要說當下最火熱的科技大佬，非英偉達創(chuàng)始人黃仁勛莫屬。

手握AI算力命門，“黃教主”攜旗下A100、H100號令天下，這兩款芯片是目前“*可以實際處理ChatGPT的GPU”。

就連一直在呼吁暫緩AI研發(fā)的馬斯克，也很誠實地購買了1萬枚英偉達的GPU，以防備愈演愈烈的AI商業(yè)軍備競賽。

ChatGPT問世后，中國掀起了一場轟轟烈烈的AIGC“大躍進”，互聯網、文娛、游戲、科技企業(yè)乃至央企、科研院所都蜂擁而上。

但人工智能不會憑空而來而是需要設備，這就對上游的AI芯片產生了井噴式的需求。但早在去年8月，美國政府就已經限制了A100、H100及其同等性能的芯片對中國的出口。英偉達也在調整相應參數，既能符合貿易禁令，又能滿足中國企業(yè)的需求。

當下的中國科技企業(yè)們正試圖邁向AI時代，雖有凌云壯志，但處境卻非常尷尬。暫時拋開產品力不談，在一哄而上、無限內卷的“大干快上”之下，行業(yè)正迅速變成紅海。

中國AI創(chuàng)業(yè)者們對上游芯片供應過度依賴，而英偉達幾乎獨占算力資源，直接讓其以“壟斷”優(yōu)勢攫取巨額利潤。萬億美金市值的神話，直接表明了資本市場對這場上下游之間不對等博弈的態(tài)度。

一個還沒開始大發(fā)展的高科技產業(yè)，瞬間就注定了被海外企業(yè)掌控命脈的羸弱產業(yè)的命運，甚至和傳統(tǒng)得不能再傳統(tǒng)的鐵礦石區(qū)別不大，令人唏噓無奈。

01 AI時代的“微軟+英特爾”

AI商戰(zhàn)背后不僅是算法的比拼，更是算力的對壘。

此前，有傳言稱黃仁勛將于6月6日到訪上海，會見小米、騰訊、字節(jié)跳動、理想汽車、比亞迪等中國企業(yè)高管。

而在結束臺北之行后，黃仁勛坐上了返回美國的飛機，并沒有如期來到大陸。至今也沒有再次來華的消息。

外界盛傳黃仁勛來大陸，符合中國需要英偉達的呼聲；但他折返回美國，也在情理之中，畢竟在局勢如此敏感的時刻，挑動美國政府緊繃的神經并不明智。

向前追溯，英偉達的AI種子播種于2016年。彼時OpenAI剛剛創(chuàng)立，黃仁勛親自前去交流，并捐贈了一臺搭載有8顆P100芯片的DGX-1，那是英偉達當時最強力的浮點運算GPU。6年后，ChatGPT橫空出世，AI浪潮引爆全球，作為其背后的鼎力支持者，英偉達順勢坐上了火山口。

相比高性能服務器和通用服務器，AI大模型所需要的服務器除CPU外,還要配備4~8顆GPU，部分高配版甚至搭配16顆GPU。

AI商戰(zhàn)背后不僅是算法的比拼，更是算力的對壘。大模型本身就是無數個AI服務器的堆疊。并且在推出成熟的產品前，廠商們還需要大量芯片進行事前的模擬訓練。

去年7月，美國BIS頒發(fā)《出口管制條例》，限制向中國出口先進芯片產品，英偉達A100、H100赫然在列。

兩款芯片被禁止后，英偉達調整技術參數，以符合貿易規(guī)定，黃仁勛就曾表示：“在中國，我們有特別定制的芯片，提供給阿里、百度等中國云廠商，中國初創(chuàng)公司一定會有機會來開發(fā)自己的大語言模型。”

他口中的替代品即A800和H800。據稱，國內幾家頭部互聯網企業(yè)都向英偉達下了1.5萬~1.6萬枚的訂單，金額大概在十億美金左右。

這顯然無法滿足蜂擁而至的創(chuàng)業(yè)者。況且，就算是*替代品A800，傳輸速度和運算性能只有A100的七成。如今即便是“閹割版”，A800和H800都已經十分緊俏。

據悉，目前持有量超過1萬枚GPU的中國企業(yè)不超過5家。其中，擁有1萬枚英偉達A100的企業(yè)至多可能只有阿里云1家。?

加起來看，國內可用于訓練AI大模型的A100大約只有4萬~5萬枚，相當吃緊。百度在文心一言的沖刺階段，“幾乎將整個集團所有的A100都頂了上去?！?/p>

供應和需求嚴重倒掛，導致價格瞬間狂飆。

H100在網上的售價已經被炒到4萬多美金；一枚A100也上升到15萬元，有黃牛甚至喊出155萬元的驚天報價。

據TrendForce 研究顯示，運行ChatGPT至少需要1萬枚A100芯片，而如果以A100的處理能力來預算，GPT-3.5大模型需要2萬塊GPU來處理數據，大模型商業(yè)化的GPT則需要超過3萬顆。

可以預想，算力作為一個產業(yè)蘊含的經濟價值多么龐大，英偉達的潛在利潤空間有多么驚人。

作為實打實的“硬通貨“，AI時代的“英偉達+臺積電”就等于PC時代的“英特爾+微軟”，也類似于移動時代的“高通+蘋果”。

他們站在科技產業(yè)的金字塔尖，以極深的技術護城河，豎起壟斷高墻，攫取巨額利潤。

02 極特殊的壟斷

“只有碼農沒有GPU?！?/p>

AIGC是一個“軟硬兼?zhèn)洹钡男袠I(yè)，既需要算法也需要算力。但囿于高端芯片的缺位，也就出現了“國內只有碼農沒有GPU”的實際情況。

芯片禁令生效前，A100等芯片主要供給云廠商客戶。因此，阿里、騰訊、字節(jié)跳動、百度等云企業(yè)基于芯片儲備，理論擁有了征戰(zhàn)AI的“入場券”。

由于算力所限，小廠商只能先做小模型；而王慧文、王小川等新入局者只能“先軟后硬”，先集中資源優(yōu)化算法，再考慮芯片等硬件基座。

BAT、字節(jié)等互聯網巨頭，華為、三六零、科大訊飛、商湯、昆侖萬維等企業(yè)，清華、復旦、中科院等科研院所，再加上一眾熱血的創(chuàng)業(yè)者，紛紛加入戰(zhàn)局。無論何種路徑，對算力硬件的需求只是被迫延后，但最終不會缺席。

極為火爆的創(chuàng)業(yè)潮，是否能讓下游需求井噴尚不得而知，但對上游高端芯片的需求暴增已是事實，并且上游供給的彈性極低。

前段時間，OpenAI首席執(zhí)行官 Sam Altman就表示，公司必須要籌集到1000億美元，以支付 AI 模型高昂訓的練費用。微軟也曾斥資數億美元從英偉達購入了數萬枚A100芯片。

再加上中國企業(yè)的需求，為應對暴增的訂單，英偉達已向臺積電下發(fā)“超級急件”，共追加了1萬片的制造產能。

但要知道，一枚芯片從設計到制造再到封裝測試，最終出廠交付，要經歷IC設計-代工-封裝測試等位于全世界不同區(qū)域的不同廠商的復雜工作。高端GPU的耗時更長。

目前，英偉達GPU交貨周期被迫拉長，交付周期從此前的大約一個月，到現在基本都需要三個月或更長，甚至很多新訂單要等到年底或更久才能拿到貨。馬斯克也不禁吐槽：“比毒品還難買”。

為此，英偉達還推出了一項“租賃服務”，企業(yè)可以不用購買芯片，而是以每月3.7萬美元的價格租用搭載了A100和H100的超級計算機DGX Cloud。

英偉達之所以能在AI芯片領域獨霸天下，一方面是基于在圖形、視覺等專業(yè)領域的長期積淀，黃仁勛敏銳地察覺到AI的廣闊前景，并為此孤注一擲。

2012年，英偉達的一些人工智能的研究人員發(fā)現用GPU訓練AI模型，效率遠超CPU。自此，英偉達押注GPU，4年后，黃仁勛向OpenAI捐出了*臺DGX-1，OpenAI原來需要一年的訓練，被壓縮到短短一個月。

AI的火種自此開始燃燒。至今，英偉達一家在超算中心領域獨霸9成以上市場份額。

另一方面，則是深度綁定臺積電，黃仁勛和臺積電創(chuàng)始人張忠謀都是華人，兩人不僅是密友，也是商業(yè)上的合作伙伴。6月初的臺灣之行中，黃仁勛就和張忠謀夫婦聚餐。據傳，英偉達會在下一代AI GPU中導入臺積電的3nm工藝。

要知道，高端芯片是一項極為復雜的高精密產業(yè)，設計芯片是一回事，制造又是另一回事。

目前，全球能勉強抗衡臺積電的只有三星和英特爾，而臺積電的優(yōu)勢還在進一步擴大。國內*進的廠商中芯國際，與臺積電相比還存在兩代左右的工藝差距。并且囿于光刻機等高端設備的禁運，國內產品要想在短期內實現高端替代，幾乎沒有可能。

03 難尋的替代者

國內也掀起了一波“造芯運動”。

從提出顯卡概念，到主攻GPU，到AI時代的“軍火商”，英偉達的*地位遭到了不少覬覦。

早在2021年，高通、微軟、英特爾、亞馬遜四大巨頭就組成“反英偉達聯盟”，試圖阻擊英偉達收購ARM，防止兩家形成新的壟斷。

如今，新的戰(zhàn)火再次燃起，為擺脫對英偉達的過度依賴，谷歌拿出了第四代TPU，亞馬遜、微軟、特斯拉、meta都在研發(fā)自己的定制芯片。

國內由于英偉達高端芯片的供應限制，也掀起了一波“造芯運動”。其中，海光信息的DCU深算一號，是國內*能支持FP64雙精度浮點運算的高性能芯片。紙面數據上，海光深算一號基本能發(fā)揮出英偉達A100 70%的性能。其股價因此爆發(fā)式上漲。

此外，還有寒武紀的思元290系列，景嘉微的 JM9 ，以及燧原科技、壁仞科技等一眾初創(chuàng)企業(yè)在苦苦追趕。

但對比來看，中國企業(yè)和英偉達之間還差著好幾個AMD。雖然海光深算一號數據上有A100七成的功力，但海光的DCU（加速計算芯片） 的片間互聯性能還有較大的提升空間。

除了性能*，英偉達在架構方面也有*優(yōu)勢。依靠革命性的CUDA架構，英偉達對GPU流處理器進行了細致的分組，將他們轉變?yōu)橐粋€個小型單元且能單獨運行。這樣一來，組合起來的GPU就能應付自動駕駛、元宇宙、AI等大型計算場景。

對應摩爾定律，黃仁勛還提了“黃氏定律”：即每隔半年，顯卡芯片的性能就會提高一倍，比摩爾定律的速度整整快了兩倍。也就是說，英偉達的芯片性能在加速迭代。

剛剛過去的臺北電腦展 COMPUTEX 2023 上，黃仁勛就拿出了最新的超級計算機DGX GH200，他稱其為“巨型 GPU”，配備了超級芯片 GH200，這款產品聚焦于生成式人工智能模型訓練場景。

而且，A100只是2020年的產品，最新的H100芯片于去年9月量產。相比A100芯片，H100性能提升六倍，內部包含800億個晶體管，使用臺積電4納米工藝。而A100的晶體管數量為540億個。

由于下游市場需求暴增，英偉達對2024第二財季給出了令市場亢奮的指引。營收預期將達到110億美元，足足比市場預期高出了38億美元。這直接推動其股價一度暴漲30%。

目前看，英偉達處于*的獨一檔，僅有AMD能夠略微與之抗衡。隨著股價飆升，英偉達成為第七家萬億市值公司，其市值已是AMD 的近5倍，是英特爾的7倍多，這兩個曾經的老對手如今被遠遠甩在身后。

也難怪幾年前英偉達就曾放出豪言：“即使英特爾將圖形計算能力提高10倍，也無法與我們匹敵”，至于AMD，“我們已經很多年沒關注過它了，我們之間的實力差距是9：0”。

幾乎難有相匹配的替代品，讓英偉達一家獨大，在產業(yè)鏈中擁有*的議價權，這意味著巨大的利潤。

04 寫在最后

“為了計算和人類的未來，我捐出世界上*臺DGX-1?！?/p>

2016年，黃仁勛來到OpenAI的辦公樓，并用記號筆寫在DGX-1的機箱上寫下了這句話。

6年后，目前，OpenAI掀起的AI巨浪從大洋彼岸而來，席卷大洋此岸。澎湃洶涌的AIGC創(chuàng)業(yè)大潮讓英偉達坐收漁利。從這個角度看，被捐贈的那一臺DGX-1太值錢了。

一大批中國廠商的大模型必然會失敗退場，但這并不妨礙英偉達作為“軍火商”成為這個時代*的贏家。因為失敗的AI創(chuàng)業(yè)者和成功的AI創(chuàng)業(yè)者一樣，都要掏錢付給英偉達和黃仁勛。