智通財經APP獲悉，今年5月，英偉達(NVDA.US)股價上漲27%，市值達到2.7萬億美元，僅次於微軟(MSFT.US)和蘋果(AAPL.US)。該芯片製造商報告稱，由於對其人工智能(AI)處理器的需求飆升，其銷售額連續第三個季度同比增長兩倍。
瑞穗證券估計，英偉達控制着70%至95%的人工智能芯片市場，這些芯片用於訓練和部署OpenAI的GPT等模型。78%的毛利率凸顯了英偉達的定價能力，對於一家必須製造和運輸實體產品的硬件公司來說，這是一個驚人的數字。
競爭對手英特爾(INTC.US)和AMD(AMD.US)最近一個季度的毛利率分別爲41%和47%。
英偉達在人工智能芯片市場的地位被一些專家形容爲護城河。它的旗艦人工智能圖形處理單元(GPU)，如H100，再加上該公司的CUDA軟件，在競爭中佔據了先機，以至於轉向其他替代品幾乎是不可想象的。
儘管如此，英偉達首席執行官黃仁勳表示，他“擔心”這家成立 31 年的公司會失去優勢。他在去年年底的一次會議上承認，有許多強大的競爭對手正在崛起。
並非只有英偉達的GPU能夠運行支撐生成式人工智能的複雜數學運算。如果性能較弱的芯片也能完成同樣的工作，黃仁勳的擔憂或許是有道理的。
從訓練人工智能模型到所謂的推理(或部署模型)的轉變，也可能給公司一個取代英偉達GPU的機會，尤其是當它們的購買和運行成本較低時。英偉達的旗艦芯片售價約爲30000美元或更高，這給客戶足夠的動力去尋找替代品。
“英偉達希望能擁有 100% 的市場份額，但客戶並不會希望英偉達獨享100%的市場份額，”競爭對手D-Matrix的聯合創始人Sid Sheth表示。“這個機會太大了。如果任何一家公司全部佔有，都會非常不健康。”
D-Matrix成立於2019年，計劃在今年晚些時候發佈一款用於服務器的半導體卡，旨在降低運行人工智能模型的成本和延遲。該公司去年9月融資1.1億美元。
除了D-Matrix，從跨國公司到新興初創公司都在爭奪人工智能芯片市場的份額。據市場分析師和AMD稱，未來五年，人工智能芯片市場的年銷售額可能達到4000億美元。英偉達在過去四個季度創造了約800億美元的營收，美國銀行估計，該公司去年人工智能芯片銷售額爲345億美元。
許多采用英偉達GPU的公司認爲，不同的架構或某些折衷方案可以產生更適合特定任務的芯片。設備製造商也在開發可能爲人工智能完成大量計算的技術，而這些計算目前是在雲端的大型GPU集羣中進行的。
3Fourteen Research聯合創始人Fernando Vidal表示：“沒有人能否認，如今英偉達就是人們想要的訓練和運行人工智能模型的硬件。但從開發自有芯片的超大規模企業，到設計自有芯片的小型初創公司，我們在公平競爭方面取得了一些進展。”
AMD 首席執行官蘇姿豐希望投資者相信該領域有足夠的空間容納許多成功的公司。
蘇姿豐去年12月在公司推出最新款人工智能芯片時表示：“關鍵是有很多選擇。我認爲，我們將看到的情況是，解決方案將不止一種，而是多種多樣。”
其他大型芯片製造商
AMD製造用於遊戲的GPU，並像英偉達一樣，將其改造成用於數據中心的人工智能模型。AMD的旗艦芯片是Instinct MI300X。微軟已經購買了AMD的處理器，並通過其Azure雲提供訪問權限。
蘇姿豐在發佈會上強調了該芯片在推理方面的卓越表現，而不是與英偉達在訓練方面的競爭。上週，微軟表示正在使用 AMD Instinct GPU 爲其 Copilot 模型提供服務。摩根士丹利分析師認爲，這一消息表明AMD今年的人工智能芯片銷售額可能超過40億美元，這是該公司的公開目標。
去年營收被英偉達超越的英特爾也試圖在人工智能領域佔據一席之地。該公司最近發佈了第三版人工智能加速器Gaudi 3。英特爾稱其產品更具成本效益，在運行推理方面優於英偉達的H100，同時在訓練模型方面速度更快。
美國銀行分析師最近估計，英特爾今年在人工智能芯片市場的份額將不到1%。英特爾表示，該芯片的積壓訂單金額達20億美元。
更廣泛採用的主要障礙可能是軟件。AMD和英特爾都加入了一個名爲UXL基金會的大型行業組織，該組織的成員包括谷歌(GOOGL.US)。該組織正致力於開發可替代英偉達CUDA的免費產品，用於控制人工智能應用的硬件。
英偉達主要客戶
英偉達面臨的一個潛在挑戰是，它正在與一些最大的客戶競爭。包括谷歌、微軟和亞馬遜(AMZN.US)在內的雲提供商都在構建內部使用的處理器。這三大科技巨頭加上甲骨文(ORCL.US)佔英偉達營收的40%以上。
2018年，亞馬遜以Inferentia品牌推出了自己的人工智能芯片。目前已推出第二版。2021年，亞馬遜AWS推出了針對訓練模型的Tranium。客戶不能購買這些芯片，但他們可以通過AWS租用系統，AWS在營銷中稱這些芯片比英偉達的更具成本效益。
谷歌可能是最致力於自有芯片的雲提供商。自 2015 年以來，該公司一直在使用所謂的張量處理器(TPU)來訓練和部署人工智能模型。今年5月，谷歌發佈第六代TPU芯片Trillium，該芯片被用於開發Gemini和Imagen等模型。
谷歌也使用英偉達的芯片，並通過雲提供這些芯片。
微軟在這方面的進展並不快。該公司去年表示，正在打造自己的人工智能加速器和處理器，分別名爲Maia和Cobalt。
Facebook母公司Meta Platforms(META.US)並不是雲計算提供商，但該公司需要大量的計算能力來運行其軟件和網站，並提供廣告服務。雖然Meta正在購買價值數十億美元的英偉達處理器，但它在4月份表示，其部分自主研發的芯片已經用於數據中心，與GPU相比，它們的“效率更高”。
摩根大通分析師今年5月估計，爲大型雲提供商打造定製芯片的市場價值可能高達300億美元，年增長率可能達到20%。
初創企業
風險投資家看到了新興公司加入這一領域的機會。根據PitchBook的數據，他們在2023年向人工智能半導體公司投資了60億美元，略高於前一年的57億美元。
對於初創公司來說，這是一個艱難的領域，因爲半導體的設計、開發和製造成本高昂。但也存在差異化的機會。
對於硅谷的人工智能芯片製造商Cerebras Systems來說，重點是人工智能的基本操作和瓶頸，而不是GPU的通用性。據報道，該公司成立於2015年，在最近一次融資中估值爲40億美元。
該公司首席執行官Andrew Feldman表示，名爲WSE-2的Cerebras芯片將GPU功能、中央處理功能和額外內存整合到一個設備中，更適合訓練大型模型。
Feldman表示:“我們使用一個巨大的芯片，而他們使用很多小芯片。”“他們面臨着移動數據的挑戰，而我們沒有。”
Feldman表示，公司的客戶包括梅奧診所、葛蘭素史克和美國軍方，他們的超級計算系統正在贏得業務，甚至可以與英偉達競爭。
Feldman表示:“競爭很激烈，我認爲這對生態系統是有益的。”
D-Matrix的Sheth表示，他的公司計劃在今年晚些時候發佈一款帶有芯片的卡，這樣就可以在內存中進行更多計算，而不是在GPU等芯片上進行計算。D-Matrix 的產品可以與現有的GPU一起插入人工智能服務器，但它可以減輕英偉達芯片的工作量，並有助於降低生成人工智能的成本。
客戶“非常樂於接受，也非常有動力將新的解決方案推向市場，”Sheth表示。
蘋果和高通
英偉達數據中心業務面臨的最大威脅可能是處理地點的變化。
開發人員越來越相信，人工智能工作將從服務器場轉移到電腦和手機上。
像OpenAI開發的大型模型需要大量強大的GPU集羣來進行推理，但蘋果和微軟等公司正在開發“小型模型”，這些模型需要的電量和數據更少，可以在電池供電的設備上運行。它們可能不像最新版本的ChatGPT那樣成熟，但它們可以執行其他應用程序，例如總結文本或可視化搜索。
蘋果和高通(QCOM.US)正在更新芯片以提高人工智能的運行效率，爲人工智能模型增加了名爲神經處理器的專門部分，這可以在隱私和速度方面具有優勢。
高通最近發佈了一款個人電腦芯片，可以讓筆記本電腦在設備上運行微軟的人工智能服務。該公司還投資了多家芯片製造商，這些芯片製造商生產低功耗處理器，用於在智能手機或筆記本電腦之外運行人工智能算法。
蘋果一直在推銷其最新的筆記本電腦和平板電腦，稱其針對人工智能進行了優化。在即將召開的開發者大會上，蘋果公司計劃展示一系列新的人工智能功能，這些功能很可能會在該公司爲iPhone提供支持的芯片上運行。