最近，一位曾在AMD工作多年的资深业内人士，对整个AI加速器市场做了一次非常深刻的分析。他不仅点出了英伟达（NVIDIA）为何能长期称霸，还解释了为什么像AMD、亚马逊（Amazon）、谷歌（Google）甚至一些新兴玩家，短期内都很难撼动它的地位。更关键的是，他揭示了一个很多人忽略的核心真相：在AI芯片这场战争里，决定胜负的，从来不是硬件性能，而是软件生态。
首先，我们来认识一下这位专家。他曾在AMD担任高级技术岗位多年，深度参与过GPU产品路线图规划与软件生态建设，对AMD与英伟达之间的竞争有第一手的观察和切身体会。他离开AMD后，持续关注AI芯片市场的发展，尤其对超大规模云服务商（hyperscalers）自研芯片的动向有深入研究。他的观点不是纸上谈兵，而是基于七年实战经验得出的结论。
那么，他的核心判断是什么？简单一句话：未来三年，英伟达仍将牢牢掌控约70%的AI加速器市场份额。这个数字听起来可能有点夸张，但如果你了解背后的逻辑，就会发现这其实非常合理。
先说说市场格局。目前AI加速器市场主要由三类玩家构成：
一是以英伟达为代表的通用GPU厂商；
二是以AMD为代表的追赶者；
三是以亚马逊、谷歌等超大规模云服务商为代表的自研ASIC（专用集成电路）阵营。
很多人以为，随着亚马逊推出Trainium和Inferentia、谷歌持续迭代TPU，这些巨头会大幅削减对英伟达GPU的采购，从而动摇其市场地位。但这位前AMD员工明确指出：这种想法过于乐观了。
为什么？因为这些自研芯片虽然在特定内部工作负载上表现优异，但它们有一个致命短板——缺乏通用性和生态兼容性。
举个例子，亚马逊的Trainium芯片确实能高效运行自家的AI模型，但它的软件栈是封闭的，完全不兼容英伟达的CUDA生态。
而CUDA是什么？它是过去十几年AI开发者事实上的“操作系统”。全球90%以上的AI框架、模型训练工具、高性能计算库，都是围绕CUDA构建的。
这意味着，哪怕你的芯片性能再强，只要不能无缝接入CUDA生态，外部开发者根本不会用你。
这位专家特别强调：软件，不是硬件性能，才是GPU竞争的决定性因素。在CPU领域，你只要做出更快的芯片，市场自然会转向你。但在GPU领域，情况完全不同。即使AMD的MI300系列在纸面性能上接近甚至部分超越英伟达的H100，但只要关键软件库不支持，实际使用效果就大打折扣。
他举了一个非常生动的例子：国产大模型公司DeepSeek曾开发了一个叫DeepEP的高性能推理库，结果AMD花了整整六个月才完成适配。在这半年里，AMD芯片在该模型上的表现几乎无法使用，而英伟达则毫无障碍地跑满性能。这种软件延迟，直接导致客户流失，也解释了为什么AMD七年苦心追赶，GPU市场份额仍只有可怜的7%左右。
说到这里，你可能会问：那谷歌的TPU呢？毕竟谷歌是AI领域的先行者，TPU也迭代到第五代了。专家承认，TPU确实是目前最接近英伟达的替代方案，尤其在训练大规模模型时表现不俗。但即便如此，TPU依然无法覆盖所有GPU应用场景，比如图形渲染、科学计算、第三方AI框架支持等。
更重要的是，TPU的生态仅限于谷歌云内部，外部开发者很难大规模迁移。所以，它更像是一个“内部优化工具”，而非“通用平台”。
再来看AMD。很多人期待AMD能靠性价比打破英伟达的垄断。但专家指出，AMD的定价策略其实非常克制。历史上，AMD的GPU通常比英伟达同类产品便宜10%到20%，但这并非“亏本抢市场”，而是其长期文化的一部分——AMD从不搞“亏本换份额”的激进策略。比如最近推出的MI355，虽然小幅提价，但仍比英伟达的B300便宜，且保持合理利润。AMD的目标不是短期冲量，而是先建立技术可信度和客户信任，再逐步扩大份额。这种稳扎稳打的风格，注定了它无法在短期内实现爆发式增长。
更深层的问题在于生态建设的难度。CUDA不是一天建成的。它背后是英伟达十几年如一日对开发者社区的投入、对开源框架的支持、对学术界的合作，以及无数工程师维护的底层库（如cuBLAS、cuDNN、TensorRT等）。这些库让开发者“开箱即用”，极大降低了AI开发门槛。
而AMD的ROCm生态虽然在进步，但无论是稳定性、兼容性还是文档支持，都远未达到CUDA的水平。即使有像HIP这样的代码转换工具，也无法解决所有问题——尤其是那些高度优化的第三方库，往往需要原生重写。
专家还驳斥了当前市场上流行的“AI泡沫论”。
他认为，这轮AI热潮与2000年的互联网泡沫完全不同。当年很多公司没有真实用户、没有商业模式，纯靠概念炒作。而今天的AI，已经深入金融、医疗、制造、零售、教育等几乎所有行业，企业真金白银投入，效果立竿见影。
AI不是“会不会来”，而是“来得多快”。因此，整个AI加速器市场在未来三年将高速增长，而英伟达不仅不会被稀释份额，反而可能因为需求爆发而进一步扩大领先优势——毕竟，在市场快速扩张期，拥有最成熟生态的玩家往往能吃掉最大一块蛋糕。
最后，他总结道：未来三年，AI加速器市场将呈现“一超多强”格局。英伟达稳占70%左右，AMD和各大云厂商的自研ASIC（如亚马逊Trainium、谷歌TPU、微软可能也在布局）各自分得10%-15%。但这些份额更多来自内部使用或特定场景，难以形成对英伟达通用市场的实质性冲击。除非出现一个能兼容CUDA、或者能重构整个开发者生态的新平台，否则英伟达的统治地位几乎不可撼动。
所以，别再只盯着芯片算力了。真正的战场，在代码里，在库中，在每一个开发者敲下的那一行import语句里。英伟达卖的从来不是GPU，而是一个完整的、高效的、省心的开发环境。这才是它最深的护城河。
OpenAI Triton可能会打破英伟达的Cuda护城河最终支持AMD GPU