快科技 5 月 21 日消息，投资银行（Evercore ISI）发布最新 AI 渠道调研报告指出，一线 AI 工程师对英伟达 GPU 的评估标准正在发生转变。

由于功耗和散热成本激增，超大规模数据中心正在加速转向自研定制 ASIC 和替代加速器。预测到 2028 年，英伟达在 AI 推理市场的份额恐将下滑至 50％。

目前 AI 行业工作负载的 95% 已被推理需求占据，AI 工程师的芯片购买标准也已从最大吞吐量和带宽全面转向每代币成本、投资回报率、电力消耗、散热效率以及整体利用率。

此前，摩根士丹利的报告指出，建造英伟达 Blackwell GPU 数据中心的成本是定制 AI 芯片的两倍，但其每瓦性能高出多达八倍。

然而，英伟达此前宣称的 35 倍性能提升并未打动一线 AI 工程师。相反，行业普遍认为英伟达 70％的毛利率过高。

为了改善整体经济效益，工程师更愿意选择 ASIC 或足够好的替代方案。目前 AMD、谷歌 TPU、亚马逊云科技 Trainium、微软 Azure Maia 以及各类 SRAM 芯片性能正在不断提升。

基础设施供应商 Nebius 专家也证实，由于 Groq 等加速器能提供更高通量，已成为企业的新选择。