有评价指出，英伟达(NVDA)和OpenAI(OpenAI)仍掌握着人工智能(AI)市场的核心主导权。尽管目前市场对谷歌(GOOGL)的Gemini模型及其自研的张量处理器(TPU)抱有很高期待，但AI产业内部的成本及收益结构、架构限制、供应链瓶颈等现实局限，预计将限制其突破能力。
根据SiliconANGEL提出的分析，英伟达的GB300芯片及其后续产品Rubin，是能够重新定义整个AI经济学的产品，被诊断认为其针对需要高性能、高扩展性的AI工厂进行了优化。特别是，随着大规模语言模型的训练和推理正朝着通信中心化、带宽导向的方向演进，基于GPU的系统相较于TPU持续保持技术优势的可能性很大。这也是谷歌即使试图推广TPU，最终也不得不采取与基于GPU的产品并行的策略的原因。
此外，该研究还注意到，当前TPU市场内过高的期待，与其说是实质性的市场扰动，不如说是供应短缺导致的临时应对。分析指出，作为AI加速器核心供应链的台积电CoWoS封装产能本身就不足，而英伟达在2027年前将占据该产量的60%以上。由此，英伟达在以GPU为中心的AI生态中，同时确保了成本优势和供应链优势。
在软件和平台方面，OpenAI的表现也颇为亮眼。值得注意的是，在比月活跃用户数增长更为核心的指标——“用户停留时间”方面，ChatGPT相较于Gemini仍保持优势，且企业采用率也正快速扩大至40%。OpenAI在API、应用生态、企业支持方面表现突出，并基于其与英伟达的紧密关系，未来有可能获得GPU资源优先分配的战略优势。
另一方面，谷歌面临着为进入AI时代而必须从根本上改变其以搜索广告为核心的商业模式的课题。原有的搜索是能够以每次点击的低成本产生高收益的超高效结构，但基于AI的辅助型界面，每次交互所需的计算资源是原来的10倍以上，导致成本结构急剧上升。此外，如果无法快速调整基于提供可信结果这一新用户期望的收益转化模式，其核心收益领域（如高利润商品搜索）的用户流失可能会加速。
最终，AI生态的走向预计将由平台整合能力、经济性以及基于信任的收益模式，而非单纯的技术实力所左右。分析评估认为，英伟达已经在规模和成本方面实现了半导体业务特有的学习曲线效应，而OpenAI则是将其扩展到软件及服务领域最为领先的企业。结论是，两家企业的全方位合作，很可能在围绕AI工厂的下一代平台重构中，形成强大的良性循环结构。
