王杰夫

英偉達、AMD、英特爾三家公司的市銷率變化對比

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)公開資料整理

5月25日，英偉達（NVIDIA）發(fā)布2024財年第一季度財報（編注：英偉達的財年要比自然年早近一年），期內(nèi)實現(xiàn)收入71.92億美元，同比下降13%。換作別的企業(yè)，這絕對是一個會引發(fā)投資者拋售股票的壞消息，但是財報發(fā)布當日，英偉達的股價飆升了近30%，市值凈增長超過2000億美元。

市場之所以像打雞血一樣看漲這只股票，是因為財報顯示今年前三個月，英偉達的AI芯片收入同比增長了14%。在財報電話會議中，首席財務官科萊特·克雷斯（Colette Kress）透露，下一季度的預期收入將會是創(chuàng)紀錄的110億美元，遠遠高于之前分析師預計的71.5億美元。

不會有人質(zhì)疑克雷斯的高調(diào)預言。大家都看到了，年初由ChatGPT引發(fā)的這場全球技術巨頭的“大語言模型”之戰(zhàn)，讓作為“軍火商”的英偉達賺翻了。

ChatGPT是OpenAI基于大模型技術推出的聊天機器人，比爾·蓋茨稱它為1980年圖形界面以來計算機領域最具革命性的技術進步，人類首次可以用自然語言的方式向計算機提問，它還能以“007”的節(jié)奏不知疲倦地為我們完成各種繁瑣的案頭工作：撰寫文稿、分析報表、修改論文、創(chuàng)建代碼等等……誰都能感知到，這是一個多么巨大的時代機遇。

英偉達業(yè)務處于高速成長期

數(shù)據(jù)來源：英偉達財報

推出大模型已經(jīng)成為全球每一家有實力的技術公司的首要任務，它們迅速制定自己的大模型開發(fā)戰(zhàn)略—有開源的、閉源的，有單一模態(tài)的、多模態(tài)的，有泛用的、垂直的。

大模型中的“大”，是指這些模型的參數(shù)規(guī)模，雖然科學家們對于堆參數(shù)能否繼續(xù)提升模型質(zhì)量仍有爭論，但目前主流的商用模型參數(shù)都在千億級以上。訓練這樣的模型，對應的是極大的計算量。作為微軟全力扶持的AI創(chuàng)業(yè)公司，OpenAI擁有微軟Azure云最高優(yōu)先級的支持—約有2.5萬個英偉達GPU正在支持GPT大模型的訓練，這是目前世界上規(guī)模最龐大的AI服務器之一。然而今年6月初，OpenAICEO山姆·奧特曼（Sam Altman）透露，受限于GPU的數(shù)量短缺，GPT無法保證提供足夠穩(wěn)定的服務和更強大的功能。

大模型主導的AI產(chǎn)業(yè)，刺激著整體AI服務器市場在今年出現(xiàn)井噴，而英偉達制造的GPU正是支撐AI服務器算力的“心臟”。

英偉達各業(yè)務營收占比變化，數(shù)據(jù)中心逐漸成為核心業(yè)務

數(shù)據(jù)來源：英偉達財報

僅從商業(yè)變現(xiàn)的角度，英偉達可以說是這場全球AI技術變革“現(xiàn)階段最大的受益者”。行業(yè)對于GPU的極度渴求，正在轉(zhuǎn)化成英偉達的一張張訂單。單卡買不到只能買模組，模組也買不到只能買整機服務器……可即使愿意支付更高的溢價，依然沒有現(xiàn)貨。有報道稱，類似英偉達A800這樣的模組，交期都排在下單兩個月后了。

據(jù)Trend Force集邦咨詢估計，英偉達的GPU占據(jù)整個AI服務器市場近7成份額。潛在市場廣闊，產(chǎn)品又占據(jù)絕對的主導地位，英偉達迎來業(yè)績與市值的“戴維斯雙擊”時刻。

第一季度財報公布后，英偉達的市值很快首次突破了萬億美元，在美股市值排名中僅次于蘋果、微軟、Alphabet和亞馬遜。這家公司還制造了其他一些值得一提的紀錄：它是全球首家市值破萬億美元的芯片公司；它也是首個闖入“萬億俱樂部”的華人創(chuàng)辦企業(yè)，已經(jīng)由創(chuàng)始人黃仁勛全權掌控了整整30年—每每出現(xiàn)在公眾視野，他總愛穿一件很酷的黑皮夾克，永遠顯得精力充沛、野心十足。

誰是黃仁勛

黃仁勛1963年出生于中國臺灣，5歲時因為父親工作調(diào)動全家移居泰國，9歲又因泰國政局動蕩，被送到美國華盛頓州的親戚家寄養(yǎng)，不久又被送到肯塔基州一所鄉(xiāng)村寄宿學校。在那里，黃仁勛每天與各種問題學生一起生活，還要打掃廁所。這樣生活了一年多，父母才終于來到美國與他團聚。

童年時四處輾轉(zhuǎn)的生活體驗，培養(yǎng)了黃仁勛人情練達的能力。同時，他從小就充滿著探索與冒險精神，在泰國讀小學時就曾在泳池上灑滿可燃物，點燃后再扎到水面下去觀察火焰在水上燃燒的景象。

大學畢業(yè)后，黃仁勛的第一份工作是在AMD從事芯片設計，但沒多久他就跳槽去另一家圖形芯片公司LSI Logic。他在這家公司待了8年，做過芯片設計，后面又做市場銷售，最終一路升至管理崗位。早年這段職業(yè)經(jīng)歷把他鍛煉成了一個多面手。

在創(chuàng)業(yè)文化盛行的硅谷，即將30歲的黃仁勛也想要創(chuàng)辦自己的公司。他只有一個模糊的想法：要做性能更強的圖形芯片。他向自己的老板Wilfred Corrigan尋求幫助，Corrigan并不認為黃仁勛的計劃能夠?qū)崿F(xiàn)，但還是將自己的朋友，風險投資之父、紅杉資本創(chuàng)始人DonValentine介紹給他。

全球算力規(guī)模變化

數(shù)據(jù)來源：中國信息通信研究院

黃仁勛為自己的商業(yè)計劃—一塊性能更強的圖形芯片，對接了電子游戲這個市場。但在1980年代，還沒有太多消費者有條件在個人電腦上玩游戲。投資人雖沒有被他說服，看在Corrigan的面子上還是給了他200萬美元，并且聲稱“如果你把我的錢賭輸了，我會殺了你”。

就這樣，黃仁勛在1993年成立了英偉達。他是一個很會制造概念的人，自稱這是當時全世界唯一一家“消費級3D圖形公司”。

這樣說也有道理，畢竟1980年代末顯示芯片主要都是滿足軍工企業(yè)做航天模擬等定制化需求。但隨著任天堂SFC、世嘉MD這些游戲主機憑借著鮮艷的色彩與驚喜的畫面席卷美國消費市場，越來越多芯片公司開始為個人電腦開發(fā)顯卡。

英偉達對上下游的議價能力并沒有增強

數(shù)據(jù)來源：英偉達財報

“1995年前后，就有50到70家公司在做與我們相同的事情，這個數(shù)字在幾年后更是增長到300家?！秉S仁勛曾回憶道。事實證明，他對市場的判斷是正確的。游戲也確實成為英偉達GPU銷售長期依仗的基本盤。直到2020年之前，游戲業(yè)務在英偉達的營收占比中一直超過50%。索尼、暴雪都是它在游戲處理器領域的重要合作伙伴。

從游戲到數(shù)據(jù)中心

1999年，英偉達發(fā)明了圖形處理器（GPU）這個全新的硬件詞匯。

在PC電腦時代，人們更熟悉GPU的另一種稱謂：顯卡（Graphics Card）。它并不是計算機的運算和控制核心元器件，真正占據(jù)核心地位的是中央處理器（CPU），而GPU負責處理一些由CPU分派過來的復雜圖形顯示工作。你可以把CPU當作一個能算微積分的研究生，GPU相當于100個只會加減乘除的高中生。

所以，在很長一段時間里，盡管英偉達在游戲玩家圈里名頭很響，卻遠未登上主流技術大公司名錄。后來，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，它甚至被高通、ARM等更專注于移動芯片開發(fā)的同行直接擠下了牌桌。

好在，英偉達憑借2006年對GPU架構的革命性升級，用十余年時間在游戲之外培育出“數(shù)據(jù)中心”作為公司第二條增長曲線，自2015年之后，數(shù)據(jù)中心業(yè)務開始逐步取代游戲在營收結構中的核心地位。2023財年，數(shù)據(jù)中心業(yè)務首次反超游戲，成為英偉達最重要的營收來源，占比達55. 6%。

CPU與GPU對比圖

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)公開資料整理

英偉達經(jīng)歷了個人電腦產(chǎn)業(yè)的兩個“頂峰”時刻—2011年PC年出貨量達到歷史最高點3.64億臺、2016年智能手機年出貨量達到歷史最高點14.7億臺，也目睹了隨之而來緩慢的下跌，1981年由IBM推出第一臺個人電腦5150所開啟的計算設備民主化浪潮接近尾聲。

如今，圍繞個人計算機的互聯(lián)網(wǎng)應用層創(chuàng)新雖告一段落，計算這件事或許才剛剛開始。

值得注意的是，從2016財年至今，英偉達游戲業(yè)務的年復合增長率依然有18%，說明其業(yè)務核心的轉(zhuǎn)移，并非緣于傳統(tǒng)業(yè)務的規(guī)模萎縮，而是新業(yè)務的增長空間確實遠超GPU作為圖形處理器的價值。

事實上黃仁勛很早就看到，如果僅僅是作為圖形處理器，GPU的市場需求終將飽和，用他的話來說，“屏幕上的像素就只有那么多”。黃仁勛不希望英偉達的結局是被貨品化（commoditized）—GPU在充分的市場競爭中逐漸失去獨特價值，最終成為可被替代的標準化貨品。

四十年一輪回，計算機硬件的發(fā)展再次回到了以企業(yè)客戶為主導的時代。在增強現(xiàn)實（AR）、聯(lián)網(wǎng)汽車、工業(yè)4.0、大語言模型和生成式AI等領域，算力將成為企業(yè)進入下一個技術時代的快速通行證。中國信息通信研究院的報告顯示，2017年以來全球計算設備算力總規(guī)模以每年30%以上的速度增長著。而英偉達的下一個目標，是要讓GPU成為算力基礎設施。

“全球價值1萬億美元的數(shù)據(jù)中心幾乎全部由GPU組成，而且還在以每年2500億美元的速度不斷增長，這些算力都是沒有被加速過的?！秉S仁勛在最近一次財報會議上說，“隨著生成式人工智能逐漸成為數(shù)據(jù)中心的主要負載……英偉達看到令人難以置信的重組全球數(shù)據(jù)中心的機會?！?/p>

黃仁勛終于帶領英偉達站在了舞臺中央。

持續(xù)挖掘GPU潛力

讓GPU從“協(xié)”處理器這個邊緣角色成為當紅一番，始于黃仁勛在二十多年前定下的兩條陽謀：一是修煉內(nèi)功、提升性能來避免被CPU蓋住風頭，二是擴展泛用性、干更多的活讓所有人離不開它。

“客戶或許會說顯卡不需要這么強大的性能，不需要這么多的功能，或是價格太貴了……”。黃仁勛曾在2009年斯坦福大學的一堂創(chuàng)業(yè)課上，表達了一個明顯有違MBA理念的觀點：“忽視你客戶的意見，因為他們不知道到底需要什么?！?/p>

正是在他的堅持下，英偉達不斷向電路板上塞進更多的晶體管。很快，CPU芯片巨頭英特爾發(fā)現(xiàn)，雖然CPU依然是計算機最核心的中樞大腦，但GPU這個新物種的性能已經(jīng)頑強到無法被CPU兼并。時至今天，高端GPU上晶體管的數(shù)量已經(jīng)十倍于同期的CPU。

在1990年代，網(wǎng)卡、聲卡、藍牙等等都曾以獨立芯片的方式存在，但后來這些功能逐一被英特爾集成到CPU上。1999年，英特爾終于將這種集成思路應用到顯卡，將i740顯卡焊在主板上與CPU捆綁銷售。只要將這最后的芯片集成到CPU上，英特爾將成為個人電腦時代的唯一的計算核心。

憑借在CPU領域的壟斷地位，英特爾一躍成為全世界集成GPU出貨量最大的公司。但此時，黃仁勛一直瘋狂提升GPU性能的策略，在英偉達避免被英特爾徹底吞噬的關鍵時刻，發(fā)揮了決定性作用。

集成顯卡雖然價格便宜，但缺少單獨的散熱器，也沒有獨立的內(nèi)存，性能遠遠不如獨立顯卡。而總有一小部分專業(yè)工作者和游戲玩家需要更好的性能，英偉達借此牢牢把控住了高端GPU市場。

每年2月和7月分兩次發(fā)布新款GPU成為了英偉達多年來的固定節(jié)奏，這是為了配合個人電腦制造商每年4月和8月兩次向零售商發(fā)貨。英偉達首席科學家大衛(wèi)·柯克（David Kirk）說道：“英偉達取得成功的第一步是我們認識到個人電腦市場的脈搏是有規(guī)律且可預測的。”對生產(chǎn)日歷的重視使得英偉達可以不斷保持技術的領先優(yōu)勢，并快速在市場上驗證。

在黃仁勛的要求下，早些年英偉達芯片設計師每六個月就要將GPU上的晶體管數(shù)量翻倍，這個速度三倍于摩爾定律。時至今日，這條由英特爾公司聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾提出的定律越來越接近被推翻的一天—芯片已經(jīng)無法做得更小了。

而英偉達很早意識到這一點并就做出調(diào)整，在將晶體管做小的同時，它更多通過芯片架構的優(yōu)化來提升性能，這樣即使晶體管無法增長，“GPU的性能依然會逐年翻倍”，黃仁勛在20年后終于提出了屬于英偉達的“黃氏定 律”。

黃仁勛當然知道，提升GPU性能只能讓它不被CPU搶風頭，如果想要成為天王巨星，GPU必須找到獨屬于自己的舞臺。在不斷釋放GPU潛力、尋找新的應用場景上，他始終保持著很強烈的緊迫感。

2001年，英偉達發(fā)布第一款可編程GPU，開發(fā)者可以創(chuàng)建定制視覺效果，這只是英偉達一次小的嘗試。2006年，英偉達真正的殺手锏CUDA架構問世，它不僅進一步降低了對GPU編程的難度，還支持同時對多塊GPU編程。這就是說，在新架構的支撐下，GPU已經(jīng)跳出圖形處理器的狹窄功能定義，具備了參與更多通用計算場景的可能性。

而且黃仁勛要求所有英偉達的GPU，無論是低端線還是高端線，都要改為應用CUDA架構。你是囊中羞澀、租不起服務器的大學生？沒關系，只要買兩塊英偉達GPU，你就可以開始科研計算。英偉達廣泛與高校和研究機構合作，從物理學、生物學，到氣候?qū)W、化學，英偉達要讓各種需要算力支持的學科領域，都開始了解GPU的新能力。

2012年被譽為“深度學習之父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）的兩位博士生AlexKrizhevsky與Ilya Sutskever使用兩塊英偉達GPU訓練了AlexNet模型兩周，隨后在機器視覺領域最具權威的學術競賽—ImageNet競賽中贏得冠軍。Ilya Sutskever后來成為OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學家。

借由這樣的路徑，英偉達撒下的種子在人工智能領域最終開花結果，成為大模型必備的基礎設施。

其實，只要是對于大規(guī)模并行計算有需求，英偉達都會去布局。2015年，英偉達推出NVIDIA DRIVE平臺切入自動駕駛領域。在隨后幾年，帶著每年不斷穩(wěn)定升級的自動駕駛芯片，黃仁勛再度成為CES展的座上賓。2019年，英偉達推出開放平臺Omniverse，專門服務于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，為元宇宙概念添了一把火。

“英偉達不僅僅是一家芯片公司，而是一家軟件工程師占多數(shù)的人工智能軟件平臺提供商?！盙artner研究副總裁盛陵海對《第一財經(jīng)》雜志說。與英特爾將芯片制造與設計垂直打通的思路不同，英偉達將制造交給臺積電等晶圓代工公司負責，自身只保持“芯片設計廠商”的身份，把精力更多放在對GPU性能的持續(xù)挖掘上。

CUDA為英偉達構建了一個充滿活力的開發(fā)者生態(tài)。在服務器這個市場，相比于選用昂貴、可以計算微積分的“研究生”CPU，雇用大量只會加減乘除的“高中生”GPU，被認為是更有效率的做法。

今年5月在臺北舉辦的COMPUTEX大會上，黃仁勛發(fā)布了數(shù)據(jù)中心DGX GH200—4個這樣的數(shù)據(jù)中心的算力就能超過天河2號（目前中國最強的超級計算機）。演講中，黃仁勛反復將CPU服務器與GPU服務器在訓練大模型的效率上做對比—無論在功耗還是效率上，GPU都碾軋式地領先。

上下游的風險

英偉達在當前最熱門的人工智能領域正占據(jù)著最有利的位置，但其日常業(yè)務存在的風險也不容忽視。

財報數(shù)據(jù)顯示，2014年以來，英偉達的應付賬款周期在縮短、應收帳款周期在拉長，這反映出它對上下游的議價能力并沒有得到明顯增強。

目前全球掌握7nm先進制程工藝的代工廠只有3家，分別是臺積電、三星與英特爾。而英偉達多年來固定的合作對象不斷在三星與臺積電之間切換。近幾年三星在先進制程工藝上逐漸落后，英偉達只得將高端產(chǎn)品全部交給臺積電，產(chǎn)品交付的不確定性和擴大產(chǎn)能的難度也因此提升。

不過好消息是，6月21日英特爾在投資者電話會議上宣布組織架構調(diào)整，旗下的晶圓代工業(yè)務未來將獨立運作并自負盈虧。最近半年來英特爾在全球多個地區(qū)建廠擴張產(chǎn)能。未來如果這些產(chǎn)能順利投入運行并滿足英偉達的工藝要求，無疑將有助于英偉達擺脫對臺積電的依賴。

從下游看，英偉達在數(shù)據(jù)中心業(yè)務上最大的客戶群—微軟、Meta、Google、亞馬遜等技術巨頭與云服務提供商，都在努力推進芯片自研計劃以降低硬件成本，哪怕只是部分取代英偉達的GPU。

根據(jù)美國銀行公司（BAC）的研究報告，云服務提供商、各大企業(yè)和消費者互聯(lián)網(wǎng)公司，大約分別占英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務的40%、30%和30%。與上游的情況同理，對于英偉達來說，保持客戶結構的多樣性和平衡性，是對自己最為有利的。

最后，中國對于英偉達依然是一個風險與機遇共存的市場。2022年8月31日，美國政府要求英偉達限制向中國出口最新兩代旗艦GPU計算芯片A100和H100，該禁令一度導致英偉達股價下跌超5%。不過很快英偉達就找到了解決方案，推出了通信帶寬縮水30%的A800來代替A100，以滿足美國政府的管制要求。

“中國市場在英偉達收入占比中超過1/4，而且這個市場還在快速成長中，如果徹底失去中國市場對英偉達將是巨大的打擊?！笔⒘旰Ｕf道，“不過目前來看，類似的禁令還處于博弈的過程中，在美國發(fā)禁令的同時，商務部也在發(fā)一些特殊的許可證?！?/p>

眼下，距離英偉達在6月初市值突破萬億美元已過去了一個月。英偉達基本站穩(wěn)在了“萬億”關口。

但是，就在不遠的過去—去年10月，因受到加密貨幣挖礦熱潮消退的影響，英偉達的股價剛剛體驗過自公司上市以來最大的年度跌幅，最低一度探底108美元/股。按分析師們的預期，全球芯片同步進入需求下行的周期，英偉達也無法幸免。

然而11月末ChatGPT的浪潮席卷而來，AI服務器的訂購量暴漲，再次將英偉達的市銷率（PS）推到15至25倍區(qū)間。作為對比，AMD當前的市銷率不足7，英特爾的市銷率只有2.5。

今年前六個月，英偉達股價總體上漲280美元。很多分析師都在羨慕英偉達的運氣，但在黃仁勛看來，從圖形處理器到CUDA，再到在不同領域構建起軟件生態(tài)，英偉達從圖形芯片出發(fā)，用了整整30年才把自己塑造成一個以并行計算為基礎的算力基礎設施公司，而ChatGPT帶來的爆發(fā)只是在一連串偶然中遇到的必然。

“我認為我最大的天賦就是能夠與出色的人為伍，并給予他們做出杰出工作的機會，幫助他們實現(xiàn)超出他們想象的成就?！秉S仁勛說，“而我比任何人都更久地舉著火把，只是因為我更有韌性罷了。一旦我走上一條道路，我可以在那條道路上堅持很長時間，并且長時間地相信它，這就是我的韌性所在?！?/p>