英伟达已经成为“现象级”公司，火爆程度无出其右者，影响力遍及电子半导体产业的各个角落，相关产业链上的企业都在向英伟达靠拢。
之所以如此，最主要的原因自然是英伟达的营收和产品表现。
截至4月30日，英伟达2024财年*季度营收71.9亿美元，优于市场预期的65.2亿美元，毛利率达到66.8%。其中，数据中心业务营收达42.8亿美元，同比增长14%，优于市场预期，车用芯片和相关软件部门营收同比暴增114%，但与数据中心业务相比规模仍小，不到3亿美元，PC、游戏业务表现不理想，营收同比下滑近40%。
英伟达预估本季度营收将达到110亿美元，比分析师预期的71.5亿美元高出50%，如此乐观的销售展望，证明该公司从AI热潮获得的收益，比市场想象的更多。
最近，英伟达在股市的表现比其营收更加亮眼，今年以来，市值已翻倍。
当地时间5月30日，美股收盘，英伟达上涨4.3%，市值达到1.02万亿美元，加入了Alphabet、亚马逊、苹果和微软组成的万亿美元市值IT企业阵营。目前，虽然英伟达营收远低于芯片业龙头英特尔，但其市值已是后者的8倍多。
*的营收和股市表现，源于其主打GPU芯片销售的火爆。
英伟达的A100和H100已成为抢手货，特别是新款H100，价格飙升，最近，H100的售价在多个美国网店超过了4万美元，电商平台eBay上至少有6家店铺在销售H100，英伟达的高端GPU是面向B端（企业）的，一般不会出现在大众零售市场，而A100和H100在电商平台上被热炒，说明其市场热度及稀缺性。
很多企业和开发人员都在使用H100芯片构建大语言模型（LLM）开发平台，进行AI训练，特别是像GPT这样的大模型，一个系统通常需要数百个高端AI芯片协同工作，例如，为了打造ChatGPT，微软斥资数亿美元购买了数万个A100芯片。
不止买芯片，英伟达还推出了新服务，允许一些企业以每月37000美元的价格租用其搭载了A100的超级计算机DGX。该项服务进一步拓展了英伟达的营收。
总之，在目前这个AI发展阶段，英伟达的GPU是*的选择，作为稀缺品，即使再提高价格，众多企业也要为其买单。
1、英伟达的吸引力
AI和智能驾驶的火爆，使英伟达成为了众多企业寻求合作的目标。
在汽车芯片领域。
最近，联发科手机芯片业绩不佳，促使该公司拓展更多业务领域，汽车芯片是重中之重。5月29日，英伟达和联发科宣布，双方将合作，最早可在2025年推出智能座舱解决方案。
作为智能座舱主芯片市场的龙头，高通还在不断加码智能驾驶芯片业务，欲以舱驾一体抢占更多的智能汽车市场份额。作为高通的主要竞争对手，英伟达和联发科想通过联手合作，加强竞争力，与高通争夺市场。
据悉，联发科将开发集成英伟达GPU Chiplet的汽车SoC，搭载NVIDIA AI和图形计算IP。同时，联发科的智能座舱解决方案将运行NVIDIA DRIVE OS、DRIVE IX、CUDA和TensorRT软件技术，提供图形计算、人工智能、功能安全和信息安全等智能座舱功能。
在晶圆代工领域，英特尔在觊觎英伟达的代工订单。
5月30日，黄仁勋表示，英伟达寻求供应链多元性，目前，高端GPU芯片晶圆代工除台积电外，也将与三星、英特尔合作。
业内人士分析，黄仁勋抛出与其它晶圆代工厂合作的消息，是为了与台积电议价。而对于英特尔来说，非常希望为英伟达代工生产芯片，即便不是*的也可以。
黄仁勋表示，最近收到了基于英特尔下一代制程节点的测试芯片，测试结果良好。
今年一月份，英特尔宣布，已经签署了基于其Intel 3制程节点的芯片订单，英特尔首席执行官Pat Gelsinger 表示：“我很高兴能够将*的云、边缘和数据中心解决方案提供商作为Intel 3的优先客户”。英特尔未透露客户的名称，显然，英伟达非常符合英特尔新客户的描述。
Intel 3制程计划在2023下半年量产，此外，英特尔还有20A制程，该节点有望在2024年初投入生产，这为英伟达提供了更多选择。
英伟达的单个DGX系统（具有8个GPU的服务器）包含来自众多供应商的35000多个组件，目前，生成式AI浪潮对GPU的需求激增，英伟达的中高端GPU芯片供不应求，因此，该公司也在努力增加所有这些组件的供应渠道，芯片晶圆代工自然包括在内，这是英特尔的机会。
不止在芯片产业链中上游，下游的系统厂商对英伟达也是趋之若鹜。
最近，富士康工业互联网、和硕、广达和纬创等都在争相使用英伟达的Omniverse、Isaac Sim和Metropolis构建虚拟工厂、机器人仿真技术和自动化检测设施。
特别是广达，对于代工生产英伟达最新推出的超级计算机系统DGX GH200非常用心，成为了首家生产该系统的中国台湾系统集成商，将于今年年底出货。
DGX系统由256个GH200 Grace Hopper芯片组成，GH200整合了英伟达*进的加速运算和网络技术，它把Grace CPU与H100 Tensor核心GPU集合在一个模块内。
英伟达还推出了用于打造加速服务器的模块化参考架构NVIDIA MGX，系统制造商可使用MGX架构，根据各自的成本考量开发百种以上的服务器。广达集团将率先在今年8月推出采用MGX设计的机型。
据悉，华硕、华擎旗下永擎电子、技嘉、和硕也将使用MGX来打造下一代加速运算电脑。
不止企业，中国台湾地区政府也在积极拉拢英伟达，为其本地相关技术发展和人才培养做贡献。为了帮助英伟达在台湾地区建设总投资为新台币243亿元（约合人民币56.26亿元）的人工智能创新研发中心，台湾地区政府将提供新台币67亿元（约合人民币15.52亿元）的补贴。预计该项目将新聘1000名员工，也会与台湾岛内大学合作培育人才。
英伟达还将建设计算平台以供台湾地区AI研发中心使用，并开放部分算力给台湾岛内的学研机构、合作伙伴或创业公司研发使用。
2、英伟达热会持续多久？
综上可见，英伟达凭借其GPU的先天优势，在AI领域如鱼得水，受到产业链众多厂商的追捧。在这股AI发展浪潮之中，英伟达GPU在AI训练方面的优势会持续一段时间，这个时间的长度，则由AI训练和推理技术和芯片性能的发展决定。
目前来看，英伟达主导的AI训练市场只占全部AI芯片需求的20%左右，相对而言，AI推理芯片有更大的市场空间，目前，没有任何一家企业（包括英伟达和英特尔）能够通吃该市场。这个AI推理市场不仅很大，而且相当分散，除了现在主流的云计算和数据中心，边缘侧的AI推理需求也很多，潜在市场巨大。更重要的是，在边缘侧，AI推理对相关芯片性能的要求不像数据中心那么高，这就给其它众多芯片企业（包括手机芯片厂商）提供了发展机会，如果市场发展起来，英伟达的市场热度将会被多家厂商稀释。
如前文所述，英伟达凭借当下的技术优势，可以把相关芯片和系统的售价定得很高，该公司需要抓紧当下风口赚钱，因为未来竞争会逐渐激烈起来。
近些年，包括亚马逊、谷歌和微软在内的互联网和系统大厂一直在开发适合自家应用的AI专用芯片。
谷歌开发了张量处理器（TPU），亚马逊有为开发或训练AI模型而设计的Trainium，以及AI推理芯片Inferentia。这两家的芯片应用涉及亚马逊的Alexa语音助手、谷歌搜索和YouTube等。
微软也在开发自家的AI芯片，据悉，该公司计划最早于2024年推出代号为Athena的芯片，用于内部AI开发。据知情人士透露，微软内部正在讨论是否向Azure云计算服务的客户提供Athena芯片。
亚马逊、谷歌、微软和其它大厂自研AI芯片，一个很重要的目的就是摆脱对英伟达的依赖，降低芯片成本的同时，提升运营效率。
从AI芯片产业发展情况来看，当下的GPU依然是过渡期产品，它是在早些年，系统厂商多用FPGA进行AI系统开发之后，发展演进的结果，但随着AI智能化水平的进一步提高，以及对算力、功耗和成本要求的提升，AI芯片的主流形态还会演进，目前来看，AI专用ASIC是发展方向。
以最为火爆的AI大模型ChatGPT为例，用英伟达GPU训练ChatGPT是当下的*，但如果有AI专用ASIC的话，执行这些任务的速度会更快，且功耗更低。
目前，包括系统大厂，初创公司在内的众多企业，以及各大知名科研机构都在研究AI专用ASIC，但相关技术瓶颈还难以突破，主要表现在性能和功耗之间的权衡，这些对设计方法、开发工具，以及芯片制程工艺提出了更高的要求，相关难题等待产业链各环节企业去攻克。
可以说，AI专用ASIC难关攻克之日，就是英伟达热退潮之时。
