NVIDIA's Onaantastbare Positie: Een Technische Analyse van Waarom de Slotgracht Standhoudt tot 2030

Bijgewerkt 11 december 2025

Update december 2025: NVIDIA behoudt 80% marktaandeel in AI-accelerators, 78% brutomarge ondanks uitdagers (DeepSeek, TPU's, MI300X, exportbeperkingen). Aandeel daalt bij dreigingen, herstelt daarna. De slotgracht is niet CUDA zelf—het zijn 19 jaar opgebouwd ecosysteem: cuDNN, cuBLAS, NCCL, PyTorch/TensorFlow-optimalisatie, Nsight-toolchain, documentatie. Overstapkosten overtreffen prestatievoordelen voor vrijwel elke klant.

Elke bedreiging voor NVIDIA volgt hetzelfde script. Analisten identificeren een uitdager—DeepSeek's efficiëntie, Google's TPU's, AMD's MI300X, open-source modellen, exportbeperkingen—en voorspellen marktaandeel-erosie. Het aandeel daalt. Koppen vermenigvuldigen zich. Dan gaat de dreiging voorbij. Het marktaandeel blijft op 80%.¹ Brutomarge houdt stand op 78%.² De hyperscalers kondigen een nieuwe ronde kapitaaluitgaven aan, waarvan het meeste naar NVIDIA-hardware vloeit.³

Het patroon herhaalt zich omdat de analyse op de verkeerde variabele focust. Waarnemers vergelijken specificaties en concluderen dat concurrenten hebben ingehaald of dat binnenkort zullen doen. De vergelijking mist wat NVIDIA's positie duurzaam maakt: overstapkosten die prestatievoordelen met zo'n marge overtreffen dat rationele actoren blijven, zelfs wanneer alternatieven betere specs bieden.

NVIDIA zal dominant marktaandeel behouden tot 2030. Niet omdat concurrenten geen betere hardware op specifieke metrics zullen produceren—dat hebben ze in sommige gevallen al gedaan. Niet omdat efficiëntiewinsten de computervereisten per model niet zullen verminderen—dat is al gebeurd. NVIDIA wint omdat de totale kosten van platformwissel de totale voordelen van de wissel overtreffen voor vrijwel elke klant in de markt. Begrijpen waarom vereist begrip van wat de slotgracht werkelijk omvat.

De slotgracht is niet CUDA. De slotgracht is alles wat op CUDA is gebouwd.

CUDA lanceerde in 2006. Negentien jaar geaccumuleerde investeringen volgden. Die investering creëerde niet alleen een programmeerinterface. Het creëerde een ecosysteem zo uitgebreid dat CUDA minder functioneert als een softwareplatform en meer als de fundamentele infrastructuur van AI-ontwikkeling zelf.

De basislaag omvat het parallelle rekenmodel en programmeerabstracties. CUDA biedt ontwikkelaars een manier om parallelle berekeningen uit te drukken die efficiënt uitvoeren op GPU-architecturen. Deze basislaag werkt goed, maar zou theoretisch gerepliceerd kunnen worden. AMD's ROCm biedt vergelijkbare abstracties. Intel's oneAPI probeert hetzelfde.

De geaccumuleerde lagen boven de basis creëren het verdedigbare voordeel.

Bibliotheken en primitieven: cuDNN voor deep learning-primitieven. cuBLAS voor lineaire algebra. cuFFT voor Fouriertransformaties. Thrust voor parallelle algoritmen. NCCL voor multi-GPU-communicatie. Elke bibliotheek vertegenwoordigt duizenden engineering-uren optimaliseren voor NVIDIA-architecturen. Elke optimalisatie cumuleert met anderen. Een model dat cuDNN gebruikt voor convoluties, cuBLAS voor matrixoperaties en NCCL voor gradiëntaggregatie vangt optimalisaties op elke laag van de stack.⁴

Framework-integratie: PyTorch, TensorFlow, JAX en elk ander groot framework optimaliseren eerst en het diepst voor NVIDIA GPU's. De framework-ontwikkelaars gebruiken NVIDIA-hardware. De framework-testsuites draaien op NVIDIA-hardware. Bugrapporten komen voornamelijk van NVIDIA-gebruikers. De frameworks werken op andere hardware; ze werken het beste op NVIDIA-hardware.⁵

Toolchains en debugging: Nsight voor profilering en debugging. CUDA-GDB voor kernel-debugging. Compute Sanitizer voor foutdetectie. Tools die ontwikkelaars helpen correcte, efficiënte code te schrijven. Tools die niet bestaan of in onrijpe vorm bestaan voor concurrerende platforms.

Documentatie en kennis: Negentien jaar blogposts, tutorials, academische papers, Stack Overflow-antwoorden en institutionele kennis. Wanneer een ontwikkelaar een CUDA-probleem tegenkomt, bestaat de oplossing ergens. Wanneer een ontwikkelaar een ROCm-probleem tegenkomt, is hij mogelijk de eerste die het ziet.

Spiergeheugen van ontwikkelaars: Promovendi leren CUDA. Onderzoeksteams gebruiken CUDA. Ingenieurs bouwen carrières rond CUDA-expertise. De mensen die technologiebeslissingen nemen hebben jaren CUDA-specifieke vaardigheden opgebouwd die niet overdraagbaar zijn naar andere platforms.

De lagen cumuleren. Een organisatie die van NVIDIA naar AMD overstapt, vervangt niet alleen hardware. Het herschrijft CUDA-kernels naar HIP of ROCm. Het vervangt cuDNN-aanroepen door MIOpen-aanroepen. Het traint ontwikkelaars opnieuw. Het verlaat Nsight en leert nieuwe tools. Het laat de gemeenschapskennis achter die om 2 uur 's nachts esoterische problemen oplost. Het neemt debugging-risico op zich in een ecosysteem met minder dekking.

Elke laag voegt overstapkosten toe. De overstapkosten stapelen multiplicatief, niet additief. Een 20% voordeel op papier wordt een 20% nadeel in de praktijk wanneer het bereiken ervan vereist dat je de hele stack vanaf nul herbouwt.

Waarom DeepSeek de slotgracht bewees in plaats van bedreigde

DeepSeek's aankondiging van januari 2025 claimde dat frontier AI-modellen getraind konden worden voor $6 miljoen in plaats van $600 miljoen.⁶ De markt interpreteerde dit als een existentiële dreiging: als modellen goedkoop gebouwd konden worden, zou de vraag naar dure hardware instorten.

De interpretatie faalde op meerdere niveaus, elk onthullend voor aspecten van NVIDIA's structurele kracht.

Efficiëntiewinsten verminderen de vraag niet; ze breiden hem uit. Jevons' Paradox—de observatie dat efficiëntieverbeteringen het totale hulpbronnenverbruik verhogen in plaats van verlagen—is direct van toepassing. Wanneer trainingskosten met 99% dalen, breidt de adresseerbare markt met meer dan 99x uit. Organisaties die frontier AI niet konden betalen bij $600 miljoen kunnen het betalen bij $6 miljoen. Het totale computeverbruik stijgt zelfs wanneer het verbruik per model daalt.

Meta's reactie demonstreerde dit onmiddellijk. Dagen na DeepSeek's aankondiging verhoogde Meta zijn AI-uitgavenprognose voor 2025 naar $60-65 miljard.⁷ Het bedrijf zag goedkopere training als reden om meer modellen te trainen voor meer use cases, niet als reden om infrastructuurinvesteringen te verminderen.

DeepSeek draaide op NVIDIA-hardware. Het bedrijf gebruikte exportbeperkte NVIDIA-chips aangevuld met Huawei's Ascend 910B, die 91% van vergelijkbare NVIDIA-prestaties haalt.⁸ Zelfs het bedrijf dat zogenaamd NVIDIA's dominantie bedreigde kon niet volledig aan NVIDIA's ecosysteem ontsnappen. De efficiëntie-innovaties die DeepSeek ontwikkelde—mixture of experts, aandachtsoptimalisatie, verbeteringen in trainingscurriculum—zijn overdraagbaar naar NVIDIA-hardware. Organisaties die DeepSeek's efficiëntie willen kunnen dat bereiken terwijl ze op NVIDIA's platform blijven.

De markt verwerkte het signaal correct binnen 48 uur. NVIDIA's $593 miljard eendagsverlies keerde om toen institutionele beleggers de overreactie herkenden.⁹ Het aandeel herstelde 8,9% de volgende dag. Particuliere beleggers verkochten; instituten kochten de dip. De gesofisticeerde marktdeelnemers begrepen wat de koppen misten.

Industriële commitment wankelde niet. Chevron en GE Vernova kondigden plannen aan om speciale energiecentrales te bouwen voor datacenters na DeepSeek's aankondiging, niet ervoor.¹⁰ Industriële bedrijven committeren geen miljarden aan infrastructuurprojecten gebaseerd op bubbels of binnenkort verouderde technologieën. Ze bouwen voor decennia van aanhoudende vraag.

De DeepSeek-episode testte NVIDIA's slotgracht onder de meest gunstige mogelijke omstandigheden voor de bear case: dramatische efficiëntieverbeteringen, van een concurrent niet beperkt door Amerikaanse exportregulering, aangekondigd op het hoogtepunt van marktexuberantie. De slotgracht hield stand. Elke toekomstige uitdaging opereert onder minder gunstige omstandigheden.

TPU's: echte concurrentie in een gedefinieerd segment, geen platformdreiging

Google's Tensor Processing Units vertegenwoordigen oprechte concurrentie. TPUv7 (Ironwood) levert 4.614 TFLOPS in BF16, een 10x verbetering ten opzichte van TPUv5p.¹¹ Google heeft significante klanten gewonnen: Anthropic's uitbouw overschrijdt 1 GW aan TPU-capaciteit.¹² Meta plant naar verluidt TPU's te gebruiken in datacenters tegen 2027.¹³ OpenAI, SSI en xAI hebben TPU-toegang besproken met Google.¹⁴

De overwinningen zijn echt. Ze bedreigen NVIDIA's dominante positie niet omdat ze plaatsvinden in een specifiek marktsegment met kenmerken die niet generaliseren.

TPU's optimaliseren voor inferentiekosten op hyperscale. Inferentiekosten voor productie-AI-systemen overtreffen trainingskosten met 15-118x.¹⁵ Op hyperscale drijft inferentiekostenoptimalisatie significante economische waarde. Google's TPU's leveren 4,7x betere prestaties per dollar en 67% lager stroomverbruik voor deze workloads.¹⁶ Voor organisaties die inferentie draaien op massale schaal met kosten als primaire beperking, bieden TPU's overtuigende economie.

TPU's blijven gevangen in Google's ecosysteem. Organisaties krijgen toegang tot TPU's via Google Cloud of via directe relaties met Google. De hardware wordt niet verzonden naar klantdatacenters. Het software-ecosysteem bestaat niet onafhankelijk van Google's infrastructuur. Kiezen voor TPU's betekent kiezen voor Google als strategische partner op een fundamenteel niveau.

Deze beperking elimineert het grootste deel van de markt. Ondernemingen die AI implementeren in hun eigen datacenters kunnen geen TPU's gebruiken. Organisaties die niet bereid zijn infrastructuur te concentreren bij één hyperscaler kunnen geen TPU's gebruiken. Bedrijven in gereguleerde industrieën die specifieke cloudafhankelijkheden verbieden kunnen geen TPU's gebruiken. De beperking geldt niet voor Anthropic of Meta, die op voldoende schaal opereren om directe relaties te onderhandelen. Het geldt voor de lange staart van de markt.

Training gebeurt nog steeds overwegend op NVIDIA. Google traint Gemini op TPU's. Alle anderen trainen op NVIDIA. De trainingsmarkt verschilt op meerdere manieren van de inferentiemarkt: trainingsworkloads zijn gevarieerder en minder gestandaardiseerd dan inferentie; training vereist meer flexibiliteit om te experimenteren met architecturen; training profiteert meer van ecosysteemdiepte. NVIDIA's positie in training blijft sterker dan zijn positie in inferentie.

Marktsegmentatie is niet gelijk aan marktverlies. Als TPU's 20% van hyperscale-inferentie veroveren terwijl NVIDIA 95% van training behoudt, 90% van enterprise-inferentie en 80% van andere hyperscale-inferentie, blijven NVIDIA's absolute volume en omzet groeien. De AI-computemarkt groeit sneller dan elk segment dat TPU's mogelijk veroveren. NVIDIA's aandeel zou licht kunnen dalen terwijl zijn omzet verdubbelt.

De voorspelling: TPU's worden een betekenisvol deel van het AI-computelandschap, specifiek voor kostengevoelige inferentie op hyperscale. NVIDIA behoudt trainingsdominantie, enterprise-dominantie en een meerderheid van hyperscale-compute. Beide bedrijven groeien. De framing van TPU's als een NVIDIA-"dreiging" verwart segmentconcurrentie met platformverdringing.

AMD MI300X: specificaties winnen benchmarks, ecosystemen winnen markten

AMD's MI300X biedt overtuigende specificaties: 192 GB HBM3-geheugen versus 80 GB voor de H100.¹⁷ Voor geheugengebonden inferentie-workloads is meer geheugen van belang. Grote taalmodellen tijdens inferentie bottlenecken vaak op geheugenbandbreedte in plaats van compute. Het MI300X-specificatieblad presenteert oprecht competitieve hardware.

Marktaandeel vertelt een ander verhaal. Omdia schat dat NVIDIA ongeveer 80% van de AI-acceleratormarkt in handen heeft.¹⁸ AMD verovert een enkelcijferig percentage. De kloof is niet betekenisvol gedicht ondanks meerdere generaties competitieve hardware-releases.

Het patroon strekt zich uit over AMD's gehele competitieve geschiedenis met NVIDIA. Elke generatie kondigt AMD hardware aan die NVIDIA evenaart of overtreft op specificaties. Elke generatie behoudt NVIDIA marktaandeel. Elke generatie voorspellen waarnemers dat de kloof zal dichten. Elke generatie gebeurt dat niet.

De consistentie van dit patroon over vijftien jaar concurrentie biedt sterk bewijs dat iets anders dan specificaties marktuitkomsten bepaalt. Dat iets is het ecosysteem.

ROCm, AMD's antwoord op CUDA, bestaat en functioneert. Framework-ondersteuning bestaat. Bibliotheken bestaan. Documentatie bestaat. Maar elk element bestaat met lagere dichtheid dan het NVIDIA-equivalent. PyTorch werkt op ROCm; meer PyTorch-gebruikers draaien op CUDA. MIOpen biedt deep

[Inhoud afgekapt voor vertaling]