2025年第一季度，全球高性能显卡市场迎来了前所未有的危机，这场危机被称为“2025年GPU大旱”。受到最为严重冲击的是依赖高性能GPU进行模型训练的AI和机器学习行业。核心原因是市场上大量缺货，特别是Nvidia的RTX 5090显卡，这种短缺不仅影响了北美部分地区，还波及到印度和中国，后者在3月时H3C报告称其H20芯片库存已经耗尽，这些芯片对中国AI的发展具有重要意义。 导致这一危机的原因有几个方面。首先是Nvidia的战略生产调整，如减少RTX 40系列显卡的生产，以及新显卡Blackwell的发布时间选择不当，这些决策打乱了市场的供需平衡。其次，受美国《AI扩散法》的影响，对中国的出口限制变得更加严格，进一步加剧了H20芯片的短缺。此外，春节期间中国工厂的关闭也在一段时间内造成了生产空白期，使得供不应求的局面更加严峻。Nvidia在2024年第三季度的数据中心收入达到350亿美元的87.7%，这也驱使公司资源更多地向数据中心倾斜，忽视了游戏和研究市场的需求，最终导致这些市场上GPU的供应严重不足。 这场GPU短缺不仅给AI行业带来了巨大的影响，也引发了人们对于环保和伦理问题的反思。AI模型的训练和运行需要大量的计算资源，而这些资源通常由高性能GPU提供。但高性能GPU的生产和使用的高能耗，对环境造成了不小的负担。同时，大模型的训练成本和资源消耗也引发了关于资源分配公平性和可持续性的讨论。小规模的AI模型则因资源消耗更少而逐渐崭露头角，成为应对这场危机的有效手段。 总的来说，2025年的GPU短缺对AI行业的影响深远，它促使企业重新考虑资源的分配和使用，同时也加速了小规模AI模型的崛起，这些模型更加高效和节约能源。业内人士认为，这场危机在某种程度上推动了AI技术的多样化和可持续发展，为未来的技术进步提供了新的方向。 Nvidia作为全球显卡市场的主导者，2024年dGPU市场占有率达到88%。然而，这场危机暴露出其在生产和市场策略上的不足，未来Nvidia需要更加平衡不同市场的需求，以避免类似的问题再次发生。