中国市场，从95%到零

游戏业务的收缩，只是英伟达2027年困境的一面。另一面，是它正在失去全球最大的AI芯片市场。

2020年以前，英伟达在中国AI芯片市场的份额高达95%——几乎是全面垄断。到2025年，这一数字降至55%。而Bernstein的最新预测显示，2026年英伟达在中国AI半导体市场的份额将暴跌至约8%，华为单一厂商的份额可能超过50%。

黄仁勋本人已经亲口承认：英伟达在中国AI加速器市场的份额，已经降至零。

原因不是英伟达的产品不好，是美国出口管制把它挡在了门外。H100、A100被禁，特供版H20也遭遇禁令。与此同时，国产芯片的替代速度远超预期。2026年4月DeepSeek V4发布后，官方技术报告明确将华为昇腾950PR写入硬件验证清单，实现了从CUDA到国产算力的全栈迁移。美团发布的LongCat-2.0模型，从训练到推理全程依托国产算力集群完成，动用5万至6万张国产算力卡，是迄今在国产算力上完成的最大规模大模型训练任务。

TrendForce已将2026年中国国产AI芯片在国内高端市场的份额预测，从去年12月的约50%大幅上调至接近90%。

从95%到零，英伟达用了不到三年。 而中国市场，是全球AI芯片需求增长最快的区域。

CUDA的护城河，正在被侵蚀

英伟达最深的护城河，从来不是GPU硬件本身，而是CUDA生态。

但这条护城河，正在被两股力量同时侵蚀。

第一股力量，来自超大规模云厂商的自研ASIC。 SemiAnalysis指出，过去一年间，英伟达最大的竞争压力已不再只是AMD等传统GPU厂商，而是越来越多超大规模云厂商和AI模型公司开始采用自研ASIC，针对训练或推理等特定场景构建专用芯片体系。Anthropic目前已形成由谷歌TPU、亚马逊Trainium和英伟达GPU共同组成的多平台算力架构。其中，大量Claude模型训练运行在TPU平台，Claude Code推理则越来越多部署在Trainium之上，而英伟达GPU更多承担前沿研究等通用计算任务。

谷歌TPU出货量预估将从2026年的450万颗跳升至2027年的800万颗；AWS Trainium系列则预期从190万颗增至330万颗。微软的Maia和Meta的MTIA芯片也将进入量产阶段。
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