与在中央处理器（CPU）市场上激烈竞争的英特尔和AMD不同，图形处理器（GPU）市场则是英伟达占据了80%以上份额的垄断格局。英特尔与AMD之间日益加剧的CPU竞争，正成为CPU市场的不稳定因素，但GPU市场却在英伟达长期垄断结构的基础上持续实现快速增长。
在GPU生态中，英伟达是如何形成并维持其垄断地位的？首席执行官（CEO）Jensen Huang与Chris Malachowsky、Curtis Priem等人志同道合，于1993年创立英伟达之时，正是只有CPU才被重视的年代。当时大多数个人电脑制造商都搭载英特尔或AMD生产的芯片。英伟达选定为主力业务的计算机图形领域，在当时只是视频游戏、电脑游戏公司感兴趣的细分市场。
塔夫茨大学教授Chris Miller在其著作《Chip War》中指出，使英伟达能够长期维持GPU市场垄断格局的关键，在于其软件平台CUDA。
从硅谷圣何塞一家餐馆起步的创业公司英伟达，并未止步于开发GPU处理器，而是致力于打造与图形相关的软件生态。业界估算，Huang CEO在CUDA项目上投入的资金超过100亿美元。CUDA使开发者可以使用行业标准语言来构建在GPU上运行的并行处理算法。但要使用这一架构，必须配套英伟达GPU以及特定的流处理驱动程序。
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英伟达通过利用标准化编程语言，让高速并行计算不仅能应用于计算机图形，还能拓展至各个领域，并将CUDA免费向所有程序员开放，而不仅局限于图形专家。不过，由于该软件只能在英伟达芯片上运行，随着CUDA的应用范围不断扩大，英伟达也获得了向新市场延伸的机会。这也是英伟达客户群体得以从游戏公司扩展至人工智能（AI）、数据科学、自动驾驶、机器人等领域的背景。目前，高速并行计算最大的需求方被认为是AI。虽然CPU市场正上演英特尔和AMD之间日益激烈的竞争，但在GPU领域，由于CUDA框架的锁定效应持续存在，英伟达长期形成的垄断格局至今尚未被打破。
英伟达当前正面临一个GPU需求有望进一步扩大的环境。基于GPU或硬件加速器的加速计算，具有高效率，并且在AI和大数据领域具有明显优势。随着企业间将生成式AI融入业务的竞争日趋激烈，数据中心基础设施正逐步脱离以CPU为核心的传统通用计算模式，转而向采用GPU的加速计算架构转型。
另一方面，在英伟达构筑起垄断生态的市场中，出现向整个半导体行业扩散的“涓滴效应”，这对我国半导体企业来说是利好消息。现代汽车证券分析师Noh Geunchang表示，如果英伟达向一座超级计算机站点供应约3万颗GPU，则该站点可实现约6亿至12亿美元的销售额，同时可预期的高带宽存储器（HBM）需求量约为2300万至4500万颗。在当前半导体需求极度低迷的周期中，由英伟达带动的HBM需求扩张，有望在半导体行业发挥“摇钱树”的积极作用。
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