Na drugie kwartał 2025 roku Nvidia utrzymuje swoją dominującą pozycję na rynku graficznych procesorów AI (GPU), obejmując 94% udziału i wzmacniając swoją niezrównaną wpływowość w tym szybko rozwijającym się sektorze. Ta dominacja znajduje odzwierciedlenie również w sferze finansowej – przewiduje się, że przychody Nvidia związane z AI osiągną 49 miliardów dolarów w 2025 roku, co stanowi wzrost o 40% w porównaniu z 2024 rokiem – podkreślając rosnące zapotrzebowanie na jej rozwiązania AI w różnych branżach. Oprócz przychodów, Nvidia osiągnęła historyczną kapitalizację rynkową na poziomie 4, 6 biliona dolarów, stając się pierwszą spółką publiczną przekraczającą próg 4 bilionów dolarów, co odzwierciedla silne zaufanie inwestorów do jej strategii AI. Kluczowym elementem sukcesu Nvidia jest jej własna platforma oprogramowania CUDA, która oferuje deweloperom AI kompleksowy model programistyczny, maksymalnie wykorzystujący możliwości GPU Nvidia. CUDA tworzy wysokie koszty przejścia na inne platformy, głęboko wpisując się w proces rozwoju AI, co czyni technicznie i finansowo trudnym przejście na alternatywny hardware, zapewniając lojalność klientów i umacniając pozycję rynkową firmy. Główne firmy technologiczne, takie jak Google i Amazon, w dużym stopniu polegają na GPU Nvidia, mimo wysiłków na rzecz opracowania własnych układów AI, ze względu na sprawdzoną wydajność Nvidia i powszechne przyjęcie CUDA w ich infrastrukturze. Ta nadal utrzymująca się zależność jeszcze bardziej pogłębia dominację Nvidia na rynku. Jednak Nvidia staje wobec rosnących wyzwań.

Napięcia geopolityczne wpłynęły na jej dostęp do rynku Chin, który wart jest 50 miliardów dolarów, zwłaszcza po tym, jak chiński rząd zakazał krajowym firmom zakupu chipów RTX Pro 6000D od Nvidia, mimo ich zgodności z amerykańskimi regulacjami eksportowymi. Ponadto, konkurencja ze strony chińskich producentów układów scalonych, takich jak Huawei i Cambricon, się nasila, ponieważ te firmy produkują hardware AI dorównujący lub przewyższający możliwości Nvidia, co stanowi poważne zagrożenie dla jej udziałów w chińskim rynku i sygnalizuje pojawianie się bardziej zróżnicowanego, globalnego krajobrazu hardware’u AI. Na skalę międzynarodową, giganci technologiczni, tacy jak Amazon i Google, rozwijają własne układy AI – Amazon’s Trainium 3 i siedmio-generacyjny TPU „Ironwood” Google mają na celu przyśpieszenie obciążeń związanych z uczeniem maszynowym i ulepszenie przetwarzania AI, odzwierciedlając branżową dążność do własnego hardware’u, który optymalizuje wydajność AI i ogranicza zależność od zewnętrznych dostawców. Mimo to, szeroka rewizja korzystania z hardware’u Nvidia pozostaje ograniczona, głównie ze względu na trwałą rolę CUDA w ramach AI, co stanowi znaczne bariery dla adopcji konkurencyjnych platform. Ten ekosystem oprogramowania zapewnia Nvidia silną pozycję na rynku układów AI na najbliższą przyszłość. Podsumowując, dominująca pozycja Nvidia na rynku GPU AI opiera się na dominującym udziale rynkowym, znaczącym wzroście przychodów oraz solidnym ekosystemie opartym na CUDA. Mimo silnego wsparcia ze strony głównych graczy technologicznych i rekordowej wyceny, przywództwo Nvidia stoi przed coraz większymi wyzwaniami wynikającymi z ograniczeń geopolitycznych oraz rosnącej konkurencji na rynku krajowym i międzynarodowym. Rynek chipów AI staje się coraz bardziej konkurencyjny, co w przyszłości zapowiada dynamiczny i rywalizacyjny rozwój, w którym innowacje i strategiczne zarządzanie kwestiami geopolitycznymi będą kluczowe dla utrzymania pozycji lidera.