本文来自微信公众号“半导体行业观察”，编译自theregister。
破坏？这是一些分析师、顾问和技术专家喜欢使用的陈词滥调。
目前，这项技术正被应用于股市宠儿Nvidia，该公司在上周的GTC大会上展示了一系列技术，这些技术可能会“颠覆”企业基础设施的各个方面。
除了大量令人放心的昂贵数据中心基础设施系统（包括单个机架中的超级计算机级性能）之外，该GPU制造商还宣布推出DGX Station和DGX Spark，分别是工作站和个人计算机。
DGX Spark（前身为Project Digits）是一款小型台式机，内含GB10 Grace Blackwell片上系统(SoC)和128 GB统一系统内存，Nvidia声称其在AI数字处理方面能够实现每秒1,000万亿次运算(TOPS)——远远超过普通的AI PC。
DGX Station的尺寸更接近专业工作站，基于Nvidia更强大的GB300 Blackwell Ultra桌面超级芯片，配备784 GB的统一内存，可加快大规模训练和推理工作负载。
这两个系统都比GPU巨头更为熟悉的数据中心平台小得多，但仍然为AI开发人员、研究人员、数据科学家甚至学生提供了相当强大的计算能力——尽管据说单是微型DGX Spark就需要3,000美元。
Omdia的分析师认为，在有效垄断AI训练基础设施市场后，Nvidia目前正致力于涉足企业的其他领域：“在硬件领域，他们将颠覆个人电脑（台式机和笔记本电脑）、工作站和存储，并在服务器和网络领域掀起革命。”
这似乎是一个艰巨的任务，因为自一年前推出这一概念以来，人工智能电脑几乎没有引起轰动。正如The Register去年年底报道的那样，尽管供应商努力用支持人工智能的系统吸引买家的注意，但电脑销量几乎没有出现反弹的迹象，这些系统配备了神经处理单元(NPU)——用于加速某些任务的专用电路。
Omdia云和数据中心研究总监Vladimir Galabov告诉我们：“Nvidia对AI PC的做法是通过Spark为开发人员提供更多的计算能力。”
“我喜欢这款设备，因为它可以与任何PC一起使用，并且使用与Nvidia其他计算机相同的编程平台。我们都使用硬盘作为外部存储。这是相同的概念，但适用于AI计算。”
相比之下，主流人工智能电脑的炒作对象是消费者和企业用户，而非科学家。目前，缺乏杀手级应用和高昂的价格让大多数买家望而却步。
Galabov表示：“AI PC与Copilot等工具的推动相一致，旨在让你的生活更轻松。Nvidia并没有与此竞争。他们正在通过一种新的形式因素创造一个新的市场，一种可以与任何PC平台一起使用的卫星AI设备。”
这一切听起来都不错，但针对人工智能开发人员和数据科学家的设备还是太小众，无法撼动主流PC市场领导者的阵营，尽管《财富商业洞察》确实估计全球数据科学平台市场在2024年将达到1330亿美元。
其他分析师也认为，Nvidia进军高利润设备领域的做法有点专业化，并不适合所有人。
Context首席分析师Antonio Talia告诉我们：“尽管DGX Spark具有‘迷你电脑’的外形，但它似乎比典型的消费级AI电脑更专业、更强大的AI开发和本地LLM实验解决方案。”“它专注于大型统一内存，专门满足大型AI模型的需求，这一特点使它有别于更通用的AI电脑。”
Context表示，目前，支持AI的PC占欧洲分销渠道笔记本电脑销量的50%。不过，这种激增更多的是因为产品供应增加和短期降价，而不是因为消费者突然涌入，争相购买这些系统。
塔利亚表示：“短短一周内，我们就看到了11个百分点的跃升。这种周环比的大幅增长反映了AI系统可用性的激增，而不是最终用户需求的根本转变。”
DGX Station与AI PC再次有所不同，它是专为AI设计的桌面大小的机器，据Talia介绍，它被描述为“严肃的机器学习、数据科学和LLM所需的PC应该是什么样子”。
它的规格远远超过了典型的工作站，这意味着虽然它的成本未知，但考虑到DGX Spark的定价，它可能会很昂贵，所以它不适合普通用户。
几乎没有迹象表明这些产品会扰乱企业PC市场——尽管有传言称Nvidia可能正在研发一种笔记本电脑外形，但宏碁可能并不担心失去那些想要购买入门级或中档笔记本电脑的客户。
在基础设施的其他部分，Omdia指出，Nvidia正利用其软件生态系统进军企业堆栈，从操作系统到开发平台，再到预先训练的模型即服务(AI应用程序)。在GTC上，Nvidia展示了一个名为Dynamo的软件框架，它被描述为“AI工厂的操作系统”。
Galabov指出，这家GPU制造商已经建立了众多联盟，以提供本质上托管的AI服务。“埃森哲和HPE等合作伙伴只是将Nvidia的软件堆栈集成到现有的服务组合中，”他告诉我们。
Nvidia也在稳步进军网络领域。除了在GTC上展示采用同封装光学器件的Spectrum-X和Quantum-X交换机外，上个月它还与思科合作，将Cisco Silicon One纳入Spectrum-X平台。Switchzilla将使用Nvidia的Spectrum硅片构建系统。
Galabov表示：“我认为，重要的是要认识到Nvidia在向思科销售交换机IC方面取得的进展，这将使其在企业网络领域成为更大的参与者。存储领域也是如此，我认为他们将获得一个全新的潜在市场。”
凭借去年700多亿美元的净利润，Nvidia拥有进军任何市场的实力，但在某个领域占据主导地位并不一定意味着在另一个领域造成颠覆。
尽管如此，凭借如此强大的财力，首席执行官黄仁勋可以承受失败，如果他成功了，那么这一系列新产品的价格表明他将大获全胜。并可能导致更大的……混乱。
参考链接
https://www.theregister.com/2025/03/31/can_nvidia_shakeup_pcs/
