ตำแหน่งที่ไม่มีใครสั่นคลอนของ NVIDIA: บทวิเคราะห์เชิงเทคนิคว่าทำไม Moat จะยังคงแข็งแกร่งจนถึงปี 2030

อัปเดต 11 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: NVIDIA รักษาส่วนแบ่งตลาด AI accelerator ไว้ที่ 80% และ gross margin 78% แม้จะมีคู่แข่งมากมาย (DeepSeek, TPUs, MI300X, มาตรการควบคุมการส่งออก) หุ้นร่วงเมื่อมีภัยคุกคาม แล้วก็ฟื้นตัว Moat ไม่ใช่ CUDA เอง—แต่คือระบบนิเวศที่สะสมมา 19 ปี: cuDNN, cuBLAS, NCCL, การปรับแต่ง PyTorch/TensorFlow, toolchain Nsight และเอกสารประกอบ ต้นทุนในการเปลี่ยนแพลตฟอร์มสูงกว่าข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าแทบทุกราย

ทุกภัยคุกคามต่อ NVIDIA เป็นไปตามบทเดียวกัน นักวิเคราะห์ระบุคู่แข่ง—ประสิทธิภาพของ DeepSeek, TPUs ของ Google, MI300X ของ AMD, โมเดล open-source, มาตรการควบคุมการส่งออก—และคาดการณ์ว่าส่วนแบ่งตลาดจะหดตัว หุ้นร่วง พาดหัวข่าวพุ่ง แล้วภัยคุกคามก็ผ่านไป ส่วนแบ่งตลาดยังคงอยู่ที่ 80%¹ Gross margin คงที่ที่ 78%² บริษัท hyperscaler ประกาศรอบใหม่ของการลงทุน ซึ่งส่วนใหญ่ไหลไปที่ฮาร์ดแวร์ NVIDIA³

รูปแบบนี้เกิดซ้ำเพราะการวิเคราะห์โฟกัสผิดตัวแปร ผู้สังเกตการณ์เปรียบเทียบสเปคและสรุปว่าคู่แข่งไล่ตามทันแล้วหรือจะทันในไม่ช้า การเปรียบเทียบนี้พลาดสิ่งที่ทำให้ตำแหน่งของ NVIDIA ยั่งยืน: ต้นทุนการเปลี่ยนแพลตฟอร์มที่สูงกว่าข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพมากจนผู้เล่นที่มีเหตุผลยังคงอยู่แม้ทางเลือกอื่นจะมีสเปคที่ดีกว่า

NVIDIA จะรักษาส่วนแบ่งตลาดที่โดดเด่นจนถึงปี 2030 ไม่ใช่เพราะคู่แข่งจะไม่ผลิตฮาร์ดแวร์ที่ดีกว่าในบางตัวชี้วัด—พวกเขาทำได้แล้วในบางกรณี ไม่ใช่เพราะการเพิ่มประสิทธิภาพจะไม่ลดความต้องการ compute ต่อโมเดล—มันลดไปแล้ว NVIDIA ชนะเพราะต้นทุนรวมของการเปลี่ยนแพลตฟอร์มสูงกว่าผลประโยชน์รวมของการเปลี่ยนสำหรับลูกค้าเกือบทุกรายในตลาด การทำความเข้าใจว่าทำไมต้องเข้าใจว่า moat ประกอบด้วยอะไรจริงๆ

Moat ไม่ใช่ CUDA แต่คือทุกสิ่งที่สร้างบน CUDA

CUDA เปิดตัวในปี 2006 การลงทุนที่สะสมมา 19 ปีตามมา การลงทุนนั้นไม่ได้แค่สร้าง programming interface มันสร้างระบบนิเวศที่ครอบคลุมจนทำให้ CUDA ทำหน้าที่เหมือนโครงสร้างพื้นฐานหลักของการพัฒนา AI มากกว่าแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์

เลเยอร์พื้นฐานประกอบด้วย parallel computing model และ programming abstractions CUDA ให้วิธีสำหรับนักพัฒนาในการแสดง parallel computations ที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนสถาปัตยกรรม GPU เลเยอร์พื้นฐานนี้ทำงานได้ดี แต่ในทางทฤษฎีสามารถทำซ้ำได้ ROCm ของ AMD ให้ abstractions ที่คล้ายกัน oneAPI ของ Intel พยายามทำเช่นเดียวกัน

เลเยอร์ที่สะสมอยู่เหนือฐานสร้างความได้เปรียบที่ป้องกันได้

Libraries และ primitives: cuDNN สำหรับ deep learning primitives cuBLAS สำหรับ linear algebra cuFFT สำหรับ Fourier transforms Thrust สำหรับ parallel algorithms NCCL สำหรับ multi-GPU communication แต่ละ library เป็นตัวแทนของชั่วโมงวิศวกรรมหลายพันชั่วโมงในการปรับแต่งสำหรับสถาปัตยกรรม NVIDIA การปรับแต่งแต่ละอย่างทวีคูณกับอื่นๆ โมเดลที่ใช้ cuDNN สำหรับ convolutions, cuBLAS สำหรับ matrix operations และ NCCL สำหรับ gradient aggregation จับการปรับแต่งในทุกเลเยอร์ของ stack⁴

Framework integration: PyTorch, TensorFlow, JAX และ framework หลักอื่นๆ ทั้งหมดปรับแต่งก่อนและลึกที่สุดสำหรับ NVIDIA GPUs นักพัฒนา framework ใช้ฮาร์ดแวร์ NVIDIA test suites ของ framework รันบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA รายงานบั๊กมาจากผู้ใช้ NVIDIA เป็นหลัก frameworks ทำงานบนฮาร์ดแวร์อื่น แต่ทำงานได้ดีที่สุดบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA⁵

Toolchains และ debugging: Nsight สำหรับ profiling และ debugging CUDA-GDB สำหรับ kernel debugging Compute Sanitizer สำหรับ error detection เครื่องมือที่ช่วยนักพัฒนาเขียนโค้ดที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ เครื่องมือที่ไม่มีหรือมีในรูปแบบที่ยังไม่สมบูรณ์สำหรับแพลตฟอร์มคู่แข่ง

เอกสารและความรู้: 19 ปีของบล็อกโพสต์ บทเรียน บทความวิชาการ คำตอบบน Stack Overflow และความรู้ในองค์กร เมื่อนักพัฒนาเจอปัญหา CUDA คำตอบมีอยู่ที่ไหนสักแห่ง เมื่อนักพัฒนาเจอปัญหา ROCm พวกเขาอาจเป็นคนแรกที่เจอมัน

ความคุ้นเคยของนักพัฒนา: นักศึกษาปริญญาโทเรียน CUDA ทีมวิจัยใช้ CUDA วิศวกรสร้างอาชีพรอบความเชี่ยวชาญ CUDA คนที่ตัดสินใจเรื่องเทคโนโลยีใช้เวลาหลายปีสะสมทักษะเฉพาะ CUDA ที่ไม่ถ่ายโอนไปยังแพลตฟอร์มอื่น

เลเยอร์ทวีคูณ องค์กรที่เปลี่ยนจาก NVIDIA ไปยัง AMD ไม่ได้แค่เปลี่ยนฮาร์ดแวร์ มันเขียน CUDA kernels ใหม่เป็น HIP หรือ ROCm มันแทนที่ cuDNN calls ด้วย MIOpen calls มันฝึกนักพัฒนาใหม่ มันละทิ้ง Nsight และเรียนรู้เครื่องมือใหม่ มันทิ้งความรู้ของชุมชนที่แก้ปัญหาลึกลับตอนตี 2 มันรับความเสี่ยงในการ debug ในระบบนิเวศที่มีความครอบคลุมน้อยกว่า

แต่ละเลเยอร์เพิ่มต้นทุนการเปลี่ยน ต้นทุนการเปลี่ยนซ้อนกันแบบทวีคูณ ไม่ใช่แบบบวก ข้อได้เปรียบ 20% บนกระดาษกลายเป็นข้อเสียเปรียบ 20% ในทางปฏิบัติเมื่อการบรรลุมันต้องสร้าง stack ทั้งหมดใหม่ตั้งแต่ต้น

ทำไม DeepSeek พิสูจน์ moat แทนที่จะคุกคามมัน

การประกาศของ DeepSeek ในเดือนมกราคม 2025 อ้างว่าสามารถ train โมเดล AI ระดับ frontier ได้ด้วยเงิน 6 ล้านดอลลาร์แทนที่จะเป็น 600 ล้านดอลลาร์⁶ ตลาดตีความว่านี่เป็นภัยคุกคามต่อการดำรงอยู่: ถ้าโมเดลสามารถสร้างได้ในราคาถูก ความต้องการฮาร์ดแวร์ราคาแพงจะพังทลาย

การตีความล้มเหลวในหลายระดับ แต่ละระดับเผยให้เห็นแง่มุมของความแข็งแกร่งเชิงโครงสร้างของ NVIDIA

การเพิ่มประสิทธิภาพไม่ได้ลดความต้องการ แต่ขยายมัน Jevons Paradox—การสังเกตว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพเพิ่มการบริโภคทรัพยากรทั้งหมดแทนที่จะลดมัน—ใช้ได้โดยตรง เมื่อต้นทุนการ train ลดลง 99% ตลาดที่สามารถเข้าถึงได้ขยายมากกว่า 99 เท่า องค์กรที่ไม่สามารถจ่าย frontier AI ที่ 600 ล้านดอลลาร์สามารถจ่ายได้ที่ 6 ล้านดอลลาร์ การบริโภค compute รวมเพิ่มขึ้นแม้ว่าการบริโภคต่อโมเดลจะลดลง

การตอบสนองของ Meta แสดงให้เห็นสิ่งนี้ทันที ไม่กี่วันหลังการประกาศของ DeepSeek Meta เพิ่มคาดการณ์การใช้จ่าย AI ปี 2025 เป็น 60-65 พันล้านดอลลาร์⁷ บริษัทเห็นว่าการ train ที่ถูกลงเป็นเหตุผลในการ train โมเดลมากขึ้นสำหรับกรณีใช้งานมากขึ้น ไม่ใช่เหตุผลในการลดการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน

DeepSeek รันบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA บริษัทใช้ชิป NVIDIA ที่ถูกจำกัดการส่งออกเสริมด้วย Ascend 910B ของ Huawei ซึ่งได้ 91% ของประสิทธิภาพ NVIDIA ที่เทียบเคียงได้⁸ แม้แต่บริษัทที่คาดว่าจะคุกคามการครอบงำของ NVIDIA ก็ไม่สามารถหนีจากระบบนิเวศของ NVIDIA ได้ทั้งหมด นวัตกรรมด้านประสิทธิภาพที่ DeepSeek พัฒนา—mixture of experts, attention optimization, การปรับปรุง training curriculum—ถ่ายโอนไปยังฮาร์ดแวร์ NVIDIA ได้ องค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพของ DeepSeek สามารถบรรลุได้ในขณะที่ยังอยู่บนแพลตฟอร์มของ NVIDIA

ตลาดประมวลผลสัญญาณได้ถูกต้องภายใน 48 ชั่วโมง การสูญเสีย 593 พันล้านดอลลาร์ในวันเดียวของ NVIDIA กลับตัวเมื่อนักลงทุนสถาบันตระหนักถึงการตอบสนองที่เกินจริง⁹ หุ้นฟื้นตัว 8.9% ในวันถัดไป นักลงทุนรายย่อยขาย สถาบันซื้อตอนราคาลง ผู้เข้าร่วมตลาดที่ซับซ้อนเข้าใจสิ่งที่พาดหัวข่าวพลาด

ความมุ่งมั่นของภาคอุตสาหกรรมไม่สั่นคลอน Chevron และ GE Vernova ประกาศแผนสร้างโรงไฟฟ้าเฉพาะสำหรับศูนย์ข้อมูลหลังการประกาศของ DeepSeek ไม่ใช่ก่อน¹⁰ บริษัทอุตสาหกรรมไม่ลงทุนพันล้านในโครงการโครงสร้างพื้นฐานโดยอิงจากฟองสบู่หรือเทคโนโลยีที่กำลังจะล้าสมัย พวกเขาสร้างสำหรับความต้องการที่ยั่งยืนหลายทศวรรษ

เหตุการณ์ DeepSeek ทดสอบ moat ของ NVIDIA ด้วยเงื่อนไขที่เอื้อที่สุดสำหรับมุมมองขาลง: การปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก จากคู่แข่งที่ไม่ถูกจำกัดโดยกฎระเบียบการส่งออกของสหรัฐ ประกาศในช่วงที่ตลาดมีความตื่นเต้นสูงสุด moat ยังคงอยู่ ความท้าทายในอนาคตทำงานภายใต้เงื่อนไขที่เอื้อน้อยกว่า

TPUs: การแข่งขันที่แท้จริงในกลุ่มที่กำหนด ไม่ใช่ภัยคุกคามต่อแพลตฟอร์ม

Tensor Processing Units ของ Google เป็นตัวแทนของการแข่งขันที่แท้จริง TPUv7 (Ironwood) ให้ 4,614 TFLOPS ใน BF16 ซึ่งเป็นการปรับปรุง 10 เท่าจาก TPUv5p¹¹ Google ได้ลูกค้าสำคัญ: การขยายตัวของ Anthropic เกิน 1 GW ของความจุ TPU¹² มีรายงานว่า Meta วางแผนใช้ TPUs ในศูนย์ข้อมูลภายในปี 2027¹³ OpenAI, SSI และ xAI ได้หารือเรื่องการเข้าถึง TPU กับ Google¹⁴

ชัยชนะเหล่านี้เป็นจริง พวกมันไม่คุกคามตำแหน่งที่โดดเด่นของ NVIDIA เพราะเกิดขึ้นในกลุ่มตลาดเฉพาะที่มีลักษณะที่ไม่สามารถนำไปใช้ทั่วไปได้

TPUs ปรับแต่งสำหรับต้นทุน inference ที่ hyperscale ต้นทุน inference สำหรับระบบ AI ในการผลิตเกินต้นทุน training 15-118 เท่า¹⁵ ที่ hyperscale การปรับแต่งต้นทุน inference ขับเคลื่อนมูลค่าทางเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ TPUs ของ Google ให้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ดีกว่า 4.7 เท่าและการบริโภคพลังงานต่ำกว่า 67% สำหรับ workloads เหล่านี้¹⁶ สำหรับองค์กรที่รัน inference ในระดับใหญ่โดยมีต้นทุนเป็นข้อจำกัดหลัก TPUs เสนอเศรษฐศาสตร์ที่น่าสนใจ

TPUs ยังคงถูกจำกัดอยู่ในระบบนิเวศของ Google องค์กรเข้าถึง TPUs ผ่าน Google Cloud หรือผ่านความสัมพันธ์โดยตรงกับ Google ฮาร์ดแวร์ไม่ส่งไปยังศูนย์ข้อมูลของลูกค้า ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ไม่มีอยู่อย่างเป็นอิสระจากโครงสร้างพื้นฐานของ Google การเลือก TPUs หมายถึงการเลือก Google เป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ในระดับพื้นฐาน

ข้อจำกัดนี้ตัดตลาดส่วนใหญ่ออก องค์กรที่ deploy AI ในศูนย์ข้อมูลของตัวเองไม่สามารถใช้ TPUs ได้ องค์กรที่ไม่ต้องการรวมศูนย์โครงสร้างพื้นฐานกับ hyperscaler รายเดียวไม่สามารถใช้ TPUs ได้ บริษัทในอุตสาหกรรมที่ถูกควบคุมซึ่งห้ามการพึ่งพา cloud เฉพาะไม่สามารถใช้ TPUs ได้ ข้อจำกัดไม่ใช้กับ Anthropic หรือ Meta ซึ่งดำเนินงานในระดับที่เพียงพอที่จะเจรจาความสัมพันธ์โดยตรง มันใช้กับ long tail ของตลาด

Training ยังคงเกิดขึ้นส่วนใหญ่บน NVIDIA Google train Gemini บน TPUs คนอื่นทั้งหมด train บน NVIDIA ตลาด training แตกต่างจากตลาด inference ในหลายวิธี: training workloads มีความหลากหลายและมาตรฐานน้อยกว่า inference; training ต้องการความยืดหยุ่นมากกว่าในการทดลองกับสถาปัตยกรรม; training ได้ประโยชน์มากกว่าจากความลึกของระบบนิเวศ ตำแหน่งของ NVIDIA ใน training ยังคงแข็งแกร่งกว่าตำแหน่งใน inference

การแบ่งกลุ่มตลาดไม่เท่ากับการสูญเสียตลาด ถ้า TPUs ยึด 20% ของ hyperscale inference ในขณะที่ NVIDIA รักษา 95% ของ training, 90% ของ enterprise inference และ 80% ของ hyperscale compute อื่นๆ ปริมาณและรายได้แบบสัมบูรณ์ของ NVIDIA ยังคงเติบโต ตลาด AI compute ขยายเร็วกว่ากลุ่มใดๆ ที่ TPUs อาจยึดได้ ส่วนแบ่งของ NVIDIA อาจลดลงเล็กน้อยในขณะที่รายได้เพิ่มขึ้นสองเท่า

การคาดการณ์: TPUs กลายเป็นส่วนสำคัญของภูมิทัศน์ AI compute โดยเฉพาะสำหรับ inference ที่คำนึงถึงต้นทุนที่ hyperscale NVIDIA รักษาการครอบงำ training, การครอบงำ enterprise และส่วนใหญ่ของ hyperscale compute ทั้งสองบริษัทเติบโต การวาง TPUs เป็น "ภัยคุกคาม" ของ NVIDIA เข้าใจผิดว่าการแข่งขันในกลุ่มเป็นการแทนที่แพลตฟอร์ม

AMD MI300X: สเปคชนะ benchmark แต่ระบบนิเวศชนะตลาด

MI300X ของ AMD เสนอสเปคที่น่าสนใจ: 192 GB ของหน่วยความจำ HBM3 เทียบกับ 80 GB สำหรับ H100¹⁷ สำหรับ inference workloads ที่ถูกจำกัดด้วยหน่วยความจำ หน่วยความจำมากกว่ามีความสำคัญ Large language models ระหว่าง inference มักติดคอที่ memory bandwidth มากกว่า compute แผ่นสเปคของ MI300X นำเสนอฮาร์ดแวร์ที่แข่งขันได้อย่างแท้จริง

ส่วนแบ่งตลาดเล่าเรื่องต่างออกไป Omdia ประเมินว่า NVIDIA ถือประมาณ 80% ของตลาด AI accelerator¹⁸ AMD ยึดเปอร์เซ็นต์หลักเดียว ช่องว่างไม่ได้ปิดลงอย่างมีนัยสำคัญแม้จะมีการเปิดตัวฮาร์ดแวร์ที่แข่งขันได้หลายรุ่น

รูปแบบขยายไปทั่วประวัติศาสตร์การแข่งขันทั้งหมดของ AMD กับ NVIDIA แต่ละรุ่น AMD ประกาศฮาร์ดแวร์ที่ตรงหรือเกินสเปคของ NVIDIA แต่ละรุ่น NVIDIA รักษาส่วนแบ่งตลาด แต่ละรุ่น ผู้สังเกตการณ์คาดการณ์ว่าช่องว่างจะปิดลง แต่ละรุ่น มันไม่ได้ปิด

ความสม่ำเสมอของรูปแบบนี้ตลอด 15 ปีของการแข่งขันให้หลักฐานที่แข็งแกร่งว่ามีอย่างอื่นนอกเหนือจากสเปคที่กำหนดผลลัพธ์ของตลาด สิ่งนั้นคือระบบนิเวศ

ROCm คำตอบของ AMD สำหรับ CUDA มีอยู่และทำงานได้ การสนับสนุน framework มีอยู่ Libraries มีอยู่ เอกสารมีอยู่ แต่แต่ละองค์ประกอบมีอยู่ในความหนาแน่นที่ต่ำกว่าเทียบเท่าของ NVIDIA PyTorch ทำงานบน ROCm; ผู้ใช้ PyTorch มากกว่ารันบน CUDA MIOpen ให้ deep

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]