硬件参数或许可以被复制，但生态、软件、系统工程能力却非一朝一夕能够超越。
为什么强调团队？
当黄仁勋被问及：当多个大型科技公司纷纷推出自研 AI 芯片（ASIC／XPU）用于推理与训练，NVIDIA 的统治地位是否面临真正挑战？
他的回答相当直接：“首先，你不是在与公司竞争——抱歉，你是在与团队竞争。这个世界上，具备建造这些极其复杂系统的团队并不多。”
这句话关键指出了三个层面。
第一，英伟达并非仅售卖芯片，而是以整合系统 + 工程团队著称。从 联PU 本身，到高速互连网络、机柜级别部署、软件栈（如 CUDA）、框架优化、运维支持，一整套体系处于其控制之下。硬件只是入口。正如黄仁勋所说，即便算力被复制，软件栈仍是护城河。
第二，当客户考虑大规模 AI 集群（训练或推理）时，关键不仅是“芯片速度”，还包括这个芯片上机后到能够稳定运行、调优、维护、升级的整体成本和风险。黄仁勋指出，对于云服务商而言，在数据中心里插一块‘随便的ASIC’并非最优选择。
第三，团队能力决定迭代速度与生态规模。英伟达多年积累的软件、算法、模型和行业案例，尤其是 CUDA 生态，使其形成了从硬件到框架、开发者到商业客户的网络。“别人造得出芯片或许没问题，但造出一个可持续、可扩展、运维友好的系统就难得多。”——这正是黄仁勋强调的“团队”而非“公司”本身。
总而言之，英伟达不把焦点放在芯片上，而在于谁能跑通整个AI基础设施赛道。若只关注硬件参数而忽视生态整合、软件支持、数据中心部署能力，那么所谓“挑战英伟达”的方案仅停留在表面，但在部署量级、稳定性、通用性上并未真正进入竞争梯队。
生态壁垒背后的维度解析
既然硬件可复制，为何生态难超越？
关键在于软件与开发者网络、系统级集成与运维、商业生态与规模效应。
软件／开发者网络：塑造路径依赖
英伟达的 CUDA、TensorRT、各种深度学习库、优化工具、模型服务工具链等，已运行十余年，累积了海量案例、深度调优经验和广泛开发者训练。
这个网络效应难以短期被挑战。一旦客户、模型开发者、云服务商都围绕某一平台进行工作，那么就意味着重写代码、重新调参、重新测试、甚至面临稳定性与兼容性风险。
黄仁勋指出：对手即便造出类似芯片，也还没有在工程层面跑通这种系统性能力。
系统级集成与运维能力：从芯片到机房
当 AI 模型规模越来越大、训练节点趋千兆量级时，数据中心互联、存储网络、调度系统、故障容忍机制统统都会纳入考量范围。英伟达在其 “Blackwell” GPU 系列、NVLink／InfiniBand 高速互连、机柜规模部署、优化训练模型等方面取得了端到端系统工程的能力。
业生态与规模效应：先有客户、再有生态
客户越多、模型越集中、服务越完善。英伟达的商业生态拥有顶级云服务商、AI 模型公司、系统集成商，这些均在英伟达平台上构建。
如何突破？
目前，许多科技巨头已加紧自研 AI 芯片（ASIC／XPU），以期降低成本或获得更强定制化优势。但黄仁勋指出，即便这些计划启动，要进入大规模部署还有尚未跑通的工程和系统难题。
虽然生态壁垒极强，但挑战者也可以从以下几个变量中寻找突破口：
但从当前观察来看，要从“芯片”逆袭为“平台级生态”，挑战者面临的门槛高、周期长。
算力不是护城河，生态才是。硬件虽然重要，却远远不是全部。软件栈、系统工程能力、生态网络、商业化规模，这些优势缺一不可。
参考资料：
https://wccftech.com/nvidia-jensen-huang-explains-why-asics-wont-do-much-to-the-firm-ai-dominance/?utm_source=chatgpt.com
