近几年来,人工智能算力需求爆发式增长,带动了 GPU 与定制加速器市场的结构性重塑。Nvidia 长期凭借领先的 GPU 架构和 CUDA 软件生态占据主导地位,而 AMD 通过性价比、开放架构与不断完善的软件栈持续蚕食市场份额。近期被视为潜在颠覆者的 Groq 宣布完成7.5亿美元的融资并获得三星、思科与贝莱德等机构投资者的支持,引发市场对 AI 芯片格局是否将出现实质性变化的热议。要回答在 Groq 完成此轮融资后,Nvidia 与 AMD 哪只股票更值得买,必须从技术定位、商业模式、客户粘性、估值弹性与潜在风险等多维度进行分析。 AI 芯片的分工正在细化,训练与推理对硬件的需求并不相同。训练阶段倾向于对大规模矩阵运算与内存带宽有极高要求,GPU 在并行计算能力、成熟的软件生态和大规模数据中心部署经验上处于明显优势,因此成为训练大模型的首选。
推理阶段则更看重延迟、吞吐与功耗效率,尤其是面向大规模在线服务与边缘应用时,专用加速器如 LPU(语言处理单元)或其它 ASIC 展示出更高的性价比与能耗优势。Groq 主打的正是推理优化的硬件路线,试图通过极低延迟与高能效来切入数据中心和服务端模型部署市场。 Nvidia 的优势不仅来自硬件本身,更来自深厚的软件与生态壁垒。CUDA 长期累积的开发者基础、优化工具链和与云服务厂商、超大规模数据中心的深度合作,使其在短期内很难被替代。企业在迁移训练工作负载时需考虑兼容性成本、软件重写与性能调优,这些都是形成转换阻力的关键因素。Nvidia 也在积极布局推理领域,通过 TensorRT、优化的推理卡以及与第三方加速器协同的混合架构,努力覆盖从训练到推理的完整流程。
AMD 的策略则更强调开放与兼容性。凭借 ROCm 开源软件栈和与 CPU 的协同优势,AMD 在追求灵活部署与成本优化的客户中具备吸引力。近年通过不断改进的 GPU 架构与更具竞争力的价格策略,AMD 在超算与云服务商的采购中取得一定进展。此外,AMD 在异构计算和与 FPGA、定制加速器的生态对接上也展现出更大的开放性,这在多样化的 AI 工作负载面前是一种长期优势。 Groq 的大额融资本质上强调了一个事实:AI 基础设施不会只靠单一类别的芯片满足所有需求。训练、离线推理、实时在线推理和边缘部署对计算单元的要求各不相同,市场对专用化芯片的需求将继续增长。
Groq 若能在推理性能、功耗效率与软件生态上做出持续突破,有望在特定应用场景中替代 GPU 的推理角色,尤其是在低延迟服务、大规模并发推理和成本敏感型应用中。 那么 Groq 的崛起对 Nvidia 与 AMD 会产生怎样的冲击?对 Nvidia 来说,短期内影响有限。Nvidia 在训练市场的统治地位、与云厂商深度绑定的采购合同以及庞大的开发者生态构成了一道厚重护城河。即便在推理端面临更专业化加速器的竞争,Nvidia 也可以通过多样化产品线、软件优化和生态合作来应对,尤其在那些需要训练与推理紧密耦合的场景中,统一供应商仍具有天然优势。对 AMD 来说,Groq 的存在同样带来机遇与挑战并存的局面。挑战来自于专用加速器可能抢占部分推理市场份额,但机遇在于 AMD 可以通过开放策略与第三方加速器合作,提供更灵活的系统解决方案,从而在包含多种加速器的异构架构中找到自己的位置。
从估值角度看,Nvidia 的市值长期反映了市场对其未来增长的高预期。其高市盈率或高市销率并非毫无根据:业务增长受到大型云服务商和企业级客户对算力需求持续扩张的支撑。但高估值也意味着更低的容错空间,一旦增长放缓或竞争加剧,估值回调的风险将被放大。AMD 的估值则相对更贴近基本面波动,其增长更多依赖于在数据中心市场的份额提升和产品竞争力的提升。Groq 最新融资在一定程度上改变了"GPU 唯一论"的投资逻辑,鼓励市场为多样化、专用化加速器定价,但能否长期实现规模化商业化仍需时间验证。 投资者在判断"更值得买"的时候,应关注几类关键指标。
首先是收入与毛利率的可持续性,尤其是来自数据中心与云服务商的长期合约比例与客户集中度。其次要关注研发投入与技术迭代速度,半导体行业的技术迭代与工艺路线直接决定竞争优势的持久性。再次要评估软件与生态的粘性,因为在 AI 场景下,软件优化能极大影响硬件最终表现,从而决定客户迁移成本。最后,供应链与产能布局同样关键,晶圆代工与封测能力会直接制约交付能力与成本结构。 风险方面,Nvidia 面临的主要风险包括高估值带来的市场情绪波动、监管与出口限制对海外销售造成的不确定性、以及在推理端被更高效专用加速器分流的可能性。AMD 的风险则集中在能否持续提升在数据中心的竞争力、软件生态发展是否跟上硬件演进以及毛利率能否保持上行。
Groq 及其他新兴公司则面临规模化商业化、与主要云服务商建立长期合作关系以及软件生态能否吸引开发者三方面的考验。 对于不同类型的投资者,策略也会有所不同。长期成长型投资者若相信 AI 基础设施长期扩张且 Nvidia 能维持其生态与技术优势,可能会倾向于持有 Nvidia 以捕捉未来增长溢价。偏好价值或寻求价格弹性的投资者或许更青睐 AMD,因为其在竞争压力下拥有更明显的估值修复空间。愿意承担早期公司风险并看好专用加速器未来的投资者可以关注 Groq 等新兴企业或相关生态链公司,但需准备好面对较高波动与长期不确定性。 从产业视角看,未来十年 AI 芯片市场更可能呈现"多极化"而非单一霸主。
训练、实时推理、离线推理和边缘推理将由不同类型的硬件组合来优化性能与成本。Nvidia 在训练与整体生态上的领先地位短期内难以撼动,但在推理领域对专用芯片的竞争需要持续关注。AMD 的开放策略和成本竞争力能在异构计算趋势中争取到更大空间。Groq 的融资证明了市场对推理专用化的认可,若其技术与软件生态能快速成熟,将成为推动行业多元化的重要力量。 结论上,没有简单的"谁更值得买"的普适答案,更多取决于投资者的风险承受能力、时间跨度与对行业路径的判断。对偏向稳健的长期投资者来说,Nvidia 的生态与市场地位代表了较高的确定性回报,但也伴随估值风险。
对寻求估值修复或愿意押注市场结构变化的投资者,AMD 提供了权衡成长与价值的机会。对愿意承担高风险以追求高回报的投资者,Groq 与其他初创加速器是值得研究的标的,但务必注意其商业化节奏与软件生态的建立。 不论选择哪一条路径,投资决策应基于对技术演进、客户需求和生态竞争格局的深入理解,并结合自身的风险偏好与组合配置。AI 时代的到来正在重塑半导体行业的价值链,灵活应对并保持对变化的敏感,往往比一时追逐明星股票更能带来稳健的长期回报。 。
