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争抢英伟达,还要多久?

总之,在目前这个AI发展阶段,英伟达的GPU是最好的选择,作为稀缺品,即使再提高价格,众多企业也要为其买单。

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。

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