虛擬貨幣熄火，元宇宙風(fēng)停，自動(dòng)駕駛還待爆發(fā)，AI大模型又如狂風(fēng)驟雨一般襲來。而任憑風(fēng)雨驟變，作為算力供應(yīng)商，英偉達(dá)始終是那個(gè)“受益者”。

在這場(chǎng)AI大模型的戰(zhàn)局里，參戰(zhàn)者眾，海外有OpenAI、微軟、谷歌，國內(nèi)百度、阿里、華為、商湯等也紛紛加入。而藏在戰(zhàn)局里的GPU巨頭英偉達(dá)，掌握著“算力”命門，成為了“戰(zhàn)爭(zhēng)”中的*受益者。

英偉達(dá)A100、H100，是當(dāng)前為AI大模型提供算力的“主力”。

在當(dāng)前，幾乎所有AI企業(yè)都在求購相關(guān)的GPU。甚至企業(yè)所擁有的A100、H100數(shù)量，已經(jīng)成為了行業(yè)判斷企業(yè)大模型能力的重要指標(biāo)之一。

而A100與H100的價(jià)格也水漲船高。據(jù)中國企業(yè)家報(bào)道，從去年年底到現(xiàn)在，A100的單價(jià)漲超50%，從之前約5萬元漲到了近10萬元。另據(jù)著名游戲開發(fā)者約翰·卡馬克在推特上透露，H100的價(jià)格漲到了超過4萬美金。*中國內(nèi)地的A800，當(dāng)前也處在國內(nèi)廠商排隊(duì)拿貨，而常常無貨的狀態(tài)。

在過去三十年間，英偉達(dá)繞開了“摩爾定律”，并以比“摩爾定律”快3倍的“黃氏定律”，在GPU領(lǐng)域率先站穩(wěn)腳跟。又將GPU從圖形專用計(jì)算芯片，用在了其他通用計(jì)算方面。

待英特爾、AMD等老牌芯片商家反應(yīng)過來時(shí)，英偉達(dá)已經(jīng)幾乎“統(tǒng)治”了高端顯卡領(lǐng)域。而憑借著算力優(yōu)勢(shì)，英偉達(dá)趕上了自動(dòng)駕駛、虛擬貨幣、元宇宙等多個(gè)風(fēng)口，如今，也成為AI大模型風(fēng)口中至關(guān)重要的參與者。

截至當(dāng)前，英偉達(dá)的市值約6870億美元，已遠(yuǎn)超英特爾、AMD，成為了僅次于蘋果、微軟、谷歌和亞馬遜的美國科技公司市值TOP5。

而在未來很長一段時(shí)間里，AI算力或許還會(huì)是英偉達(dá)的天下。

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被英偉達(dá)“壟斷”算力的AI時(shí)代

A100是什么？為什么它成為了國內(nèi)外科技、互聯(lián)網(wǎng)廠商布局AI大模型“軍備”競(jìng)爭(zhēng)中的重要一環(huán)？這還得從AI大模型的“地基”談起。

訓(xùn)練AI大模型的核心有三塊：算法、算力、數(shù)據(jù)。

其中，算力就像基礎(chǔ)設(shè)施。如支撐起電器運(yùn)轉(zhuǎn)的電力，當(dāng)冰箱、空調(diào)、烤箱等多個(gè)電器一起使用，家庭用電、工業(yè)用電、農(nóng)業(yè)用電一同加碼，也需要提高電力負(fù)荷，否則難以支撐起用電量。算力之于AI大模型的原理也是如此。

以O(shè)penAI研發(fā)的GPT大語言模型為例，它需要大量的計(jì)算能力，GPU是主要的算力產(chǎn)出工具。而英偉達(dá)推出的A100芯片則是支撐起GPT的“主力”GPU。公開數(shù)據(jù)顯示，GPT-3具有1750億個(gè)參數(shù)，45TB的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并由上萬枚A100芯片支撐。

與OpenAI團(tuán)隊(duì)有過接觸的氪信科技創(chuàng)始人兼CEO朱明杰曾告訴全天候科技：“OpenAI的突破，本質(zhì)上是*次用了上萬張A100的卡，并搭載巨大數(shù)據(jù)量?！倍绻狈Ω咝阅艿男酒?，AI大模型的訓(xùn)練效率也將大大降低。

GPT-3已經(jīng)證明了A100在AI大模型訓(xùn)練中的作用，它能夠同時(shí)執(zhí)行許多簡單的計(jì)算，這對(duì)于AI的訓(xùn)練和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型十分重要。在當(dāng)前，企業(yè)所擁有的A100數(shù)量，已經(jīng)成為了行業(yè)判斷企業(yè)大模型能力的重要指標(biāo)之一。

AIGC風(fēng)口之下，新老玩家紛紛布局AI大模型，企業(yè)對(duì)GPU需求量劇增。

目前，OpenAI并沒有公布GPT-4的參數(shù)規(guī)模，不過有推測(cè)認(rèn)為，GPT-4的參數(shù)量是GPT-3的10倍以上。那么，GPT-4的算力需求也呈指數(shù)級(jí)上升，所需要的GPU數(shù)量也將超過此前。

有消息稱，當(dāng)前微軟GPU數(shù)量告急，需要用GPU的團(tuán)隊(duì)被告知，必須經(jīng)過特殊渠道申請(qǐng)，因?yàn)椤肮镜拇罅縂PU需要用于支持Bing的最新AI功能和GPT的模型訓(xùn)練”。

在去年3月，英偉達(dá)又發(fā)布了Hopper H100，相比于A100，H100的理論性能提升了6倍。H100直到近期才開始大規(guī)模量產(chǎn)，而微軟、谷歌、甲骨文等云計(jì)算服務(wù)已開始批量部署。最近幾個(gè)季度中，微軟、甲骨文為其人工智能和云服務(wù)購買了數(shù)萬個(gè)英偉達(dá)的A100和H100 GPU。

作為OpenAI最初的創(chuàng)始人之一，馬斯克作在2018年從該公司的董事會(huì)卸任。在今年，馬斯克一面與一眾AI專家、行業(yè)高管呼吁暫停訓(xùn)練比GPT-4模型更強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)，一面“口嫌體正直”，計(jì)劃成立AI公司與OpenAI抗衡。

一份報(bào)告顯示，Twitter已經(jīng)采購了大約1萬張GPU。馬斯克承認(rèn)這一點(diǎn)，“在這一點(diǎn)上，似乎所有人和他們的狗都在購買GPU。”馬斯克說，“Twitter和特斯拉肯定在購買GPU。”

而巨大的需求量也使得A100、H100的價(jià)格猛漲。

著名游戲開發(fā)者約翰·卡馬克上周在推特上稱，上周五至少有8枚H100芯片在eBay上售賣，價(jià)格從39995美元到46000美元不等。而A100，據(jù)中國企業(yè)家報(bào)道，從去年年底到現(xiàn)在，在國內(nèi)其單價(jià)漲了超過50%，從之前約5萬元漲到了近10萬元。

A100、H100均面向企業(yè)用戶，較少在公開市場(chǎng)零售，也因此存在一定炒作空間。

事實(shí)上，要訓(xùn)練AI大模型，搭建算力的資金成本也成為了巨大的門檻。行業(yè)專家曾推測(cè)，國內(nèi)如果要訓(xùn)練一個(gè)GPT-3級(jí)別的大模型，僅僅芯片一項(xiàng)，最小投入就得近10億元人民幣。

而無論如何，英偉達(dá)都是那個(gè)*贏家。據(jù)New Street Research的數(shù)據(jù)，英偉達(dá)占據(jù)了可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖形處理器市場(chǎng)的95%份額。

今年以來英偉達(dá)在二級(jí)市場(chǎng)上的表現(xiàn)

今年以來，英偉達(dá)的股價(jià)、市值翻了近一倍。股價(jià)從年初的140美元/股左右，漲到了當(dāng)前的276.67美元/股（截至4月18日美股收盤）。市值達(dá)到了6870億美元，躋身美國科技公司市值TOP5，僅次于蘋果、微軟、谷歌和亞馬遜。

相較于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英特爾（市值1328億美元）、AMD（市值1445億美元），英偉達(dá)的市值也高出了一大截。

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為什么是英偉達(dá)？

追溯這場(chǎng)由OpenAI掀起的AI大模型之爭(zhēng)的開端，或許要從2016年，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛向OpenAI捐贈(zèng)了一臺(tái)AI超算電腦說起。

那是一臺(tái)裝載了8塊P100（英偉達(dá)上一代GPU）芯片的超級(jí)計(jì)算機(jī)DGX-1。彼時(shí)，這臺(tái)DGX-1價(jià)值超過百萬，它的算力已經(jīng)可以把OpenAI一年的訓(xùn)練時(shí)間，壓縮到一個(gè)月。

在它的機(jī)箱上，黃仁勛寫下了這樣一句話：“為了計(jì)算和人類的未來，我捐出世界上*臺(tái)DGX-1?！?/p>

這場(chǎng)AI革命，似乎從那時(shí)開始，就已經(jīng)注定。

在過去的半個(gè)多世紀(jì)中，英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾提出的“摩爾定律”主導(dǎo)著半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展，即：“當(dāng)價(jià)格不變時(shí)，集成電路上可容納的晶體管數(shù)目約每隔18-24個(gè)月便會(huì)增加一倍，性能也將提升一倍”。

1993年，30歲的黃仁勛創(chuàng)立英偉達(dá)，彼時(shí)行業(yè)里龍頭林立，新生的英偉達(dá)并沒有任何優(yōu)勢(shì)。黃仁勛想到的破局點(diǎn)之一便是：“解決那些摩爾定律無法解決的，或者說在摩爾定律時(shí)代不可能被解決的問題。”

這便是尋求加速計(jì)算，即用特制的設(shè)備來為CPU的運(yùn)算工作減負(fù)提速，具體落地便是堆算力、造顯卡處理圖像，也就是做GPU。

CPU與GPU是兩個(gè)不同的方向。CPU負(fù)責(zé)的是整個(gè)電腦主板的序時(shí)性復(fù)雜運(yùn)算，單個(gè)CPU就包含了控制元件、基礎(chǔ)運(yùn)算單元（ALU）、緩存（Cache）等等。

而GPU在成為通用類芯片前，只需負(fù)責(zé)圖像處理的并時(shí)性簡單運(yùn)算。這也使得GPU提高性能的速度可以做到比CPU更快。

黃仁勛隨之提出了“黃氏定律”，即：GPU每6個(gè)月性能提升一倍。相比摩爾定律的每18個(gè)月性能提升一倍，快了3倍。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

在過去數(shù)年中，隨著芯片制程工藝逐漸觸達(dá)天花板，“摩爾定律”似乎也在逐步失效。黃仁勛多次喊出，“摩爾定律”的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了，而屬于加速計(jì)算和AI的時(shí)代到來了。

在上個(gè)90年代的顯卡之爭(zhēng)中，英偉達(dá)率先活了下來。彼時(shí)，全球還有數(shù)十家大公司在顯卡市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)，而到了90年末，只剩下三家——英偉達(dá)、ATI（被AMD收購），以及英特爾。

英特爾長久以來都是芯片領(lǐng)域的龍頭，但憑借其全球PC主板市場(chǎng)的壟斷地位，英特爾的注意力一直放在CPU而非GPU。GPU的競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)際上是英偉達(dá)和AMD的競(jìng)爭(zhēng)。

在游戲顯卡領(lǐng)域，英偉達(dá)與AMD交戰(zhàn)多年，產(chǎn)品各有優(yōu)劣。英偉達(dá)通過與臺(tái)積電的深度合作，逐步成為顯卡業(yè)的世界*。但真正讓英偉達(dá)脫穎而出的，還是其將GPU用在了通用計(jì)算上。

在2006年，英偉達(dá)推出CUDA開發(fā)平臺(tái)（通用并行計(jì)算架構(gòu)）。搭載GPU的工具集，通過CUDA編程，能夠讓多個(gè)GPU并行運(yùn)算，從而大幅提升計(jì)算性能。

在早期， GPU 的作用只是為了加速圖形渲染，時(shí)常用于游戲領(lǐng)域。而在CUDA的加持之下，GPU脫離了圖像處理的單一用途，開始真正具備通用計(jì)算的能力，并逐步被用到了AI的深度學(xué)習(xí)之中。

在過去，行業(yè)內(nèi)外都無法理解為什么英偉達(dá)要做CUDA，在推出CUDA的十年間，整個(gè)華爾街一直在質(zhì)疑英偉達(dá)，“為什么你們做了這項(xiàng)投入，卻沒有人使用它？”“它的估值為零”。

如今，行業(yè)早已認(rèn)識(shí)到了CUDA的價(jià)值。而擁有CUDA支持的英偉達(dá)的GPU，也成為了AI訓(xùn)練的*。

目前，英偉達(dá)已經(jīng)是無可爭(zhēng)議的AI芯片市場(chǎng)*。據(jù)Omdia估計(jì)，截至2020年，它在此類AI處理器中的份額約為80%。AMD是GPU行業(yè)的第二大玩家，市場(chǎng)份額約為20%。而英特爾的占比僅有不到1%的份額。

英偉達(dá)的野心還不止如此，它似乎還想“贏家通吃”。

在上個(gè)月的GTC大會(huì)上，英偉達(dá)又推出了一項(xiàng)新的AI超級(jí)計(jì)算服務(wù)——DGX Cloud云服務(wù)。它可以讓企業(yè)快速訪問為生成式人工智能和其他開創(chuàng)性應(yīng)用訓(xùn)練高級(jí)模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施和軟件。

簡單理解，就是通過這個(gè)云平臺(tái)，用戶可以直接調(diào)用英偉達(dá)的超級(jí)計(jì)算機(jī)DGX的AI算力，而不是去“堆”A100、H100。

目前，英偉達(dá)與微軟Azure、谷歌OCP、Oracle OCI等其他云廠商一起托管DGX Cloud基礎(chǔ)設(shè)施。黃仁勛還表示，未來中國也可以采用這項(xiàng)服務(wù)，中國創(chuàng)業(yè)公司可以期待阿里、百度、騰訊提供的底層算力服務(wù)。

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誰能打敗英偉達(dá)？

事實(shí)上，不僅是在今年這場(chǎng)AI大模型的狂風(fēng)驟雨中出盡了風(fēng)頭，英偉達(dá)憑借著對(duì)AI算力的“壟斷”，也成為了許多行業(yè)風(fēng)口背后的算力“供應(yīng)商”。

在虛擬貨幣爆火的那幾年中，“挖礦”成為了一個(gè)熱鬧的灰色產(chǎn)業(yè)，英偉達(dá)的RTX 3070顯卡一度是“挖礦”的主力。彼時(shí)，市場(chǎng)對(duì)顯卡的需求不斷提升，也曾帶動(dòng)英偉達(dá)相關(guān)芯片的銷售。

不過現(xiàn)在這早已是過去式。英偉達(dá)首席技術(shù)官M(fèi)ichael Kagan在近日表示，加密貨幣礦工購買了大量的英偉達(dá)硬件，但“除了投機(jī)之外，加密行業(yè)還沒有任何真實(shí)世界可用的實(shí)例?！?/p>

在元宇宙火起來之時(shí)，英偉達(dá)也高調(diào)地站了出來。

黃仁勛曾多次公開表示：“人工智能和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的結(jié)合將為元宇宙提供動(dòng)力，即互聯(lián)網(wǎng)的下一次演變?！?/p>

而無論是構(gòu)建元宇宙的虛實(shí)場(chǎng)景，還是通過AI技術(shù)維持元宇宙自主運(yùn)轉(zhuǎn)，都需要3D圖形處理管線、AI計(jì)算等能力的支持。并且，英偉達(dá)的Omniverse平臺(tái)，也能夠協(xié)助用戶在虛擬世界中進(jìn)行協(xié)同工作，建造數(shù)字孿生世界，比如進(jìn)行汽車、建筑的設(shè)計(jì)制造等。

還有自動(dòng)駕駛，早在2015年，英偉達(dá)便推出了汽車業(yè)務(wù)，研發(fā)并交付自動(dòng)駕駛芯片。

在2019年，英偉達(dá)推出了大算力芯片Orin系列。目前，Orin芯片也已成了很多主機(jī)廠的*，前三十家新能源車企的二十家、以及越來越多自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司宣布搭載Orin平臺(tái)。在過去幾年的GTC大會(huì)上，英偉達(dá)都會(huì)把汽車業(yè)務(wù)進(jìn)展情況作為重點(diǎn)去介紹。

不過，英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域正在受到挑戰(zhàn)。在當(dāng)前，越來越多的車企為了實(shí)現(xiàn)更好的性能優(yōu)化，將一體化自研作為攻克的方向。如特斯拉，在2019年便自研了FSD芯片，“蔚小理”們同樣在加緊自研進(jìn)程。

虛擬貨幣熄火，元宇宙風(fēng)停，自動(dòng)駕駛還待爆發(fā)，AI大模型又如狂風(fēng)驟雨一般襲來。行業(yè)潮起潮落，云卷云舒，但英偉達(dá)無疑都是“受益者”。英偉達(dá)吃飽了AI算力的紅利。

近年來，越來越多的芯片巨頭們也反應(yīng)了過來，紛紛加碼支持AI的專業(yè)芯片。

圖片來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察

有消息稱，在去年12月，英特爾將圖形芯片部門一分為二：一個(gè)專注于個(gè)人電腦，另一個(gè)專注于數(shù)據(jù)中心和人工智能。在今年，英特爾CEO基辛格也時(shí)常談?wù)撈餉I，他表示，英特爾擁有一套廣泛的芯片解決方案來應(yīng)對(duì)生成式AI的機(jī)會(huì)。

AMD也在為AI量身定制CPU、圖形芯片和其他硬件，同時(shí)押注于大型云計(jì)算公司對(duì)這些硬件的需求。

谷歌的布局更早，在2016年時(shí)，谷歌宣布為AI研究開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)的專屬芯片TPU。今年的MLPerf基準(zhǔn)測(cè)試中，谷歌的TPUv4贏了英偉達(dá)的A100芯片，成為業(yè)界大新聞。

近日，據(jù)The Information報(bào)道，微軟已經(jīng)計(jì)劃推出自己的人工智能芯片。據(jù)悉，這些芯片是為訓(xùn)練大語言模型等軟件而設(shè)計(jì)。微軟希望這款芯片的性能比其斥資數(shù)億美元從其他供應(yīng)商側(cè)購置的芯片性能更優(yōu)，這樣就可以為價(jià)值高昂的人工智能工作節(jié)省成本。至于推出時(shí)間，尚未有明確說法。

不過，英偉達(dá)已經(jīng)占據(jù)著*的統(tǒng)治地位。美國銀行分析師Vivek Arya表示，到2027年，生成式AI每年可為整個(gè)人工智能芯片市場(chǎng)增加200億美元，而英偉達(dá)應(yīng)該能夠保持至少 65% 的AI芯片市場(chǎng)份額。

隨著AI大模型的快速成長，這對(duì)于其他芯片企業(yè)來說，無疑也是巨大的機(jī)會(huì)。

便如30年前英偉達(dá)選擇了加速計(jì)算，繞開了與英特爾等芯片巨頭正面硬剛，最終實(shí)現(xiàn)彎道超車。

誰也無法預(yù)測(cè)，是否也有人另尋他途，最終超越英偉達(dá)。