據(jù)路透社報道，隨著人工智能熱潮的興起，英偉達(dá)有望成為芯片制造商中最大的贏家——盡管不是唯一的贏家。

　　人工智能已成為科技行業(yè)投資的亮點，該行業(yè)增長放緩導(dǎo)致大規(guī)模裁員和實驗性投資減少。

　　但興趣激增幫助 Nvidia 周三公布了好于預(yù)期的季度收益，并預(yù)測銷售額高于華爾街預(yù)期，這與競爭對手英特爾公司預(yù)計虧損和削減股息形成鮮明對比。

　　Nvidia 股價周四上漲近 14% 至 236.70 美元。自今年年初以來，它們的漲幅已超過 65%，幾乎是費城半導(dǎo)體指數(shù)漲幅的三倍。該公司通過幫助視頻游戲看起來更逼真，開始了 PC 的圖形芯片業(yè)務(wù)，然后隨著其芯片用于采礦而乘著加密貨幣浪潮?，F(xiàn)在，下一個推動力來自生成式 AI。

　　Nvidia 周四的飆升使其市值增加了超過 700 億美元。這使其市值超過 5800 億美元，約為英特爾的五倍。它是美國第七大上市公司。該公司成功的關(guān)鍵是它控制了大約 80% 的圖形處理單元 (GPU) 市場，這是一種專用芯片，可給OpenAI流行的 ChatGPT 聊天機器人等服務(wù)提供所需的計算能力。

　　GPU市場的王者

　　圖形處理單元旨在非常高效地處理人工智能計算中涉及的特定類型的數(shù)學(xué)，而英特爾的通用中央處理器 (CPU) 可以以較低的效率處理更廣泛的計算任務(wù)。但人工智能正在接管科技行業(yè)，據(jù)研究公司 Gartner 稱，到 2026 年，數(shù)據(jù)中心使用的 GPU 等專用芯片的份額預(yù)計將從 2020 年的不到 3% 上升到 15% 以上。

　　AMD是 GPU 行業(yè)的第二大玩家，其股價在周三 Nvidia 財報公布后也有所上漲，市場份額約為 20%。

　　“在硬件和處理方面引領(lǐng) AI 革命的兩家公司是 Nvidia 和 AMD，在我們看來，這兩家公司遙遙領(lǐng)先于其他公司，”Piper Sandler 分析師 Harsh Kumar 說。

　　Lisa Su 領(lǐng)導(dǎo)的 AMD 近年來在 AI 方面進(jìn)行了大量投資，包括一系列旨在與 Nvidia 最快的產(chǎn)品競爭的芯片。作為對比，英特爾占有不到 1% 的份額。

　　“對 ChatGPT 的熱情及其解鎖的潛在用例可能代表了人工智能采用的轉(zhuǎn)折點，”持有英偉達(dá) 0.54% 股份的 AllianceBernstein 技術(shù)基金投資組合經(jīng)理 Lei Qiu 表示。“雖然很難準(zhǔn)確地確定今天人工智能占（Nvidia）收入的百分比有多大，但隨著大型科技公司競相開發(fā)類似類型的人工智能應(yīng)用程序，它有可能呈指數(shù)增長，”Qiu 說。

　　英偉達(dá)在 AI 行業(yè)的實力也引起了風(fēng)險投資家和初創(chuàng)公司的關(guān)注，他們正在投資數(shù)十億美元，并承諾進(jìn)行諸如降低電力消耗等改進(jìn)。但到目前為止，它們都沒有對 Nvidia 的業(yè)務(wù)造成重大影響。

　　所有這一切對英特爾來說都是壞消息，英特爾在數(shù)據(jù)中心和個人電腦行業(yè)的 CPU 市場份額也正在被 AMD 奪走，而 AMD 曾一度占據(jù)主導(dǎo)地位。該公司現(xiàn)在面臨失去該行業(yè)下一個增長點的風(fēng)險。近幾個月來，它努力加強對 GPU 的關(guān)注，包括在 12 月將其圖形芯片部門一分為二：一個專注于個人電腦，另一個專注于數(shù)據(jù)中心和人工智能。

　　不過，分析人士表示，在英特爾在市場上占有一席之地之前，該公司還有很長的路要走。

　　Wedbush Securities 分析師 Matthew Bryson 表示：“英特爾有更多的設(shè)計試圖滲透（AI）市場，但迄今為止，盡管其解決方案過多，但它的牽引力令人失望?！?/p>

　　ChatGPT 助力英偉達(dá)狂飆

　　華爾街日報在最近的報道中指出，芯片制造商熱衷于科技領(lǐng)域的最新熱點：人工智能工具可以在最少提示的情況下生成文本，但這需要強大的計算能力才能運行，并有望給相關(guān)供應(yīng)商帶來豐厚的新收入來源。

　　分析師估計，對于半導(dǎo)體制造商而言，新工具如果得到廣泛采用，可能會帶來數(shù)百億美元的年凈銷售額。

　　自去年年底發(fā)布總部位于舊金山的 OpenAI 聊天機器人ChatGPT以來，市場對所謂的生成式 AI 的興奮已經(jīng)達(dá)到了狂熱的程度。該技術(shù)通過產(chǎn)生令人信服的真實反應(yīng)（有時甚至是不準(zhǔn)確的反應(yīng)）吸引了用戶，幫助它從微軟公司吸引了數(shù)十億美元。

　　NVDA英偉達(dá)公司首席執(zhí)行官黃仁勛甚至表示，該技術(shù)已達(dá)到拐點?！吧墒?AI 的多功能性和能力引發(fā)了全球企業(yè)開發(fā)和部署 AI 戰(zhàn)略的緊迫感，”他在公司周三公布季度收益并公布了一項新的云計算計劃以利用商業(yè)機會時表示。

　　他說，對此類人工智能工具的興趣正在促使公司重新調(diào)整他們的業(yè)務(wù)預(yù)期?！昂翢o疑問，由于過去 60 天、90 天，我們對今年的看法在進(jìn)入新一年時已經(jīng)發(fā)生了相當(dāng)大的變化。”

　　隨著個人電腦、智能手機和其他電子產(chǎn)品銷售疲軟，芯片行業(yè)正在努力應(yīng)對半導(dǎo)體行業(yè)的急劇下滑，令人興奮之際。由于對經(jīng)濟衰退的擔(dān)憂導(dǎo)致消費者和企業(yè)縮減支出，大多數(shù)芯片制造商都報告稱銷售放緩。

　　Nvidia 是無可爭議的 AI 芯片市場領(lǐng)導(dǎo)者，在數(shù)據(jù)中心的單調(diào)世界中，ChatGPT 等工具進(jìn)行計算并輸出結(jié)果。據(jù) Omdia 估計，截至 2020 年，它在此類 AI 處理器中的份額約為 80%。

　　不過，有這么多資金可供爭奪，其他芯片制造商也想加入其中。

　　英特爾公司首席執(zhí)行官帕特基辛格周三表示，他的公司擁有一套廣泛的芯片來應(yīng)對生成人工智能的機會，包括面向人工智能計算的專業(yè)芯片、數(shù)據(jù)中心的圖形芯片和新一代數(shù)據(jù)中心中央處理器——計算機的數(shù)字大腦——他說這在人工智能工作中表現(xiàn)良好。

　　“隨著人工智能融入未來的每一個應(yīng)用程序，我們期望的性能將成為計算的主流，”他說。

　　AMD為 AI 量身定制 CPU、圖形芯片和其他硬件，同時押注運行該技術(shù)所必需的許多計算的大型云計算公司將大力投資芯片。AMD 首席執(zhí)行官Lisa Su上個月底表示 ，這項業(yè)務(wù)明年應(yīng)該會開始變得更有意義。

　　美國銀行分析師 Vivek Arya 表示，到 2027 年，生成式人工智能每年可為整個人工智能芯片市場增加 200 億美元。他說，Nvidia 應(yīng)該能夠保持至少 65% 的人工智能芯片市場份額。

　　互聯(lián)網(wǎng)搜索巨頭谷歌是Alphabet Inc.的子公司，本月展示了其稱為 Bard 的ChatGPT 本土競爭對手。中國的百度公司正在開發(fā)一種名為 Ernie Bot 的類似于 ChatGPT 的人工智能聊天機器人，它計劃在下個月推出。微軟已經(jīng)在其 Bing 搜索引擎結(jié)果中為用戶提供了有限的 ChatGPT 體驗。

　　至少在短期內(nèi)，Nvidia 在 AI 領(lǐng)域的主導(dǎo)地位可能是它獲利的最佳位置。該公司通過允許軟件開發(fā)人員利用其圖形芯片的特性獲得了領(lǐng)先地位，這些芯片從大約 15 年前開始就被證明擅長 AI。瑞銀分析師在一份報告中表示，現(xiàn)在，該公司的芯片是唯一可用于創(chuàng)建大規(guī)模 AI 語言系統(tǒng)的可行產(chǎn)品，并補充說，他們估計 ChatGPT 需要大約 10,000 個該公司的圖形芯片來訓(xùn)練。

　　黃仁勛在財報說明會上建議該公司下個月可能會更新其潛在市場規(guī)模的前景，大約一年前，黃預(yù)測其從提供視頻游戲芯片到汽車的業(yè)務(wù)將達(dá)到 1 萬億美元。

　　“由于生成式人工智能令人難以置信的能力和多功能性，以及去年年中和年底發(fā)生的所有融合突破，我們可能會遲早達(dá)到那個[市場規(guī)模]，”他說?！昂翢o疑問，這對計算機行業(yè)來說是一個非常重要的時刻?！?/p>

　　Nvidia 正試圖通過開始為企業(yè)提供云計算服務(wù)來更快地實現(xiàn)這一目標(biāo)，以使用其硬件和軟件開發(fā)生成式 AI 聊天機器人和其他工具。該服務(wù)將通過成熟的云計算公司提供，旨在降低人工智能在商業(yè)中的應(yīng)用普及的門檻。

　　Nvidia 表示，它正在與所有主要的云計算提供商（包括亞馬遜、微軟和谷歌）就生成人工智能工具以及消費者互聯(lián)網(wǎng)公司和初創(chuàng)公司展開合作。

　　上萬美金的A100是新武器

　　在CNBC看來，在當(dāng)前火熱的AI芯片市場，售價上萬美金的Nvidia A100已經(jīng)成為了該市場的新武器。

　　A100 目前已成為人工智能專業(yè)人士的“主力”，投資者Nathan Benaich 說。他發(fā)布了一份涵蓋人工智能行業(yè)的時事通訊和報告，其中包括使用 A100 的超級計算機的部分清單。根據(jù) New Street Research 的數(shù)據(jù)，Nvidia 占據(jù)了可用于機器學(xué)習(xí)的圖形處理器市場的95%份額。

　　在他看來，A100 非常適合支持ChatGPT、Bing AI或Stable Diffusion等工具的機器學(xué)習(xí)模型。它能夠同時執(zhí)行許多簡單的計算，這對于訓(xùn)練和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型很重要。

　　A100 背后的技術(shù)最初用于在游戲中渲染復(fù)雜的 3D 圖形。它通常被稱為圖形處理器或 GPU，但如今 Nvidia 的 A100 配置和目標(biāo)是機器學(xué)習(xí)任務(wù)，并在數(shù)據(jù)中心運行，而不是在發(fā)光的游戲 PC 中運行。

　　開發(fā)聊天機器人和圖像生成器等軟件的大公司或初創(chuàng)公司需要數(shù)百或數(shù)千個 Nvidia 芯片，并且要么自行購買，要么從云提供商處安全訪問計算機。

　　例如在開發(fā)當(dāng)前火熱的ChatGPT所需的大型語音模型，就需要數(shù)百個 GPU來訓(xùn)練。這些芯片需要足夠強大以快速處理數(shù) TB 的數(shù)據(jù)以識別模式。之后，還需要像 A100 這樣的 GPU 來進(jìn)行“推理”，或者使用模型生成文本、進(jìn)行預(yù)測或識別照片中的對象。

　　這意味著 AI 公司需要獲得大量 A100，該領(lǐng)域的一些企業(yè)家甚至將他們獲得的 A100 數(shù)量視為進(jìn)步的標(biāo)志。

　　“一年前我們有 32 塊A100，”Stability AI 首席執(zhí)行官 Emad Mostaque在一月份的推特上寫道?！癉ream big and stack moar GPUs kids. Brrr.” 他繼續(xù)寫道。Stability AI 是幫助開發(fā) Stable Diffusion 的公司，Stable Diffusion 是去年秋天引起關(guān)注的圖像生成器，據(jù)報道其估值超過10 億美元。

　　根據(jù) State of AI 報告的一項估計，Stability AI 現(xiàn)在可以使用超過 5,400 個A100 GPU ，該報告繪制并跟蹤了哪些公司和大學(xué)擁有最多的 A100 GPU——盡管它不包括云提供商，它們不公開公布他們的數(shù)字。

　　Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛周三在與分析師的電話會議上不停地談?wù)撊斯ぶ悄?，暗示最近人工智能的繁榮是公司戰(zhàn)略的核心。

　　黃說：“過去 60 天，圍繞我們構(gòu)建的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的活動，以及使用 Hopper 和 Ampere 影響大型語言模型的推理活動剛剛爆發(fā)?！?“毫無疑問，無論我們對今年的看法如何，因為過去 60 天、90 天，在我們進(jìn)入這一年之際，都發(fā)生了相當(dāng)大的變化。”

　　“云服務(wù)”帶來的新可能

　　與其他類型的軟件（如網(wǎng)頁服務(wù)）相比，它偶爾會以微秒為單位突發(fā)性地使用處理能力，而機器學(xué)習(xí)任務(wù)可能會占用整個計算機的處理能力，有時長達(dá)數(shù)小時或數(shù)天。

　　這意味著發(fā)現(xiàn)自己擁有熱門 AI 產(chǎn)品的公司通常需要購買更多 GPU 來處理高峰期或改進(jìn)他們的模型。這些 GPU 并不便宜。除了可以插入現(xiàn)有服務(wù)器的卡上的單個 A100 之外，許多數(shù)據(jù)中心還使用一個包含八個 A100 GPU 協(xié)同工作的系統(tǒng)。

　　這個來自Nvidia的，名為DGX A100的建議售價接近 200,000 美元，但它配備了所需的芯片。周三，Nvidia 表示將直接出售對 DGX 系統(tǒng)的云訪問，這可能會降低修補匠和研究人員的入門成本。

　　很容易看出 A100 的成本是如何增加的。

　　例如，New Street Research 的一項估計發(fā)現(xiàn)，Bing 搜索中基于 OpenAI 的 ChatGPT 模型可能需要 8 個 GPU 才能在不到一秒的時間內(nèi)響應(yīng)問題。按照這個速度，微軟將需要超過 20,000 臺 8-GPU 服務(wù)器才能將 Bing 中的模型部署給每個人，這表明微軟的功能可能需要 40 億美元的基礎(chǔ)設(shè)施支出。

　　“如果你來自微軟，并且你想擴展它，以 Bing 的規(guī)模，那可能是 40 億美元。如果你想擴展到谷歌的規(guī)模，每天服務(wù) 8 或 90 億次查詢，你實際上需要在 DGX 上花費 800 億美元?！?New Street Research 的技術(shù)分析師 Antoine Chkaiban 說?！拔覀兊贸龅臄?shù)字是巨大的。但它們只是反映了這樣一個事實，即每個使用如此大型語言模型的用戶在使用它時都需要一臺大型超級計算機?！?/p>

　　根據(jù) Stability AI 在線發(fā)布的信息，最新版本的圖像生成器 Stable Diffusion 在256 個 A100 GPU或 32 臺機器上進(jìn)行了訓(xùn)練，每臺機器有 8 個 A100，總計 200,000 個計算小時。

　　Stability AI 首席執(zhí)行官莫斯塔克在 Twitter 上表示，以市場價格計算，僅訓(xùn)練模型就花費了 60 萬美元，他在推特交流中暗示，與競爭對手相比，這個價格異常便宜。這還不包括“推理”或部署模型的成本。

　　Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛在接受 CNBC 的 Katie Tarasov 采訪時表示，就這些模型所需的計算量而言，該公司的產(chǎn)品實際上并不昂貴。

　　“我們將原本價值 10 億美元的運行 CPU 的數(shù)據(jù)中心縮小為 1 億美元的數(shù)據(jù)中心，”Huang 說?！艾F(xiàn)在，1 億美元，當(dāng)你把它放在云端并由 100 家公司共享時，幾乎什么都不是?！?/p>

　　Huang 表示，Nvidia 的 GPU 允許初創(chuàng)公司以比使用傳統(tǒng)計算機處理器低得多的成本訓(xùn)練模型?！艾F(xiàn)在你可以用大約 10 到 2000 萬美元構(gòu)建類似大型語言模型的東西，比如 GPT，”Huang 說。“這真的非常實惠?！彼a充說。

　　也許，在談到這個英偉達(dá)“云服務(wù)”的時候，很多人會把他看作類似AWS、AZURE和谷歌這樣的公有云競爭者。但按照nextplatform的說法，英偉達(dá)只是將其自己的 DGX 系統(tǒng)真正地放入大云中，這樣客戶就可以在云上使用與他們可以安裝在自己的數(shù)據(jù)中心中的完全相同的服務(wù)。

　　“這類似于VMware在 2016 年秋季放棄云，與亞馬遜合作構(gòu)建 VMware Cloud on AWS的嘗試”，nextplatform說。

　　但無論如何，在其他競爭對手還在掙扎的時候，英偉達(dá)似乎已經(jīng)正式復(fù)蘇并邁入了新時代。

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