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他趕，他追，他插翅難飛。
時光回溯20年，彼時，他是行業(yè)龍頭，屹立在世界科技之巔，如高嶺之花無人能敵。
而他，還只是一個剛剛嶄露頭角的小輩，在泥潭里摸爬滾打一圈，靠游戲顯卡起家。
沒有人想過要把他們相提并論，畢竟天差地別，比無可比。
然而20年光陰匆匆，他依然強大，但已不再是那個無人能敵的巨人。
而他，憑借AI青云一飛沖天，身價倍增，將他斬落馬下，一躍成為行業(yè)新王。
不甘的他只能強做鎮(zhèn)定，冷哼一句：“不過是運氣。”
這聽起來是不是很像哪個爽文大男主的劇本？但實際上這是英偉達和英特爾的故事。
過去英特爾一直被認為是全球最大的芯片公司，在CPU芯片市場占據(jù)壟斷，是難以被挑戰(zhàn)的王者。但在2023年，英偉達營收規(guī)模（609億美元）超過英特爾（542億美元），成為全球最大芯片公司，也成為了新的壟斷者。
不僅如此，就在上周，英偉達市值一度突破了2萬億美元，成為全球市值第三大上市公司，那個曾經(jīng)不起眼的顯卡供應商已然長成技驚四座的“綠巨人”。
面對這樣堪比擁有金手指的逆天崛起，讓人不禁想問為什么是英偉達，真的像英特爾CEO基辛格說的那樣是“非常幸運（extraordinarily lucky）”嗎？展望全球，還有人能代替英偉達嗎？未來“英偉達們”還能繼續(xù)狂飆多久？
“好風憑借力，送我上青云。”
眾所周知英偉達是依靠游戲顯卡起家的，1999年，為了對應英特爾在CPU領域的絕對統(tǒng)治力，英偉達推出全球首款GPU——GeForce256顯卡，GPU使顯卡削減了對CPU的依賴，并執(zhí)行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。
那CPU和GPU具體有什么區(qū)別？GPU為什么更適配AI？
簡單來說，CPU和GPU都是計算機處理器，都能執(zhí)行計算任務，不同點在于，CPU更擅長線性計算，而GPU更擅長并行計算。
打個比方，CPU就是一位學識淵博的教授，而GPU就像一群小學生。教授即使能力再強大，也不可能一秒鐘內(nèi)做500次加減法，但是500個小學生同時做就能做到。
而AI的深度學習依賴于數(shù)學和統(tǒng)計學計算，需要處理每秒大量的矩陣乘法運算。GPU擁有數(shù)千個內(nèi)核的處理器，能夠并行執(zhí)行數(shù)百萬個數(shù)學運算。
使用GPU做輔助計算，顯然能夠更快地提高AI的性能。
當然，只有GPU也不足以讓英偉達成為“香餑餑”，畢竟能夠生產(chǎn)GPU芯片的也不是只有英偉達。
GPU只是英偉達護城河的第一層城墻，第二層就是CUDA編程生態(tài)。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算架構）是英偉達在2006年推出的一種軟硬件集成技術，也是首次可以利用GPU作為C語言編譯器的開發(fā)環(huán)境。
在CUDA推出之前，想要調(diào)用GPU的計算能力，必須編寫大量的底層語言代碼，而CUDA把多種不同的代碼整合成了一氣呵成的代碼，極大的加快了開發(fā)模型的訓練速度。
而且CUDA僅為英偉達專有，這也意味著即便競爭對手的GPU在硬件參數(shù)上比肩英偉達的GPU，但缺少CUDA的優(yōu)化，計算效率還是無法達到英偉達GPU的水平。
不僅如此，英偉達還持續(xù)擴展CUDA平臺和GPU算力的使用場景，每一個領域的擴展都在將英偉達的GPU算力進一步“通用化”，通用化的大算力也成為選擇英偉達GPU的理由之一。
第三層城墻就是NVLink高速傳輸。
大模型訓練不可能只用到一張GPU，然而將兩張GUP連在一起，實際算力必然會小于2，因為數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣嚷谛酒懔?，且過程中還存在損耗，更不要提使用幾百張卡，甚至上萬張卡一起建立計算集群。
而NVLink是一種鏈接技術，可以實現(xiàn)GPU之間的高速、低延遲互聯(lián)，減少芯片損耗提升執(zhí)行效率，從而降低整個系統(tǒng)的運行成本。
當然，這項技術依然是和英偉達自家芯片綁定使用的。
另外，就是英偉達的“AI鐵桿聯(lián)盟”了。
過去一年，據(jù)外媒統(tǒng)計英偉達至少有35筆人工智能投資，是全球最主要的人工智能投資人之一，活躍程度甚至超過了a16z和紅杉等頂級投資機構。
積極投資的目的，其實很簡單，一手投資資金，一手頂級設備，這樣的買賣恐怕沒人能拒絕。當然，也足以讓絕大部分AI公司綁死在英偉達的船上。
就連連續(xù)造神的OpenAI也是船上的一員。早在2016年OpenAI成立之初，黃仁勛就親手將全球首款DGX交給了OpenAI，那是英偉達當時最強的浮點運算GPU，同時還留下了一句話：“為了計算和人類的未來，我向你們獻上世界上第一臺DGX-1。”
后面的故事大家都知道了，ChatGPT橫空出世，帶來算力需求的爆發(fā)式增長，Sora又進一步引爆了全球算力需求，GPU供不應求，英偉達一飛沖天。
大家都說英偉達是生成式人工智能（AI）熱潮下最大的受益者，但或許這句話換成英偉達一直站在AI發(fā)展的關鍵位置更合適。
“無敵是多么多么寂寞。”
根據(jù)富國銀行數(shù)據(jù)顯示，英偉達在數(shù)據(jù)中心AI芯片市場擁有98%的市場份額，占有絕對的統(tǒng)治地位，第二名的AMD市場份額僅為1.2%，第三名的英特爾不足1%。
面對英偉達一家獨大的局面，在算力芯片如此緊缺的當下，眾多互聯(lián)網(wǎng)及云服務廠商肯定不可能把雞蛋放在一個籃子里——又貴又不安全。
縱觀目前的AI芯片賽道，除了種子選手英偉達之外，可以分成兩類重要的陣營：以AMD和英特爾為代表，在GPU市場還算有姓名的專業(yè)級“新”選手，以及以谷歌TPU、微軟Athena等為代表的云廠商自研芯片。
AMD被視為與英偉達水平最接近的同行。
去年6月AMD發(fā)布AMD Instinct MI300X GPU和AMD Instinct MI300A APU，根據(jù)AMD的表述，MI300X堪與英偉達H100一戰(zhàn)，在訓練方面二者性能相當，在推理方面則MI300X的推理速度是H100的1.4倍到1.6倍。
在軟件生態(tài)上，AMD仍然延續(xù)兼容CUDA的策略，一方面通過遷移工具，試圖將CUDA應用“翻譯”成MI300可以運行的代碼，另一方面開源自家的ROCm軟件，提高企業(yè)和開發(fā)者的自主權。
不過比較而言，CUDA推出的時間更早，積累更多，具有先天優(yōu)勢，ROCm做為后發(fā)者起步晚，再加上AMD的研發(fā)實力也不如英偉達強，所以軟件棧的豐富度和好用程度相比英偉達的CUDA來說要差很多。
雖然大型客戶也樂于嘗試AMD的芯片，比如OpenAI就表示，將使用MI300進行部分模型訓練。但目前而言無論是做訓練還是做推理，CUDA還都是最優(yōu)選擇。
被英偉達斬落皇冠的英特爾也不愿意在AI芯片中落后，開始重整旗鼓，最新的AI芯片Gaudi3將在2024年上市，按英特爾的宣傳，這款芯片的帶寬是Gaudi 2(7nm工藝)的1.5倍，BF16功率是其4倍，網(wǎng)絡算力是其2倍，并表示Gaudi3的性能將優(yōu)于英偉達的H100。
此外，英特爾也具備和英偉達對應的網(wǎng)絡技術和類似CUDA的軟件，同時希望憑借CPU在個人PC上的優(yōu)勢，率先搶占AI PC市場。
同樣，很多對AI芯片需求較高的大廠也紛紛開始布局自研芯片，如谷歌 TPU、微軟 Athena、
亞馬遜 Tranium 等。作為全球最具代表的AI企業(yè)，OpenAI也宣布了自己的造芯計劃。
大型科技公司推出的新的芯片表明，它們有能力在半導體硬件上與英偉達一較高下，甚至匹配自身情況設計最合適的AI芯片。但無論是自研芯片還是生態(tài)建設都需要時間來慢慢發(fā)酵，至少在供應鏈緊張的問題解決之前，他們還是需要依賴英偉達。
從國產(chǎn)算力來看，華為昇騰910B的能力已經(jīng)基本達到英偉達A100的水平，昇騰系列已建立全方位算力生態(tài)，有望引領國內(nèi)智算中心國產(chǎn)替代加速。
雖然從客觀的性能、使用成本，軟硬件生態(tài)工具，華為與英偉達之間仍然有著代際的差距。但華為作為國內(nèi)唯一具有芯片、服務器、交換機、自動化運維軟件、AI框架、AI模型全鏈條解決方案的廠商，已經(jīng)被英偉達視為從芯片硬件到軟件，從云服務到通信解決方案的全領域競爭對手。
面對競爭對手的挑戰(zhàn)，英偉達也不可能立正挨打全無準備，一方面英偉達持續(xù)迭代硬件產(chǎn)品，延續(xù)軟件架構優(yōu)勢，在大家還在拿H100作比較的時候，H200已經(jīng)發(fā)布，下一代GPUBlackwell B100也有望提前發(fā)布，并且CUDA架構開發(fā)者和下載量也在持續(xù)提升。另一方面，繼續(xù)通過投資參股等方式綁定下游企業(yè)的算力需求，同時通過上百億美金采購承諾額鎖定上游產(chǎn)能。
不過芯片行業(yè)技術代際變化非常大，只要存在技術迭代的機會，就永遠有彎道超車的可能，在英偉達的挑戰(zhàn)者中不乏擁有深厚技術研發(fā)能力和充裕的資金企業(yè)，可能在這個時間段暫時落后，但誰也無法篤定，下一次技術涌現(xiàn)突圍的會是誰。
“AI不止，前路不息。”
根據(jù)英偉達發(fā)布FY24 Q4財報，公司營收同比大增265%，每股收益同比暴增765%。作為生成式AI熱潮下最受益的企業(yè)，英偉達業(yè)績表現(xiàn)很大程度上反映了當下人工智能行業(yè)發(fā)展的情況以及未來的趨勢。
隨著生成式AI在全球各行各業(yè)的重要性日益提高，AI軍備戰(zhàn)爭已經(jīng)從2023年的少數(shù)幾家互聯(lián)網(wǎng)及云服務大廠，向更多地區(qū)的更多企業(yè)和部門擴展，接下來還會有更多國家和企業(yè)入場，模型的參數(shù)數(shù)據(jù)量也會變得更大，AI訓練端算力需求隨之將會加大。
同時，受到AI逐步落地、AI應用從文娛內(nèi)容領域向更多科技和制造領域擴展等方面的影響，AI推理相關的算力需求也正在海量襲來，AI PC、AI Phone、AI Car都將會是關注度極高的板塊。
根據(jù)國盛證券的測算，到2030年，訓練端全球累計需要相當于2000萬張H100的等量算力需求，推理端全球累計需要相當于超1.16億張A30的等量算力需求。
預計到2032年，包括訓練人工智能系統(tǒng)所需AI芯片，以及AI軟硬件等應用端在內(nèi)的生成式AI市場總營收規(guī)模將從去年的400億美元增長到1.3萬億美元。
英偉達等半導體制造商無疑被視為投資打造生成式AI基礎的大贏家，與訓練相關的銷售預計將成為最大的細分市場，在未來10年達到4740億美元的規(guī)模。但彭博蓬勃研究院預計微軟、亞馬遜和谷歌等云巨頭未來10年的增速會比半導體行業(yè)的整體增速更快。
而設備需求將受益于推理采用，對經(jīng)訓練的LLM（大語言模型）數(shù)據(jù)和內(nèi)容進行解釋的業(yè)務預計將達到1680億美元的市場規(guī)模。邊緣設備制造商，如戴爾（個人電腦）、蘋果（智能手機）和特斯拉（聯(lián)網(wǎng)汽車），可能會成為與生成式AI相關的對話和視覺產(chǎn)品需求的受益者。
從文生文、文生圖到文生視頻，從ChatGPT、Dall-E到Sora，AI跨越壁壘向人們展示了超越邊界的想象力和爆發(fā)力，帶來了潑天的富貴，也帶來的激烈的競爭，“英偉達們”想要在這條路上繼續(xù)一路狂飆，別忘了隨時保持警惕，別被落下。
你覺得誰會是下一個突圍者？
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1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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