要说当下最火热的科技大佬，非英伟达创始人黄仁勋莫属。
手握AI算力命门，“黄教主”携旗下A100、H100号令天下，这两款芯片是目前“唯一可以实际处理ChatGPT的GPU”。
就连一直在呼吁暂缓AI研发的马斯克，也很诚实地购买了1万枚英伟达的GPU，以防备愈演愈烈的AI商业军备竞赛。
ChatGPT问世后，中国掀起了一场轰轰烈烈的AIGC“大跃进”，互联网、文娱、游戏、科技企业乃至央企、科研院所都蜂拥而上。
但人工智能不会凭空而来而是需要设备，这就对上游的AI芯片产生了井喷式的需求。但早在去年8月，美国政府就已经限制了A100、H100及其同等性能的芯片对中国的出口。英伟达也在调整相应参数，既能符合贸易禁令，又能满足中国企业的需求。
当下的中国科技企业们正试图迈向AI时代，虽有凌云壮志，但处境却非常尴尬。暂时抛开产品力不谈，在一哄而上、无限内卷的“大干快上”之下，行业正迅速变成红海。
中国AI创业者们对上游芯片供应过度依赖，而英伟达几乎独占算力资源，直接让其以“垄断”优势攫取巨额利润。万亿美金市值的神话，直接表明了资本市场对这场上下游之间不对等博弈的态度。
一个还没开始大发展的高科技产业，瞬间就注定了被海外企业掌控命脉的羸弱产业的命运，甚至和传统得不能再传统的铁矿石区别不大，令人唏嘘无奈。
01
AI时代的“微软+英特尔”
AI商战背后不仅是算法的比拼，更是算力的对垒。
此前，有传言称黄仁勋将于6月6日到访上海，会见小米、腾讯、字节跳动、理想汽车、比亚迪等中国企业高管。
而在结束台北之行后，黄仁勋坐上了返回美国的飞机，并没有如期来到大陆。至今也没有再次来华的消息。
外界盛传黄仁勋来大陆，符合中国需要英伟达的呼声；但他折返回美国，也在情理之中，毕竟在局势如此敏感的时刻，挑动美国政府紧绷的神经并不明智。
向前追溯，英伟达的AI种子播种于2016年。彼时OpenAI刚刚创立，黄仁勋亲自前去交流，并捐赠了一台搭载有8颗P100芯片的DGX-1，那是英伟达当时最强力的浮点运算GPU。6年后，ChatGPT横空出世，AI浪潮引爆全球，作为其背后的鼎力支持者，英伟达顺势坐上了火山口。
相比高性能服务器和通用服务器，AI大模型所需要的服务器除CPU外,还要配备4~8颗GPU，部分高配版甚至搭配16颗GPU。
AI商战背后不仅是算法的比拼，更是算力的对垒。大模型本身就是无数个AI服务器的堆叠。并且在推出成熟的产品前，厂商们还需要大量芯片进行事前的模拟训练。
去年7月，美国BIS颁发《出口管制条例》，限制向中国出口先进芯片产品，英伟达A100、H100赫然在列。
两款芯片被禁止后，英伟达调整技术参数，以符合贸易规定，黄仁勋就曾表示：“在中国，我们有特别定制的芯片，提供给阿里、百度等中国云厂商，中国初创公司一定会有机会来开发自己的大语言模型。”
他口中的替代品即A800和H800。据称，国内几家头部互联网企业都向英伟达下了1.5万~1.6万枚的订单，金额大概在十亿美金左右。
这显然无法满足蜂拥而至的创业者。况且，就算是最佳替代品A800，传输速度和运算性能只有A100的七成。如今即便是“阉割版”，A800和H800都已经十分紧俏。
据悉，目前持有量超过1万枚GPU的中国企业不超过5家。其中，拥有1万枚英伟达A100的企业至多可能只有阿里云1家。
加起来看，国内可用于训练AI大模型的A100大约只有4万~5万枚，相当吃紧。百度在文心一言的冲刺阶段，“几乎将整个集团所有的A100都顶了上去。”
供应和需求严重倒挂，导致价格瞬间狂飙。
H100在网上的售价已经被炒到4万多美金；一枚A100也上升到15万元，有黄牛甚至喊出155万元的惊天报价。
据TrendForce 研究显示，运行ChatGPT至少需要1万枚A100芯片，而如果以A100的处理能力来预算，GPT-3.5大模型需要2万块GPU来处理数据，大模型商业化的GPT则需要超过3万颗。
可以预想，算力作为一个产业蕴含的经济价值多么庞大，英伟达的潜在利润空间有多么惊人。
作为实打实的“硬通货“，AI时代的“英伟达+台积电”就等于PC时代的“英特尔+微软”，也类似于移动时代的“高通+苹果”。
他们站在科技产业的金字塔尖，以极深的技术护城河，竖起垄断高墙，攫取巨额利润。
02
极特殊的垄断
“只有码农没有GPU。”
AIGC是一个“软硬兼备”的行业，既需要算法也需要算力。但囿于高端芯片的缺位，也就出现了“国内只有码农没有GPU”的实际情况。
芯片禁令生效前，A100等芯片主要供给云厂商客户。因此，阿里、腾讯、字节跳动、百度等云企业基于芯片储备，理论拥有了征战AI的“入场券”。
由于算力所限，小厂商只能先做小模型；而王慧文、王小川等新入局者只能“先软后硬”，先集中资源优化算法，再考虑芯片等硬件基座。
BAT、字节等互联网巨头，华为、三六零、科大讯飞、商汤、昆仑万维等企业，清华、复旦、中科院等科研院所，再加上一众热血的创业者，纷纷加入战局。无论何种路径，对算力硬件的需求只是被迫延后，但最终不会缺席。
极为火爆的创业潮，是否能让下游需求井喷尚不得而知，但对上游高端芯片的需求暴增已是事实，并且上游供给的弹性极低。
前段时间，OpenAI首席执行官 Sam Altman就表示，公司必须要筹集到1000亿美元，以支付 AI 模型高昂训的练费用。微软也曾斥资数亿美元从英伟达购入了数万枚A100芯片。
再加上中国企业的需求，为应对暴增的订单，英伟达已向台积电下发“超级急件”，共追加了1万片的制造产能。
但要知道，一枚芯片从设计到制造再到封装测试，最终出厂交付，要经历IC设计-代工-封装测试等位于全世界不同区域的不同厂商的复杂工作。高端GPU的耗时更长。
目前，英伟达GPU交货周期被迫拉长，交付周期从此前的大约一个月，到现在基本都需要三个月或更长，甚至很多新订单要等到年底或更久才能拿到货。马斯克也不禁吐槽：“比毒品还难买”。
为此，英伟达还推出了一项“租赁服务”，企业可以不用购买芯片，而是以每月3.7万美元的价格租用搭载了A100和H100的超级计算机DGX Cloud。
英伟达之所以能在AI芯片领域独霸天下，一方面是基于在图形、视觉等专业领域的长期积淀，黄仁勋敏锐地察觉到AI的广阔前景，并为此孤注一掷。
2012年，英伟达的一些人工智能的研究人员发现用GPU训练AI模型，效率远超CPU。自此，英伟达押注GPU，4年后，黄仁勋向OpenAI捐出了第一台DGX-1，OpenAI原来需要一年的训练，被压缩到短短一个月。
AI的火种自此开始燃烧。至今，英伟达一家在超算中心领域独霸9成以上市场份额。
另一方面，则是 绑定台积电，黄仁勋和台积电创始人张忠谋都是华人，两人不仅是密友，也是商业上的合作伙伴。6月初的台湾之行中，黄仁勋就和张忠谋夫妇聚餐。据传，英伟达会在下一代AI GPU中导入台积电的3nm工艺。
要知道，高端芯片是一项极为复杂的高精密产业，设计芯片是一回事，制造又是另一回事。
目前，全球能勉强抗衡台积电的只有三星和英特尔，而台积电的优势还在进一步扩大。国内最先进的厂商中芯国际，与台积电相比还存在两代左右的工艺差距。并且囿于光刻机等高端设备的禁运，国内产品要想在短期内实现高端替代，几乎没有可能。
03
难寻的替代者
国内也掀起了一波“造芯运动”。
从提出显卡概念，到主攻GPU，到AI时代的“军火商”，英伟达的王者地位遭到了不少觊觎。
早在2021年，高通、微软、英特尔、亚马逊四大巨头就组成“反英伟达联盟”，试图阻击英伟达收购ARM，防止两家形成新的垄断。
如今，新的战火再次燃起，为摆脱对英伟达的过度依赖，谷歌拿出了第四代TPU，亚马逊、微软、特斯拉、Meta都在研发自己的定制芯片。
国内由于英伟达高端芯片的供应限制，也掀起了一波“造芯运动”。其中，海光信息的DCU深算一号，是国内唯一能支持FP64双精度浮点运算的高性能芯片。纸面数据上，海光深算一号基本能发挥出英伟达A100 70%的性能。其股价因此爆发式上涨。
此外，还有寒武纪的思元290系列，景嘉微的 JM9 ，以及燧原科技、壁仞科技等一众初创企业在苦苦追赶。
但对比来看，中国企业和英伟达之间还差着好几个AMD。虽然海光深算一号数据上有A100七成的功力，但海光的DCU（加速计算芯片） 的片间互联性能还有较大的提升空间。
除了性能领先，英伟达在架构方面也有绝对优势。依靠革命性的CUDA架构，英伟达对GPU流处理器进行了细致的分组，将他们转变为一个个小型单元且能单独运行。这样一来，组合起来的GPU就能应付自动驾驶、元宇宙、AI等大型计算场景。
对应摩尔定律，黄仁勋还提了“黄氏定律”：即每隔半年，显卡芯片的性能就会提高一倍，比摩尔定律的速度整整快了两倍。也就是说，英伟达的芯片性能在加速迭代。
刚刚过去的台北电脑展 COMPUTEX 2023 上，黄仁勋就拿出了最新的超级计算机DGX GH200，他称其为“巨型 GPU”，配备了超级芯片 GH200，这款产品聚焦于生成式人工智能模型训练场景。
而且，A100只是2020年的产品，最新的H100芯片于去年9月量产。相比A100芯片，H100性能提升六倍，内部包含800亿个晶体管，使用台积电4纳米工艺。而A100的晶体管数量为540亿个。
由于下游市场需求暴增，英伟达对2024第二财季给出了令市场亢奋的指引。营收预期将达到110亿美元，足足比市场预期高出了38亿美元。这直接推动其股价一度暴涨30%。
目前看，英伟达处于绝对的独一档，仅有AMD能够略微与之抗衡。随着股价飙升，英伟达成为第七家万亿市值公司，其市值已是AMD 的近5倍，是英特尔的7倍多，这两个曾经的老对手如今被远远甩在身后。
英伟达股价表现（2015年1月至今）
也难怪几年前英伟达就曾放出豪言：“即使英特尔将图形计算能力提高10倍，也无法与我们匹敌”，至于AMD，“我们已经很多年没关注过它了，我们之间的实力差距是9：0”。
几乎难有相匹配的替代品，让英伟达一家独大，在产业链中拥有绝对的议价权，这意味着巨大的利润。
04
写在最后
“为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台DGX-1。”
2016年，黄仁勋来到OpenAI的办公楼，并用记号笔写在DGX-1的机箱上写下了这句话。
6年后，目前，OpenAI掀起的AI巨浪从大洋彼岸而来，席卷大洋此岸。澎湃汹涌的AIGC创业大潮让英伟达坐收渔利。从这个角度看，被捐赠的那一台DGX-1太值钱了。
一大批中国厂商的大模型必然会失败退场，但这并不妨碍英伟达作为“军火商”成为这个时代最大的赢家。因为失败的AI创业者和成功的AI创业者一样，都要掏钱付给英伟达和黄仁勋。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。