Nvidia 公司相对于同行可能还有另一个优势，但这一优势却被忽视了。
虽然图形处理单元制造商在人工智能硬件市场上占据主导地位，但这已为市场所熟知。不过，伯恩斯坦的一项新分析表明，人工智能市场已经以一种意想不到的方式发生了变化，这可能使英伟达相对于同行显得尤其有利。
具体来说，伯恩斯坦分析师着眼于培训支出人工智能模型与人工智能推理的支出。训练是指教人工智能模型得出结论的过程，而推理是指模型实际根据训练进行操作以根据新信息做出预测的过程。
分析师和公司对推理机会感到兴奋，但伯恩斯坦分析师表示，这个市场的规模低于他们之前的预期。由托尼·萨科纳吉 (Toni Sacconaghi) 和史黛西·拉斯贡 (Stacy Rasgon) 领导的 Bernstein 团队估计，推理目前在人工智能基础设施中所占比例不到 5%，并且在未来几年内将继续占基础设施支出的相对较小部分。
分析师表示，另一方面，[大语言模型]的训练仍然是人工智能支出的关键驱动力。
这对 Nvidia 意味着什么？目前，持续强劲的培训趋势潜力对 Nvidia 来说可能是具有建设性的，因为该公司目前主导着绝大多数的 [生成式 AI] 培训基础设施，并且正处于 [其] 新 Blackwell 产品周期的风口浪尖，这可能会推动下一个相比之下，分析师表示，如果推理市场最初没有达到预期的规模，这可能会给 Nvidia 的一些竞争对手带来挫折。这是因为竞争对手（大多数）广泛承认 Nvidia 的训练主导地位，因此将推理作为其长期机会的主要内容。
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分析师们花了一些时间承认一个可能与他们的分析不一致的数据点：Nvidia 自己表示，在过去四个报告季度中，推理业务估计占其数据中心收入的 40%。
我们注意到，该声明并非特定于生成式人工智能，而是针对所有数据中心 GPU 使用案例，并且我们注意到许多其他使用案例
训练强度要低得多，而推理强度要高得多分析师表示，与大语言模型相比（并且更有可能已经产生[投资回报]）。他们指出其他用例包括传统的机器学习和推荐算法。
分析师还表示，Nvidia 可能无法完全了解其客户使用 GPU 的用途。
Bernstein 团队一直看到推理领域的长期潜力，尽管存在可能是一些投入和采取。他们写道，虽然我们总体上是信徒，但无论哪种方式都很难有说服力。然而，我们还观察到，如果由于基础设施成本和收入之间存在一些不匹配，未来 1-2 年内培训投资放缓，推理不太可能能够弥补这一不足，可能会导致消化周期，从而影响所有参与者
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