本文深入探讨了在智能化浪潮下，算力作为核心驱动力的重要性，以及GPU在通用计算和人工智能领域的主导地位。文章分析了NVIDIA在算力革命中的领导角色，及其新一代GPU/SoC产品（如GeForce RTX 5090和GB10）对行业的影响。同时，文章也关注到中小企业在算力竞赛中面临的挑战，包括高昂的硬件成本、生态绑定和技术瓶颈。文章还探讨了GPU技术从通用渲染到异构加速的演变，以及AI、神经渲染等新兴技术如何推动算力下沉，并对未来发展趋势进行了展望，包括硬件、软件和生态系统的挑战与机遇。

关键要点

• 🚀GPU角色多元扩张：从最初服务于图形渲染到在通用计算（GPGPU）方面的潜能被挖掘，GPU的应用领域跨越学术、工业、消费三大市场，驱动了高性能计算、自动化、VR/AR等领域的发展。

• 💡技术演进与架构矛盾：随着摩尔定律的放缓，GPU通过集成AI专用单元（Tensor Core / XPU）、RT Core等异构形式提高算力与灵活性，推动GPU架构向多功能专用电路演化，以应对制程瓶颈。

• 🏢AI算力下沉：GPU的应用正从云端巨型集群向中小企业和边缘侧渗透，新一代GPU/SoC（如5090/5080/GB10）满足了本地化AI推理和微调的需求，降低了云端算力租金、数据安全隐患与网络延迟。

• 📊低精度算力与专用插值：低精度量化（FP8、FP4、INT8、INT4等）成为主流趋势，NVIDIA的GPU/SoC通过支持这些低精度算子，降低了AI训练与推理门槛，神经渲染手段也大幅削减了原始光栅渲染的工作量。

• ⚙️软件生态与企业级部署：NVIDIA通过CUDA、cuDNN、TensorRT等软件生态构建护城河，并推出NIM微服务和MLOps工具，助力企业在本地GPU集群上部署大模型服务，但中小企业在软件许可与运维能力上仍需权衡。