英伟达疯了！Blackwell狂扫市场，AMD、英特尔加入了降本的浪潮

电子爱好者网报道(文章 / 莫婷婷）2 月 27 一天早上，英伟达宣布 2025 财年第四财季的财务数据， DeepSeek 第一份财务报告问世后，业内人士特别关注。 DeepSeek 给予英伟达或 GPU 推动市场的力量。同时，随之而来 AI 随着大型模型的普及，高计算需求和成本压力也成为业界关注的焦点。如何在性能和成本之间找到平衡，成为整体 AI 芯片业共同面临的难题。AI 大型模型的出现对芯片市场有什么影响，DeepSeek 带来的" AI 降低成本的浪潮将再次给予 AMD 和英特尔一起带来什么机会？

英伟达 2025 财年收入暴涨 114%，Blackwell 单季收入百亿美元

首先来看一下备受关注的英伟达的表现。 2025 2008年第四财季，英伟达盈利 393 亿美元，环比增长 同比增长12% 78%，高于预期，净利润 221 亿美元，同比大幅增长。 80%。

一年四季，英伟达 2025 财年共实现收入 1304.97 亿美元，同比增长 114%；实现年度净利润 728.80 亿美元，同比增长 145%。Blackwell 在第一季度实现芯片销售突破 110 亿美金。2025 财年数据中心业务收入达到实现 1152 与去年相比，亿美元翻了一番。

在测试过程中，英伟达表示规模扩大和 OpenAI 的 o3、DeepSeek - R1 和 Grok - 3 在新推理模式的驱动下，公司对推理项目的需求呈现加速增长。长期思考推理人工智能的需求高于一次思考推理人工智能的计算能力。 100 倍。在第四季度财务报告电话会议上，黄仁勋说：“例如， Grok-3、DeepSeek-R1 大型模型采用推理时间扩展的推理模型。推理模型的计算量可能是早期的大语言模型。 100 倍。"

它还带动了英伟达 Blackwell 销售额。第四季度数据中心业务收入 356 亿美元，同比增长 创下历史新高的93%。只是 Blackwell 利润已经实现 110 亿美金。

黄仁勋提到，“在训练后的推广阶段，强化学习、微调、模型压缩等计算量比独立的预训练高出几个数量级。在推理时间的扩展和推理过程中，单个查询所需的计算量增加了 100 倍数。”这意味着未来 AI 大型模型升级将是正确的 AI 对芯片的需求将呈现增长趋势。

英伟达产品的性能提升速度很快，而且还有更明显的改进和成本，这也是目前的情况。 AI 最受关注的是大模型行业。与 Hopper 100 相比，Blackwell 吞吐量增加 25 倍数，成本下降 20 倍。Transformer 发动机是专门为大语言模型设计的（LLM）与混合型专家模型设计， NVLink 这个领域的吞吐量是 PCIe Gen 5 的 14 两倍，确保响应时间、吞吐量和成本效率，以及大规模处理推理任务后所需的成本效率。

" AI 在降本浪潮中，AMD、英特尔追求英伟达

DeepSeek 带来的不仅仅是高计算需求。我们看到，DeepSeek 同样为英伟达带来了意想不到的表现， AMD 这主要是由于“低成本飓风”，带来了未来乐观的前景。

DeepSeek 利用其高效的算法和技术，减少了 AI 练习和推理的费用。DeepSeek V3 模型训练时间约为 280 万 GPU 小时，总成本仅为 557.6 大约一万美元。作为对比 Llama 3 405B 练习时间约为 3080 万 GPU 小时。DeepSeek 成本的完美表现曾经让业内人士研究如何利用“超低价格”创造最强的。 AI 大模型也掀起了一股“降本浪潮”和“低成本飓风”。如何以更低的成本开发、布局大模型，实现正向商业化，已经成为一个新的目标，这是 AMD、英特尔机会。

据悉，制造商是基于此 DeepSeek R1 在提供模型服务时，虽然模型希望通过更有效的算法来降低对高端硬件的依赖，从而降低整体成本，但计算率成本仍然很高， MaaS(模型即服务)的价格并没有像预期的那样下降。造成这一问题的原因包括初始硬件投资、持续运行成本等。即使在初始硬件投资方面， DeepSeek R1 虽然一些任务的计算需求减少了，但是制造商仍然需要投资，以支持其运行和处理更大规模的数据集或更高要求的使用场景。 GPU 或 TPU 等级高性能的硬件配置，这些硬件的成本本身并不低。在微博上，六晨科技创始人尤洋表示，“顾客越多，损失越大”。

所以可以看出，尽管 DeepSeek 等 AI 大型模型在降低硬件需求和培训成本方面具有一定的潜力，但从英伟达的财务报告来看，企业正在接入。 AI 根据大型模型未来的投资情况，随着这些模型的普及和用户基数的增加， AI 对芯片的需求仍然没有减少。根据 QuestMobile 的显示，DeepSeek 每天活跃用户数量超过豆包， 2 月 1 日突破 3000 万。

如何降低初始硬件的投资成本，转化为接入？ AI 大型企业必须考虑的因素。目前，AMD 与英特尔都有关的解决方案。

近日，英特尔宣布与 DeepSeek 以合作为基础，开展合作 DeepSeek 大模型 ，通过优化硬件平台和高性能的英特尔 AI 软体栈，完成了低成本、高性能的工作 RAG 部署。这个解决方案来自英特尔 ® 至强 ® D 英特尔和Cpu ® Arc ™ GPU 构建的硬件架构，为 AI 推理提供了强大的计算支持。

另外，英特尔至强 W Cpu 英特尔锐炫™ A770 显卡多卡配置型式，可支持多卡配置 DeepSeek-R1- Distill-Qwen-32B 在推理场景中，控制成本 5 万 -6 万左右。

而 AMD 的 MI 系列 AI MI300X加速器因其高性能、高性价比而在市场上表现突出， 等。目前业内人士特别关注的是 2024 第四季度开始大规模生产。 提前到达MI325x， 2025 年中量产 MI350 之后系列表示，新产品的发布可能会有所提升。 AMD 市场竞争力，提升数据中心业务整体业绩。

追求高性能和成本效率的平衡，促使 AMD、在性价比方面，英特尔有机会与英伟达竞争。期待英特尔，AMD 都将在 GPU 在需求增长、数据中心业务拓展、技术创新等方面受益，进一步巩固其在 AI 以及高性能计算领域的领先水平。

总结

DeepSeek 等 AI 大型模型不仅为英伟达带来了超出预期的业绩提升，而且为英伟达带来了超乎预期的业绩提升。 AMD 与英特尔一起开启了新的市场机遇。英伟达凭着 Blackwell 芯片卓越的性能和成本优势进一步巩固了芯片。 AI 芯片市场的主导地位。“低成本飓风”在这场激烈的竞争中成为推动产业发展的新动力，AMD 与英特尔通过推出高性价比的解决方案，能否缩小与英伟达的差距，值得期待。同样需要注意的是， AI 如何在性能和成本之间找到最佳的平衡点，将成为决定市场竞争格局的关键。

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