英伟达正面临迄今为止最严峻的挑战，因为其最大的客户开始蚕食其赖以建立万亿美元帝国的同一市场。.
据 雅虎财经，包括亚马逊、谷歌、Meta、微软和OpenAI在内的科技巨头正在开发自己的AI芯片，以减少对英伟达硬件的依赖。
此举可能会大幅削减英伟达的利润率，因为这些公司准备减少对英伟达昂贵的GPU的依赖，以用于训练大型人工智能模型和运行庞大的数据中心。.
OpenAI 通过微软和 CoreWeave 租用 英伟达芯片 ，该公司表示已开始与博通合作设计自己的定制芯片。Meta 在 9 月下旬宣布将收购芯片初创公司 Rivos，此举符合其扩大内部芯片制造能力的总体计划。
亚马逊的庞大数据中心项目“雷尼尔计划”（Project Rainier）已“进展顺利”，数十万颗Trainium2芯片为Anthropic公司的AI工作负载提供动力。分析师表示，这些数据中心部署的亚马逊芯片需求迅速增长，暗示这些公司对英伟达的依赖程度可能很快就会大幅降低。.
大型科技公司转向内部研发，采用定制芯片设计
虽然英伟达的 GPU 仍然主导着人工智能市场，但云服务提供商现在正与博通和 Marvell Technology 合作设计自己的芯片。.
这些定制处理器价格更低，针对软件进行了优化，更容易控制性能成本。这些芯片不像英伟达的GPU那样对外销售，而是用于内部运行人工智能系统，并以更低的价格提供给云客户。.
摩根大通在6月份的一份研究报告中预测，到2028年，谷歌、亚马逊、Meta和OpenAI的芯片将占据人工智能芯片市场45%的份额，而2024年和2025年这一比例分别为37%和40%。其余市场份额仍将由英伟达和AMD等GPU生产商占据。.
Seaport Research 的分析师 Jay Goldberg 表示，超大规模数据中心运营商之所以构建定制芯片，是因为“他们不想被英伟达垄断”。他还补充说，英伟达现在不得不“与自己的客户竞争”。
这种情况已经发生了。据报道，谷歌已于9月份开始向云服务提供商出售其TPU（张量处理单元），这一决定使其与英伟达直接展开竞争。.
DA Davidson 的分析师吉尔·卢里亚 (Gil Luria) 估计，谷歌的 TPU 和 DeepMind 部门价值可能高达 9000 亿美元，称它们“可以说是 Alphabet 最有价值的业务之一”。他写道，谷歌的芯片“仍然是英伟达芯片的最佳替代品，两者之间的差距在过去九到十二个月里显著缩小。”
戈德堡预测，到2026年，定制芯片领域将“非常活跃”，这反映了整个人工智能芯片供应链的讨论趋势。分析师表示，大型科技公司的发展速度各不相同。.
谷歌十多年前就开始研发TPU，至今仍处于领先地位。亚马逊在谷歌推出首款TPU一年后进入该领域，于2015年收购了Annapurna Labs，并于2020年发布了Trainium。微软直到2023年才推出其Maia AI芯片，目前仍落后于竞争对手。.
分析师警告称，英伟达增长速度将放缓。
开发者通常更青睐英伟达的GPU，因为它们自带的软件栈更完善，但分析师表示，竞争仍将蚕食利润。Futurum Group的David Nicholson表示，利润率风险确实存在。.
“随着时间的推移，英伟达目前所能获得的利润空间将会逐渐缩小，” 说道 。“这将是一种千刀万剐式的打击，因为市面上存在着各种各样的定制硅加速器，这本身就蕴藏着巨大的商机。”
在9月份的一期播客节目中被问及此事时，黄仁勋淡化了这种威胁。这位英伟达首席执行官表示：“我们是目前世界上唯一一家能够自主研发人工智能基础设施中所有芯片的公司。”
他认为，竞争对手们还在制造单个芯片，而英伟达生产的是完整的系统，它将 Blackwell GPU、基于 Arm 的 CPU 和网络单元组合在一起，在整个机架上协同工作。.
华尔街有些人并不认同这种担忧。美国银行的维韦克·阿亚和卢里亚都表示，定制芯片的兴起“无关紧要”。阿亚指出，英伟达一直在扩大市场整体规模，并援引PitchBook的数据称，该公司在2020年至2025年9月期间向人工智能和“新云”初创公司投资了470亿美元。.
卢里亚补充道：“增长和需求非常巨大。我们将需要更多的计算能力，而且人工智能模型也越来越有用，这意味着市场蛋糕将会做得更大。”
卢里亚表示，英伟达的增长速度可能不会像市场整体那样快，但随着整体需求的增长，它仍会扩张。不过，戈德堡警告说，芯片设计并非易事。“自主研发芯片的缺点在于难度很大，”他说，“我认为最终并非所有公司都能成功。”
