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英伟达AI芯片年收1480亿,但制造业务四年亏损

英伟达AI芯片年收1480亿,但制造业务四年亏损

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2026-01-08

尽管英伟达在截至10月的九个月内凭借AI芯片业务狂揽近1480亿美元营收,远超2024年同期的275亿美元,但该公司向软硬件一体化平台转型的关键尝试却遭遇重挫。

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作为CEO黄仁勋进军50万亿美元制造业与物流业市场的核心赌注,其Omniverse软件业务在历经四年高投入后,目前收益甚微,商业化进程严重滞后。

据知情人士向媒体透露,由于自2024年推出以来需求“几乎不存在”,英伟达已于2025年8月关闭了Omniverse Cloud服务。此前,公司曾斥资数亿美元从甲骨文、谷歌和微软租赁数千个GPU以支持该项目,但在大部分时间里,由于缺乏外部客户,公司不得不忙于在内部寻找用途以避免芯片闲置。

虽然黄仁勋在本周的CES消费电子展上仍将力推该业务,将其描绘为万亿美元的“物理AI”机遇,但在公司内部,他对该部门进展缓慢感到沮丧。媒体援引知情人士称,黄仁勋多次批评团队浪费工程资源在“演示”而非“产品”上,且该业务并未像预期那样被大型企业广泛采用。

尽管得益于AI芯片业务的爆炸式增长,市场尚未对Omniverse的营收缺口作出剧烈反应,但这暴露了这家硬件巨头试图开辟第二增长曲线的艰难挑战。若无法解决软件易用性和行业适配问题,英伟达在机器人和工业数字化领域的野心或将面临长期搁置。

需求归零与云服务关停

英伟达于2024年正式推出Omniverse,定位为让设计师在虚拟空间协作3D设计的平台,并试图将其扩展为构建汽车、工厂及机器人“数字孪生”的核心工具。黄仁勋的愿景是推动企业在实体制造前进行模拟,从而带动数十亿美元的芯片采购及每个芯片每年高达4500美元的软件许可收入。

然而,现实与愿景存在巨大落差。据前英伟达员工向媒体透露,尽管公司列出了包括宝马、西门子、富士康和波士顿动力在内的客户名单,但极少有客户真正签约使用Omniverse Cloud服务器进行大规模模拟。软件开发人员普遍反映该平台“难用”、功能不完整且极易崩溃。软件开发者Valentin Forager表示,当试图在虚拟环境中模拟人类活动时,系统直接崩溃,“只要尝试做一点超出其预设范围的事情,这东西就会坏掉。”

此外,该平台的场景创建工具操作复杂且文档陈旧,导致许多技术问题难以修复。在去年11月的一次活动中,甚至有英伟达代表承认该软件尚未准备好满足特定需求,建议客户转而使用竞争对手Unity的软件。这种产品成熟度的不足,直接导致了云服务项目的终止。

内部焦躁与管理层施压

虽然Omniverse的营收在英伟达庞大的财务报表中占比极小,但黄仁勋对其表现表现出明显的焦躁。据熟悉其想法的人士向媒体透露,他长期担心竞争对手会抢占先机,因此极力推动公司寻找新的收入来源。

这种挫败感多次在内部会议中爆发。据与会人士向媒体透露,在2024年的一次全体员工会议上,黄仁勋公开质问负责Omniverse的副总裁Rev Lebaredian该团队是否实现了盈利。在另一次电话会议中,面对团队增加人员开发新产品的请求,黄仁勋愤怒地斥责了近一个小时,指责团队浪费工程师的时间在演示上,并强调现有拥有的人手已经足够。

合作项目的实际落地情况也引发了管理层的不满。媒体援引知情人士称,黄仁勋曾因得知与宝马宣布的合作伙伴关系规模远小于其最初预期而大发雷霆。尽管英伟达高管曾声称宝马全球有超过2万名规划人员使用该软件,但并未详细说明这转化为多少实际销售额。

长期押注面临行业壁垒

面对质疑,英伟达高管将Omniverse类比为CUDA——后者经历了十多年的投资才彻底改变了深度学习领域。

Rev Lebaredian表示,Omniverse是打开“物理AI”这一巨大市场的基础软件,目前长期愿景正通过机器人和汽车公司的采用而获得回报。为了推动生态系统建设,英伟达不仅让黄仁勋的儿女加入该部门工作,还通过投资新思科技(Synopsys)(最近收购了Ansys)和MetAI等公司,试图整合半导体设计和工业模拟工具。

然而,该领域面临激烈的竞争和结构性障碍。在机器人模拟领域,Unity Technologies和开源模拟器Gazebo均是有力的竞争对手。更关键的是,许多大型企业如特斯拉更倾向于开发内部模拟软件,而非依赖英伟达的通用平台。

行业特定的技术门槛也是一大挑战。两家机器人初创公司的联合创始人指出,英伟达的Isaac Sim工具在处理如衣物等形状不断变化的复杂物体时并不实用。此外,成本效益也是阻碍普及的因素,工业自动化设备设计公司Loupe的首席运营官Dan Cole直言租赁云端服务器在成本上并不划算。

正如MetAI首席执行官Daniel Yu所言,Omniverse目前只是一个供开发者构建的横向开放平台,而非完整的应用程序,这意味着英伟达从无到有创造一个市场的尝试,仍需漫长的培育期。

来源:https://www.163.com/dy/article/KIMVL69O05198NMR.html
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