$英伟达 (NVDA.US)$ 但是，说实话，博通的ASIC生态系统完整性和可用性不如NVIDIA的CUDA好；软件环境...

$英伟达 (NVDA.US)$ 但是，说实话，博通的ASIC生态系统完整性和可用性不如NVIDIA的CUDA好；软件环境相对简单，主要针对特定用途和算法而设计，编程难度很高，开发工具和软件库不够丰富，需要开发人员花更多的时间进行调试和开发，限制了其在更广泛的应用场景中的推广。

相比之下，NVIDIA的GPU产品迭代速度很快，跟上了技术发展趋势和市场需求，每年都会推出新产品或提高性能。

相比之下，博通的ASIC芯片一旦设计和制造，就很难做出改变；设计和制造周期相对较长，使其不太适合技术迭代频繁的快速变化的人工智能市场，这可能会导致其在技术进步方面落后于NVIDIA。

无法按需调整技术和制造流程是定制芯片比通用芯片更昂贵的主要原因。

此外，定制芯片还有另一个问题：客户群有限。

博通主要专注于为大型科技公司提供定制的芯片服务，因此客户群相对狭窄；NVIDIA的GPU产品用途广泛，可以满足各种规模和应用的企业的需求，覆盖从小型初创公司到大型企业的广泛客户群。

如果博通的任何主要客户进行技术转变或业务调整，博通的业绩也将受到重大负面影响。

从这个角度来看，NVIDIA在市场覆盖和客户多样性方面具有更大的优势，使其能够更好地应对市场波动和客户需求的变化。

缺乏全栈解决方案也是博通的缺点。

博通主要专注于芯片设计和封装，缺乏像NVIDIA这样的全栈解决方案：当客户使用博通芯片时，他们需要自己解决与网络设备、软件和其他支持设施有关的问题，这增加了客户使用的成本和复杂性