Nvidia是AI供應鏈的中央銀行——黃仁勳構建的護城河究竟有多深
Gavin Baker認為,Nvidia通過垂直整合供應鏈、鎖定台積電晶圓產能及全球關鍵零組件供應、建構可融資的資料中心生態,已成為AI供應鏈的「中央銀行」,護城河極難複製。Nvidia的殘值擔保機制使其資料中心能以低股權比例融資,吸引Blackstone、KKR等機構參與,而競爭對手TPU等產品的融資成本顯著更高。
近日,在a16z近期發布的一期播客中,知名投資人Gavin Baker與a16z合夥人David George展開深度對話,雙方都認為英偉達「處於一個非常非常有利的位置」。
Baker認為,黃仁勳構建了深厚的護城河。英偉達透過垂直整合供應鏈、鎖定台積電晶圓產能及全球關鍵零組件供給、構建可融資的數據中心生態,已成為AI供應鏈的「中央銀行」,護城河極難複製。主持人David George也說道:「過去26年教會我一件事——永遠不要跟黃仁勳對賭。」

九種晶片,一套生態
Gavin描述了英偉達當前的產品矩陣:九種晶片——多種加速晶片、CPU、乙太網交換器、兩種GPU,還有InfiniBand。
這不是單純的產品線擴張。Gavin表示,英偉達的策略是「垂直整合但橫向開放」——即便出現一款真正優秀的競爭晶片,只要它能接入英偉達的生態系統,它幾乎肯定會表現更好。
這意味著競爭對手面臨一個兩難困境:正面對抗,或者融入。Gavin對所有半導體CEO的建議只有一句話:「你唯一需要說的就是『謝謝黃仁勳,謝謝你創造了這個機會,我們要如何配合你』。」
他補充道,每1%的市場份額今天大約價值1000億美元,「找一個細分市場,拿下1%就夠了」。
供應鏈鎖定:最難複製的壁壘
英偉達的護城河不只是晶片設計能力,更在於供應鏈的控制權。
據Gavin在播客中介紹,英偉達鎖定了70%到80%的全球關鍵供給,包括台積電的晶圓產能、DRAM容量、NAND容量、雷射產能、電容器產能,以及構建機架所需的一切。
「他在過去15年把兩到三年一次數十億美元的賭注,升級成了數千億美元的賭注,同時把整個供應鏈和融資體系都帶在身邊。」Gavin說。
這種規模的供應鏈整合,意味著即便有競爭對手拿出效能相當的晶片,也面臨產能無法取得的現實約束。Gavin直接點出:「硬體很難,現實世界很難。而黃仁勳以他現在的規模和速度,同時把整個供應鏈、融資體系都帶在身邊,這真的很難被複製。」
殘值擔保:讓融資成為護城河
英偉達護城河中最容易被忽略的一環,是它的融資結構。
Gavin在對話中詳盡拆解了這一機制:假設一個英偉達數據中心成本500億美元,買方只需要150億美元的股權,其餘350億可以通過融資解決。黑石、KKR、Apollo、高盛、摩根大通等機構願意參與融資,核心原因是英偉達提供了殘值擔保。
關鍵在於:只要殘值擔保低於英偉達從向數據中心出售晶片所獲得的毛利,英偉達幾乎零風險,同時還能從中獲得收益分成。
相比之下,Gavin指出,TPU可能是第二可融資的選項,「但大概需要至少雙倍的股權投入,而且融資利率更高」。
「資本成本是一大優勢,這也是為什麼你就是想要成為他生態的一部分。」Gavin說。
David進一步補充,英偉達透過殘值擔保幫助中小玩家與Anthropic、OpenAI競爭,「就像他當初扶植NeoClouds一樣——這本質上是在普惠算力,對世界有益」。
開源是利好,不是威脅
市場上存在一種擔憂:開源模型的崛起會壓縮英偉達的利潤空間。Gavin對此的判斷完全相反。
「有人居然認為這是他業務的巨大風險——邏輯完全反了。」Gavin說,「開源意味著在英偉達GPU上產出的Token,利潤率可能從90%降到40%,但這意味著有更多Token會被消費,也就需要更多算力。在供給受限的世界裡,對他來說是巨大的利好。」
Gavin還指出,英偉達的激勵機制天生傾向於AI碎片化、模型多元化與算力分散化,「這完全與美國的國家利益一致」。他是開源的最大倡導者,而這恰好強化了他的生意,而非削弱它。
挑戰者的困境:不要招惹麥可·喬丹
對於試圖挑戰英偉達的競爭者,Gavin用了個反覆出現的比喻。
「有時候你會看到有人在他面前口出狂言,就像看到有人在麥可·喬丹狀態正好時對他說廢話——常規賽第50場,他稍微有些無聊,然後某個自我感覺良好的年輕球員決定要招惹他,然後……那是我最喜歡看的時刻。」
他以TPU團隊為例,認為其曾「扯了超人的斗篷」,結果並不理想。對於蘋果自研AI晶片Jalapeno,Gavin給予了一定肯定——「我見過的第一塊真正有競爭力的內部ASIC,在相當短的時間內做出來,應該給予應有的肯定」——但同時也說,「Jalapeno在扯超人的斗篷,我們拭目以待」。
Gavin還提到一個結構性原因,說明為何通用GPU難以被專用晶片取代:DeepSeek、Kimmy、Qwen三個主流中國開源模型以非常不同的方式演進,「它們都可以跑在通用GPU上,但如果你想專用化,你需要通用晶片來應對這種演進的不確定性」。
晶片交易結構,揭示真實偏好
Gavin還提供了一個判斷市場真實偏好的獨特視角:看晶片公司與客戶簽訂的交易結構。
他將交易結構分為四個層次,從優到劣依次為:晶片公司直接投資客戶(如Google、Amazon對Anthropic的TPU與Tranium交易);殘值擔保結構(黑石、KKR參與融資);與固定Token價格掛鉤的認股權證;以及單純給認股權證(「這可能是負NPV的」)。
「透過這四種結構的層次,你就能推論出真實的客戶偏好。英偉達做的交易通常都很不錯,聰明的人都在參與他的交易——這本身就說明了問題。」Gavin說。
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