全球顶级科技公司之间的长期对峙关系迎来了新的转折点。作为市值世界第一的英伟达（NVIDIA）与其试图摆脱 AI 芯片依赖的苹果（Apple），二者的关系不仅揭示了科技行业权力结构的变化，也为未来 AI 开发的方向提供了重要线索。

纵观英伟达和苹果公司的 20 年发展中，我们很少看到苹果和英伟达在官宣方面的合作，其实恩怨问题已积攒多年。

Apple vs NVIDIA

对立的起源与加深的裂痕

在 21 世纪初的科技行业中，苹果与英伟达的合作似乎是必然的选择。对于需要高性能图形处理能力的 Mac 来说，英伟达的 GPU 显得格外有吸引力。然而，从一开始，双方的关系就表现出复杂的一面。

第一次严重的分歧可以追溯到一个象征性的事件，当时苹果创始人史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）直接指责英伟达的产品未经授权使用了皮克斯（Pixar）的技术。乔布斯当时是皮克斯的主要股东之一，因此他对此事非常重视。据说，在一次高层会议中，当英伟达高管试图反驳时，乔布斯以沉默回应，并拒绝继续对话，这使得双方关系陷入僵局。

技术上的分歧同样严重。英伟达的标准芯片在应用于 MacBook 时，存在电力效率低下和发热过大的问题。当苹果提议为 MacBook 设计定制化芯片时，英伟达拒绝了这一请求，进一步加深了双方的隔阂。

2008 年 Bumpgate 事件成为转折点

2008 年发生的“Bumpgate”事件成为决定性转折点。英伟达设计的图形芯片被发现存在重大缺陷，影响了包括苹果、戴尔（Dell）、惠普（HP）在内的多家制造商的计算机。随后，苹果决定将图形芯片供应商转向 AMD，这一转变成为了苹果后续自主研发硅芯片的重要一步。

进入 2010 年代后，围绕知识产权的新一轮冲突浮出水面。英伟达指控苹果、三星（Samsung）和高通（Qualcomm）未经许可使用其智能手机图形渲染技术专利，并要求支付许可费，这进一步恶化了两家公司之间的关系。

2019 年的新阶段

2019 年，苹果在 macOS Mojave 中突然终止了与英伟达的驱动程序合作，这意味着最新的英伟达图形卡无法在 PCI-E 插槽或支持 eGPU 的 Mac 上使用。尽管苹果内部开发者高度评价英伟达的工程能力，甚至有人希望继续支持高端型号，但管理层最终还是切断了合作关系。

AI 热潮下的新对立格局

2024 年，随着 AI 技术的迅猛发展，半导体行业的势力版图发生了巨大变化，而处于中心位置的是在全球 AI 芯片市场占据主导地位的英伟达。该公司凭借 H100 系列 GPU 席卷市场，确立了其无可争议的领导地位。根据瑞穗证券的报告，英伟达在 AI 加速器市场的份额达到了 70% 至 95%。

这种市场主导力得益于英伟达的 GPU 硬件与行业标准 CUDA 软件平台的结合。结果是，英伟达在 2024 年创下了超过 3.65 万亿美元的市值记录，超过了 Eli Lilly、沃尔玛（Walmart）、摩根大通（JPMorgan）、Visa、联合健康集团（UnitedHealth Group）和 Netflix 等公司的总市值。

另一方面，苹果在实施 AI 功能时被迫依赖英伟达，但采取了一种独特的方法——不是直接购买英伟达的芯片，而是通过亚马逊（Amazon）和微软（Microsoft）的云服务间接访问。这反映了两公司紧张关系的一种象征性选择。

不过，苹果正努力改变这一局面。2024 年 4 月透露的信息显示，苹果正在加快开发自己的 AI 处理器“Baltra”，该芯片采用台积电（TSMC）的N3P工艺，目标是在 2026 年实现商用化。预计 iPhone 17 Pro 将成为首款搭载这款芯片的产品，标志着苹果在硬件层面强化 AI 处理能力的关键一步。

更值得注意的是，苹果还通过与博通（Broadcom）的合作推进自有 AI 服务器芯片的研发，旨在彻底摆脱对英伟达的间接依赖。

深层次的战略意义

这种新的对立格局蕴含着 AI 时代技术霸权争夺背后的深层次战略意义。英伟达继续保持着季度收益 80% 的增长速度，预计 2024 年 11 月期的销售额将达到 329 亿美元。与此同时，苹果为了确保其在 AI 时代的竞争力，再次启动了类似当年成功摆脱英特尔（Intel）依赖的“自研芯片战略”。

这些举动表明，AI 时代的技术主导权之争已经超出了单纯的硬件性能或市场份额竞争，触及到了企业战略自主性的核心。苹果与英伟达之间的对立，正是这个时代本质挑战的一个缩影。

竞争背景下的行业趋势

除了苹果与英伟达之间的直接对抗外，整个科技行业也在经历深刻的变革。随着 AI 需求的激增，各大科技公司都在积极布局 AI 基础设施和技术储备。例如：

• 亚马逊 和 微软 作为云计算巨头，它们不仅提供基于英伟达 GPU 的云服务，还在自主研发 AI 专用芯片，以增强自身的云服务能力。
• 谷歌 推出了自家的 TPU（张量处理单元），专门用于加速机器学习任务，并在数据中心广泛应用。
• 阿里巴巴 和 腾讯 等中国互联网巨头也在加大投资力度，开发适用于大规模 AI 训练和推理的硬件解决方案。

此外，AI 技术的进步也推动了边缘计算的发展，即在靠近数据源的地方进行实时数据处理，减少延迟并提高响应速度。这对传统数据中心架构提出了新的挑战，促使更多公司探索分布式计算模型。

苹果与英伟达之间的长期恩怨不仅仅是一场商业竞争，它反映出整个科技行业在面对 AI 浪潮时的战略调整和技术革新。无论是苹果追求完全掌控硬件供应链的决心，还是英伟达在 AI 芯片领域的持续领先，都预示着未来的科技战场将更加激烈且多样化。这场对决不仅是两家公司之间的较量，更是整个行业如何应对快速变化的技术环境以及保持竞争优势的关键考验。