爭搶英偉達，還要多久？

英偉達已經成為「現象級」公司，火爆程度無出其右者，影響力遍及電子半導體產業的各個角落，相關產業鏈上的企業都在向英偉達靠攏。

之所以如此，最主要的原因自然是英偉達的營收和產品表現。

截至 4 月 30 日，英偉達 2024 財年第一季度營收 71.9 億美元，優于市場預期的 65.2 億美元，毛利率達到 66.8%。其中，數據中心業務營收達 42.8 億美元，同比增長 14%，優于市場預期，車用芯片和相關軟件部門營收同比暴增 114%，但與數據中心業務相比規模仍小，不到 3 億美元，PC、游戲業務表現不理想，營收同比下滑近 40%。

英偉達預估本季度營收將達到 110 億美元，比分析師預期的 71.5 億美元高出 50%，如此樂觀的銷售展望，證明該公司從 AI 熱潮獲得的收益，比市場想象的更多。

最近，英偉達在股市的表現比其營收更加亮眼，今年以來，市值已翻倍。

當地時間 5 月 30 日，美股收盤，英偉達上漲 4.3%，市值達到 1.02 萬億美元，加入了 Alphabet、亞馬遜、蘋果和微軟組成的萬億美元市值 IT 企業陣營。目前，雖然英偉達營收遠低于芯片業龍頭英特爾，但其市值已是后者的 8 倍多。

極佳的營收和股市表現，源于其主打 GPU 芯片銷售的火爆。

英偉達的 A100 和 H100 已成為搶手貨，特別是新款 H100，價格飆升，最近，H100 的售價在多個美國網店超過了 4 萬美元，電商平臺 eBay 上至少有 6 家店鋪在銷售 H100，英偉達的高端 GPU 是面向 B 端（企業）的，一般不會出現在大眾零售市場，而 A100 和 H100 在電商平臺上被熱炒，說明其市場熱度及稀缺性。

很多企業和開發人員都在使用 H100 芯片構建大語言模型（LLM）開發平臺，進行 AI 訓練，特別是像 GPT 這樣的大模型，一個系統通常需要數百個高端 AI 芯片協同工作，例如，為了打造 ChatGPT，微軟斥資數億美元購買了數萬個 A100 芯片。

不止買芯片，英偉達還推出了新服務，允許一些企業以每月 37000 美元的價格租用其搭載了 A100 的超級計算機 DGX。該項服務進一步拓展了英偉達的營收。

總之，在目前這個 AI 發展階段，英偉達的 GPU 是最好的選擇，作為稀缺品，即使再提高價格，眾多企業也要為其買單。

英偉達的吸引力

AI 和智能駕駛的火爆，使英偉達成為了眾多企業尋求合作的目標。

在汽車芯片領域。

最近，聯發科手機芯片業績不佳，促使該公司拓展更多業務領域，汽車芯片是重中之重。5 月 29 日，英偉達和聯發科宣布，雙方將合作，最早可在 2025 年推出智能座艙解決方案。

作為智能座艙主芯片市場的龍頭，高通還在不斷加碼智能駕駛芯片業務，欲以艙駕一體搶占更多的智能汽車市場份額。作為高通的主要競爭對手，英偉達和聯發科想通過聯手合作，加強競爭力，與高通爭奪市場。

據悉，聯發科將開發集成英偉達 GPU Chiplet 的汽車 SoC，搭載 NVIDIA AI 和圖形計算 IP。同時，聯發科的智能座艙解決方案將運行 NVIDIA DRIVE OS、DRIVE IX、CUDA 和 TensorRT 軟件技術，提供圖形計算、人工智能、功能安全和信息安全等智能座艙功能。

在晶圓代工領域，英特爾在覬覦英偉達的代工訂單。

5 月 30 日，黃仁勛表示，英偉達尋求供應鏈多元性，目前，高端 GPU 芯片晶圓代工除臺積電外，也將與三星、英特爾合作。

業內人士分析，黃仁勛拋出與其它晶圓代工廠合作的消息，是為了與臺積電議價。而對于英特爾來說，非常希望為英偉達代工生產芯片，即便不是最高端的也可以。

黃仁勛表示，最近收到了基于英特爾下一代制程節點的測試芯片，測試結果良好。

今年一月份，英特爾宣布，已經簽署了基于其 Intel 3 制程節點的芯片訂單，英特爾首席執行官 Pat Gelsinger 表示：「我很高興能夠將領先的云、邊緣和數據中心解決方案提供商作為 Intel 3 的優先客戶」。英特爾未透露客戶的名稱，顯然，英偉達非常符合英特爾新客戶的描述。

Intel 3 制程計劃在 2023 下半年量產，此外，英特爾還有 20A 制程，該節點有望在 2024 年初投入生產，這為英偉達提供了更多選擇。

英偉達的單個 DGX 系統（具有 8 個 GPU 的服務器）包含來自眾多供應商的 35000 多個組件，目前，生成式 AI 浪潮對 GPU 的需求激增，英偉達的中高端 GPU 芯片供不應求，因此，該公司也在努力增加所有這些組件的供應渠道，芯片晶圓代工自然包括在內，這是英特爾的機會。

不止在芯片產業鏈中上游，下游的系統廠商對英偉達也是趨之若鶩。

最近，富士康工業互聯網、和碩、廣達和緯創等都在爭相使用英偉達的 Omniverse、Isaac Sim 和 Metropolis 構建虛擬工廠、機器人仿真技術和自動化檢測設施。

特別是廣達，對于代工生產英偉達最新推出的超級計算機系統 DGX GH200 非常用心，成為了首家生產該系統的中國臺灣系統集成商，將于今年年底出貨。

DGX 系統由 256 個 GH200 Grace Hopper 芯片組成，GH200 整合了英偉達最先進的加速運算和網絡技術，它把 Grace CPU 與 H100 Tensor 核心 GPU 集合在一個模塊內。

英偉達還推出了用于打造加速服務器的模塊化參考架構 NVIDIA MGX，系統制造商可使用 MGX 架構，根據各自的成本考量開發百種以上的服務器。廣達集團將率先在今年 8 月推出采用 MGX 設計的機型。

據悉，華碩、華擎旗下永擎電子、技嘉、和碩也將使用 MGX 來打造下一代加速運算電腦。

不止企業，中國臺灣地區政府也在積極拉攏英偉達，為其本地相關技術發展和人才培養做貢獻。為了幫助英偉達在臺灣地區建設總投資為新臺幣 243 億元（約合人民幣 56.26 億元）的人工智能創新研發中心，臺灣地區政府將提供新臺幣 67 億元（約合人民幣 15.52 億元）的補貼。預計該項目將新聘 1000 名員工，也會與臺灣島內大學合作培育人才。

英偉達還將建設計算平臺以供臺灣地區 AI 研發中心使用，并開放部分算力給臺灣島內的學研機構、合作伙伴或創業公司研發使用。

英偉達熱會持續多久？

綜上可見，英偉達憑借其 GPU 的先天優勢，在 AI 領域如魚得水，受到產業鏈眾多廠商的追捧。在這股 AI 發展浪潮之中，英偉達 GPU 在 AI 訓練方面的優勢會持續一段時間，這個時間的長度，則由 AI 訓練和推理技術和芯片性能的發展決定。

目前來看，英偉達主導的 AI 訓練市場只占全部 AI 芯片需求的 20% 左右，相對而言，AI 推理芯片有更大的市場空間，目前，沒有任何一家企業（包括英偉達和英特爾）能夠通吃該市場。這個 AI 推理市場不僅很大，而且相當分散，除了現在主流的云計算和數據中心，邊緣側的 AI 推理需求也很多，潛在市場巨大。更重要的是，在邊緣側，AI 推理對相關芯片性能的要求不像數據中心那么高，這就給其它眾多芯片企業（包括手機芯片廠商）提供了發展機會，如果市場發展起來，英偉達的市場熱度將會被多家廠商稀釋。

如前文所述，英偉達憑借當下的技術優勢，可以把相關芯片和系統的售價定得很高，該公司需要抓緊當下風口賺錢，因為未來競爭會逐漸激烈起來。

近些年，包括亞馬遜、谷歌和微軟在內的互聯網和系統大廠一直在開發適合自家應用的 AI 專用芯片。

谷歌開發了張量處理器（TPU），亞馬遜有為開發或訓練 AI 模型而設計的 Trainium，以及 AI 推理芯片 Inferentia。這兩家的芯片應用涉及亞馬遜的 Alexa 語音助手、谷歌搜索和 YouTube 等。

微軟也在開發自家的 AI 芯片，據悉，該公司計劃最早于 2024 年推出代號為 Athena 的芯片，用于內部 AI 開發。據知情人士透露，微軟內部正在討論是否向 Azure 云計算服務的客戶提供 Athena 芯片。

亞馬遜、谷歌、微軟和其它大廠自研 AI 芯片，一個很重要的目的就是擺脫對英偉達的依賴，降低芯片成本的同時，提升運營效率。

從 AI 芯片產業發展情況來看，當下的 GPU 依然是過渡期產品，它是在早些年，系統廠商多用 FPGA 進行 AI 系統開發之后，發展演進的結果，但隨著 AI 智能化水平的進一步提高，以及對算力、功耗和成本要求的提升，AI 芯片的主流形態還會演進，目前來看，AI 專用 ASIC 是發展方向。

以最為火爆的 AI 大模型 ChatGPT 為例，用英偉達 GPU 訓練 ChatGPT 是當下的首選，但如果有 AI 專用 ASIC 的話，執行這些任務的速度會更快，且功耗更低。

目前，包括系統大廠，初創公司在內的眾多企業，以及各大知名科研機構都在研究 AI 專用 ASIC，但相關技術瓶頸還難以突破，主要表現在性能和功耗之間的權衡，這些對設計方法、開發工具，以及芯片制程工藝提出了更高的要求，相關難題等待產業鏈各環節企業去攻克。

可以說，AI 專用 ASIC 難關攻克之日，就是英偉達熱退潮之時。