萬億帝(di)國(guo)的野心與隱(yin)憂。
一周飆漲3000億美元，塑造了一個芯片史上的“奇跡”。
五月的最后一天，從GPU(圖形處理器)戰場成長起來的芯片制(zhi)造商英偉達，憑借(jie)著對數據中(zhong)心業(ye)務的樂觀預期，市值(zhi)突破萬(wan)(wan)億美(mei)(mei)元，成(cheng)為美(mei)(mei)國第(di)七個，史上第(di)九個躋身萬(wan)(wan)億市值(zhi)俱樂部的科技公司。
這(zhe)個美國俱樂(le)部里(li)還有：蘋果、微軟、亞馬遜、Alphabet(Meta和特斯(si)拉已經跌出萬億)。而(er)英偉達是這(zhe)個萬億俱樂(le)部里(li)，唯一一家芯片公司(si)，是臺積(ji)電市值(zhi)的1.8倍，是英特爾(1245億美元(yuan))的8倍。
英偉達和英特爾的市值(zhi)對(dui)比
三(san)年(nian)前，當27歲的(de)英偉(wei)達市(shi)值首次超過昔日CPU(中(zhong)央處理器(qi))處理器(qi)霸主英特(te)爾時(shi)(shi)，這被看(kan)作“一個時(shi)(shi)代(dai)的(de)終結”。而今天(tian)，致力于為AI科技企業提供(gong)算力底(di)座的(de)英偉(wei)達，成為美國十(shi)年(nian)來漲幅第一的(de)股(gu)票，則預示著(zhu)一個新時(shi)(shi)代(dai)的(de)開啟。
英(ying)偉(wei)達在1993年以做(zuo)3D游(you)戲的(de)(de)(de)圖形處(chu)理器起家，面向游(you)戲玩家出售能提(ti)升畫(hua)面清(qing)晰度的(de)(de)(de)顯卡，是(shi)它的(de)(de)(de)主(zhu)要營收。直到(dao)2012年，其定義的(de)(de)(de)GPU被應用于深度學習研究，GPU的(de)(de)(de)并行(xing)計(ji)算(suan)能力在處(chu)理密集數據時(shi)效(xiao)率遠(yuan)高于CPU，為英(ying)偉(wei)達成為AIGC最大的(de)(de)(de)獲利者(zhe)，埋下伏筆。
這一路，英偉達經歷過創業初期處理器設計的失敗，放棄已躋身全球前五的移動處理器市場，也擁抱了加密貨幣、元宇宙熱潮，甚至(zhi)(zhi)受(shou)加密貨幣低(di)谷(gu)影響，去年其市值一度(du)腰斬至(zhi)(zhi)3000億美(mei)元。直到ChatGPT的發布和(he)AIGC浪(lang)潮，開始(shi)哄搶GPU，英偉達成為最(zui)受(shou)寵的“賣鏟人”。
我們(men)關(guan)注它如何成功，將(jiang)(jiang)如何拓(tuo)展它的(de)野心，又(you)將(jiang)(jiang)如何面對永遠(yuan)留在(zai)桌(zhuo)上的(de)難題?
1.最重要的轉折：從圖形處理，到AI計算
在兩周(zhou)前的臺灣大學(xue)畢(bi)業典禮上，創始人黃仁勛受邀分享(xiang)了英偉達(da)的創業故事。此時正值英偉達(da)市值節節高升，這看(kan)起來更像(xiang)是成功經驗的分享(xiang)，他歸(gui)結于“確定(ding)目標，勇于糾錯和耐心等待。”
AIGC的(de)加(jia)速(su)計(ji)算時代，并不(bu)讓黃仁勛意外(wai)，這反(fan)而(er)是他(ta)在30年前創辦英(ying)偉(wei)達時就在等待(dai)的(de)時刻。
1993年(nian)，黃(huang)仁(ren)勛與(yu)兩位工程師好友在加州的(de)(de)一(yi)家餐(can)廳中(zhong)成立了(le)英(ying)偉(wei)(wei)達(da)。兩年(nian)后(hou)，英(ying)偉(wei)(wei)達(da)研(yan)發(fa)的(de)(de)第一(yi)項技術是PC游戲的(de)(de)3D圖(tu)形，這(zhe)個(ge)非主(zhu)流(liu)、低成本的(de)(de)3D技術拿到了(le)SEGA主(zhu)機的(de)(de)合約。但1996年(nian)，黃(huang)仁(ren)勛不(bu)僅(jin)發(fa)現架構設(she)計不(bu)合理(li)，其技術路(lu)線還與(yu)微軟(ruan)在Windows95上(shang)主(zhu)導的(de)(de)圖(tu)形編程接口Direct3D不(bu)兼容。英(ying)偉(wei)(wei)達(da)“成了(le)最(zui)后(hou)一(yi)個(ge)接受這(zhe)個(ge)標準的(de)(de)公司(si)，同時又是最(zui)小的(de)(de)一(yi)家，那(nei)你怎么贏?”黃(huang)仁(ren)勛向財(cai)新雜志描述過(guo)當年(nian)的(de)(de)窘境。
這一錯誤讓黃仁(ren)勛決定違約，拿著只能維持(chi)六(liu)個月的資金，裁撤(che)了70%的員工，研發支持(chi)微軟Direct3D圖(tu)(tu)形(xing)接口的高性能128位圖(tu)(tu)形(xing)芯片，獲得了全力支持(chi)。到(dao)了1997年底(di)，它的出貨(huo)量超(chao)過100萬張(zhang)，英偉達才避免在創業初期就(jiu)倒(dao)下的命運。
2012年，英(ying)偉達也(ye)有策(ce)略地糾(jiu)正過(guo)路線錯(cuo)誤。英(ying)偉達曾試(shi)水(shui)過(guo)移動處(chu)理(li)器(qi)市(shi)場(chang)，開(kai)發(fa)了(le)Tegra處(chu)理(li)器(qi)，甚(shen)至花去公司當年的(de)(de)兩成(cheng)營收用來并購和研發(fa)產品(pin)。但高性能(neng)、低功耗的(de)(de)移動處(chu)理(li)器(qi)與(yu)PC端處(chu)理(li)器(qi)的(de)(de)市(shi)場(chang)需(xu)(xu)求不同(tong)，而集成(cheng)的(de)(de)SoC在需(xu)(xu)要(yao)CPU、GPU之外，還需(xu)(xu)要(yao)英(ying)偉達有做通信芯片的(de)(de)能(neng)力，這是英(ying)偉達并不熟悉(xi)的(de)(de)市(shi)場(chang)。
此(ci)時(shi)已進入(ru)4G時(shi)代，就像(xiang)芯(xin)片行(xing)業的總是(shi)贏(ying)者通吃的定律一樣，霸主高通幾(ji)乎(hu)主宰(zai)了整個市場。
黃仁(ren)勛想(xiang)了(le)一天，他覺得英偉(wei)達(da)并不(bu)能(neng)在移動手機芯片市場做出非(fei)凡的成(cheng)就，哪怕當時手機業(ye)務營收占(zhan)到(dao)總營收的18%，份額躋身(shen)全球(qiu)第(di)五，他還是給所有管(guan)理層發了(le)郵(you)件，“這(zhe)產業(ye)已經不(bu)需要我(wo)(wo)們(men)(men)了(le)，我(wo)(wo)們(men)(men)退出吧。”
最終，英偉達將Tegra處理器用在智能汽車、智慧城市和云服務(wu)上，奠定了它兩條產品線并(bing)存(GPU+Tegra)的商業布局(ju)。
及(ji)時糾錯，或(huo)許也(ye)給了英(ying)(ying)(ying)偉(wei)(wei)達(da)擁抱每一場浪潮(chao)的(de)(de)勇(yong)氣(qi)，加密貨幣、元宇宙熱，英(ying)(ying)(ying)偉(wei)(wei)達(da)從未(wei)落下。英(ying)(ying)(ying)偉(wei)(wei)達(da)目前的(de)(de)專業視覺部分(fen)營收，就來自對元宇宙的(de)(de)期望，2021年4月英(ying)(ying)(ying)偉(wei)(wei)達(da)還(huan)推(tui)出Omniverse平臺，但(dan)在(zai)最新財報中這部分(fen)營收占比縮(suo)減(jian)至(zhi)僅(jin)4%。
在英偉達踩空了幾次浪潮后，得以獲取一個新未來的，是人工智能研究者辛頓和(he)他的兩名學生。
2012年，辛(xin)頓三人研發(fa)的(de)深度卷積神經網絡在ImageNet中獲勝，收(shou)到(dao)微軟、谷歌、百(bai)度以及DeepMind的(de)收(shou)購(gou)邀(yao)約，百(bai)度一度給(gei)出4400萬美元的(de)收(shou)購(gou)價。
而這一(yi)研發正是基于GPU的并行計(ji)算能力——用CPU訓(xun)練這一(yi)神經網絡，需要花費幾(ji)個月，基于兩(liang)張英偉達為大型PC游戲準備的GTX50顯卡，只(zhi)需不到一(yi)周就完(wan)成了。
在此之(zhi)前，英偉達就已開放了GPU在圖形(xing)領域(yu)之(zhi)外(wai)的(de)應(ying)用(yong)。
2000年，英偉達通過收購老(lao)對手adfx，成為GPU領域的勝出者(zhe)。但GPU的加速計算能(neng)力，多數用(yong)于PC端的游戲上，因為使用(yong)通過Windows接(jie)口連接(jie)的GPU，需要編寫復雜的底層語(yu)言，這將大部分普通工(gong)程師和更多場景應用(yong)都(dou)拒之門外。
為了解(jie)決(jue)這個(ge)問題，2007年，英偉達建立CUDA平(ping)臺，讓程序員用計算(suan)機的C語言就能(neng)在GPU上做大規模并行(xing)計算(suan)，這讓GPU開(kai)啟了非圖形領域(yu)的通用并行(xing)計算(suan)，比(bi)如(ru)拓展至(zhi)物理模擬(ni)、高性能(neng)計算(suan)等領域(yu)。
之后5年(nian)，英偉達(da)累計花掉5.6億美元維系(xi)CUDA的開發(fa)，當時(shi)每年(nian)GPU營收(shou)在30億美元左右(you)，利潤率不(bu)超過30%，英偉達(da)股價常年(nian)游蕩(dang)在10美元上下。但也(ye)是CUDA的開放和推行，讓GPU得以被AI研究者發(fa)現。
這一實驗同時觸動了(le)人工智能玩家，以及黃仁勛。他開始思考，“深度學(xue)習的長期影響是什么?”
2016年，英偉達押注AI浪潮，也由此引領(ling)股價一路高歌猛漲。這(zhe)年發布首款深度學習超(chao)級計(ji)算機DGX-1，其(qi)搭載(zai)了8塊專為(wei)深度神經網(wang)絡(luo)打造的(de)GPU產品P100。DGX-1曾被黃(huang)仁勛親手交到OpenAI公司，構建了ChatGPT模型訓練的(de)硬件底座。
之后幾年里(li)，英(ying)偉(wei)達的(de)深度學習計算機展(zhan)現了如同此前(qian)英(ying)偉(wei)達在游(you)戲(xi)顯卡(ka)上的(de)算力(li)迭(die)代(dai)(dai)能力(li)。2018年，英(ying)偉(wei)達推出第二(er)代(dai)(dai)深度學習計算機DGX-2，包(bao)(bao)含(han)16塊V100 GPU/每單(dan)元;兩(liang)年后，英(ying)偉(wei)達又迭(die)代(dai)(dai)到(dao)第三代(dai)(dai)DGX A100，包(bao)(bao)含(han)8塊A100GPU。OpenAI也在GPU算力(li)升級的(de)加(jia)持下，從GPT-1代(dai)(dai)，迭(die)代(dai)(dai)到(dao)GPT-3.5。
在(zai)今年(nian)3月的(de)(de)GTC大會上，英(ying)偉達再次推出基于最(zui)新的(de)(de)GPU H100的(de)(de)服務器，算力比前一代被哄搶的(de)(de)A100提升(sheng)了10倍(bei)。
看好英偉達的(de)投資機構認(ren)為，需求端會不計成本(ben)購買H100替換數據中心(xin)的(de)芯片，哪怕新產(chan)品H100價格比(bi)上(shang)一代上(shang)漲了3～4倍。
英(ying)偉達也在最(zui)新財報會上就釋放了(le)這(zhe)一利好信號(hao)，預期第(di)二財季的銷售額(e)將達到110億美(mei)元(yuan)，而(er)這(zhe)主要(yao)來自數據中心業(ye)務(wu)的營收(shou)增長，不再是游戲(xi)業(ye)務(wu)。
一家(jia)依(yi)靠(kao)圖形(xing)處理(li)器的游戲業務成長起來的芯片制造商，正蛻掉(diao)它(ta)的第一層皮。
2.追隨AI時代，押注數據中心
黃(huang)仁勛在數據中心(xin)上的遠(yuan)見和野心(xin)，在3年(nian)前就(jiu)已顯露。
2020年黃仁勛首次提出 “CPU+GPU+DPU(Data Processing Unit 數據處理器)” 這(zhe)一(yi)(yi)數據中心(xin)系(xi)統(tong)解(jie)決(jue)方案。同一(yi)(yi)年，英偉(wei)達(da)以 69 億美(mei)元(yuan)收購了全(quan)球智能網卡(ka)龍(long)頭公司 Mellanox，旨在開發自己的(de) DPU 產品。在5月30日的(de)Computex 2023演講上，他(ta)稱(cheng)贊這(zhe)是最偉(wei)大的(de)戰略(lve)決(jue)策之一(yi)(yi)。
60年來，萬億(yi)美元級的(de)全球(qiu)數據中心市(shi)場主流處(chu)理器都選用CPU，以GPU為代(dai)表的(de)加速計算占比還極為有(you)限(xian)。但黃仁勛不吝嗇對(dui)GPU將翻新(xin)數據中心市(shi)場前(qian)景的(de)看好，“我們正處(chu)于一個全新(xin)的(de)計算時(shi)代(dai)”，他說。
在與(yu)財新雜志的(de)(de)對(dui)談中，他(ta)描述(shu)道，AI2.0的(de)(de)發展(zhan)將不止于程(cheng)序(xu)員(yuan)通(tong)過計(ji)算機語言寫出和人交互的(de)(de)程(cheng)序(xu)，也(ye)不止于AI對(dui)環境的(de)(de)感知力，而是自動(dong)生成信(xin)息、具備理解使用者(zhe)的(de)(de)能(neng)力，這將大大降低(di)編程(cheng)的(de)(de)門檻，消除數字鴻溝，“每個人都是程(cheng)序(xu)員(yuan)”。
兩三年前，深度學習和AI還(huan)只在全球少數(shu)擁有(you)超大(da)規格(ge)計(ji)算機的(de)公司做加(jia)速(su)計(ji)算，仍(reng)是新生(sheng)事物，但在ChatGPT發(fa)布后，黃仁勛說，已有(you)10000家AI初創公司正在使用(yong)NVIDIA AI。
這(zhe)(zhe)一(yi)改變(bian)將驅使新型AI電腦取(qu)代傳統電腦，超(chao)級計算機將成為(wei)新工廠(chang)，有性能瓶頸的(de)(de)(de)CPU將不會(hui)適應這(zhe)(zhe)一(yi)變(bian)化，GPU的(de)(de)(de)需求將越(yue)來越(yue)多。“與重塑數(shu)(shu)據中心相關(guan)的(de)(de)(de)訂單數(shu)(shu)量卻是難以置信”，黃仁勛(xun)在最新的(de)(de)(de)財報會(hui)議上感(gan)嘆。
2014年，數據中心業(ye)務(wu)全年只占英偉(wei)達(da)總營(ying)收的(de)14%;而(er)在其2024財年一季度的(de)財報中，該業(ye)務(wu)已成為占據總營(ying)收59.5%的(de)主營(ying)業(ye)務(wu)。
英偉(wei)達近年營(ying)收和(he)業務營(ying)收占比
英偉達也非常樂觀地預測，下季度數據(ju)中(zhong)心收(shou)入(ru)將接近80億美元(yuan)，比這一季度的(de)收(shou)入(ru)再增加一倍(bei)，預計(ji)全年僅數據(ju)中(zhong)心營(ying)(ying)收(shou)就達到300億美元(yuan)，比2023財年英偉達全年的(de)總收(shou)入(ru)還要高，遠遠高于英偉達其余(yu)三大場景(jing)：專業視(shi)覺、汽(qi)車和機器人的(de)營(ying)(ying)收(shou)。
大巨頭依(yi)然是英(ying)偉達服(fu)務的(de)(de)主角。大型互聯網公司、專注大模型的(de)(de)AI企業(ye)是英(ying)偉達銷售(shou)數(shu)據中心的(de)(de)主要對象。
花旗集(ji)(ji)團分析師(shi)Atif Malik預(yu)估，僅ChatGPT一家，就能為英(ying)偉達在一年內帶來30億美元至110億美元的(de)營(ying)收。ChatGPT訓練和(he)推理過(guo)程，要用到超過(guo)1萬枚英(ying)偉達A100 GPU芯片的(de)AI計算(suan)集(ji)(ji)群。
而哪(na)怕大型互聯網(wang)公司正在縮(suo)減開支，他們(men)對數據中(zhong)心的投入并(bing)沒有減少(shao)，并(bing)計劃用人(ren)工智能替代工程(cheng)師(shi)。
今年3月，英(ying)偉(wei)達還發布了AI云服務(wu)DGX Cloud，通過云廠商平臺，向用戶(hu)提(ti)供訓練生成(cheng)式AI大模型及其他AI應(ying)用的(de)算(suan)力月租服務(wu)，這將觸及更多(duo)中小型AI企業。
“CPU+GPU+DPU”的數(shu)據中(zhong)心(xin)解決(jue)方案也(ye)被更廣泛地應用(yong)。在數(shu)據中(zhong)心(xin)，英(ying)偉(wei)達(da)發布為AI打造的以太(tai)網卡NVIDIA Spectrum-4，從CPU中(zhong)接管(guan)網絡(luo)、安全、虛擬化、存儲等(deng)數(shu)據中(zhong)心(xin)運維任務(wu)，幫助CPU減少(shao)算力資源(yuan)浪費;同(tong)時英(ying)偉(wei)達(da)也(ye)推出(chu)首款數(shu)據中(zhong)心(xin)CPU Grace(2023年上(shang)半年)，Grace是AI工(gong)廠的理論CPU。
在AI超級(ji)(ji)計算機(ji)上，英(ying)(ying)偉達(da)最(zui)新的進展(zhan)是，DGX GH200把(ba)256塊GH200 Grace Hopper超級(ji)(ji)芯(xin)(xin)片整(zheng)合至一(yi)起，GH200超級(ji)(ji)芯(xin)(xin)片已全(quan)面投產。英(ying)(ying)偉達(da)還推(tui)出(chu)為游(you)戲(xi)開發代工(gong)AI模型的服務。之前英(ying)(ying)偉達(da)已經針對(dui)語言(yan)大(da)模型、視覺、藥物研發三個場景推(tui)出(chu)定制大(da)模型代工(gong)的云服務產品(pin)。
在黃仁勛布下的宏圖中，未來十年，英(ying)偉達會(hui)將(jiang)計算速(su)度再加(jia)快一百萬倍，而領域將(jiang)不(bu)限于生物、物理、人(ren)工智能、機器人(ren)等各個場(chang)景。
3.萬億帝國的桌面，永遠有難題
在(zai)英(ying)(ying)偉(wei)達(da)(da)成為萬(wan)億俱樂部成員時(shi)，一位(wei)投(tou)資了(le)英(ying)(ying)偉(wei)達(da)(da)5年的華爾街金融教(jiao)授阿(a)斯(si)(si)沃斯(si)(si)·達(da)(da)摩(mo)達(da)(da)蘭，賣(mai)掉了(le)持有的英(ying)(ying)偉(wei)達(da)(da)股(gu)票。
他告訴《巴倫周刊》，英偉達(da)(da)目(mu)前在250億美(mei)元的人(ren)工智能芯片市(shi)場占有80%的份額，最樂(le)觀的預測(ce)是，10年后該市(shi)場規模將達(da)(da)到3500億美(mei)元。即使假(jia)設英偉達(da)(da)未來(lai)的市(shi)場份額達(da)(da)到100%，達(da)(da)摩達(da)(da)蘭得出的估值，也(ye)要比近期股價低20%。
“我得不(bu)出(chu)每(mei)股400多美元的估值。”他(ta)說。
從商業(ye)邏輯上，他(ta)認(ren)為英偉達(da)無法躋身萬億俱(ju)樂部的核(he)心原因在(zai)于，英偉達(da)本質上是一(yi)家硬件公司。
“萬(wan)億美(mei)元(yuan)俱樂部”的(de)成員，利用軟件將大量終(zhong)端用戶吸引到生態(tai)系統中，產生統計學(xue)家所說的(de)商業機(ji)會的(de)“長尾(wei)分布”——從新產品和新服務中獲利的(de)多種方式。
“當好(hao)處不如一(yi)家有數十(shi)億(yi)用(yong)戶生態系(xi)統、以消費者為基礎的公司(si)那么大(da)，這會影響你押注它的意愿”，達摩達蘭說。
有“女版巴菲特(te)”之稱的(de)凱西·伍(wu)德(de)，在今(jin)年1月份清倉了(le)英(ying)(ying)偉(wei)達的(de)股(gu)票。她(ta)預(yu)測，繼英(ying)(ying)偉(wei)達之后，下一個搭上人工(gong)智能熱潮的(de)將是“軟(ruan)件供應商(shang)”。她(ta)表(biao)示(shi)：“英(ying)(ying)偉(wei)達每銷(xiao)售1美元(yuan)的(de)硬件，軟(ruan)件提供商(shang)、SaaS提供商(shang)將獲(huo)得8美元(yuan)的(de)收入。”她(ta)把(ba)籌碼押在了(le)軟(ruan)件股(gu)上，她(ta)預(yu)計這些(xie)股(gu)票最終會增長到英(ying)(ying)偉(wei)達的(de)規模(mo)。
看上去，華爾街(jie)的投資者(zhe)更(geng)信任軟件服務(wu)商，而不相信英偉達的股價將持續(xu)增長。
哪怕黃仁勛一直強(qiang)調，英(ying)偉達(da)是一家軟件公司，英(ying)偉達(da)的業務是銷(xiao)售優化數據中(zhong)心，而非芯片和組件，其(qi)封閉的軟件生態(tai)CUDA更將對手甩在身后。
即(ji)便如此，英偉達在萬(wan)億俱(ju)樂部里也(ye)顯得另類——其(qi)他幾位巨頭都在通過軟件吸引終端用戶，激發(fa)更廣闊(kuo)的網絡效應(ying)，唯獨英偉達，更為知名(ming)的是依靠GPU撐起一個計(ji)算(suan)帝國(guo)。
技(ji)術的世界里，向來(lai)充滿(man)變數。
2016年，無數(shu)工程師投身AI熱潮，一個很重要原因(yin)是，他們受(shou)到(dao)了GPU加(jia)速計算將改變深度(du)學(xue)習(xi)的啟發。
但(dan)GPU本是(shi)為圖形(xing)渲(xuan)染設計的，用GPU做深度學習(xi)(xi)是(shi)無心插(cha)柳。“如果專門為深度學習(xi)(xi)設計加速芯片(pian)，會不會效率(lv)更高?”這(zhe)是(shi)自動駕(jia)駛芯片(pian)獨角(jiao)獸(shou)地(di)平線的創(chuang)(chuang)始人余(yu)凱(kai)，寫在(zai)《深度學習(xi)(xi)革命》序言的創(chuang)(chuang)業初衷。
相信深度(du)學習孕育(yu)著一(yi)種新芯(xin)片(pian)機會的(de)(de)人(ren)有很多。阿(a)里巴巴自(zi)研了AI芯(xin)片(pian)含光(guang)800，號稱圖形處理能(neng)力是傳統GPU的(de)(de)10倍;以及數據中心通用芯(xin)片(pian)ARM CPU 倚天710。谷歌(ge)的(de)(de)TPU是最(zui)被英偉達(da)忌憚的(de)(de)芯(xin)片(pian)，此外云廠(chang)商亞馬遜，大型互聯網公司百度(du)、字節都在研發更專注(zhu)于自(zi)己的(de)(de)業(ye)務場景的(de)(de)ASIC芯(xin)片(pian)，它們(men)希望降低對英偉達(da)的(de)(de)依賴和芯(xin)片(pian)采購成本。
英(ying)偉達拋(pao)下了同行(xing)競爭者，但難以抵擋(dang)客戶的威(wei)脅。
另外一(yi)個變數是中國的(de)市場。
2022年全年，英偉達47%的(de)營收來自(zi)于中(zhong)國(guo)市(shi)場。除了數據中(zhong)心業務以外，英偉達在移動(dong)終端(duan)芯(xin)片(pian)(pian)的(de)布局——自(zi)動(dong)駕駛芯(xin)片(pian)(pian)的(de)銷量有很大一部分(fen)被中(zhong)國(guo)市(shi)場消化。中(zhong)國(guo)是(shi)最大的(de)新(xin)能(neng)(neng)源市(shi)場，大部分(fen)高端(duan)車型都選擇了英偉達Orin芯(xin)片(pian)(pian)來布局汽車智能(neng)(neng)化。
但中(zhong)美對(dui)抗的(de)(de)地緣政治問題，已(yi)經限制了英(ying)偉(wei)達向中(zhong)國公司出售最先進的(de)(de)芯片。"如果我(wo)(wo)們被剝奪了中(zhong)國市場，我(wo)(wo)們沒有應急措(cuo)施。”黃仁勛(xun)曾表示。
同(tong)時，中國正在掀起一(yi)場追(zhui)逐英偉(wei)達(da)的(de)國產GPU替代潮，黃仁勛在不久前(qian)的(de)一(yi)場媒體圓桌會議上(shang)警告，英偉(wei)達(da)必(bi)須跑得非(fei)常(chang)快，不要低估中國在芯(xin)片領域的(de)追(zhui)趕能力(li)。
和PC游戲、加密貨(huo)幣(bi)不同的是，AIGC在(zai)引領一場(chang)更大的變革，這場(chang)熱(re)潮(chao)或許會(hui)持續更久(jiu)，但英偉(wei)達也(ye)將面對(dui)“能(neng)否(fou)滿足需求(qiu)”的供應難題。
據日本(ben)野村證券估計，英偉達(da)(da)今年對(dui)臺積電的CoWoS晶(jing)片(pian)的需求(qiu)將(jiang)達(da)(da)4.5萬片(pian)，較年初預(yu)估的3萬片(pian)晶(jing)圓大幅增長(chang)50%，但部分封裝設備(bei)與零組件交期長(chang)達(da)(da)3~6個月，市場(chang)可能(neng)將(jiang)有半年的缺貨。
而AI公司(si)等不及(ji)了(le)。OpenAI創始(shi)人Sam Altman不久前在一(yi)次談話中透露，OpenAI的(de)GPU也非(fei)常(chang)有限，用戶抱怨的(de)API問題大部(bu)分都來自GPU短(duan)缺。
還有(you)投資(zi)者質(zhi)疑，英偉達的(de)數據中心訂(ding)單(dan)激增是(shi)否真的(de)有(you)需(xu)求，而不(bu)是(shi)客戶過于恐慌的(de)重復下單(dan)。
成功(gong)者論調和質疑聲都沒有(you)停歇。最新的盤(pan)中數據(ju)顯示，英偉達市值已回落到9500億美元，正如黃仁(ren)勛一直強調的，“離倒(dao)閉只有(you)30天”，一些(xie)會(hui)引發連鎖(suo)反(fan)應(ying)的難題，會(hui)一直擺在黃仁(ren)勛的桌(zhuo)面上。
