目前是个人消费者需要nVIDIA/AMD的游戏卡，还是nVIDIA/AMD更需要个人消费者去买游戏卡？

个人消费者求着买的只有Nvidia，加价都买。

其他的板卡个人消费者还是不求的，即便NV加价最严重的时候，AMD那边的9000系独显也还是不好卖，intel都退出独显市场了。

虽然AMD和Intel，尤其是Intel这几年GPU进步其实很大，两家的核显在轻薄本，Win掌机这些领域表现其实差强人意。

但是PC独显市场逻辑完全不一样，我都已经花钱了，我还不买NV吗，DLSS，还有可能的CUDA计算，这些消费者都是我可以不开，但是不能没有。

Nvidia其实也注意到了核显的趋势，出了N1/N1X这样的产品来试水，可惜微软的WOA是个残废，希望NV能尽快放出Linux套件吧，反正N1X和DGX Spark上的GB10是一个东西。

AIN三家现在的核心营收主力都是数据中心，或者说AI算力中心。但GPU在AI领域并非高枕无忧。

在训练阶段，GPU是绝对主力，负责海量数据的并行计算，CPU与GPU的配比通常在1:8甚至更低。但到了推理和智能体应用阶段，情况完全不同。软件代理需要自主规划、调用工具、执行代码、完成多步任务。这些任务链中的逻辑判断、规则校验、代码沙箱执行等，都是CPU擅长的领域。英特尔和AMD都明确指出，在智能体场景下，CPU与GPU的配比正从传统的1:4或1:8，向接近1:1甚至CPU更多的方向演进。部分极端案例的配比已达到4颗CPU配1颗GPU。

openAI和博通甚至合作推出了Jalapeño这种推理专用ASIC，老黄也选择了打不过就加入，推出了自家的LPU。推理领域GPU的重要性在下降的趋势已经出现了。

如果训练领域谁也能出一个专用ASIC，包装成TPU(Training Processing Unit，T指训练，不是Google的Tensor)，那一定能大有可为。

挖矿的出矿机也就几年，AI这边却超过十年，唉😔

之后，GPU就能还给臭打游戏的了。