AI基础设施热潮正超越GPU：从云到边缘的全栈扩张

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多年来，AI基础设施竞赛在很大程度上由一件事定义：GPU。

英伟达（Nvidia）最新财报表明，这场竞赛并未放缓，而是在加速扩大。

这家AI芯片制造商报告称 本季度营收达962亿美元 ，较去年同期增长逾一倍。随着AI计算基础设施需求持续攀升，其数据中心业务收入达890亿美元，同比增长117%。

但这些数字或许并非英伟达本季度最重要的部分。

与此同时，该公司公布了创纪录的业绩。英伟达扩大了与AWS的合作关系，后者将在其全球基础设施中额外部署200万块英伟达GPU。此次合作范围也已超越GPU，延伸至CPU、网络、开源模型、政府AI基础设施及机器人技术。

英伟达也在边缘端发起类似攻势。该公司 本周发布了Jetson Orin Nano 2平台 ，旨在为机器人、无人机和视觉系统运行AI，以抓住物理AI日益增长的市场兴趣。

综合来看，这些进展表明，AI基础设施市场不仅持续扩张，而且正变得更为广阔。

大规模模型训练推动了行业初期的基础设施热潮。如今，智能体AI（agentic AI）、推理（inference）、机器人技术及其他新兴工作负载，正在云、数据中心乃至日益增多的边缘端催生对计算基础设施的新需求。

这种扩张也使企业面临更复杂的基础设施决策。首席信息官（CIO）不再仅需决定所需GPU容量的多少，还需权衡不同芯片、云架构、网络要求，以及日益专业化的基础设施——具体取决于AI将在何处运行、如何运行。

也有迹象表明，英伟达不会完全独占这一领域。中国AI厂商Z.ai本周表示，其使用了10万台 国产芯片为其最新模型提供查询服务，这再次表明各公司正寻求降低对英伟达的依赖，并在不同硬件平台上优化AI工作负载。

不过目前，英伟达最新季度财报传递出明确信号：AI基础设施热潮远未见顶，而是正迈入下一阶段。

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