算力霸主：NVIDIA
NVIDIA占据数据中心GPU市场超过98%的份额 ，形成绝对垄断。其市值与财务数据（如每股收益增长585.45%）均印证了其作为AI浪潮核心受益者的地位，是资本市场认可的"算力基石"。
通过其Blackwell架构 实现了性能的代际飞跃，关键指标（如FP4算力、模型支持规模、互联带宽）数倍于前代。更关键的是，它能将顶级芯片（GB200 Superchip）无缝集成为机架级超算系统（NVL72） ，提供高达1.4 EFLOPS的推理算力，直接面向未来万亿参数大模型，定义了AI基础设施的新标准。
其统治力的最深护城河在于CUDA软件平台 。它构建了一个从底层驱动（CUDA）、核心计算库（cuDNN、cuBLAS）、推理优化器（TensorRT）到顶层AI框架（PyTorch、TensorFlow）的完整垂直生态。全球开发者已深度依赖此生态进行开发与部署，形成了极高的用户黏性和切换成本。
NVIDIA的成功并非仅源于单一硬件优势，而是**"顶尖硬件 + 无缝系统集成 + 全栈软件生态"** 三轮驱动的结果。它已从一家GPU制造商转型为定义并提供全球AI算力基础设施的解决方案巨头，构建了覆盖芯片、系统到云服务的完整霸权。
厚积薄发：Google
Google从理论、算法、软件到硬件的全栈式技术体系，这一完整生态的协同演进，奠定了当今大模型蓬勃发展的坚实基础。后期后期极有机会成为NVIDIA的强大竞争对手，Google重要贡献如下：
- 理论基础 ：提出并验证了Scaling Law（缩放定律），确立了通过扩大模型规模、数据量和计算量来提升性能的指导原则。
- 架构与软件基础 ：开创了Transformer网络架构 ，成为现代大模型的基石；同时开源TensorFlow/JAX等框架 ，并推出Switch Transformer等稀疏专家模型，突破了万亿参数规模的技术瓶颈。
- 专用硬件布局 ：自研了为AI优化的张量处理单元（TPU），具备专用矩阵计算单元和高速互连技术，为大规模训练提供了核心算力。
- 规模化能力证明 ：最新一代TPU v5e 展示了强大的可扩展性，其集群能够高效支持从百亿到万亿乃至两万亿参数的顶级大模型训练。
努力追赶：Huawei
华为作为快速发展的国产AI技术代表，以自研昇腾（Ascend）AI处理器为核心，构建了覆盖芯片、架构、硬件、软件及生态的全栈AI计算体系，致力于为各行业提供高性能、开放协同的智能化算力基础。其核心布局包括：
- 芯片与架构：昇腾系列AI芯片（如高能效的310与高性能的910）基于自研达芬奇架构，通过3D Cube等异构设计实现高算力与高能效比。
- 全栈软硬件平台 ：
- 硬件层面，Atlas系列覆盖从边缘到数据中心的多种场景；
- 软件层面，MindX提供从开发工具链到框架支持的全栈能力，形成"端‑边‑云"统一的算力底座。
- 开放生态与开发支持 ：
- 软件栈支持自研MindSpore框架及TensorFlow/PyTorch等主流框架；
- 通过ModelArts平台提供AI开发、训练、部署的全流程服务，并依托AI Gallery社区共享模型与方案，降低开发门槛。
整体上，华为通过软硬协同、全场景覆盖的技术体系，旨在构建自主创新、开放共赢的AI基础设施，支撑智能化转型。尽管当前基于昇腾910B等高端资源的训练成本较高，暂不适合个人学习，但其企业级解决方案已展现出从云到端的一体化AI赋能能力。