为什么挡不住英伟达
人工智能的发展一年抵十年，英伟达大概是最好的体现之一。它今天又一次轻松打破了看似高不可攀的市场预期，截至发稿股价大涨约 14%、市值超过 1.9 万亿美元。一晚上近 2400 亿美元的增幅相当于阿里加百度。- 截至今年 1 月的最近一季，英伟达营收同比增长 265%、至 221 亿美元；- 其中与 AI 关联最大的数据中心业务销售额增长超 4 倍，达到 184 亿美元，比 2020 年公司全年总收入（167 亿美元）还多。- 净利润 123 亿美元，同比增长 769%，超出市场预期近 17%；- 下季度营收指引的中位数为 240 亿美元，同比增长 234%，又比市场预期高 8%。这些跟文生视频模型 Sora 无关，是靠一张张 GPU 卖出来的业绩。去年公司数据中心业务约 40% 的收入来自 AI 推理，而一旦 Sora 上线、向更多人开放，会像 ChatGPT 一样继续拉大英伟达 GPU 的供求缺口。因为需求增长过快，按照黄仁勋的说法，现在已经有了 GPU 专业化云服务提供商（GPU-specialized CSPs）。“人工智能已广泛应用于各行各业，众多公司正在大规模使用和发展 AI 模型和服务。企业可通过云服务（如公共云、GPU 云及私有或本地云）使用英伟达的人工智能技术，由于英伟达支持云和本地扩展，客户可以更方便在不同公有云或者混合云中部署。” 英伟达 CFO Colette Kress 说。她还举例消费互联网公司部署人工智能对它们自己和对英伟达业绩的帮助，“Meta 在最新的一个季度中提到，更准确的预测和改善的广告商绩效是其收入显著加速的原因之一。” 发布财报当天，英伟达宣布和 Google 一起优化其大模型 Gemini，以加速在云端、数据中心和个人电脑上使用英伟达 GPU 进行推理。黄仁勋曾在多个公开场合宣传英伟达 GPU 的易用和兼容，这意味着它可以成为能够跨越不同行业、需求乃至人工智能新变化的基础设施。这是他一直以来对人工智能繁荣的乐观预期。除了爆发式增长的生成式人工智能需求，在一些更垂直的行业，比如汽车、医疗保健和金融服务，到更垂直的需求，比如自动驾驶、药物研发、低延迟机器学习用于欺诈检测等，英伟达都有对应的硬件和软件平台来应对。“几乎每家从事人工智能的汽车公司都与英伟达合作。随着自动驾驶更多采用视觉算法，我们预计英伟达汽车数据中心处理需求将显著增长。”Colette Kress 说。去年，汽车行业为英伟达数据中心业务贡献超过 10 亿美元收入。这些都帮助英伟达挡住了过去数月产生的各种利空 —— 或者受到影响以后能更快 “修复”：- 美国的管制新政让英伟达最好的 AI 芯片不能卖给最大市场之一的中国。现在中国客户只贡献英伟达数据中心业务个位数比重收入；- 越来越多客户变成竞争对手。微软、Google、Meta、亚马逊、特斯拉等英伟达的大客户，都在投入大量资源自研 AI 芯片，甚至连 OpenAI 都在筹备芯片项目；- 一些同行交出有竞争力的替代品。AMD 最近开始售卖新的旗舰芯片 MI300X。从 Google TPU 走出的团队则设计出了比英伟达 GPU 更快的 LPU 并部署在开源模型上。人工智能的真实算力需求比那些最乐观的市场预期还要高，暂时也只有英伟达能接住这些需求中的绝大部分，靠着十多年前就开始研发的运算平台 CUDA，英伟达已经绑定了数百万人工智能开发者，形成强大的软件生态。英伟达同时还在加速迭代硬件性能，下个月他们就会发布新的旗舰产品 B100，业内预计性能会大幅超过 H100 及所有竞争对手。黄仁勋认为，世界已经来到新计算时代的临界点，需要花费约 2 万亿美元来为所有数据中心和计算机配备人工智能芯片。打算从零开始招揽人才、设计芯片、甚至建晶圆厂的阿尔特曼更夸张，有一个高达 7 万亿美元的融资计划，相当于美国一个季度的 GDP。他说，“世界需要更多 AI 计算，这需要半导体的力量来改变……其投资额超过任何人的所知所想，基础设施总成本将比我们认为的还要高。”（邱豪）
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