球人工智能基础设施支出达到3750亿美元 ， 预计2026年将达到5000亿美元 ， 分析师估计
在108家人工智能处理器公司中 ， 一家公司占据了95%的市场份额 ， 预计到2030年 ， 整合后剩下的公司将减少到25家 。 尽管数据中心增长未达预期 ， 但英伟达仍保持主导地位 ， 每周交付超过1000个机架 。
印度和中国正在推进自主研发的GPU项目 ， 但由于巨大的开发成本和技术挑战 ， 实际的时间表仍不确定 。
USB 估计 ， 到 2025 年 ， 全球企业将在人工智能基础设施上投入 3750 亿美元 ， 到 2026 年将增至 5000 亿美元 。 该数字仅涵盖软件和硬件 ， 不包括设施投资 。 美国商务部表示 ， 设施投资占上一季度增长的 25% 。 布鲁克菲尔德资产管理公司估计 ， 未来十年 ， 人工智能基础设施投资规模可能达到 7 万亿美元 。
在JPR即将发布的第三季度AI处理器报告中指出 ， 在108家提供AI处理器的公司中 ， 有一家公司占据了95%的硬件市场份额 。 我们预计到2030年 ， 市场将整合到仅剩约25家公司 。 在我们定义的五个细分市?。 ǔ蠊婺Ｑ盗贰⒃苹∩枋⑵怠⒈咴导扑愫臀锪┲?， 最有可能存活下来的AI处理器供应商是物联网和边缘计算领域的供应商 ， 因为这些市场的PAM较大 ， 但利润率较低 ， 对主要参与者缺乏吸引力 。
美国凭借50家上市公司和初创企业引领行业发展 ， 中国正在大力推动DeepSeek/华为 ， 印度则宣布了自主研发GPU项目 。
显然 ， 超大规模数据中心运营商和政府无法也不会继续像过去那样扩建设施 ， 因为电力、冷却以及资金都是制约因素 。 然而 ， 他们必须保持竞争力 。 如果英伟达、AMD和其他一些公司能够信守承诺 ， 每隔一年发布一款新处理器 ， 并且该处理器在功能和性能方面有足够大的提升 ， 那么主要参与者就能保持稳定 ， 最低限度的增长接近GDP水平 。 但是 ， 正如我们在过去十年中所看到的 ， 总有新的事物涌现 ， 而每次新的事物出现 ， 预测都会被打乱 ， 我们就会开始寻找下一个领导者 。
市场投资回报率极高 。 超大规模企业不仅在浪费资金 ， 还面临着股东和董事会的苛刻要求 。 由于行业发展初期的不确定性 ， 盈利预期被推迟 。 AWS、谷歌和微软等人工智能提供商正努力完善其产品模型和定价策略 ， 以适应如此快速变化的行业 。 这就像那句老笑话 ， 说飞机在飞行中也能修好 。 但毋庸置疑 ， 人工智能正在改变一切——从基本的家用电器到汽车、外科手术以及投资策略 。
印度正在规划GPU（大规模作战部队） ， 有人质疑这对印度来说是否现实 。 印度无疑拥有这方面的人才；问题是 ， 最终的出资方——政府——是否有意愿？能否吸引私人资本参与该项目？部署一个全新的、具有竞争力的GPU的沉没成本巨大 ， 而印度今天提出的估算并不切实际 。 中国已在其GPU开发项目上投入了数十亿美元 ， 但目前（并且在未来几年内）尚未形成一支具有竞争力的队伍 。
GPU领域的领军企业当然是英伟达 ， 该公司刚刚公布了2026财年第二季度的业绩 。 尽管销售额和利润创下纪录 ， 但其数据中心业务的增长并未达到一些投资者的预期 。 尽管如此 ， 首席执行官黄仁勋仍持乐观态度 ， 预测到2030年 ， 人工智能基础设施支出将达到3万亿至4万亿美元——这还不包括中国 。 该公司还担心 ， 特朗普总统计划从英伟达中国人工智能芯片收入中抽取15%的份额 ， 这是否会面临法律挑战 。 正如后续电话采访中提到的 ， 英伟达与美国政府之间尚未签署任何协议 ， 目前只是口头上的协议 。
Nvidia 表示 ， 本季度没有向中国客户销售任何 H20 处理器 ， 但该公司确实向其他地方的客户释放了价值 1.8 亿美元的 H20 库存 。
【AI处理器销售推发展，基建投资超万亿美元】该公司上季度每周交付超过1000个机架 。 本季度 ， 交付率进一步上升 ， 而且全部由Blackwell提供 。
黄仁勋表示 ， 包括 Vera CPU 和 Rubin GPU 在内的下一代平台元素目前正在生产中 ， 预计将在 2026 年下半年实现量产 。 采用该硬件架构的初始产品也将在同一时间段内亮相 。
英伟达将继续在人工智能处理器领域保持领先地位 ， 在100多家正在研发的人工智能处理器中 ， 似乎没有哪家公司在产量和收入方面能与英伟达匹敌 。 我们预计物联网和边缘计算的出货量将大幅超过数据中心 。 然而 ， 正如前文所述 ， 它们并不具备1万至3万美元数据中心GPU那样的利润率、平均售价 ， 也无法带来同样的用户热情 。
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