英伟达「iPhone时刻」：最贵芯片性价比之王，AI领域再创新高

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在3月份的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋表示，「AI的iPhone时刻已经到来。」

时隔5个月后，黄仁勋这句话或许可以改写为「英伟达AI的iPhone时刻已经到来。」

英伟达公布了2024财年第二财季财报。

第二季度营收为135.1亿美元，同比增长101%，环比增长88%。

此外净利润61.88亿美元，同比暴增843%

值得注意的是，这也是英伟达首次在季度营收上超过英特尔，迎来了一个历史性时刻。

芯片依旧是英伟达的收入支柱，其向数据中心供应芯片的部门是公司最大的收入来源，该部门第二财季营收达到103.2亿美元，增长171%，远高于市场预期的79.8亿美元。

其中H100是市场上最抢手的芯片，一度被炒到超过4万美元（约29万元人民币）。

此前消息人士向投资银行公司的RaymondJames透露，H100GPU的成本为3320美元（约合24181元人民币），而英伟达选择以25000至30000美元（当前约18.2万至21.9万元人民币）的价格出售这些GPU。

虽然这一说法可能没有考虑到运输物流等其他成本，不过仅从生产成本/售价的比例来看，英伟达H100GPU简直就是一个「超级摇钱树」。

据Tomshardware报道，英伟达今年内计划出售超过55万块H100GPU。倘若属实，这意味着英伟达光从H100GPU中获得的收益就已经是个天文数字。

不过由于H100芯片需要先进的生产工艺和同样复杂的封装技术，供应量将直接和代工厂台积电的封装能力相关，也是H100缺货的重要原因，行业高管预计H100的短缺将持续到2024年。

黄仁勋表示，英伟达正在寻求与其生产合作伙伴合作，将更多芯片推向市场，包括通过与其他公司合作来补充台积电的封装能力，并表示「今年剩余时间和明年的供应量将大幅增加。」

生成式AI的爆火，无数科技巨头争先抢后地躬身入局生成式AI赛道，试图打开这道充满机遇的科技大门。英伟达这个守在金矿大门外卖「铲子」的人率先成为了赢家。

微软和Google这些巨头虽然已经在AI投入了上百亿美元，但目前基本还没转化为利润。至于风头正劲的OpenAI，AnalyticsIndiaMagazine报道称其每日维护ChatGPT这一项服务就需花费70万，尽管一直试图通过GPT-3.5和GPT-4实现盈利，但目前的收益仍未能实现收支平衡。

然而，如果OpenAI无法扭转局面，面对每日高额的成本及其无法快速实现盈利的情况，AnalyticsIndiaMagazine认为OpenAI甚至可能在不久将来就要宣布破产。

而在AI芯片这个赛道，目前还没有哪家科技公司能望英伟达的项背。

研究公司Omdia的数据显示，虽然Google、亚马逊、Meta、IBM等公司也在生产AI芯片，但英伟达已占据了超过70%AI芯片销售额，并且在训练生成式AI模型方面有着更显著的优势。

FuturumGroup分析师DanielNewman表示，很多客户宁愿等待18个月向英伟达采购芯片，也不从初创公司或其他竞争对手那里购买现成的芯片。即便是十多年前就开始布局AI芯片的Google，有些工作也不得不依赖英伟达的GPU来完成。

尽管芯片的价格高昂且缺货，但反而英伟达芯片可能是目前世界上成本最低的解决方案。黄仁勋表示高性能芯片其实为客户节约了更多资金。

如果能够将价值50亿美元的数据中心的训练时间减少一半，所节省的费用将超过所有芯片的成本。

算力、模型、数据一直是AI发展的三大要素，AI芯片所代表的算力既是人工智能的底层基石，也是打开这道科技大门的钥匙。

这把通往未来的钥匙正掌握在英伟达的手中，并形成了自己的护城河。

英伟达的芯片护城河

58年前，英特尔创始人之一戈登•摩尔提出了著名的摩尔定律。

集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍。

随后新的推断又涌现了出来，两年的时间间隔被缩短到了18个月。

在摩尔定律的作用下，CPU和GPU的处理性能都获得了指数级的增长，2000年以后，CPU从单核走向多核，核心数量得到大幅提升。

AI深度学习的训练和推理大量依赖矩阵计算和浮点计算，对算力提出了极高的要求，而GPU能够大规模并行计算，在矩阵和向量计算上远超CPU，成为高性能计算的「宠儿」。

此外，高速的内存宽带、可扩展性强的算力池、专门优化的深度学习框架、云端部署支撑等优点，也坚定确立了GPU在AI时代的算力核心地位。

成立于1993年4月的英伟达最初便是靠GPU起家，通过不断的创新和发展，逐渐成为了高性能计算领域的领导者。

根据JonPeddieResearch发布的GPU市场数据统计报告，英伟达以84%的市场份额排名第一，排名第二的AMD为12%，第三位的英特尔为4%。

A100和H100都是英伟达专门为AI计算设计的顶级数据中心GPU，在训练和推理大型神经网络方面，性能都远超其他竞争对手，二者也都采用专门的TensorCore和数据流架构，堪称英伟达手里的两张王牌芯片。

今年以来，英伟达主打的就是「你买的越多，省的也越多」，非常熟练且「贴心」地推出各种迭代更新的GPU。

3月，英伟达一口气发布了H100NVLGPU、L4TensorCoreGPU、L40GPU以和NVIDIAGraceHopper四款AI推理芯片。

两个月后，5月的台北电脑展上，黄仁勋发布了用256个NVIDIAGH200GraceHopper超级芯片组成的超级计算机DGXGH200。

就在两周前，黄仁勋又发布了搭载HBM3e内存新版GH200GraceHopper，这也是世界上首个搭载HBM3e内存的GPU芯片。

HBM3e内存是一种新型的高带宽内存技术，在运算速度上HBM3e能比HBM3运算速度快50%，提供最高5TB/秒的传输速率。

训练和推理是AI大模型的非常重要的两个步骤，而这恰恰是GH200所擅长的部分。在黄仁勋看来，未来GH200的典型应用场景就是大语言模型，并且「加速运算」、「AI运算」将逐渐取代传统x86GPU的「通用计算」。

过往无数的案例证明，优异生态系统一旦构筑成护城河，外来者在竞争中便占了下风。

英伟达过硬的生态系统自然少不了竞争对手的盖章认证，神经网络科学家NaveenRao曾在英特尔担任过副总裁与人工智能平台事业部总经理。

他发现英伟达的最大优势不仅仅在于芯片本身，而是英伟达拥有一个具有大量优秀人工智能程序员的大型社区和集散地。

每个人都优先以英伟达为基础，当你推出了一款新硬件，就会全力追赶它。

在第二财季财报中，黄仁勋也谈到：「通过我们的Mellanox网络和交换机技术连接并运行我们的CUDAAI软件堆栈的英伟达GPU构成了生成式AI的计算基础设施。」

CUDA是英伟达基于其生产的GPUs的一个并行计算平台和编程模型，目的是便于更多的技术人员参与开发。

开发人员可以通过C/C++、Fortan等高级语言来调用CUDA的API，来进行并行编程，并进行高性能计算，这种生态系统的建立使得许多开发者依赖于CUDA。

此前，黄仁勋向外界透露，CUDA在全球已经拥有超过400万开发者和超过3000个应用程序，CUDA下载量累计达到4000万次，全球有40000家大型企业正在使用英伟达的产品进行加速计算，已有15000家初创公司建立在英伟达的平台上。

庞大的数字折射出英伟达显著的先发优势，倘若其他对手想要推出新的硬件，则还需要考虑追赶这个已经形成的人工智能创新生态系统。

交易的两端，一端连着卖方，一端连着买方。

4月份，「双标」的马斯克一遍联名签署禁止训练AI，一边偷偷扫货1万张GPU来开发大模型，甚至还不忘在X上公开吐槽：「似乎每个人、每条狗都在购买GPU」。

上个月，甲骨文董事长在公开场合表示，甲骨文公司将斥资数十亿美元购买英伟达的GPU，以扩大针对新一波人工智能公司的云计算服务。

得算力者得天下，在你追我赶的生成式AI赛道上，国内也同样蔓延着求「芯」若渴的焦虑。

在财报电话会议上，英伟达CFOColetteKress称：「我们预计，连续增长将主要由数据中心驱动，其中对中国客户的销售约占英伟达最新季度数据中心收入的20%至25%。」

此前，据英国《金融时报》报道，中国互联网巨头正争相抢英伟达高性能AI芯片，今明两年的订单价值高达50亿美元。

其中百度、腾讯、阿里巴巴以及字节跳动今年向英伟达下达的支付订单金额合计10亿美元，总共采购10万张A800，相当于每张A800芯片的价格达到1万美元，明年再交付余下的40亿美元。

A800本质上是A100的「阉割版」。

由于去年8月份受到政策影响，英伟达只能面向中国大陆市场推出不受限制的替代版本。

不少行业人士认为，GPU已经成为市场上公认的稀缺货，一芯难求的局面在未来的一两年内依旧难以缓解。

因此，在GPU供不应求的持续追捧下，英伟达的GPU甚至成为一些AI初创公司的硬通货。

作为一家云计算初创公司，CoreWeave想要获得创业贷款并不是一件容易的事情。得益于英伟达的投资人身份，CoreWeave甚至可以将H100GPU作为抵押物，轻易获得了23亿美元的贷款。

在贷款方看来，这自然不会是一笔亏本的买卖。

一方面，这笔贷款能够让CoreWeave的计算规模和实力得到快速扩张，增强偿还贷款的能力，另一方面，英伟达明年将推出更多迭代的GPU，凭借与英伟达密切的合作关系以及这笔高额度贷款，CoreWeave还可以在抢购明年上市的GH200GPU上夺得先机。

正如前面所提到，既然头部大厂在市场上都抢不到GPU，那实力并不雄厚的AI初创公司的处境显然更加堪忧。

一些聪明的AI初创公司只能选择另辟蹊径，抱团取暖，投入英伟达的怀抱。

今年6月份，人工智能初创公司InflectionAI官宣，完成13亿美元的新一轮融资，值得注意的是，崭新的投资名单里首次出现英伟达的身影。

拿到融资后，Inflection转头将从英伟达购买了22000个H100GPU，以打造一台先进的超级计算机，其中包括近700个IntelXeonCPU的四节点机架服务器

InflectionAI表示，将和合作伙伴CoreWeave以及英伟达一起，构建世界上最大的AI集群。

看似欢喜的强强联合更像是一种无奈的抉择，InflectionAICEOMustafaSuleyman接受《纽约时报》的采访时表示：「公司没有义务使用英伟达的产品，但竞争对手没有提供可行的替代方案。」

今年是英伟达的「而立之年」，在五月的最后一天，英伟达成为全球第一家市值突破1万亿美元的芯片公司，这也是历史上第九家跻身万亿市值俱乐部的科技公司。

今年6月，身穿毕业服的黄仁勋受邀参加了中国台湾大学的毕业演讲，用过往的人生经验寄语毕业生。

无论是什么，像我们一样全力以赴地追求它，跑吧！不要慢慢走。不论是为了食物而奔跑，或不被他人当做食物而奔跑。你往往无法知道自己正处在哪一种情况，无论如何，都要保持奔跑。

历史的机遇稍纵即逝，GPU的赛道可能又是一个赢者通吃的赛道。

一直狂奔的黄仁勋抓住AI的机遇，让诞生于路边连锁餐厅的英伟达成功跻身于万亿美元俱乐部，成为这波AI浪潮的最大赢家，或许还将继续领跑下个时代。

文章来源：爱范儿