■NVIDIA (~80%) ■AMD (~6%) ■公有云自研及其他 (~14%)

在企业高管最关心的**“大模型前沿初始训练 (Training) 市场”**中，英伟达的实际出货与算力营收占比甚至**接近并超过 90%** [Silicon Analysts](https://futurumgroup.com/insights/ai-capex-2026-the-690b-infrastructure-sprint/)。

“这意味着：虽然全球有很多云计算厂商、也有很多自称能开发模型的科学家。但在底层的硬物理大宗材料上，几乎所有买方不得不排队将几百亿、几千亿美金，源源不断地交到黄仁勋的手里。”

英伟达 FY2026 最新披露的数据显示，其单季度数据中心净收入就已逼近 **681 亿美元** [NVIDIA Investor Relations](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-fourth-quarter-and-fiscal-2025)。这种史无前例的极度集中，给下游商业变现戴上了沉重的物理成本手铐。

So What 核心结论：高管在评估企业 AI 预算时，必须做好长期支付高昂“英伟达溢价”的心理准备。在这种绝对垄断下，将模型训练轻量化、尽可能使用开源生态和低成本推理芯片进行部署，是控制企业财务风险的战略核心。