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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>暴(bao)漲(zhang)1.3萬(wan)億(yi)！老(lao)黃(huang)笑(xiao)哈(ha)哈，谷(gu)歌(ge)要(yao)偷(tou)家(jia)

“大(da)家都(dou)在(zai)搶(qiang)我(wo)的(de)芯(xin)片(pian)！”

昨(zuo)夜(ye)，全(quan)球(qiu)算(suan)力(li)總(zong)龍(long)頭(tou)英(ying)偉(wei)達(da)發(fa)布(bu)壹(yi)季(ji)度(du)財(cai)報(bao)。

总營(ying)收(shou)72亿美(mei)元(yuan)，超(chao)過(guo)市(shi)場(chang)預(yu)期(qi)的65亿。万眾(zhong)矚(zhu)目(mu)的AI芯片業(ye)務(wu)，营收創(chuang)歷(li)史(shi)新(xin)高(gao)，同(tong)比(bi)上(shang)涨10%；大家不(bu)太(tai)看(kan)好(hao)的遊(you)戲(xi)业务，收入(ru)也(ye)高出(chu)预期。

盈(ying)利(li)方(fang)面(mian)，同樣(yang)爆(bao)炸(zha)，毛(mao)利率(lv)、EPS都超过了(le)先(xian)前(qian)的指(zhi)引(yin)和(he)市场预期。

最(zui)重(zhong)要的二(er)季度营收指引，不但(dan)沒(mei)有(you)繼(ji)續(xu)下(xia)降(jiang)，反(fan)而(er)大增(zeng)33%，比原(yuan)來(lai)分(fen)析(xi)師(shi)的预期高出53%。

业績(ji)這(zhe)麽(me)好，股(gu)價(jia)盤(pan)後(hou)直(zhi)接(jie)暴涨25個(ge)點(dian)，比一个AMD（1750亿美元）還(hai)多(duo)，並(bing)有望(wang)成(cheng)為(wei)全美第(di)七(qi)家市值(zhi)1万亿美元的公(gong)司(si)。

世(shi)界(jie)奇(qi)觀(guan)啊(a)，前段(duan)時(shi)間(jian)梭(suo)哈的，怕(pa)是(shi)睡(shui)著(zhu)(zhe)了都要笑醒(xing)。

英伟达走(zou)勢(shi)，来源(yuan)：Choice

但問(wen)題(ti)也接踵(zhong)而至(zhi)。

英伟达的頂(ding)峰(feng)，到(dao)底(di)在哪(na)裏(li)？

現(xian)在上車(che)，會(hui)不会太晚(wan)？

01

臭(chou)打(da)游戏的，改(gai)變(bian)世界

《華(hua)爾(er)街(jie)之(zhi)狼(lang)》里有个很(hen)酷(ku)的观点：制(zhi)造(zao)需(xu)求(qiu)。

當(dang)消(xiao)費(fei)者(zhe)意(yi)識(shi)不到自(zi)己(ji)需要什(shen)么的时候(hou)，妳(ni)去(qu)提(ti)醒他(ta)，就(jiu)能(neng)多出一片市场。

形(xing)象(xiang)点的概(gai)括(kuo)，就是“真(zhen)香(xiang)”。

最典(dian)型(xing)的案(an)例(li)，是工(gong)业革(ge)命(ming)早(zao)期的棉(mian)布熱(re)潮(chao)。

資(zi)本(ben)家買(mai)紡(fang)紗(sha)機(ji)的目的，原本只(zhi)是提高生(sheng)產(chan)力，用(yong)更(geng)少(shao)的工人(ren)产更多的布。

没想(xiang)到，机器(qi)性(xing)能太猛(meng)，直接把(ba)产能拉(la)爆，消费者都不夠(gou)用了。

为了把庫(ku)存(cun)賣(mai)出去，纺織(zhi)廠(chang)只能去创造新需求，把棉布降价卖給(gei)窮(qiong)人。

当穷人們(men)穿(chuan)上棉衣(yi)：“这絲(si)滑(hua)的感(gan)覺(jiao)。以(yi)前的麻(ma)布衣服(fu)，真的是抹(mo)布！”

棉布的需求於(yu)是爆炸性增長(chang)，供(gong)给又(you)变得(de)不足(zu)。

为了跟(gen)上市场需求，農(nong)民(min)擴(kuo)大棉花(hua)種(zhong)植(zhi)，纺织作(zuo)坊(fang)進(jin)化(hua)成纺织工厂，技(ji)術(shu)人員(yuan)改进技术，最后搞(gao)出了蒸(zheng)汽(qi)机。

第二次(ci)工业革命时期，也有類(lei)似(si)的劇(ju)本。

资本家借(jie)助(zhu)國(guo)家的武(wu)力，建(jian)立(li)起(qi)世界市场，將(jiang)产品(pin)卖到亞(ya)非(fei)拉。当这些(xie)地(di)方的老百(bai)姓(xing)用上火(huo)车、電(dian)燈(deng)、火柴(chai)，驚(jing)呼(hu)原来还有这么方便(bian)的東(dong)西(xi)。

巨(ju)大的需求缺(que)口(kou)立刻(ke)滾(gun)滚而来。为了扩大产能，又一次技术大改革開(kai)始(shi)。

不过，世界市场實(shi)在太大，为了更高效(xiao)收割(ge)，老牌(pai)工业国幹(gan)脆(cui)把产业鏈(lian)轉(zhuan)移(yi)到后发国家，又把现代(dai)金(jin)融(rong)體(ti)系(xi)建立起来了。

这种创造需求、滿(man)足更多需求的輪(lun)回(hui)，是近(jin)代世界历史的一條(tiao)暗(an)線(xian)。

今(jin)时今日(ri)，这个剧本仍(reng)在不斷(duan)重演(yan)。不論(lun)是宏(hong)观經(jing)濟(ji)，还是在每(mei)一个細(xi)分領(ling)域(yu)。

来源：《人教(jiao)版(ban)必(bi)修(xiu)二》

IBM董(dong)事(shi)长沃(wo)森(sen)，曾(zeng)有一句(ju)名(ming)言(yan)：全世界只需要五(wu)臺(tai)計(ji)算机的算力。

顯(xian)然(ran)，他没想到，寶(bao)貴(gui)的算力和芯片，会被(bei)市场和消费者拿(na)来玩(wan)兒(er)。

最初(chu)，半(ban)導(dao)体的主(zhu)要需求方是軍(jun)事和科(ke)研(yan)單(dan)位(wei)。但是，又不打仗(zhang)了，这些需求很快(kuai)就达到極(ji)限(xian)。

怎(zen)么辦(ban)？还是老一套(tao)：创造需求。

1974年(nian)，雅(ya)达利推(tui)出pong家用机，銷(xiao)量(liang)达到15万，而同时期PC市场規(gui)模(mo)只有幾(ji)千(qian)台。

1975年，MOS科技推出6502游戏芯片，后来喬(qiao)布斯(si)发家的Apple II，搭(da)載(zai)的就是它(ta)。

1978年，北(bei)美家用游戏机+街机市场共(gong)盈利12亿美元，而PC市场规模才(cai)5亿美元。

游戏机这么強(qiang)，正(zheng)是因(yin)为貪(tan)玩的大众创造了巨大需求，從(cong)而形成一个穩(wen)定(ding)的市场，讓(rang)做(zuo)硬(ying)件(jian)有利可(ke)圖(tu)，给了科研人员一条活(huo)路(lu)。

这不僅(jin)保(bao)護(hu)半导体活过了70年代，还帶(dai)来了足够多的money，让技术能够以摩(mo)尔定律(lv)的速(su)度爆发式(shi)成长。

正好對(dui)應(ying)了创造需求的下一步(bu)：满足更多需求。

1992年，《德(de)军总部(bu)》拉开3D时代序(xu)幕(mu)，引爆了全球游戏市场。眼(yan)看巨大的商(shang)机，游戏厂商便找(zhao)硬件厂商尋(xun)求技术支(zhi)持(chi)。

也就是，显卡(ka)。

第一个给出解(jie)決(jue)方案的是3dfx公司， Voodoo加(jia)速卡登(deng)上历史舞(wu)台，很快成为爆款(kuan)。

各(ge)方紛(fen)纷效仿(fang)，美国市场瞬(shun)间出现了上百家做显卡的公司，競(jing)爭(zheng)及(ji)其(qi)激(ji)烈(lie)。

直到1999年，英伟达推出第一款现代意義(yi)上的GPU——GeForce256，性能吊(diao)打市面上所(suo)有显卡。它的牛(niu)逼(bi)之處(chu)在于，从硬件上接管(guan)了CPU转換(huan)和光(guang)照(zhao)计算，徹(che)底解放(fang)CPU。

这就是需求的力量。

尤(you)其在2007年后，智(zhi)能手(shou)机登上舞台，再(zai)一次拓(tuo)寬(kuan)了游戏的邊(bian)界。

所有手机在講(jiang)自己性能好的时候，無(wu)一例外(wai)，都是用游戏舉(ju)例子(zi)。

这种需求催(cui)生出一代又一代高性能芯片。

游戏推動(dong)了第一張(zhang)骨(gu)牌，无數(shu)产业的故(gu)事，就此(ci)开始。

平(ping)均(jun)每部手机中(zhong)射(she)頻(pin)芯片价值（美元），来源：天(tian)風(feng)證(zheng)券(quan)

比如(ru)，3D技术的跨(kua)越(yue)式发展(zhan)，从根(gen)本上改变了电影(ying)的生产模式。

从前，特(te)效大片需要先畫(hua)故事版，然后让演员在綠(lv)幕前面，对着空(kong)氣(qi)表(biao)演，再把素(su)材(cai)交(jiao)给后期，加各种酷炫(xuan)特效。

但3D引擎(qing)将这一切(qie)反过来。把通(tong)用素材提前準(zhun)備(bei)好，組(zu)合(he)就能獲(huo)得上乘(cheng)场景(jing)。演员只需在场景中表演，特效與(yu)人融为一体，成本降了一大截(jie)。

《曼(man)达洛(luo)人》有一半的特效鏡(jing)头，都是用这种手法(fa)拍(pai)攝(she)的。

而这一切，都源于无聊(liao)的游戏玩家们，想要在游戏里数腿(tui)毛。

又比如，2020年开始，游戏显卡占(zhan)英伟达营收比例越来越低(di)，数據(ju)中心(xin)的訂(ding)单越来越多。

数据中心买显卡回去，当然不是用来玩游戏，而是用这些显卡过剩(sheng)的算力搞大数据计算，全世界有相(xiang)当多的人工智能公司，要依(yi)靠(kao)显卡芯片提供的算力进行(xing)深(shen)度學(xue)習(xi)。

可以說(shuo)，没有游戏，显卡的发展絕(jue)不会如此迅(xun)速，AI的大爆发也极可能被延(yan)后数十(shi)年。

来源：中信(xin)证券

正是那(na)群(qun)“臭”打游戏的，对光线和细節(jie)喪(sang)心病(bing)狂(kuang)的追(zhui)求，催促(cu)着算力向(xiang)更高層(ceng)次进发，而这些算力又用在了更多地方。

然后世界变了。

02

帝(di)国的裂(lie)痕(hen)

2018年，《财富(fu)》雜(za)誌(zhi)举办活动，有人问黄仁(ren)勛(xun)：你何(he)时知(zhi)道(dao)英伟达公司将会改变世界的？

答(da)：1993年2月(yue)17日，我成立公司的日子。不改变世界，我创个什么业？

这肯(ken)定有吹(chui)牛的成分。

显卡吧(ba)有詩(shi)曰(yue)：“先有老黄后有天，显卡在手日神(shen)仙(xian)。”

在游戏世界中，黄仁勋是玩家口中的“兩(liang)彈(dan)元勋”、爆破(po)鬼(gui)才；在加密(mi)貨(huo)幣(bi)世界里，他是显卡瘋(feng)子；在AI爆发的时代，他同样站(zhan)在顶端(duan)，俯(fu)看竞争者为自己的显卡疯狂。

黄仁勋的成功(gong)，当然并非偶(ou)然。

世紀(ji)初，英伟达踩(cai)着所有对手的屍(shi)体，稳稳坐(zuo)到显卡领域的王(wang)座(zuo)上。

但这个位子，不是那么好坐的。

在PC时代早期，不论是对玩家还是游戏厂商而言，显卡都是一种极易(yi)过时的消费品。

除(chu)了游戏不断推陳(chen)出新，电腦(nao)本身(shen)也每隔(ge)几年就更新疊(die)(die)代，对显卡的性能要求，越来越高。

一方面，这形成了持续的消费力；但另(ling)一方面，如果(guo)跟不上新产品的步伐(fa)，等(deng)待(dai)GPU厂商的，只有收入暴跌(die)、淘(tao)汰(tai)出局(ju)的結(jie)果。

这就像(xiang)火燒(shao)屁(pi)股一样，催促着英伟达不断朝(chao)着更强大的技术前进，直到成为今天的模样。

但GPU在AI领域出圈(quan)，確(que)实是偶然。

打从一开始，GPU就不是为訓(xun)練(lian)神经網(wang)絡(luo)所生，而是图像。

更具(ju)体点说，是为了将CPU从图像显示(shi)的苦(ku)力活中解放出来而生。

GPU和CPU，雖(sui)然结構(gou)差(cha)異(yi)显著，但本質(zhi)上都遵(zun)循(xun)馮(feng)·諾(nuo)依曼结构，存儲(chu)和運(yun)算是分離(li)的，存在明(ming)显的效率瓶(ping)頸(jing)。

在分支众多的AI神经网络中，这是很要命的。

神经网络每增加一个分支，GPU就要增加一次內(nei)存訪(fang)问。在AI模型越来越龐(pang)大的当下，GPU消耗(hao)在内存访问上的能耗，要遠(yuan)比运算高很多倍(bei)。

簡(jian)单说，就是效率不行。

人工智能技术发展得越快，这些问题就暴露(lu)得越多。

对此，黄仁勋祭(ji)出两套方案，齊(qi)头并进：

1.暴力堆(dui)算力。AI对算力的需求每100天就翻(fan)倍，这是懸(xuan)在所有人头上的利劍(jian)。他们只能一边痛(tong)罵(ma)老黄心黑(hei)，一边像舔(tian)狗(gou)一样抢光所有芯片。

2.做生態(tai)系統(tong)，逐(zhu)步解决GPU与AI场景不匹(pi)配(pei)的问题，包(bao)括功耗、内存、带宽瓶颈等等。

前者保证有肉(rou)吃(chi)，后者保证永(yong)远有肉吃。

这就是为什么，同样做芯片，英伟达的市值是英特尔的五倍，游戏、加密货币、雲(yun)计算以及AI大模型，都离不开它的产品。

如果只是在硬件上内卷(juan)，不可能达到这么高。

除了GPU芯片設(she)计能力，英伟达最宝贵的财富，是基(ji)于CUDA模型，孵(fu)化了大量的开发者和軟(ruan)件生态。

就像Android和iOS一样，遇(yu)到鴻(hong)蒙(meng)这样的挑(tiao)戰(zhan)者根本不怕，因为即(ji)便后来系统做得再好，但是没有生态也是白(bai)搭。

英伟达发布CUDA后，先后推出居(ju)里、特斯拉、费米(mi)、开普(pu)勒(le)、麥(mai)克(ke)斯韋(wei)、帕(pa)斯卡、伏(fu)特、图靈(ling)、安(an)培(pei)、赫(he)柏(bai)等一些列(lie)架(jia)构，用以支撐(cheng)Graphics和Computing这两大场景。

但是，效果并不好。

正如CPU優(you)秀(xiu)的調(tiao)度能力，以犧(xi)牲(sheng)算力为代价一样，魔(mo)改后的GPU在算力上的堆叠也越来越克制。

在AI场景下，越来越難(nan)以匹敵(di)專(zhuan)用芯片。所幸(xing)的是，后者并没有量产。

手握(wo)終(zhong)极“縫(feng)合怪(guai)”H100，黄仁勋暫(zan)时可以松(song)一口气，目前市面上还未(wei)出现更能打的量产芯片。

但挑战者，并不是没有，还很强力。

一个典型的深度神经网络架构，来源：towards data science

最有实力的，当然还是谷歌。

4月初，谷歌首(shou)次公布了AI超算的细节——TPU v4性能相較(jiao)v3提升(sheng)10倍，比A100快1.7倍，同时功耗少1.9倍。

和H100对打的芯片，也已(yi)经在研发中，它并非没有勝(sheng)出的机会。

相反，因为更適(shi)用于AI场景，只要能量产，谷歌TPU会更受(shou)歡(huan)迎(ying)。

比如，本轮AI热潮除了OpenAI外，还有两家出圈的公司，一家是AI繪(hui)图公司Midjourney；另外一家是Authropic，其对話(hua)机器人Claude跟ChatGPT打的有来有回。

而这两家公司，都没有購(gou)买英伟达GPU搭建超算，而是使(shi)用谷歌的算力服务。

当然，这两者加起来，也比不过微(wei)软自研Athena芯片所带来的沖(chong)擊(ji)。

最近市场傳(chuan)出微软与AMD合作开发新款AI芯片，加快推出相關(guan)产品，为自身及市场提供英伟达GPU之外的另一种底层硬件選(xuan)擇(ze)。

“如果 Athena 具有竞争力，与 Nvidia 的产品相比，它可以将每芯片的成本降低三(san)分之一。”

此外，針(zhen)对CUDA模型，OpenAI最近还推出了“简化版CUDA”：Triton。

这是种新的語(yu)言編(bian)譯(yi)器，性能媲(pi)美CUDA，操(cao)作难度卻(que)低得多：只需25行代碼(ma)，就能在FP16矩(ju)陣(zhen)乘法上达到与cuBLAS相当的性能。

虽然Triton架构目前只正式支持英伟达GPU，但之后也会支持多家硬件供应商。

因为它是开源的。比起閉(bi)源的CUDA，其他硬件加速器能直接集(ji)成到Triton中，大大減(jian)少了为新硬件建立AI编译器棧(zhan)的时间。

无论是谷歌还是OpenAI，在AI领域无疑(yi)比英伟达更专业，它们欠(qian)缺的只是时间。

更何況(kuang)，前文(wen)已经说了，AI所需算力每100天将翻一倍。

也就是说，到2030年，AI所需算力是现在的3000万倍。（2的25次方）

即便是英伟达，也不可能满足如此恐(kong)怖(bu)的需求增长。

叠加全球供应链安全的考(kao)量，AI芯片市场从过去的英伟达一家獨(du)大，或(huo)慢(man)慢转变为群雄(xiong)割据。

还有另一种情(qing)况。

如今，AI一日千里，技术突(tu)破以小(xiao)时计。如果在未来，AI在社(she)会上的普及能像PC和手机那样大幅(fu)提升，算力成本可能大幅下降

那时，GPU更不是唯(wei)一的答案。

03

尾(wei)聲(sheng)

回顧(gu)历史，一战和二战，贏(ying)家是誰(shui)？从生意的角(jiao)度看，是美国。

作为军火商，美国通过販(fan)卖武器，实现了财富自由(you)。

而今，多維(wei)度的人工智能战争已经打響(xiang)，英伟达扮(ban)演的就是曾经军火商的角色(se)。

目前，在eBay上，一张H100的售(shou)价，基本都在4-5万美元。而在一年前，才一万多。

而且(qie)有价无市。

据国内渠(qu)道商透(tou)露，之前拿货周(zhou)期大約(yue)为一个月左(zuo)右(you)，现在基本都得三个月，甚(shen)至更长。

“一台通用计算服务器的成本大约在5万塊(kuai)錢(qian)左右，现在符(fu)合美国技术出口规範(fan)的A800一块价格(ge)已经涨到十几万，对于投(tou)入算力基礎(chu)设施(shi)的公司来说，整(zheng)个采(cai)购成本都在增加。”

好家夥(huo)，二道贩子卖一张卡的利潤(run)，顶俺(an)们上一年班(ban)。

这有点类似两年前的动力电池(chi)，享(xiang)受量价齐升的邏(luo)輯(ji)。你总以为到顶了，其实远远没有。（參(can)考閱(yue)讀(du)《世纪抄(chao)底英伟达》）

但这种壟(long)断式中间商，还能爽(shuang)多久(jiu)呢(ne)？

復(fu)盘英伟达过去二十年，通俗(su)点讲，只需做好游戏GPU，就能順(shun)带提高算力，满足训练AI模型需要，一举两得。

所以英伟达发展得快，从一个二线芯片公司变成了行业的NO.1，不可謂(wei)不勵(li)志。

但当AI大模型进入高速发展階(jie)段，英伟达的側(ce)重点，从游戏转向并非自己专长的人工智能。固(gu)然能在前期垄断上游算力，賺(zhuan)得盆(pen)满缽(bo)满，但早晚会被更专业的玩家追趕(gan)上。

你说它是AI时代的卖水(shui)人，没问题。说市值万亿美元不是它的终点，也没问题。

但要说它是AI时代唯一的霸(ba)主，那就不盡(jin)然。

再如日中天的帝国，也要当心那道不起眼的裂缝。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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