AI晶片戰爭：AMD劍指霸主NVIDIA 英特爾還在新手村

Investing.com - NVIDIA(NASDAQ:NVDA)第一季度財報給出的業績指引震驚分析師，超過分析師預期的逾50%，徹底改變了華爾街對生成式人工智能革命的看法。

NVIDIA預計第二季度營收為110億美元，而華爾街預期僅71.3億美元。公司第一季度的銷售額為71.9億美元，也高於預期的65.2億美元。Bernstein分析師於一份研報中寫道，

「於我們從事這項工作的15年多時間裏，我們從未見過像NVIDIA剛剛發佈的那樣的業績指引，給出了所有人都認為極其震撼的第二季度業績指引，並且粉碎了預期。」

NVIDIA首席財務官Colette Kress於財報電話會議上表示，對高端晶片的需求「使我們的資料中心的可見度延長了幾個季度，我們為今年下半年的大規模採購提高了供應。」

Tokenist將之比作NVIDIA的「iPhone時刻」。由於市場對高端GPU的需求達到空前水平，NVIDIA的市值突破了1萬億美元，加入了蘋果(NASDAQ:AAPL)、微軟(NASDAQ:MSFT)、亞馬遜(NASDAQ:AMZN)、Alphabet (NASDAQ:GOOGL)、沙特阿美(TADAWUL:2222)等精英俱樂部。

幾周後，在人工智能股的帶動下，美國股市持續走高。NVIDIA目前是無可爭議的市場領導者，不過有幾家公司正試圖縮小差距。

AMD能否撼動NVIDIA的霸主地位?

首先挑戰NVIDIA主導地位的是AMD (NASDAQ:AMD)和英特爾(NASDAQ:INTC)。據初步估計，NVIDIA目前於人工智能晶片這個利潤豐厚市場的佔有率超過80%。

超強性能GPU可以說是目前世界上最受歡迎的科技產品，而目前只有NVIDIA在生產。根據第三方評測，AMD的高端晶片的速度大約只是NVIDIA的80%。

人工智能初創公司MosaicML的首席技術官Hanlin Tang表示，

「對於大多數機器學習晶片公司來說，軟件是他們的致命弱點，而AMD在軟件方面做得非常好。」

MosaicML的工程師團隊也希望隨著AMD不斷改進其軟件解決方案，能夠縮小與NVIDIA的差距。AMD的高端AI GPU名為「MI250」，對標NVIDIA A100。

兩間公司都在研發新的人工智能晶片——AMD有MI300x，NVIDIA有H100。根據MosaicML的說法，後者已經交付給第一批客戶，並展示出「遠大的前景」。據報導，NVIDIA的H100晶片售價超過4萬美元，而A100的售價約為3.6萬美元。

另一方面，AMD MI300x的「緩存容量和帶寬更高」。

根據MosaicML的測試結果，華爾街銀行業巨頭花旗集團分析師預測，NVIDIA將「於未來的人工智能圖形領域佔據至少90%的份額，這讓人想起10年前英特爾與AMD的對決，當時英特爾擁有更好的性能和生態系統，佔據了90%以上的份額。」

花旗分析師於致客戶的報告中表示，

「我們預計，NVIDIA的H100相對於AMD的MI300也會有(與當年英特爾相對AMD)相若的優勢。鑒於晶片處理速度和生態系統領域的優勢，我們仍然預計，未來NVIDIA於人工智能領域的表現和市場份額方面將相對於AMD擁有巨大優勢。」

Northland Capital Markets分析師Gus Richard相比花旗則對AMD稍微樂觀些，他認為AMD最終可能會於人工智能晶片領域佔據20%的市場份額。

英特爾、Marvell，還有誰?

一些規模較小的晶片製造商，如Marvell (NASDAQ:MRVL)，也受益于對高端人工智能晶片的強勁需求。於最近一次財報電話會議上，公司管理層討論了高端晶片的需求，並表示預計今年下半年營收增長將加速。

此外，亞馬遜和Alphabet等科技巨頭也正在開發自己的晶片。因有報導稱AMD正在與微軟密切合作開發下一代人工智能晶片，AMD的股價就曾於5月初上升。

微軟是為數不多的尚未發佈專用人工智能晶片的科技巨頭之一。不過據媒體報道，微軟已經啟動了名為「雅典娜」的人工智能晶片項目，用於訓練模型。

微軟表示，強大的人工智能模型需要「成千上萬的為人工智能專門優化過的NVIDIA GPU，並把這些GPU連接於一個基於NVIDIA Quantum InfiniBand的高帶寬、低延遲通訊網路中，才能實現高性能計算。」

「OpenAI訓練模型所需的雲計算基礎設施規模是空前的——聯網的GPU集群的規模比業內任何其他公司都要大得多。」

英特爾也在開發自己的人工智能晶片。陷入衰落勢頭的英特爾今年3月透露，計畫於2025年向客戶交付首批「Falcon Shores」晶片。目前，英特爾於人工智能晶片市場基本沒有份額。

英特爾超級計算部門的副總裁Jeff McVeigh說：

「雖然我們渴望擁有市場上最好的CPU和最好的GPU，惟很難說一間公司於同一時間都能擁有最好的組合。如果你有獨立的產品，你就可以在平台層面上選擇比例和供應商。」

儘管兩家公司都在研發速度更快的高端人工智能晶片，惟除了AMD之外，其他競爭對手不太可能於短期內對英偉達的主導地位構成實質性挑戰。

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作者Shane Neagle是the Tokenist的EIC。

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編譯：劉川