GPU 再胜一局！2025 年 3 月，Loop Capital 爆出一则重磅讯息：Apple 已向 NVIDIA 订购总和约 10 亿好意思元的 GB300 NVL72 GPU 集群做事器系统，由 Super Micro Computer（SMCI）与 Dell 辘集请托。在 AI 鸿沟"掉队"的苹果，终于厚爱进入"大型做事器集群 Gen AI 游戏"。无论是科技巨头（如苹果、谷歌、Meta）照旧初创公司，王人在依赖 NVIDIA 的 GPU 来加快其 AI 计谋。AI 鸿沟的掌握巨头正享受着属于他们的高光时刻。
苹果终转向商用 GPU？
苹果永久以来以自研芯片为中枢竞争力，其 Apple Silicon 系列通过深度软硬件协同，在移动开荒和旯旮研讨鸿沟得回了稠密见效。此前，苹果软件工程高档副总裁 Craig Federighi 曾公开阐发，Apple Intelligence 服求充足运转在自研的 Apple Silicon 做事器上，并称之为"行业云霄处理新门径"。
关联词，这次转向 NVIDIA 的商用 GPU，在 AI 策略上的飘浮，也响应了苹果承认了 GPU 生态和 Gen AI 范式的优势，并好意思瞻念为此砸下重金。可能是在生成式 AI（Gen AI）鸿沟，自研芯片的开发周期和优化老本难以感奋面前阛阓对高性能研讨的舛误需求。据分析师 Ananda Baruah 的申诉清楚，苹果肃穆营订购约 250 台英伟达的 NVL72 做事器，每台做事器的老本揣度在 370 万至 400 万好意思元之间，总价近 10 亿好意思元。
Siri "失利"是导火索，业界对苹果 AI 一直以来王人翘首以盼。关联词，Siri 连年来在与竞争敌手（如 Google Assistant 和 Alexa）的对比中缓缓失去竞争力，正本揣度本年春季 iOS 18.4 会更新 Siri，但是，苹果已将 Siri Apple Intelligence 功能推迟到来岁，苹果在本年 3 月初荒漠地承认了这小数，并委婉地线路："咱们还在用功打造愈加个性化的 Siri，让它更了解你的个情面况，并能够在你的应用内和跨应用为你遴选举止。完毕这些功能需要比咱们猜测的更长的时刻，咱们揣度将在来岁推出它们。"
生成式 AI 爆火了两三年，OpenAI、Anthropic、Google 等玩家在 Gen AI 赛说念上决骤，GPT-4、Claude、Gemini 依然完毕推理、多轮对话、文档操作、编程协助等中枢才能。AI PC 也依然缓缓落地了。大模子再行界说了用户对"智能助理"的期许，用户的神气预期已从"号令实行"跃迁至"智能协同"。而动作民众最大的手机厂商——苹果彰着是有点"掉队了"。这也促使苹果再行评估其 AI 硬件策略，从传统的 AI/ML（机器学习）转向更前沿的 Gen AI 时刻。
Apple 这次投下这 10 亿好意思元大单，它思干什么？有几个臆测：一是打造 Apple LLM，镶嵌 Siri 新版块，完毕开荒级羼杂部署（腹地 + 云）；二、构建 Apple AI Cloud，撑持 iOS/macOS 等开荒良友 AI 增强；三、翌日将 AI 深度集成到 iWork 套件、Health、Shortcuts 等应用中。
尽管这次采购 NVIDIA GPU，苹果不太可能充足吊销自研芯片。一种可能的旅途是：诈欺 NVIDIA GPU 进行模子闇练和开发，而 Apple Silicon 则专注于推理（inference）和旯旮开荒。这种羼杂策略能够均衡性能与老本，同期保留苹果在生态系统中的收敛力。
GPU 的到手
尽管苹果在自研 ASIC 鸿沟领有深厚积攒，但最终聘任投向 NVIDIA 阵营，清楚出两苟简津信号：率先，时刻优先级成为压倒性身分——苹果彰着不肯恭候自研 Gen AI 专用 ASIC 的漫长开发周期；其次，GPU 在短期内的性能优势和生态老成度，盖过了定制化带来的成果红利。相等是 NVIDIA 的 GPU 搭配 CUDA 生态，已成为闇练大讲话模子（LLM）的事实门径。这种"时刻与性能"的弃取，显着地驱动了苹果的决策。
生成式 AI（如 LLM）的崛起，对算力架构建议了全新条件：超高的并行蒙眬量、海量的内存带宽以及机动的研讨结构。这些需求让通用 GPU 的优势进一步突显，而非通用架构（如传统 ASIC）在短期内难以匹敌 NVIDIA 在性能与生态上的逾越地位。
当年两年，NVIDIA GPU 的价钱已飙升至每颗 9 万好意思元，其财务阐扬也印证了这一总揽力：在限度 1 月 26 日的第四季度，NVIDIA 完毕营收 393 亿好意思元，同比增长 78%。英伟达的毛利率高达 70% 以上，远超竞争敌手 AMD 的 50%。这种高毛利不仅响应了阛阓对其家具的新生需求，也突显了其在 AI 硬件鸿沟的订价权。
表面上，腾贵的芯片老本可能推高 AI 做事（如 ChatGPT 或 Microsoft Copilot）的价钱，最终转嫁给消耗者。关联词，当今硅谷科技巨头似乎更好意思瞻念自行消化这些老本，以霸占 AI 竞赛的先机。NVIDIA 约 41% 的收入来自微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四大客户，这些公司均线路，GPU 供应不及已成为构建 AI 数据中心的瓶颈。
本年 1 月，英伟达的前程遭受了一次颤动——中国初创公司 DeepSeek 发布了一个具有竞争力的 AI 模子，宣称其背后预算极为有限。英伟达的市值在一天之内实在挥发了 6000 亿好意思元。不外，英伟达在接下来的几周内大部分规复了这些耗损。行业的大批假定是，DeepSeek 模子所默示的这种更低价的 AI，将只会加多民众对 AI 做事和其背后硬件的需求。科技巨头们并莫得改换我方对 AI 基础面孔的成立，反而愈演愈烈：Meta 筹办本年斥资 650 亿好意思元成立 AI 基础面孔，包括一个范围堪比"曼哈顿大部分地区"的数据中心；微软、谷歌等民众九大科技公司揣度 2025 年在 AI 上的总开销将达 3710 亿好意思元，同比增长 44%。
有 AI 巨匠则以为，DeepSeek 的建设骨子上只会自如英伟达的地位，因为这仍然发生在英伟达的软硬件生态系统中。与此同期，大批以为 DeepSeek 是借助现存模子（如 OpenAI 的 GPT）进行开发的，而这些模子的构建依赖于稠密的研讨资源。
在硬件层面，NVIDIA 最新推出的 GB300 NVL72 平台号称巅峰之作。这款机架级想象集成了 72 个 Blackwell Ultra GPU 和 36 个基于 Arm Neoverse 的 Grace CPU，形归拢个为推理和闇练优化的巨型 GPU。与前代 Hopper 架构比拟，GB300 NVL72 在响应速率（TPS，每用户每秒事务数）上扶持 10 倍，能效蒙眬率（每兆瓦 TPS）扶持 5 倍，全体 AI 产出才能跃升 50 倍。这种性能飞跃让自研 ASIC 或传统 x86 CPU 在面对大范围并行研讨时，实在无法与之抗衡。
着手：NVIDIA
NVIDIA 首创东说念主黄仁勋曾线路：" Blackwell 的需求令东说念主惊怖。AI 推理引入了新的缩放定律——更多闇练算力让模子更智能，更多推理算力让谜底更精确。"这一知悉不仅揭示了 AI 算力的双轮驱动逻辑，也预示了 NVIDIA 的增长势头。瞻望 2026 财年第一季度，公司揣度营收将达 430 亿好意思元，自满其在 AI 硬件阛阓的总揽力仍在无间。
从苹果的协调，到科技巨头的狂热过问，再到 DeepSeek 的偶然挑战，GPU 的到手不仅是时刻蹊径的胜出，更是对时刻与性能极致追求的见证。在 AI 驱动的翌日，GPU 的通用算力生态正成为不成撼动的基石。
ASIC 的"失败"
与 GPU 的宝贵建设比拟，ASIC（专用集成电路）在生成式 AI（Gen AI）波浪中的暂时"失利"，为自研芯片蹊径敲响了警钟——在时刻竞争中，"错逾期刻窗口"比性能稍逊更为致命。
在半导体鸿沟，自研 ASIC（如 Apple Silicon）与商用 GPU 之间的时刻蹊径之争由来已久，中枢在于"定制化"与"通用性"的博弈。从时刻特色来看，自研 ASIC 在特定任务（如 AI 推理阶段）上具备更高的成果，但其想象和考据周期漫长，难以跟上东说念主工智能鸿沟日月牙异的发展节律。比拟之下，通用 GPU 凭借机动性和矫健的生态撑持，在快速迭代的 AI 阛阓中占据了优势。
ASIC 的开发周期是其最大软肋。以苹果为例，动作民众芯片想象的杰出人物，其从架构想象到流片考据仍需数年时刻。关联词，Gen AI 的竞争是一场速率至上的竞走，大讲话模子（LLM）等时刻的迭代周期以月计，阛阓需求倏得万变。苹果彰着无法承受自研 AI 专用 ASIC 渐渐老成的恭候期。比拟之下，NVIDIA 的 GPU 动作老成的商用处理有盘算，可立即过问使用，径直感奋苹果对算力的舛误需求。这种时刻上的差距，成为 ASIC 在短期内失利的要津。
ASIC 的另一大短板在于机动性不及。动作专为特定任务优化的"专用芯片"，ASIC 在固定场景下（如推理或网络加快）阐扬出色，但在 Gen AI 的使命负载面前却显得捉襟露肘。LLM 的闇练触及千般化的算法和束缚膨大的模子范围，需要硬件具备高度的通用性和合乎性。而 ASIC 的想象初志正巧与之相背，其定制化特色难以快速响应 AI 鸿沟的动态需求。反不雅 NVIDIA GPU，凭借通用架构和 CUDA 生态的加持，不仅能笼罩闇练与推理的全经由，还能机动合乎新算法的演进。这种机动性让 ASIC 在竞争中小巫见大巫。
博通和 Marvell 动作 ASIC 想象做事的两大厂商，也靠近不利时局。
客岁底，The Information 报说念称，苹果正与博通联接开发代号为" Baltra "的 AI 做事器芯片。这款芯片聚焦网络时刻，揣度 2026 年量产，仅限苹果里面使用，并接收台积电 N3P 工艺（与 OpenAI 和 NVIDIA 的 AI 芯片工艺一致）。尽管博通在传统数据中心阛阓凭借网络加快器等定制 ASIC 阐扬强盛，但其家具在 AI 闇练鸿沟的竞争力仍无法与 GPU 抗衡。
Marvell 则通过 ThunderX 系列 Arm CPU 和定制芯片布局 AI 阛阓，但其有盘算更偏向推理而非闇练，难以感奋苹果在大范围 LLM 闇练上的需求。
苹果此前清楚，它也在探索使用亚马逊的 Trainium2 芯片进行 AI 模子预闇练。如今聘任英伟达 GPU，照旧佐证了通用 GPU 尤其是英伟达 GPU 短期地位难以撼动。
虽然，这并不虞味着 ASIC 透顶退出舞台。苹果翌日可能遴选" GPU 闇练 +ASIC 推理"的羼杂策略，诈欺 NVIDIA 完成模子开发，再用 Apple Silicon 优化旯旮部署。关联词，在面前阶段，ASIC 的"失败"更多是时刻窗口的失利，而非时刻的已矣。
追忆
苹果 10 亿好意思元豪购 NVIDIA GB300 NVL72 的决定，既是其 AI 计谋的急转弯，亦然 GPU 在生成式 AI 期间总揽力的又一注脚。在这场时刻与时刻的竞走中，通用算力以其现成性和合乎性，打败了定制化有盘算的永久后劲，即使如苹果这般自研才能顾盼群雄的巨头，也不得不向实践俯首。Siri 的失利、Gen AI 的狂飙，以及用户对"智能协同"的新期待，共同将苹果推向了英伟达的怀抱。关联词，这并非 ASIC 的终曲体育游戏app平台，而是时刻窗口与生态博弈的阶段性收尾。翌日，当苹果的自研芯片与 GPU 的羼杂策略老成，AI 算力的王座之争好像会迎来新的转机。但至少在当下，英伟达的 GPU 不仅是时刻的到手，更是时刻铁律的化身——在 AI 的怒潮中，谁能更快站优势口，谁就捏住了界说翌日的钥匙。