AMD则在不断挑战英伟达在消费级游戏显卡市场的统治地位 ， 尽管从2015年的Fury X ， 2017年的RX Vega到2019年的Radeon VII ， AMD的挑战几乎都以失败告终 。 在去年11月 ， AMD又一次发起进攻 ， 推出了RX 6000系列显卡 ， 尝试通过价格撼动英伟达的统治地位 ， 但截至目前 ， 英伟达依旧牢牢把控着83%的市场份额 ， 而AMD则占据17%市场份额 ， 在消费级别市场当中 ， 由于英伟达在研发投入以及技术方面的领先优势 ， AMD要想追赶甚至超越难度很大 。
这其中的原因十分多样 。 综合来看 ， 一方面 ， 由于英伟达的先发优势且持续重金加码GPU领域的技术研发 ， 竞争对手较难找到机会超越其产品优势 。 从财报研发中也能看出 ， 在过去的十年中 ， 英伟达在研发方面的支出超过了主要对手AMD ， 而且这种差距在持续扩大 。 根据财报 ， 今年前三季度 ， 英伟达研发投入达到37.98亿美元 ， 而AMD的研发投入为18.83亿美元 ， 前者是后者的二倍 。

文章图片
图5/6
（数据来自各自官网）
另一方面 ， 芯片行业的规模效应以及生态效应也十分重要 。 较好的编程环境 ， 长时间的开发者合作打造了英伟达在显卡领域的专业壁垒 ， 亚马逊、阿里巴巴等新晋挑战者们尽管在硬件领域的差距会渐渐缩小 ， 但如何能够构建和英伟达相似的生态壁垒是需要面对的重大挑战 。
站在“虚拟世界”的起点
英伟达在1999年推出了世界上第一款GPU——GeForce 256 ， 自此开始 ， 这家公司在GPU领域一路狂奔 ， 并在2008年成功转型 ， 打造了CUDA编程模型和适用于服务中心的Tesla数据中心GPU ， 自此不再仅仅局限于PC市场。
由于GPU平台而相较于CPU更擅长于大规模并行数据处理和渲染图形 ， 这为今天英伟达在游戏、AI与机器人、数据中心、数字孪生等领域的多点渗透打下了重要基础 。 而利用软硬件结合的优势 ， 英伟达成功从游戏硬件服务商进入到AI服务商 ， 也即将迈入元宇宙中 ， 英国人工智能芯片设计公司Graphcore联合创始人兼首席执行官Nigel Toon曾如此点评：“英伟达的GPU之所以有效 ， 是因为他们创建的软件库、框架和优化比对手更出色 。 ”
这种优势成为英伟达涉足AI领域以及“元宇宙”的入场券 ， 根据官方最新数据 ， 其开发者数量已接近300万 ， CUDA在过去15年总计下载量达3000万次 ， 过去一年下载量达到700万 ， 而几乎所有与AI计算相关的科技公司都会采用英伟达的GPU作为其硬件平台 。 黄仁勋表示 ， 不仅是一般开发者 ， 包括微软、三星、Snap等在内的25000多家企业客户都在使用NVIDIA的AI推理平台 ， 这证明了英伟达在软件平台上的市场号召力和生态壁垒 。
另外 ， 英伟达还将目标瞄准“元宇宙”这个当下最热门的领域 。 英伟达尝试创造真实场景 ， 真实声音 ， 以及制作这些的更便利的工具平台 ， 于是就有了前不久公开的Omniverse Avatar平台、NVIDIA Quantum－2、Omniverse Replicator等产品 。


文章图片
图6/6
（图片来自英伟达）
Omniverse Avatar是用于3D工作流程的虚拟世界模拟和协作平台——NVIDIA Omniverse的一部分 ， 这是一个具有光线追踪3D图像效果的交互式角色 ， 每个人都能创建自己的虚拟分身 ， 他们可以看到、说话、谈论各种主题 ， 并合理地理解表达意图 ， 作为英伟达打造“元宇宙”的一部分 ， 它的出现是将协作机器人和虚拟助手进一步带入我们如今习惯的虚拟世界中 。 Omniverse Avatar所使用的语音AI、计算机视觉、自然语言理解、推荐引擎、面部动画和图像元素 ， 均由英伟达自主研发的软硬件协作完成 。