英伟达$英伟达(NVDA)$ 2025Q1电话会议上分析师问到竞争问题“詹森，我认为你们的许多云客户已经宣布了他们现有的内部程序的新程序或更新，对，与他们正在与你们合作的工作同时进行。

从中长期来看，您在多大程度上将其视为竞争对手？在您看来，您认为它们是否仅限于主要解决内部工作负载，或者它们是否可以更广泛地解决未来的问题？谢谢。”

“是的。我们在几个方面有所不同。首先，NVIDIA 的加速计算架构允许客户处理其管道的各个方面，从非结构化数据处理到为训练做准备，再到结构化数据处理、数据帧处理（如 SQL）以准备训练，再到训练到推理。正如我在发言中提到的，这种推论确实发生了根本性的变化。

它不是试图检测猫，这本身就很困难，但它必须生成猫的每个像素。因此，生成过程是一个根本不同的处理架构。这也是 TensorRT-LLM 如此受欢迎的原因之一。我们将在架构上使用相同芯片的性能提高了三倍。

这说明了我们架构的丰富性和软件的丰富性。因此，第一，您可以将 NVIDIA 用于所有方面，从计算机视觉到图像处理，再到计算机图形学，再到所有计算方式。由于通用计算已经走到了尽头，世界现在正在遭受计算成本和计算能源膨胀的困扰，加速计算确实是可持续的发展方式。所以，加速计算是你在计算中节省资金的方式，也是你在计算中节省能源的方式。

因此，我们平台的多功能性为其数据中心带来了最低的 TCO。

其次，我们在每个云中。因此，对于正在寻找开发平台的开发人员来说，从 NVIDIA 开始始终是一个不错的选择。我们是本地的。

我们在云中。我们身处任何大小和形状的计算机中。我们几乎无处不在。所以，这是第二个原因。

第三个原因与我们建立人工智能工厂的事实有关。对于人们来说，人工智能不仅仅是一个芯片问题，这一点变得越来越明显。当然，它从非常好的芯片开始，我们为我们的人工智能工厂制造了一大堆芯片，但这是一个系统问题。事实上，即使是人工智能现在也是一个系统问题。

它不仅仅是一个大型语言模型。这是一个由一大堆大型语言模型组成的复杂系统，它们协同工作。因此，NVIDIA构建这个系统的事实使我们优化了所有芯片，使其作为一个系统协同工作，能够拥有作为系统运行的软件，并能够在整个系统中进行优化。换个角度来看，用简单的数字来说，如果你有一个价值50亿美元的基础设施，你把性能提高了两倍，我们经常这样做，当你把基础设施提高两倍时，对你来说的价值就是50亿美元。

该数据中心的所有芯片都不需要支付费用。因此，它的价值确实非常非凡。这就是为什么今天，性能在每件事上都很重要。这是在最高性能也是最低成本的时候，因为承载所有这些芯片的基础设施成本要花费很多钱。为数据中心提供资金、运营数据中心、与之相关的人员、与之相关的电力、与之相关的房地产以及所有这些加起来都需要大量资金。因此，最高的性能也是最低的TCO。”