检验AI投资逻辑，这个ROIC模型有帮助

Jalapeño和定制芯片浪潮：英伟达的竞争地位在演变

OpenAI 证实，与博通合作开发的Jalapeño推理芯片在每瓦吞吐量和延迟方面均优于英伟达的GB300，功耗约为700瓦。这对于英伟达的长期推理市场份额而言是一个警示信号，但对于AI市场却是一个好消息，因为更高的每瓦性能可以缓解功耗瓶颈，扩大经济可行的AI工作负载范围。

谷歌的TPU、亚马逊的Trainium、微软的Maia，以及现在的博通设计的Jalapeño推理芯片。这些发展都被单纯解读为对英伟达不利的因素。

而更准确的解读是，AI计算市场正按工作负载进行分化：英伟达的GPU仍然是前沿训练和灵活通用工作负载的关键，而专用推理芯片正在崛起，成为大规模、高成本推理的补充。

这种分化反而扩大了AI计算市场的总规模，因为专用推理芯片使以前不经济的AI应用成为可能，推动了代币总消耗量的增加，进而推动了芯片、内存、网络和电源等基础设施总需求的增长。

英伟达无法包揽每一笔芯片销售，它仍然参与了这一扩张，因为这些定制芯片部署所需的周边生态系统如网络、内存和电源，仍然依赖于英伟达平台优势所影响的基础设施。

轨道计算商业化可能更快来到

SpaceX确认将于2027年第四季度发射首批Starmind AI卫星，将使用专为太空优化的英伟达Vera Rubin NVL72系统，并在2028年达到“显著规模”。

结合其向FCC提交的最多一百万颗计算卫星的申请，轨道计算如今已拥有了命名架构、独家芯片合作伙伴、发射窗口和扩展目标。

轨道计算已不再仅仅是一个宏伟的愿景。