今天 3 月份的 GTC 大會上，英偉達 CEO 黃仁勛拋出金句「AI 的 iPhone 時刻已經(jīng)到了」

　　現(xiàn)如今，時隔 5 個月后，更準(zhǔn)確的說，或許黃仁勛的金句可以改寫為「英偉達 AI 的 iPhone 時刻已經(jīng)到了。」

　　生成式 AI 的爆火，讓人們得以窺見下一個風(fēng)口，無數(shù)科技巨頭爭先搶后地躬身入局生成式 AI 賽道，試圖打開這道充滿機遇的科技大門。

　　但想法很主觀，現(xiàn)實很客觀，算力、模型、數(shù)據(jù)一直是 AI 發(fā)展的三大要素，AI 芯片所代表的算力既是人工智能的底層基石，也是打開這道科技大門的鑰匙。

　　而現(xiàn)如今，這把通往未來的鑰匙正掌握在英偉達的手中。

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　　58 年前，英特爾創(chuàng)始人之一戈登· 摩爾在搜集 1959 年至 1965 年集成電路上晶體管數(shù)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，提出了著名的摩爾定律。

　　集成電路上可容納的晶體管數(shù)目，約每隔兩年便會增加一倍。

　　隨后新的推斷又涌現(xiàn)了出來，兩年的時間間隔被縮短到了 18 個月。

　　在摩爾定律的作用下，CPU 和 GPU 的處理性能都獲得了指數(shù)級的增長，2000 年以后，CPU 從單核走向多核，核心數(shù)量得到大幅提升。

　　AI 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理大量依賴矩陣計算和浮點計算，對算力提出了極高的要求，而 GPU 能夠大規(guī)模并行計算，在矩陣和向量計算上遠(yuǎn)超 CPU，成為高性能計算的「寵兒」。

　　此外，高速的內(nèi)存寬帶、可擴展性強的算力池、專門優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架、云端部署支撐等優(yōu)點，也堅定確立了 GPU 在 AI 時代的算力核心地位。

　　成立于 1993 年 4 月，英偉達最初便是靠 GPU 起家，通過不斷的創(chuàng)新和發(fā)展，逐漸成為了高性能計算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。

　　根據(jù) Jon Peddie Research 發(fā)布的 GPU 市場數(shù)據(jù)統(tǒng)計報告，英偉達以 84% 的市場份額排名第一，排名第二的 AMD 為 12%，第三位的英特爾為 4%。

　　A100 和 H100 都是英偉達專門為 AI 計算設(shè)計的頂級數(shù)據(jù)中心 GPU，在訓(xùn)練和推理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，性能都遠(yuǎn)超其他競爭對手，二者也都采用專門的 Tensor Core 和數(shù)據(jù)流架構(gòu)，堪稱英偉達手里的兩張王牌芯片。

　　今年以來，英偉達主打的就是「你買的越多，省的也越多」，非常熟練且「貼心」地推出各種迭代更新的 GPU。

　　3 月，英偉達一口氣發(fā)布了 H100 NVL GPU、L4 Tensor Core GPU、L40 GPU 以和 NVIDIA Grace Hopper 四款 AI 推理芯片。

　　兩個月后，5 月的臺北電腦展上，黃仁勛發(fā)布了用 256 個 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超級芯片組成的超級計算機 DGX GH200。

　　就在兩周前，黃仁勛又發(fā)布了搭載 HBM3e 內(nèi)存新版 GH200 Grace Hopper，這也是世界上首個搭載 HBM3e 內(nèi)存的 GPU 芯片。

　　HBM3e 內(nèi)存是一種新型的高帶寬內(nèi)存技術(shù)，在運算速度上 HBM3e 能比 HBM3 運算速度快 50%，提供最高 5TB/秒的傳輸速率。

　　訓(xùn)練和推理是 AI 大模型的非常重要的兩個步驟，而這恰恰是 GH200 所擅長的部分。在黃仁勛看來，未來 GH200 的典型應(yīng)用場景就是大語言模型，并且「加速運算」、「AI 運算」將逐漸取代傳統(tǒng) x86 GPU 的「通用計算」。

　　過往無數(shù)的案例證明，優(yōu)異生態(tài)系統(tǒng)一旦構(gòu)筑成護城河，外來者在競爭中便占了下風(fēng)。

　　英偉達過硬的生態(tài)系統(tǒng)自然少不了競爭對手的蓋章認(rèn)證，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)家 Naveen Rao 曾在英特爾擔(dān)任過副總裁與人工智能平臺事業(yè)部總經(jīng)理。

　　他發(fā)現(xiàn)英偉達的最大優(yōu)勢不僅僅在于芯片本身，而是英偉達擁有一個具有大量優(yōu)秀人工智能程序員的大型社區(qū)和集散地。

　　CUDA 是英偉達基于其生產(chǎn)的 GPUs 的一個并行計算平臺和編程模型，目的是便于更多的技術(shù)人員參與開發(fā)。

　　開發(fā)人員可以通過 C/C++、Fortan 等高級語言來調(diào)用 CUDA 的 API，來進行并行編程，并進行高性能計算，這種生態(tài)系統(tǒng)的建立使得許多開發(fā)者依賴于 CUDA。

　　此前，黃仁勛向外界透露，CUDA 在全球已經(jīng)擁有超過 400 萬開發(fā)者和超過 3000 個應(yīng)用程序，CUDA 下載量累計達到 4000 萬次，全球有 40000 家大型企業(yè)正在使用英偉達的產(chǎn)品進行加速計算，已有 15000 家初創(chuàng)公司建立在英偉達的平臺上。

　　龐大的數(shù)字折射出英偉達顯著的先發(fā)優(yōu)勢，倘若其他對手想要推出新的硬件，則還需要考慮追趕這個已經(jīng)形成的人工智能創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

　　交易的兩端，一端連著賣方，一端連著買方。

　　4 月份，「雙標(biāo)」的馬斯克一遍聯(lián)名簽署禁止訓(xùn)練 AI，一邊偷偷掃貨 1 萬張 GPU 來開發(fā)大模型，甚至還不忘在 X 上公開吐槽：「似乎每個人、每條狗都在購買 GPU」。

　　上個月，甲骨文董事長在公開場合表示，甲骨文公司將斥資數(shù)十億美元購買英偉達的 GPU，以擴大針對新一波人工智能公司的云計算服務(wù)。

　　得算力者得天下，在你追我趕的生成式 AI 賽道上，國內(nèi)也同樣蔓延著求「芯」若渴的焦慮。

　　據(jù)英國《金融時報》報道，中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭正爭相搶英偉達高性能 AI 芯片，今明兩年的訂單價值高達 50 億美元。

　　其中百度、騰訊、阿里巴巴以及字節(jié)跳動今年向英偉達下達的支付訂單金額合計 10 億美元，總共采購 10 萬張 A800，相當(dāng)于每張 A800 芯片的價格達到 1 萬美元，明年再交付余下的 40 億美元。

　　需要說明的是，A800 本質(zhì)上是 A100 的「閹割版」。由于去年 8 月份受到政策影響，英偉達只能面向中國大陸市場推出不受限制的替代版本。

　　不少行業(yè)人士認(rèn)為，GPU 已經(jīng)成為市場上公認(rèn)的稀缺貨，一芯難求的局面在未來的一兩年內(nèi)依舊難以緩解。

　　因此，在 GPU 供不應(yīng)求的持續(xù)追捧下，英偉達的 GPU 甚至成為一些 AI 初創(chuàng)公司的硬通貨。

　　作為一家云計算初創(chuàng)公司，CoreWeave 想要獲得創(chuàng)業(yè)貸款并不是一件容易的事情。但「不看僧面看佛面」，得益于英偉達的投資人身份，CoreWeave 甚至可以將 H100 GPU 作為抵押物，輕易獲得了 23 億美元的貸款。

　　在貸款方看來，這自然不會是一筆虧本的買賣。

　　一方面，這筆貸款能夠讓 CoreWeave 的計算規(guī)模和實力得到快速擴張，增強償還貸款的能力，另一方面，英偉達明年將推出更多迭代的 GPU，憑借與英偉達密切的合作關(guān)系以及這筆高額度貸款，CoreWeave 還可以在搶購 GPU 上奪得先機。

　　正如前面所提到，既然頭部大廠在市場上都搶不到 GPU，那實力并不雄厚的 AI 初創(chuàng)公司的處境顯然更加堪憂。

　　于是乎，一些聰明的 AI 初創(chuàng)公司只能選擇另辟蹊徑，抱團取暖，投入英偉達的懷抱。

　　今年 6 月份，人工智能初創(chuàng)公司 Inflection AI 官宣，完成 13 億美元的新一輪融資，值得注意的是，嶄新的投資名單里首次出現(xiàn)英偉達的身影。

　　Inflection AI 表示，將和合作伙伴 CoreWeave 以及英偉達一起，構(gòu)建世界上最大的 AI 集群。

　　看似歡喜的強強聯(lián)合更像是一種無奈的抉擇，Inflection AI CEO Mustafa Suleyman 接受《紐約時報》的采訪時表示：「公司沒有義務(wù)使用英偉達的產(chǎn)品，但競爭對手沒有提供可行的替代方案。」

　　事實上，Inflection AI 將全力打造一臺先進的超級計算機，其中包括近 700 個 Intel Xeon CPU 的四節(jié)點機架服務(wù)器，以及配備了 22000 個 H100 GPU。

　　如此龐大數(shù)量的 GPU，讓旁人羨慕之余，很難不讓人聯(lián)想到英偉達 GPU「肥水不流外人田」的優(yōu)先提供策略。

　　當(dāng)然，生成式 AI 的春風(fēng)拂過，全球 GPU 供不應(yīng)求，價格水漲船高，英偉達也在這次 AI 浪潮中賺得盆滿缽滿。

　　去年底，消息人士向投資銀行公司的 Raymond James 透露，H100 GPU 的成本為 3320 美元(當(dāng)前約 24181 元人民幣)，而英偉達選擇以 25000 至 30000 美元(當(dāng)前約 18.2 萬至 21.9 萬元人民幣)的價格出售這些 GPU。

　　雖然這一說法可能沒有考慮到運輸物流等其他成本，不過僅從生產(chǎn)成本 / 售價的比例來看，英偉達 H100 GPU 簡直就是一個「超級搖錢樹」。

　　此外，據(jù)外媒 Tomshardware 報道，英偉達今年內(nèi)計劃出售超過 55 萬塊 H100 GPU。倘若屬實，這意味著英偉達光從 H100 GPU 中獲得的收益就已經(jīng)是個天文數(shù)字。

　　生成式 AI 給英偉達帶來的驚喜遠(yuǎn)不止于此。

　　今年是英偉達的「而立之年」，在五月的最后一天，英偉達成為全球第一家市值突破 1 萬億美元的芯片公司，這也是歷史上第九家躋身萬億市值俱樂部的科技公司。

　　2024 財年第一財季財報顯示，英偉達第一財季營收為 71.92 億美元，與上一財季的 60.51 億美元相比增長 19%，凈利潤為 20.43 億美元，每股收益和營收均超過華爾街分析師的預(yù)期。

　　此外，本月 24 日發(fā)布的第二財季財報也預(yù)計營收超過 100 億美元，截至發(fā)稿前，英偉達的市值已經(jīng)達到 1.16 萬億美元，市盈率達到 244.09 倍，增長勢頭持續(xù)看好。

　　今年 6 月，身穿畢業(yè)服的黃仁勛受邀參加了中國臺灣大學(xué)的畢業(yè)演講，用過往的人生經(jīng)驗寄語畢業(yè)生!

　　無論是什么，像我們一樣全力以赴地追求它，跑吧!不要慢慢走。

　　不論是為了食物而奔跑，或不被他人當(dāng)做食物而奔跑。

　　你往往無法知道自己正處在哪一種情況，無論如何，都要保持奔跑。

　　歷史的機遇稍縱即逝，GPU 的賽道注定是贏者通吃的賽道。

　　一直狂奔的黃仁勛抓住 AI 的機遇，讓誕生于路邊連鎖餐廳的英偉達成功躋身于萬億美元俱樂部，成為了這波 AI 浪潮的最大贏家，也將繼續(xù)領(lǐng)跑這個時代。
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