Evercore ISI报告：AI算力经济学重塑，英伟达推理市场份额恐于2028年滑至50% - 果核剥壳

5月21日消息，投行Evercore ISI发布的最新AI渠道调研报告揭示，一线AI工程师对英伟达GPU的评估标准正经历深刻转变。随着功耗与散热成本急剧攀升，超大规模数据中心正加速向自研定制ASIC及替代加速器迁移。报告预测，到2028年，英伟达在AI推理市场的份额或将下滑至50%。

目前，AI行业95%的工作负载已被推理需求占据。在此背景下，工程师的芯片采购标准已从一味追求最大吞吐量和带宽，全面转向考量每代币成本（Cost per Token）、投资回报率（ROI）、电力消耗、散热效率及整体利用率等“算力经济学”指标。

尽管摩根士丹利此前的报告指出，建造英伟达Blackwell GPU数据中心的成本高达定制AI芯片的两倍，但其每瓦性能仍具有最高八倍的优势。然而，这种纯性能的领先已不足以打动一线工程师。一方面，英伟达此前宣称的35倍性能提升饱受行业质疑；另一方面，其高达70%的毛利率被普遍认为过高，严重拖累了客户的整体经济效益。

为追求更优的投入产出比，工程师们更倾向于选择ASIC或其他“足够好”的替代方案。当前，AMD、谷歌TPU、亚马逊云科技Trainium、微软Azure Maia以及各类SRAM芯片的性能正持续跃升。基础设施供应商Nebius的专家也证实，以Groq为代表的加速器因能提供更高通量，正在成为企业降本增效的新选择。