1.硬體優勢：Nvidia的GPU(如H100)在AI訓練和推理具有卓越的效能
2.軟體生態系統：許多AI開發者熟悉並依賴CUDA平台，這使得Nvidia的GPU更易被採用，形成了強大的軟體護城河
3.互連術：透過收購Mellanox掌握了領先的互連技術，可以高效連接數千個GPU進行大型模型的訓練
然而，中國AI公司DeepSeek的突然崛起，突顯了Nvidia的護城河正在被動搖
DeepSeek的效率突破：
DeepSeek最近發表的R1模型不僅性能優越，其訓練成本也遠低於市場領先水平，這表明Nvidia的客戶其實不需要燃燒巨大現金
其他競爭壓力：
Cerebras透過單一巨型晶片設計整合大量核心，解決了傳統互連的性能瓶頸
Groq：其TPU針對深度學習模型進行數學運算優化，在推論速度上超越了傳統GPU
Google、Amazon、Microsoft、Meta和Apple在內的科技巨頭，都在開發自己的客製化晶片，以降低對輝達的依賴
台積電作擁有最先進的晶片製造能力，使得其他公司也可以採用與Nvidia相同的製程技術來生產自己的晶片
軟體挑戰：
許多競爭對手正在開發新工具和軟體，針對不同硬體平台編寫程式碼，試圖打破CUDA的壟斷地位
憑藉來自不同面向的競爭，至少有一個因素成功影響NVIDIA的利潤率或增長率的可能性很高，目前市場對這些潛在風險尚未完全反映在Nvidia的估值中
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