在传(chuan)出法(fa)国(guo)将对英伟达发(fa)起反垄断调查后不久，又有新的不好(hao)消息传(chuan)出。
据彭博社引述欧盟竞争(zheng)事务负(fu)责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警(jing)告(gao)称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈(jing)”，但表示(shi)监管机构仍在考虑如(ru)何(he)解决这个(ge)问题。
“我们(men)一直在向他们(men)询问问题，但这还只是初步(bu)问题，”她在新加坡之行(xing)中告(gao)诉(su)彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行(xing)动的条件”。
自从英伟达成(cheng)为人工智(zhi)能支出热潮(chao)的最大受益者(zhe)以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简(jian)称 GPU）因(yin)其能够处理开发(fa) AI 模型所需的大量信息的能力(li)而受到数据中心(xin)运营(ying)商(shang)的青睐。
芯片已成(cheng)为科技(ji)界最热门的商(shang)品之一，云计算提(ti)供商(shang)相(xiang)互竞争(zheng)以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺(wang)盛，已帮(bang)助(zhu)他们(men)获得 80% 以上的市场份额(e)，领先于竞争(zheng)对手(shou)英特尔公司和超(chao)微半导(dao)体公司。
尽管供应紧张，但 Vestager 表示(shi)，人工智(zhi)能芯片供应的二(er)级市场可能有助(zhu)于激发(fa)创新和公平竞争(zheng)。
但她表示(shi)，占主导(dao)地位的公司未来可能会面临某(mou)些行(xing)为限制。
“如(ru)果你在市场上拥(yong)有这种主导(dao)地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意(yi)并尊重这一点，你就很好(hao)。”
6000亿美(mei)元的“大难题”
尽管高(gao)科技(ji)巨头在人工智(zhi)能基础设(she)施方面投入了大量资金，但人工智(zhi)能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值(zhi)存在巨大差(cha)距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认(ren)为，人工智(zhi)能公司每年必须赚取约 6000 亿美(mei)元才能支付其人工智(zhi)能基础设(she)施（例如(ru)数据中心(xin)）的费用。
去年，Nvidia 的数据中心(xin)硬件收入达到 475 亿美(mei)元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设(she)施上投入了巨额(e)资金。然而，他们(men)能赚回这笔投资吗？David Cahn 认(ren)为，这可能意(yi)味着我们(men)正在目睹金融泡沫的增长。
按照David Cahn的算法(fa)，6000亿美(mei)元这个(ge)数字，可以通过一些简(jian)单的数学运算来得出。
你所要做的就是将 Nvidia 的运行(xing)率收入预(yu)测乘以 2 倍，以反映(ying) AI 数据中心(xin)的总成(cheng)本（GPU 占总拥(yong)有成(cheng)本的一半，另(ling)一半包括能源、建筑物、备用发(fa)电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映(ying) GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如(ru)，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购(gou)买 AI 计算的初创公司或企业，他们(men)也需要赚钱）。
我们(men)看看，自 2023 年 9 月（在当时，他认(ren)为人工智(zhi)能是2000亿美(mei)元难题）以来发(fa)生了什么变化？
一、供应短缺已经消退：2023 年末(mo)是 GPU 供应短缺的高(gao)峰期。初创公司正在给风险投资公司打(da)电话，给任何(he)愿意(yi)与他们(men)交(jiao)谈的人打(da)电话，寻(xun)求帮(bang)助(zhu)以获得 GPU。如(ru)今，这种担忧(you)几乎完全消除了。对于我交(jiao)谈过的大多数人来说，现在以合理的交(jiao)货时间获得 GPU 相(xiang)对容易。
二(er)、GPU 库存不断增长：Nvidia 在第四季度报告(gao)称，其数据中心(xin)收入的一半左右来自大型云提(ti)供商(shang)。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超(chao)大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技(ji)公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席(xi)执行(xing)官们(men)有效地告(gao)诉(su)市场：“无论你喜不喜欢，我们(men)都会投资 GPU。”囤积(ji)硬件并不是一个(ge)新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成(cheng)为重置的催化剂。
三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额(e)：The Information 最近(jin)报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美(mei)元，高(gao)于 2023 年底的 16 亿美(mei)元。虽然我们(men)已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美(mei)元，但 OpenAI 与其他公司之间的差(cha)距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者(zhe)今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美(mei)元从 Netflix 或每月花 11.99 美(mei)元从 Spotify 获得多少价值(zhi)。从长远来看，AI 公司需要为消费者(zhe)提(ti)供巨大的价值(zhi)，才能继续掏钱。
四、1250 亿美(mei)元的缺口现在变成(cheng)了 5000 亿美(mei)元的缺口：在最后的分析中，我慷慨地假设(she)谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相(xiang)关收入中产生 100 亿美(mei)元。我还假设(she)甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美(mei)元的新 AI 收入。即(ji)使这仍然是正确的，并且我们(men)在名单上再添(tian)加几家公司，1250 亿美(mei)元的缺口现在也会变成(cheng) 5000 亿美(mei)元的缺口。
这还没完——B100 即(ji)将问世： 今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提(ti)升了 2.5 倍，而成(cheng)本仅增加了 25%。我预(yu)计这将导(dao)致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相(xiang)比，B100 的成(cheng)本与性能相(xiang)比有了显著的改(gai)善，而且由于每个(ge)人都想在今年晚些时候买到 B100，因(yin)此很可能再次出现供应短缺。
在之前提(ti)出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁(tie)路”，最终火(huo)车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购(gou)物中心(xin)等。
David Cahn表示(shi)，其实他也同意(yi)这一点，但他认(ren)为这个(ge)论调忽略(lue)了几点：
一、缺乏(fa)定(ding)价权：在物理基础设(she)施建设(she)的情况(kuang)下，您正在建设(she)的基础设(she)施具有一些内在价值(zhi)。如(ru)果您拥(yong)有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥(yong)有某(mou)种垄断定(ding)价权，因(yin)为 A 地和 B 地之间只能铺(pu)设(she)这么多轨道。在 GPU 数据中心(xin)的情况(kuang)下，定(ding)价权要小得多。GPU 计算正日益成(cheng)为一种按小时计量的商(shang)品。与成(cheng)为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进(jin)入者(zhe)继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况(kuang)下，高(gao)固定(ding)成(cheng)本 + 低边际(ji)成(cheng)本的企业几乎总是会看到价格竞争(zheng)到边际(ji)成(cheng)本（例如(ru)航空公司）。
二(er)、投资浪费：即(ji)使是铁(tie)路行(xing)业，以及许多新技(ji)术行(xing)业，投机性投资狂潮(chao)也常常导(dao)致高(gao)额(e)的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技(ji)术投资的最佳教(jiao)科书，其主要观点（确实，重点关注铁(tie)路行(xing)业）是，许多人在投机性技(ji)术浪潮(chao)中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁(tie)路行(xing)业而言，运河）要容易得多。
三、折旧：从技(ji)术发(fa)展史中我们(men)得知，半导(dao)体趋于越(yue)来越(yue)好(hao)。Nvidia 将继续生产更好(hao)的下一代芯片，如(ru) B100。这将导(dao)致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改(gai)进(jin)速度，因(yin)此它高(gao)估了今天购(gou)买的 H100 在 3-4 年后的价值(zhi)。同样，物理基础设(she)施不存在这种相(xiang)似(si)性，它不遵循(xun)任何(he)“摩尔定(ding)律”类(lei)型的曲线，因(yin)此成(cheng)本与性能的关系不断改(gai)善。
四、赢家与输家：我认(ren)为我们(men)需要仔细研究(jiu)赢家和输家——在基础设(she)施建设(she)过剩的时期，总会有赢家。人工智(zhi)能很可能是下一波变革性技(ji)术浪潮(chao)，GPU 计算价格的下降实际(ji)上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如(ru)果David Cahn的预(yu)测成(cheng)真，它将主要对投资者(zhe)造(zao)成(cheng)伤害。创始人和公司建设(she)者(zhe)将继续在人工智(zhi)能领域发(fa)展——他们(men)将更有可能取得成(cheng)功，因(yin)为他们(men)将受益于较(jiao)低的成(cheng)本和在这一试验期间积(ji)累的经验。
五(wu)、人工智(zhi)能将创造(zao)巨大的经济价值(zhi)。专注于为最终用户提(ti)供价值(zhi)的公司创建者(zhe)将获得丰厚的回报。我们(men)正在经历一场可能定(ding)义一代人的技(ji)术浪潮(chao)。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发(fa)挥了重要作用，值(zhi)得称赞(zan)，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发(fa)挥关键作用。
不过David Cahn也重申，投机狂潮(chao)是技(ji)术的一部分，所以没什么好(hao)害怕(pa)的。那些在这一刻保持(chi)头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们(men)必须确保不要相(xiang)信现在已经从硅(gui)谷蔓延到全国(guo)乃至全世界的妄想。这种妄想认(ren)为我们(men)都会快速致富，因(yin)为 AGI 明天就会到来，我们(men)都需要储存唯一有价值(zhi)的资源，那就是 GPU。
“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定(ding)，它是值(zhi)得的。”David Cahn强调。
潜在的挑战者(zhe)
虽然这是一个(ge)谈了很多次，但似(si)乎也有了结果的论调。如(ru)Futurum Group 首席(xi)执行(xing)官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”
原因(yin)如(ru)下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视(shi)频游戏(xi)中的超(chao)快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成(cheng)式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越(yue)来越(yue)大，进(jin)而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认(ren)为是最强大的，也是最抢手(shou)的。
这些成(cheng)本当然不菲：训练顶级生成(cheng)式 AI 模型需要数万个(ge)最高(gao)端的 GPU，每个(ge) GPU 的价格为 3 万至 4 万美(mei)元。例如(ru)，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近(jin)表示(shi)，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个(ge) Nvidia 顶级 GPU 上进(jin)行(xing)训练才能成(cheng)为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超(chao)过 30 亿美(mei)元的芯片收入。
然而，Nvidia 的成(cheng)功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成(cheng)为大量专注于 AI 的开发(fa)人员的首选，他们(men)几乎没有动力(li)去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席(xi)执行(xing)官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设(she)备架构）是一个(ge)“良性循(xun)环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力(li)投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。
相(xiang)比之下，Nvidia 的半导(dao)体竞争(zheng)对手(shou)AMD控(kong)制着全球 GPU 市场约 12% 的份额(e)，该公司确实拥(yong)有具有竞争(zheng)力(li)的 GPU，并且正在改(gai)进(jin)其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提(ti)供另(ling)一种选择，但它没有现有的开发(fa)者(zhe)用户群，这些开发(fa)者(zhe)认(ren)为 CUDA 易于使用。
此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提(ti)供商(shang)都生产自己的专有芯片，但他们(men)并不打(da)算取代 Nvidia。相(xiang)反，他们(men)希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心(xin)基础设(she)施，降低价格，并向最广泛(fan)的潜在客户群销售他们(men)的云服务。
J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥(yong)有早期发(fa)展势(shi)头，当你建立一个(ge)快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示(shi) Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好(hao)。
Wedbush 股票研究(jiu)高(gao)级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力(li)的大部分支出都流向了这一领域。“我认(ren)为这种动态在未来一段时间内不会发(fa)生变化，”他说。
然而，越(yue)来越(yue)多的人工智(zhi)能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智(zhi)能芯片业务中分一杯羹的机会。他们(men)专注于满足人工智(zhi)能公司的特殊需求，尤(you)其是所谓的“推理”，即(ji)通过已经训练过的人工智(zhi)能模型运行(xing)数据，让模型输出信息（例如(ru)，ChatGPT 的每个(ge)答案都需要推理）。
例如(ru)，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美(mei)元，用于开发(fa)一种专门用于运行(xing) transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积(ji)电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示(shi)还已从“顶级供应商(shang)”那里获得高(gao)带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即(ji)将推出的 Blackwell GPU“快一个(ge)数量级，而且更便宜(yi)”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超(chao)过 500,000 个(ge) Llama 70B token。该公司通过推断已发(fa)布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示(shi)，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个(ge) Llama 70B token。Etched 首席(xi)执行(xing)官 Uberti在接受采访时表示(shi)，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。
荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发(fa)用于人工智(zhi)能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美(mei)元美(mei)元融资，该公司正在筹集资金以支持(chi)其雄心(xin)勃勃的增长计划。这家总部位于埃因(yin)霍温(wen)的公司旨在成(cheng)为欧洲(zhou)版的 Nvidia，提(ti)供据称比竞争(zheng)对手(shou)节能 10 倍、价格便宜(yi) 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核(he)心(xin)是 Thetis Core 芯片，它在一个(ge)周期内可以执行(xing)惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行(xing) 16 次或 32 次计算。这种能力(li)使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法(fa)。他们(men)的芯片提(ti)供了高(gao)性能和可用性，而成(cheng)本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛(fan)的应用程序和用户能够使用它。
与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行(xing)模型的 Groq 正在以25 亿美(mei)元的估值(zhi)筹集新资金，而 Cerebras据称在发(fa)布其最新芯片仅几个(ge)月后就秘密提(ti)交(jiao)了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。
所有这些初创公司一开始都可能专注于一个(ge)小市场，比如(ru)为某(mou)些任务提(ti)供更高(gao)效、更快或更便宜(yi)的芯片。他们(men)也可能更专注于特定(ding)行(xing)业的专用芯片或个(ge)人电脑和智(zhi)能手(shou)机等人工智(zhi)能设(she)备。“最好(hao)的策(ce)略(lue)是开拓一个(ge)小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们(men)大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席(xi)分析师 Jim McGregor 说。
因(yin)此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提(ti)供商(shang)以及 AMD 和英特尔等半导(dao)体巨头一起能够占领多少市场份额(e)？这还有待观察，尤(you)其是因(yin)为运行(xing) AI 模型或推理的芯片市场仍然很新。
参考链接
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-05/nvidia-ai-chips-are-huge-bottleneck-eu-s-vestager-warns
https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
https://fortune.com/2024/07/02/nvidia-competition-ai-chip-gpu-startups-analysts/
本文来源：半导(dao)体行(xing)业观察 (ID:icbank)，原文标题：《英伟达GPU，警(jing)钟敲(qiao)响》
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