英伟达新策略：与芯片对手携手共进
这家 AI 芯片霸主与 d-Matrix 建立新联盟，展现黄仁勋适应竞争林立环境的新商业智慧
面对 AI 服务器芯片市场涌现更多竞争者，英伟达采取了一项对策：与对手展开协作。
行业媒体 The Information 独家报道，英伟达与 AI 芯片新秀 d-Matrix 将整合双方硬件，构建一套创新算力平台用于大模型推理。
就在此次合作公开前一个月，另一家 AI 服务器芯片企业 SambaNova 宣布，已和英伟达实现软硬件对接，让其芯片可与英伟达 GPU 联合执行 AI 模型。
英伟达传递信息，未来将推出更多类似合作项目。英伟达高性能计算高级总监迪翁・哈里斯表示：“其他合作暂时不便提前透露。”
d-Matrix、SambaNova 等公司的芯片本身就能通过标准以太网线直接连接英伟达 GPU，无需协作也能互通。但此次深度合作中，英伟达工程师将与竞品芯片团队共同优化 GPU 控制软件，显著增强跨芯片协作效能；正式合作绑定也更易吸引客户购买这套混合算力系统。
这套方法充分反映了 CEO 黄仁勋的战略演变：当前英伟达在 AI 芯片市场的主导地位持续受到多方挑战，与其与潜在对手对抗，不如主动联合——一旦新兴芯片厂商产品取得商业突破，英伟达也能从中获取收益。
尚未与英伟达合作、但持开放态度的 AI 芯片初创企业 Positron 首席技术官托马斯・索默斯评论：“英伟达的策略和行业观点明显转变。如今英伟达选择主动伸出援手、构建异构算力生态系统，而非全力压制竞争对手。”
合作战略的多重益处
一方面，该策略可缓解以往市场指责：曾有客户投诉英伟达强迫厂商只采购自家硬件。The Information 此前报道，美国司法部两年前已启动相关调查，但至今未提出正式指控。
哈里斯称，英伟达的长期目标是成为综合性 AI 基础设施提供商，“我们绝不仅仅是一家芯片公司”。
英伟达扩展生态布局的步伐自去年加快：英伟达宣布开放 NVLink 高速互联接口，允许第三方芯片与其搭配组网，提升服务器集群协作性能。即便芯片销量未增长，英伟达也能借此出售更多网络互联硬件。
哈里斯直言：“有产品可卖，总胜过一无所获。”
去年 12 月，英伟达投入 200 亿美元获取推理芯片厂商 Groq 的技术许可，并吸收其核心研发团队。这笔交易类似变相收购，但 Groq 仍保持独立运作；英伟达同时研发整合英伟达 GPU 与 Groq 芯片的专用服务器机架。目前该整机产品的市场需求尚不明确。
紧随其后便是与 SambaNova 的合作。SambaNova 首席执行官罗德里戈・梁表示，英伟达看待这家初创企业的视角，远超普通竞争对手，更接近合作伙伴。
The Information 测算数据显示，尽管谷歌(363.62, -1.28, -0.35%)、亚马逊(245.98, 1.82, 0.75%)等企业加入竞争，近两年英伟达在 AI 推理芯片市场的份额不降反升。黄仁勋也多次强调，英伟达 GPU 完成各类推理任务的整体效率优于竞品；但英伟达并未被动等待市场自然抉择，而是借助雄厚资产负债表，为中小云厂商提供资金扶持，降低客户购买高价英伟达 AI 芯片的障碍，包括担保算力租赁项目。
与此同时，微软(388.84, 2.10, 0.54%)、Meta、OpenAI，以及最新加入的 Anthropic 均在自研或布局推理芯片，长期来看或将削弱英伟达市场份额。
OpenAI 发言人表示，公司尚未决定是否会与英伟达打通芯片协同运行方案。英伟达已对 OpenAI 大额投资，双方还在商谈为其俄亥俄州超大规模数据中心项目提供资金担保。
d-Matrix 首席执行官西德・谢斯表示：“未来行业会走向多芯片协同的局面，英伟达完全能接纳不同芯片分工处理同一 AI 任务的不同环节，单一 GPU 垄断算力的时代不复存在。”
过往新兴芯片厂商普遍以“英伟达颠覆者”自居，但英伟达已建立难以超越的技术与生态壁垒，初创企业如今更倾向和英伟达 GPU 协同配套，而非彻底替换；英伟达也主动向这类新锐企业伸出合作之手。
据知情人士透露，本次合作是英伟达主动联络总部同位于加州圣克拉拉的 d-Matrix 促成。
长期以来，OpenAI 等 AI 企业都会混合使用不同型号英伟达 GPU 处理同一任务——厂商早已发现，低算力 GPU 更适配特定负载。但跨厂商异构芯片协同推理，仍是近两年才兴起的新架构理念。
并非只有英伟达布局异构推理，自研 Trainium 芯片（供 Anthropic 使用、即将落地 OpenAI）的亚马逊，今年 3 月宣布将与 AI 芯片厂商 Cerebras 联合推出一体化 AI 推理服务器。
异构推理技术解析
将大模型推理流程拆分至不同架构芯片分工执行，业内称为异构推理（Disaggregated Inference）。
以英伟达搭配 SambaNova、Groq 的方案为例：英伟达 GPU 负责预填充（Prefill）——推理中算力消耗最高的阶段；初创厂商芯片承接后续解码（Decode）生成词元。
而 d-Matrix 方案采用双向分工：两类芯片同时分担部分预填充与解码工作，d-Matrix 芯片主打投机解码（Speculative Decoding），显著提升大模型响应效率。
客户下发任务指令后，d-Matrix 芯片运行小型草稿模型，预判大模型的输出词元；搭载英伟达 GPU 的主大模型再对预判结果校验、采纳，以此缩短整体推理延迟。
“拥抱多元芯片生态”
d-Matrix 首席执行官西德・谢斯再次强调：“未来行业会走向多芯片协同的局面，英伟达完全能接纳不同芯片分工处理同一 AI 任务的不同环节，单一 GPU 垄断算力的时代不复存在。”
d-Matrix2019 年成立，去年 11 月完成一轮 2.75 亿美元融资，投后估值 20 亿美元；三名知情人士透露，企业已启动新一轮融资商谈。
谢斯介绍，d-Matrix 核心差异化优势在于将计算单元与内存融合在单颗芯片内，且未采用当前供应紧缺的英伟达同款高带宽内存（HBM）。台积电(432.57, -19.22, -4.25%)今年夏季已启动 d-Matrix 芯片量产，企业计划年底实现月产数千颗芯片。
他透露，公司当前年收入仅数百万美元水平；目标明年其芯片在数据中心总功耗达到 30–40 兆瓦，可支撑 AI 代码生成、语音与视频多类推理业务。
加州圣马特奥新兴 AI 云厂商 Parasail 将成为英伟达与 d-Matrix 联合服务器整机的首位采购客户，计划今年下半年面向租户开放这套混合算力服务。Parasail 首席执行官迈克・亨利称，这套组合服务器能帮助企业降低对英伟达硬件单一采购的强依赖，具备极高吸引力。
责任编辑：郭明煜
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