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Nvidia一個季度賺430億,為什么資本還要押11億在它的對手身上?

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2026年2月24日,一個普通的星期二,三家AI芯片創(chuàng)業(yè)公司接連宣布融資:

  • MatX:5億美元

  • SambaNova:3.5億美元

  • Axelera AI:2.5億美元

一天之內,11億美元涌入了同一個賽道。

這個賽道的終點指向了一家公司:Nvidia

站在Nvidia剛剛發(fā)布財報的時點,我們一起看看資本與創(chuàng)業(yè)者為何集體下注,他們看上了GPU鐵幕上的什么機會。

挑戰(zhàn)Nvidia,今天有機會了嗎?

要理解這11億美元的意義,先要理解一件事:在芯片行業(yè)挑戰(zhàn)Nvidia,長期以來被認為是送死行為。

Nvidia控制著全球AI訓練芯片超過80%的市場份額。它的GPU生態(tài)系統(tǒng)(CUDA)經過十幾年打磨,開發(fā)者遷移成本極高。

過去五年,無數(shù)挑戰(zhàn)者折戟沉沙,Graphcore瀕臨倒閉,Cerebras苦苦掙扎,Intel的AI芯片業(yè)務一直在虧損。

但2026年,也許有了機會:

第一,AI從訓練轉向推理。

Deloitte Global預測,2026年推理計算量將首次超過訓練。如果說訓練是直線加速賽——誰的引擎最暴力誰贏——那推理就是山路彎道賽,拼的是效率、延遲和性價比。

Nvidia的GPU是為直線加速設計的。彎道賽,它不一定是最優(yōu)解。

這正是新玩家的窗口期。

第二,超級云廠商開始"自研"芯片。

谷歌有TPU,亞馬遜有Trainium,Meta和微軟也在加速自研。Reuters報道指出,超級云廠商正在設計更便宜的自研AI芯片,這本身就是對Nvidia定價權的挑戰(zhàn)。

當你最大的客戶開始"繞過"你,說明你的護城河沒有你以為的那么深。

第三、中國芯片正在制裁壓力下加速。

2025年,中國本土AI芯片自給率已從兩年前的19%飆升至58%(銷售口徑),英偉達特供版H20在性能上被多款國產芯片反超。

這個趨勢王煜全在昨晚的直播中做了系統(tǒng)拆解,從華為昇騰的真實算力天花板,到寒武紀如何成為字節(jié)跳動的Plan B,到中國先進制程的極限在哪里。

錯過直播的朋友,回放已上線,歡迎通過文末入口觀看。


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三個挑戰(zhàn)者,分別在做什么?

這11億美元不是撒胡椒面。每家公司賭的都是不同的"裂縫"。

MatX:前谷歌TPU團隊的"滿血復仇"

融資:5億美元 Series B

領投:Jane Street + Situational Awareness(Leopold Aschenbrenner創(chuàng)立的基金)

其他投資者:Marvell、Spark Capital、Stripe聯(lián)合創(chuàng)始人Patrick和John Collison

MatX的故事,要從兩個谷歌老兵說起。

CEO Reiner Pope曾領導谷歌TPU的AI軟件開發(fā),聯(lián)合創(chuàng)始人Mike Gunter是TPU硬件的核心設計師。兩個人在谷歌內部親手打造了全球最成功的非Nvidia AI芯片,然后在2022年出來單干。

他們的目標簡單粗暴:做一款訓練大語言模型效率比Nvidia GPU高10倍的芯片。

新融資將用于與臺積電合作量產,計劃2027年出貨。

值得注意的是領投方之一:Situational Awareness基金。這是前OpenAI研究員Leopold Aschenbrenner創(chuàng)立的投資基金。Aschenbrenner因為在OpenAI內部預警AI安全風險而被解雇,隨后發(fā)表了那篇震動行業(yè)的長文《Situational Awareness》。

一個從OpenAI"叛逃"的人,把錢押在了挑戰(zhàn)Nvidia的芯片上,是為夢想窒息,還是看到了未來機遇?


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SambaNova:軟銀的"推理芯片"賭注

融資:3.5億美元 Series E

領投:Vista Equity Partners + Cambium Capital

戰(zhàn)略投資者:Intel Capital

SambaNova前哨過去為大家掃描過。

這家公司成立于2017年,比大多數(shù)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司都"老"。它的核心技術是Dataflow架構,一種與GPU完全不同的計算范式,專為AI工作負載設計。

本輪融資同時,SambaNova發(fā)布了最新芯片SN50,號稱推理速度是競品的5倍

Intel既是投資者,又是合作伙伴。據(jù)CNBC報道,Intel此前曾考慮收購SambaNova但談判未果,最終選擇了投資+合作模式。

面對Nvidia的壟斷優(yōu)勢,Intel可謂是四處突圍,自研、投資多點開花。

Axelera AI:歐洲的"邊緣計算"黑馬

融資:超2.5億美元

投資者:貝萊德(BlackRock)等

總融資額:超4.5億美元(含股權、補貼和風險債務)

Axelera AI是這三家中最"另類"的一個。

它不做云端大芯片,而是專攻邊緣AI推理——讓AI在設備端本地運行,不需要連回數(shù)據(jù)中心。

據(jù)TechFundingNews報道,Axelera的芯片功耗遠低于Nvidia同類產品。在AI走向端側(手機、汽車、工廠機器人)的大趨勢下,這是一個被低估的賽道。

貝萊德(全球最大資管公司)的入局,說明連最保守的機構資本也開始認為:AI芯片不能只有Nvidia一個選項。


公司CEO & CTONvidia的新成績與應對之策

話說回來,挑戰(zhàn)Nvidia和打敗Nvidia是兩碼事。

就在這三家創(chuàng)業(yè)公司宣布融資之后,Nvidia又交出了傲人業(yè)績。

Q4 FY2026實際業(yè)績(截至2026年1月25日),全面碾壓預期:

季度營收681億美元(同比增長73% ),遠超華爾街預估的657億美元;

數(shù)據(jù)中心營收623億美元(同比增長75%),Grace Blackwell新芯片貢獻約三分之二;

季度凈利潤430億美元(同比增長94%),一個季度賺的錢,比絕大多數(shù)Fortune 500公司全年營收還多。

電話會上,黃仁勛拋出了一個核心論斷:"Compute equals revenues."(算力即收入)

他舉了Meta的例子:AI模型推動Facebook廣告點擊率提升3.5倍、Instagram轉化率提升超1%,這些AI工作負載跑的全是Nvidia的GPU,算力直接變現(xiàn)為收入增長。

他還提到,兩家大客戶:Anthropic的收入一年翻了10倍,OpenAI的需求"不可思議",兩家公司都面臨嚴重的算力產能瓶頸。

老黃的結論是:Agentic AI的拐點已經到來。沒有算力就沒有token,沒有token就沒有收入增長。


更重要的是,芯片從設計到量產需要2-3年。MatX計劃2027年才出貨,SambaNova的SN50剛剛發(fā)布,Axelera還在擴產。

在這2-3年里,Nvidia不會站著不動。老黃反復強調每年推出一整套全新AI基礎設施(今年一次性發(fā)布6顆芯片),節(jié)奏從未放慢。

歷史告訴我們:在芯片行業(yè),"技術更好"從來不等于"贏了"。

生態(tài)、量產能力、客戶粘性、軟件工具鏈,每一個環(huán)節(jié)都可能決定成敗,眼下的融資熱潮只是產業(yè)變動的信號。

要真正看懂未來趨勢,必須有一套成熟的方法。

這輪AI爆發(fā)打開的真正機會是什么

AI算力需求爆發(fā),推理需求切換,確實為全新的芯片玩家創(chuàng)造了空間,這些無疑會在將來影響到Nvidia的議價能力。

谷歌新一代TPU問世,OpenAI與Anthropic就拿到了GPU折扣,無疑是一個最好的證明。

對于中國市場來說,這場變革的意義更加深遠:

當美國封鎖了最先進的光刻機和芯片,中國的AI算力從哪里來?夠不夠用?能撐多久?誰在這場算力競賽中領跑?

這些問題的答案,昨晚王煜全直播都給出分析,也第一時間拆解了英偉達財報與黃仁勛電話會要點。

昨晚的直播覆蓋技術格局、產業(yè)競爭、未來趨勢的完整研究。

如果你關心中國科技產業(yè)的底層算力命脈,關心在制裁壓力下哪些企業(yè)正在突圍、哪些賽道即將爆發(fā),這場直播的回放不容錯過。


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