​英伟达接下来会怎样？

黄仁勋对一项新兴技术着了迷并不是什么新鲜事。去年的这个时候，芯片设计巨头英伟达的联合创始人兼 CEO 向所有愿意倾听的人讲述了元宇宙的潜力。从那以后，虚拟世界的泡沫慢慢破灭，黄仁勋又开始宣传他最喜欢的话题之一：人工智能。

黄仁勋在其公司最近的财报电话会议上将 GPT-4（为 ChatGPT 等 OpenAI 工具提供动力的模型）等生成式人工智能系统的能力增长描述为「计算的新时代」，他在公司最近的财报电话会议上告诉投资者，人工智能正处于「拐点」，指出企业「迫切需要开发和部署新的人工智能战略」。然而，黄仁勋补充说，他认为许多公司在获得使 AI 工作所需的资源和技能方面面临着「无法逾越的障碍」，这就是他说的英伟达进入服务业务的原因。

英伟达 AI Cloud 将允许客户直接从英伟达购买 AI 服务，部署预训练的生成 AI 模型，并使用该公司的 DGX AI 超级计算机之一。「通过我们新的商业模式，客户可以在私有云和任何公共云中使用英伟达的全面人工智能计算，」黄仁勋说。

英伟达长期押注 AI 的潜力意味着它是从 ChatGPT 热潮中受益最多的公司之一，其强大的图形处理单元 (GPU) 被用于训练 GPT-4 等系统，以及运行 AI 超大规模云提供商服务器上的工作负载。但随着它的一些主要客户开发自己的 AI 芯片，数据中心的资金会枯竭吗？人工智能即服务是否会成为一个有利可图的新收入来源，因为它试图在新的计算时代保持优势？

英伟达在 AI 上的赌注得到了回报

英伟达由黄仁勋、Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 于 1993 年创立，现已成为全球首屈一指的 GPU 供应商。

GPU 最初专注于为游戏行业提供服务，英伟达仍然是该行业的主要参与者，大约十年前，该公司为其技术确定了另一个潜在的盈利用例，并开始开发用于 AI 工作负载的 GPU。

「我们很早就看到，大约十年前，这种做软件的方式可以改变一切，」黄仁勋在今年早些时候接受 CNBC 采访时说。「我们改变了公司。我们制造的每一个芯片都专注于人工智能。」

事实证明，这是 黄仁勋做出的更明智的决定之一。英伟达性能最好的 AI GPU A100 现在售价约为 10,000 美元，训练大型语言 AI 模型的系统一次使用数千个芯片。例如，微软为 OpenAI 构建的用于训练其模型的 AI 超级计算机配备了 10,000 个英伟达的 GPU。此类交易帮助英伟达的数据中心收入在 2020 年首次超过游戏部门，企业相关收入目前占公司收入的大部分。

不过，总体而言，英伟达的收入停滞不前，该公司受到全球经济放缓的沉重打击。尽管如此，上个季度它的表现略好于市场预期，这主要是基于 AI 芯片的销售。它最近推出了 A100 的继任者 H100，它希望这将帮助它继续这种增长。

Gartner 副总裁分析师 Alan Priestley 表示，随着市场上 LLM 和相关工具的数量与日俱增，英伟达的 GPU 不太可能很快出现供不应求的情况。「目前对高端性能的需求正在推动他们的业务，」他说。「我们仍处于这种生成式 AI 趋势的斜坡上，没有人真正知道它会在哪里结束。

「训练这些东西需要大量的资源，而这正是英伟达赚钱的地方。它的产品具有良好的高性能、通用计算能力，能够同时做很多不同的事情——这就是我们现在需要的。」

普里斯特利说，它的中长期前景不太明朗。「一旦我们了解我们想用人工智能做什么，以及它的应用是什么，你就不再需要通用目的了，」他解释道。Priestley 解释说，这就是您需要专用芯片的时候。「谷歌已经用 GPU 做到了这一点，我们将看到这种情况越来越多地发生。」

在这里，英伟达不得不与一些想要分一杯羹的科技巨头抗衡。10 月，英伟达的客户谷歌发布了其最新的 Tensor 处理单元，这些单元经过优化以训练和运行 AI 和机器学习模型。亚马逊市场领先的云平台 AWS 也与英伟达合作为其用户提供 GPU，但也拥有自己的内部芯片。AWS 将其 Graviton 系列 CPU 与针对深度学习工作负载的 AI 优化 Tranium 芯片配对，并且它最近宣布与 AI 初创公司 Hugging Face 建立合作伙伴关系，被许多人视为试图模仿微软与 OpenAI 的密切关系，大肆宣扬事实上，用户可以使用 Tranium 构建 LLM。

英伟达对服务有多认真？

面对这种日益激烈的竞争，英伟达是否会寻求扭转局面，提供与超大规模企业竞争的服务产品？Tracy Woo 认为这是一种可能性。Forrester 高级分析师表示，我们不太可能看到英伟达推出全面的云服务（「与超大规模企业竞争的启动成本至少为 10 亿美元」），但她确实认为人工智能特定产品可能会有动作。

「没有人会进入并试图与超大规模企业全面竞争，」Woo 说。「但你会有人试图去蚕食市场的某些部分。」

除此之外，Woo 表示，英伟达与微软的合作意义重大，微软是唯一一家尚未推出自己的 AI 芯片的超大规模厂商。两家公司在 11 月宣布了一项「多年合作」，微软将使用英伟达 GPU 和软件在其 Azure 云平台上构建强大的人工智能超级计算机。

Woo 表示，对于微软而言，与英伟达保持紧密联系可能是与亚马逊竞争对手保持同步的一种方式。「AWS 不想受制于任何其他人，」她说。「虽然它的大部分芯片仍在使用英特尔的，但它将寻求自行开发和制造这些芯片。微软在其决策制定中处于一个有趣的时刻，即：『我们是否继续构建和创建基础设施服务？可以完全匹配 AWS 吗？'」

鉴于这样做的成本可能很高，Woo 表示与英伟达的长期合作对双方都有意义。「这可能是一个非常富有成效的合作伙伴关系，他们都能从中受益，」她说。「英伟达开始将自己融入到数据中心的叙述中，而微软不一定需要通过构建自己的基础设施来与 AWS 竞争。它可以依靠 AI 基础设施能力方面最大的参与者之一。」

英伟达在元宇宙等其他领域提供服务，其基于云的 Omniverse 平台使企业能够创建 3D 环境。例如，它与宝马合作，建立了工厂的数字孪生，可以虚拟地进行场景规划和材料测试。但 Gartner 的 Priestley 认为，该公司在服务领域的大部分尝试很可能会像微软的合作那样保持合作关系，而不是作为独立的产品。

「英伟达目前正在将 Omniverse 服务作为一种产品，但我不确定这是它的长期未来，」他说。「他们更感兴趣的是销售硬件来运行它。我认为服务更针对开发人员和专业市场来推动事情的发展，但最终该服务更有可能由 Adobe 或 Dassault 支持或设计空间中的其他公司之一。

「英伟达的模式一直是提供产品，以便其他人可以在此基础上提供服务，而且它的大部分收入仍然来自销售产品。」

超越 AI：英伟达的未来是什么？

毫无疑问，当黄仁勋本周穿着他标志性的皮夹克发表 GTC 主题演讲时，他脑子里想的可能不仅仅是 AI。当前的出口规则阻止英伟达向中国市场销售 A100，去年其 269 亿美元的收入中有 57 亿美元来自中国市场。该公司试图通过新的数据中心 GPUA800 来解决这个问题，它提供每秒 400 GB 的芯片到芯片数据传输速率，而 A100 的数据传输速率为每秒 600 GB，A100 的销量也是在新制度下被禁止。

因此，Priestley 希望英伟达能够沉着应对美国对中国的最新制裁。他说，虽然 A100 被禁止，但这可能会导致中国企业购买更多功能较弱的芯片来补偿。他补充说，虽然这些限制很重要，但英伟达正在「向超大规模处理器出售大量高价值芯片来训练这些大型模型，这可能会抵消这些限制。」

就新机遇而言，Woo 预计英伟达将与其他科技巨头一起争夺新兴边缘计算市场的份额。

「Jensen 过去曾谈到英伟达如何期望边缘成为可以提供市场价值和差异化的地方，」她说。「这不像云市场，在那里一切都已经建立，我们知道谁是主要参与者。」

「每个人都试图在边缘融合并解决云提供商所面临的『最后一英里』问题，即在物理上更接近最终用户并为他们提供本地计算和处理。这可能是英伟达可以重塑自我的领域并为新市场提供新价值。」