每经记者:杨卉 每经编辑:杨夏

不仅要翻身,黄仁勋和英伟达甚至还想再赢一次。

“挖矿”退潮、游戏显卡需求下降后,英伟达股价和业绩齐跌,又在近期凭借AI浪潮卷土重来。当地时间3月21日,英伟达(NVDA,股价264.68美元,市值6538亿美元)创始人兼首席执行官黄仁勋一口气发布了一批针对人工智能的产品,并官宣了微软、谷歌云等合作对象。

和竞争对手相比,英伟达很早就提出了专注利用GPU+CUDA架构来搭建AI算力帝国的战略,而英特尔和AMD则深陷X86架构,“船大掉头难”;同时,移动端ARM架构又陷于效能堆叠和算力瓶颈,无法满足突破强人工智能的需求。在大型模型训练和生成式AI显卡、芯片的供给上,英伟达凭借其GPU(图形处理器)技术享有绝对优势。不论谁是本届人工智能的弄潮儿,底层供应商都是稳赚不赔。

不过,GPT带来的热潮能持续多久尚未可知,且目前AI算力的赚钱效应还未明确体现在公开数据中。从英伟达此次披露的部分定价来看,每月3.7万美元的费用对大型企业和研究机构较为合适,但对中小企业和初创公司来说则较高,很可能导致其转向更便宜的替代方案,如云计算服务、购买较低成本的硬件或与其他企业共享资源等。在看不到变现能力的前提下,互联网巨头的下单热情还有待观望。

推出3款全新推理GPU 将基础算力服务架上云端

为了完成这次采访,已经60岁的黄仁勋凌晨4:00就起了床。“如果你不累,我也不累”。在采访前的演讲中,黄仁勋着一身标志性黑夹克,语速缓慢但口气不小,开场就要讲“颠覆”。

这位老牌显卡、芯片的掌舵人的底气之源不只是此轮AI和人工智能狂潮,更是被潮水拍上高位,且手握关键底层供应产品的企业自身。

演讲中,黄仁勋称“AI已进入iPhone时刻”。

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图片来源:黄仁勋在英伟达GTC大会演讲截图

北京社科院研究员王鹏对这个比喻做了解读。在他看来,所谓的iPhone时刻,指的是当年苹果推出智能手机后开启了智能机时代,从此“革”了索尼、诺基亚等厂商的“命”。

AI袭来的节点上,英伟达推出针对人工智能训练定制的芯片及相关产品,也将由此进入一个新的“iPhone”时代。而这一轮要“革”的,是生产适配人工智能发展芯片厂商们的“命”。

其实,英伟达之所以愿意花如此大的力气强调AI的重要性,无非是因着二者的绑定关系。2016年,黄仁勋本人向OpenAI亲手交付了第一台DGX(AI超级计算机),成为ChatGPT背后大型语言模型的引擎。

截至目前,尽管OpenAI在技术细节上透露的不多,但ChatGPT的GPT-3.5模型的确是在英伟达A100芯片计算系统上训练而来的。不过,跑一次GPT4训练需要庞大的资金成本支持,在此背景下,英伟达发布了包括硬件迭代和云服务一系列组合,核心目的之一就是加速运算速度、降低成本。

根据黄仁勋此次在发布会上的说法,随着芯片的更新,原本8000片A100芯片训练具有3950亿个参数的多专家模型(MoE)需要7天;使用8000片H100芯片后,可将训练时间缩短到20小时,速度提升9倍。为了加速生成式AI开发及部署,黄仁勋还宣布推出3款全新推理GPU,分别擅长AI视频、图像生成、ChatGPT等大型语言模型的推理加速;以及云服务NVIDIA AI Foundations。

此外,其推出的DGX(AI超级计算机)Cloud云服务还可提供带有AI解决方案工作流程的套件,帮助企业优化框架设计和预训练模型,提高工程师的生产效率。通过云服务平台,企业无需购买硬件,就能以每月3.7万美元起的价格获取算力。“未来,人人都能是程序员。”黄仁勋称。

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图片来源:黄仁勋在英伟达GTC大会演讲截图

合作伙伴方面,黄仁勋透露,目前,英伟达已与微软Azure、谷歌云和Oracle OCI合作,向用户提供算力能力。至于云服务何时走进中国,3月22日一早,黄仁勋接受了《每日经济新闻》等媒体的采访。虽然并未给出将云服务提供给中国客户的具体时间,黄仁勋也提出,未来中国也可以采用云服务,“就像我们在西方做的那样。它们将被用于中国的云计算巨头的产品中,如阿里巴巴、腾讯、百度等,都是优秀的合作伙伴。”

游戏业务仍在颓势 黄仁勋“喊话”AI潜在客户

如果在半年前提到英伟达,别说颠覆,求稳都很难。

3月初,英伟达发布了RTX40系显卡,其中RTX4080售价9499元起,较上一代显卡涨超73%,RTX4090更是售价12999元,让不少用户高呼“背叛”。但即便是这样的价格,也很难挽救英伟达曾经引以为傲的游戏业务。

英伟达2月底发布的2023财年及第四季度财报显示,该公司全年净利润43.68亿美元,同比下滑55%。其中,因需求下滑而重挫的游戏业务,在经历了一段时间的出货后仍未“缓过劲来”。

2023财年,英伟达游戏总营收为90.7亿美元,同比下跌27%,第四季度营收更是同比下跌了46%。其余的几个主要营收来源中,汽车嵌入式技术表现不错,但专业视觉却有些堪忧。2023财年,英伟达专业视觉业务实现营收15.4亿美元,同比下降27%。

谈及部分业务遭遇的困境,黄仁勋在22日的媒体采访中这样表述:“我认为游戏行业正在复苏,并没有放缓。人工智能去年遇到了困难,从我们的角度来看,一直在慢慢恢复,数据做得非常好。”

和上述业务比起来,英伟达的AI业务简直是“坐上了火箭”。2023财年,英伟达AI(数据中心)业务实现营收150.1亿美元,创下历史新高,同比增长41%。要知道,2023财年ChatGPT还没有迎来“全民火爆时刻”,也并未完全体现在财报数据中。

更重要的是,自打“挖矿潮”过去,游戏显卡变得不好卖,英伟达的股价就开始下挫,在2022年10月一度跌至110元/股左右,还不到2021年股价高点的三分之一。借上AI“东风”后,英伟达股价一路上涨,进入2023年后,截至3月22日收盘,累计涨幅达79.32%。目前,英伟达市值为6471.2亿元,约合6个英特尔(INTC,股价28.13美元,市值1164亿美元)。

AI不仅给英伟达带来了希望,更是黄仁勋的拐点。今年已经60岁的黄仁勋表示,自己并无很快退休的计划,希望能再领导英伟达30-40年,直到90岁左右。届时他会以机器人的形式继续工作。黄仁勋还“喊话”硅谷初创企业,称英伟达还有很多A100芯片。

不过,深度科技研究院院长张孝荣也提出,GPT带来的热潮或将是暂时的,在全球经济不振,消费低迷的背景下,英伟达业绩也会在GPT热潮后受到新的挑战。

AMD、英特尔等竞争对手切入AI企业 并非只有一个选择

3月以来,人工智能大战鼓点愈密,成为标杆的GPT4、仓促迎战的谷歌,以及刚刚亮相的百度文心一言……无论谁是最后的弄潮儿,英伟达都稳赚不亏。

但这也引起市场的警惕。若真如黄仁勋所说:“想构建规模达几个数量级的AI数据库,使用H100芯片是最理想的引擎。”的话,AI芯片岂不是要被英伟达垄断?

数字经济学者刘兴亮告诉《每日经济新闻》记者,英伟达在AI训练领域确实拥有相当的优势,尤其是在大型模型训练和生成式AI显卡和芯片的供给上。“这主要归功于英伟达的GPU(图形处理器)技术,它们在处理并行计算任务方面表现出色,非常适合深度学习和神经网络训练。”

不过,通信业知名观察家项立刚也指出,深层训练并不是只能在英伟达的GPU上做,英伟达的“光环”是OpenAI给的,目前也有部分GPU在数据方面表现不错,尚需量产及形成产业链。

玩家都有谁?

根据刘兴亮介绍,作为英伟达的主要竞争对手,AMD的GPU(如Radeon Instinct系列)也在高性能计算和AI训练领域得到了应用;英特尔推出了Nervana神经网络处理器(NNP)以及正在开发的Xe GPU,也旨在进入AI芯片市场。

另外,Google的Tensor Processing Unit(TPU),也是一种专为机器学习任务定制的处理器,可以在谷歌的云计算平台上使用;苹果的M1芯片,为一款基于ARM架构的处理器,具有高性能神经引擎,可用于机器学习任务;创业公司Graphcore这家开发的名为IPU(智能处理器)的新型处理器,也是专为AI训练和推理而设计。

其中,英特尔的NNP针对AI训练和推理任务进行了优化。虽然在性能上可能落后于英伟达GPU,但对于某些任务和应用场景可能是一个合适的替代品;谷歌的TPU是专为机器学习任务设计的处理器,其性能和能效在某些方面可能优于英伟达GPU。不过,TPU主要在谷歌云计算平台上使用,这意味着科技公司需要使用谷歌的云服务来访问这些处理器。

值得注意的是,英伟达还有一个痛点,即中国市场。

独立国际策略研究员陈佳就指出,回顾英伟达“发家史”,也曾在消费级产品线上和苹果一样犯过“挤牙膏式创新”的错误。若没有新能源汽车和人工智能等新兴产业链的崛起,英伟达的成功会相对困难。但整个历程中,英伟达在中国市场的策略是长期性且“刀法精准”的,是其成功的关键因素之一。

然而时至今日,随着美国出口限制正式生效,英伟达此次提到的几款芯片中,A100和更新的H100都已不被允许向中国企业出售。在刘兴亮看来,未来中国科技公司或将考虑使用替代品进行研究和开发,或直接使用云计算服务,甚至激发其在AI硬件领域的创新及自主研发意愿。

处于领先地位的英伟达还能躺赚多久?

在现有的玩家和竞品里,英伟达是何地位?对于这个问题,多位受访专家及业内人士的意见很统一。

陈佳就指出,回顾过去十年全球桌面级芯片叠加尖端算力市场发展之路,英伟达很早就提出了专注利用GPU+CUDA架构来搭建AI算力帝国的战略,相比之下英特尔和AMD深陷X86架构,“船大掉头难”;移动端ARM架构又陷于效能堆叠和算力瓶颈,无法满足突破强人工智能的需求。

新一代AGI硬件王者—AI芯片地位改朝换代以来,和英特尔及AMD“起大早赶晚集”相比,英伟达的GPU架构在多轮AI科技革命浪潮中显示出良好的适应性,导致技术迭代效应越拉越大,优势也越来越明显。

更重要的是,英伟达的GPU+架构还在随着新一轮AGI革命而持续进化,如本次针对性推出的AI图像处理、大模型处理、大模型云服务等产品。“且不说AI算力效能提升指标,单从AI芯片细分市场战略来讲,英伟达其实已经赢在起跑线上。”

中国大数据产业生态联盟专家委员会专家安光勇在持相似意见的同时给出了更多可能性:英伟达在AI领域取得了一定的市场优势和技术领先地位,但随着ChatGPT的发展,市场竞争会更加激烈,英伟达还需继续保持技术创新才能维持领先。

至于深度学习之后,英伟达能否靠AI再嬴上第二次,目前来看,业内确定的声音更多。在多位业内人士看来,这一轮生成式AI的浪潮,英伟达是躺赚的。其在GPU领域中优势非常明显,且GPU技术壁垒较高,并不是随便一家企业就能进入的。

不过,不少专家也承认,其他竞争者的存在使得AI硬件市场保持竞争,虽然在某些方面,替代品可能不如英伟达H100 GPU,但它们在性能、能效和价格方面仍具竞争力。因此,尽管英伟达目前在AI芯片和显卡市场占据重要地位,但未来市场格局仍有可能发生变化。

后续格局尚且未知,就目前市场看,英伟达的赚钱效益是否能敲定?

张孝荣认为,先进芯片研发和制造需投入大量资金,产品投入市场必然是通过高价格收割利润。“尤其是垄断型产品价格,因其市场稀缺性,又进一步提高了利润率。国内能承担此价格的企业主要是少数几家科技巨头公司,中小企业很难承担先进GPU带来的高额成本。”

在将其落到具体产品和定价上,在刘兴亮看来,每月3.7万美元的费用,对大型企业和研究机构较为合适,但对中小企业和初创公司来说则较高,会限制其使用英伟达超级计算机的能力。在这种情况下,这些公司可能会寻求更便宜的替代方案,如使用云计算服务、购买较低成本的硬件或与其他企业合作共享资源。

安光勇则认为,英伟达超级计算机的套餐费是否偏高取决于市场需求和企业的经济实力。“当前,该超级计算机主要面向高性能计算和AI领域的商业客户,如科研机构、大型企业等。由于这些客户需要大规模、高性能的计算资源来支持其业务和研究,对他们而言,套餐费用可能并不算高。”安光勇称。

(实习生上官新昕对本文亦有贡献)

(封面图片来源:每日经济新闻 谭玉涵 摄)