附图 1 是 Synergy Research 估算的全球 Top 20 城市区域，按数据中心的功率大小。

附图 2 是 Nvidia 2025H1 收入的区域分布。

新加坡在图 1 排第 19 名，在图 2 排第 2 名。

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2022Q4 Nvidia 的游戏业务（GPU 显卡）收入是超过数据中心的。随后，游戏业务 GPU 的收入就持续不前，直到 2026Q1 重新又获得提升。

而数据中心侧的收入就不得了了。整个变化过程也就三年时间。

作为代表性的算力关键部件提供商，游戏显卡代表典型的 “终端侧”，而数据中心 GPU 代表典型的“云端侧”。两者体量差别也体现了端侧算力和云端侧算力的差别。

Market Cap Watch 对比了半导体行业五家代表性公司的在 2015 ~ 2025 十年时间的市值变化：

Nvidia 和 AMD 都是实现了 100x 以上的增长。Broadcom 增长了 35.6 倍，TSMC 和 ASML 分别增长了 9.07x 倍和 7.16x 倍。

全球数据中心 CPU 的销售收入在相当长一段时间的增长是很 “平稳” 的，2020 年开始有上升态势，而 2024 年则开始急剧提升。

总盘子的急剧变大，体现了算力负载分布越来越仰仗云端。而 Intel 的下滑与 Nvidia 的大增，则体现了玩家的结构性更迭。

Redpoint Ventures 绘制了两张图，对比了互联网时代的 Cisco、云时代的 AWS 和 AI 时代的 Nvidia，三家公司的收入增长变化。

前面六七年，Nvidia 的增长曲线更贴近当年的 Cisco。而后面第八九年呢？

Ecoinometrics 对比了美股头部科技股、比特币和黄金在 2024 年（截止到 10 月底）的涨跌情况。

英伟达 Nvidia 增长了 170%，而比特币以 66% 增幅位列第二。

从英伟达 Nvidia 2025 财年 Q2 的收入结构看，数据中心贡献了 263 亿美元，而汽车只贡献了 3 亿美元，即便英伟达近年在加强汽车自动化的技术研发。

侧面反映了，数据中心的算力需求是汽车的 88x 倍。汽车首先是一个物理世界的 “实体大件”。汽车的智能化程度，代表了整个物理世界的实际智能化程度。

生成式 AI（Gen AI）在一些语境下被称呼为 AIGC（AI 生成内容）是有原因的。目前访问量大的生成式 AI 应用，基本都是生成某种内容。

2022 - 2023 年期间，舆论非常喜欢把生成式 AI 称为下一轮工业革命。以至于只看公众号文章，感觉

Claus Aasholm 对 Nvidia 2024Q2 的数据种产品按照客户和渠道来源进行了分析，其将客群分为四类：云服务商、消费类互联网公司、企业和超算。

云服务商和消费类互联网这几家公司购买了绝大部分Nvidia 数据中心算力产品。

2021 年之前的长久时间内，Intel 的收入是远超 Nvidia 数倍的。而 2023 年开始，Nvidia 超过了 Intel 。

GPU 超过 CPU，数据中心收入的的崛起。这背后折射了很多事情，例如：(1) 云端其实是比终端侧更有机会；(2) 数据中心网络可能比运营商的大网更 “代表增长机会”。

英伟达 Nvidia 不仅是直接销售 GPU 给云服务商或企业，自己也与云服务商合作，通过 DGX Cloud 的形式，销售封装好的软件和模型 AI 能力（服务）。

附图来自 The Information 的整理，Nvidia 承诺在云服务上的金额投入承诺。