《华尔街日报》最近的一篇报道通过其各种数据中心 GPU（显卡）硬件和闭源 CUDA 软件平台深入探讨了 NVIDIA 在 AI 市场中的巨大地位。从这篇文章中发现，最有趣的启示来自竞争对手公司，他们声称客户如果同时与对手公司进行交易，就会“害怕受到惩罚”。

这与《财富》杂志之前在第四季度财报电话会议上强调的NVIDIA 首席执行官黄仁勋的言论形成鲜明对比：“我们公平分配。我们尽最大努力公平分配，并避免不必要的分配。” 决定谁能优先使用最新的 NVIDIA GPU，无论是 OEM 还是硬件经销商，都不是一件容易的事，但该公司坚称不允许偏袒影响分销。

AMD 前高管指责 NVIDIA

AMD 前 Radeon 高级副总裁 Scott Herkelmen通过社交媒体表示，如果可疑的竞争对手品牌同时参与交易，NVIDIA 对客户的态度和行为会受到负面影响：“这种情况发生的次数比你预期的要多...... (NVIDIA) 只是在客户下订单后才发货。”

Herkelmen 提到了现已解散的 GeForce 合作伙伴计划及其颇具争议的含义，即如果合作伙伴拒绝注册，NVIDIA可能会限制消费级 GPU 的分销。然而，这种隐含的策略从未以书面形式明确说明，但谣言和不良反应的结合导致 NVIDIA 取消了该计划，这与 AI 芯片制造商最近表达的担忧产生了共鸣。

硬件制造商避免与 NVIDIA 的竞争对手进行交易

AI 初创公司 Groq的首席执行官乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross) 在向《华尔街日报》发表的评论中重新点燃了有关 NVIDIA 所采用的不正当手段的谣言：“我们遇到的很多人都说，如果 Nvidia 听说我们正在与，他们会否认这一点。” (原文：A lot of people that we meet with say that if Nvidia were to hear that we were meeting, they would disavow it.）。如果说崭露头角的人工智能硬件制造商在寻求 NVIDIA 市场领先的人工智能硬件的替代设计时有所担忧，那么这与消费级客户在 GeForce 合作伙伴计划争议期间的感受相呼应，即向该公司下达的任何订单都可能会被拒绝而不加解释。

罗斯继续说道：“问题是你必须提前一年向 Nvidia 付款，你可能会在一年内获得硬件，或者可能需要更长时间。”

尽管 NVIDIA 并没有彻底取消订单或拒绝客户，但他解释说，人们担心的是人为或夸大的延误：“糟糕，你从别人那里购买，我猜这会需要更长的时间。” 如果这些指控有分量的话（正如前AMD员工的言论似乎证实的那样），那么几乎所有其他 AI 芯片制造商都将面临与 NVIDIA 作为绝对主导力量的困境。

NVIDIA 是否正在使用不公平的策略来赢得 AI 战争？

虽然像 NVIDIA 和 AMD 这样的巨头往往处于以 GPU 为中心的硬件的最前沿，但随着微软最近与英特尔合作开发自己的用于人工智能和计算工作负载的 Arm 处理器，进入自制人工智能制造领域正变得越来越普遍。尽管如此，我们仍无法否认 NVIDIA 的地位，凭借其A100、H100 和 GH200 数据中心 GPU，由于整个行业的广泛采用，其估值达到数万亿美元，成为明显的领导者。

微软仍然是世界上最有价值的公司，其进军定制芯片领域可能会改变英伟达的主导地位。尽管如此，推翻垄断冠军无疑将是一个缓慢的过程，而且关于 NVIDIA 采取不正当手段的强硬手段的传言并不令人意外。这究竟是保持领先地位的战略的一部分，还是暗示了一个根深蒂固的问题，还有待观察，而且在没有具体证据的情况下，目前还没有任何事情严重影响 NVIDIA 在人工智能领域的持续成功。

英伟达的惊人崛起也使其成为一个巨大的目标

黄仁勋喜欢说他没有长期计划。他说，他不戴手表，因为“现在才是最重要的时刻。”

对于英伟达首席执行官来说，现在是一个巨大胜利的时刻，但同时也充满了危险。

在人工智能驱动的商业繁荣将英伟达的估值推至 2 万亿美元的高位之后，黄仁勋成为了科技界的王者。他成功地将公司的半导体设计从计算机图形学调整到训练人工智能系统，这使得他的芯片对于从微软到特斯拉的科技公司至关重要。在此过程中，黄先生赚取的财富估计超过 680 亿美元。

对于这位出生于台湾的移民来说，这是一次惊人的上升，他在 30 多年前曾在丹尼餐厅 (Denny's) 为自己的公司制定了计划，并因此而闻名。他现在与世界各国领导人关系密切，与那些痴迷于他的芯片的亿万富翁们保持着密切的关系，并在 Nvidia 的年度会议上发表了数小时的人工智能观点，穿着他标志性的黑色夹克、黑色牛仔裤和黑色运动鞋。

这也使英伟达成为许多想要削弱其主导地位的公司的巨大目标，其中包括竞争对手和一些每年花费数十亿美元购买必备芯片的客户。

英特尔和 Advanced Micro Devices 加速了其人工智能芯片的推出。亚马逊网站、谷歌和微软——英伟达人工智能训练芯片的大买家——都已经或正在开发自己的内部设计。

周三，就在英伟达公布最新季度业绩的同一天，微软和英特尔宣布达成协议，让这家软件巨头利用英特尔的制造业务来制造定制芯片。

尽管黄谈到了当前的重要性，但他也对确保公司的未来感到焦虑。他正在开发 Nvidia 芯片在其他行业的用途，投资于围绕他的技术建立业务的初创公司，并向世界各地的政府推销该技术，以建立自己的人工智能基础设施。

61 岁的黄仁勋是英特尔传奇首席执行官安迪·格罗夫 (Andy Grove) 所著的《唯有偏执狂才能生存》(Only The Paranoid Survive) 的书的粉丝，该书讲述了如何将濒临失败转化为持久的成功。距离倒闭还有一个月。他说他寻找难题，解决它们，然后试图忘记这一切有多么困难。

“这一定是马拉松运动员所经历的感觉，”他九月在圣克拉拉对一群印度技术毕业生说。“我曾经用过这个短语——现在很少用了——但痛苦和磨难的娱乐价值是不可低估的。”

英伟达在人工智能竞赛中保持领先地位，让黄的许多竞争对手和批评者感到惊讶。英伟达最近一个季度的营收是去年同期水平的3.5倍多。利润增长了近九倍。其股价在 16 个月内上涨了六倍。

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自三十多年前创立英伟达以来，黄仁勋一直担任该公司首席执行官，这在快速发展的硅谷几乎闻所未闻。他和他的联合创始人、工程师同事 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 在圣何塞的丹尼店制定了他们的计划。去年 9 月，在英伟达估值达到 1 万亿美元后，他们谈话的展位就挂上了一块牌匾——现在已经过时了。

英伟达的基本想法是瞄准所谓的加速计算。每台计算机的核心芯片——中央处理单元（CPU）——都是数字万能的，能够很好地完成各种计算。加速计算是指专用芯片可以在某些任务上做得更好。Nvidia 专注于改进计算机图形学。

在最初的几十年里，该公司通过销售图形处理单元（GPU）赚了数十亿美元，迎合了那些看重更清晰的分辨率和更快刷新屏幕的电脑游戏玩家的需求。

2006 年，在注意到医学研究人员开始使用 Nvidia 显卡后，黄仁勋向所有人开放了 GPU。

几年后，公司外部的研究人员发现 Nvidia 的 GPU 非常适合人工智能计算。构建复杂人工智能系统所需的数学与图形芯片的工作方式相吻合——通过同时进行大量计算。

当前生成式人工智能热潮背后的人工智能系统（例如为 OpenAI 的 ChatGPT 提供支持的语言模型）尤其依赖于 Nvidia 的 GPU。教育这些系统需要大规模地处理数据，这是史无前例的。ChatGPT 是使用数万个 Nvidia 的 GPU 构建的。

OpenAI 在 2022 年底发布的 ChatGPT 引发了科技行业的军备竞赛。Nvidia GPU 的生产无法满足需求。该公司周三表示，尽管情况正在改善，但其供应仍然受到限制。

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突然之间，英伟达成为科技宇宙的重心。科技行业领导者对难以找到 H100（Nvidia 的先进 GPU）感到遗憾。

去年 5 月，埃隆·马斯克 (Elon Musk) 在特斯拉开发人工智能功能并建立一家名为 xAI 的独立公司时打趣道：“目前 GPU 比药品更难获得。”

拉里·埃里森（Larry Ellison），商业软件巨头甲骨文公司创始人兼董事长在 9 月份的一次公司会议上回忆道，他和马斯克与黄在加利福尼亚州帕洛阿尔托的豪华日本餐厅 Nobu 共进晚餐。“埃隆和我在乞求，我想这是描述它的最好方式，”埃里森回忆道。“一个小时的寿司和乞讨。”

Meta首席执行官马克·扎克伯格上个月谈到了今年将花费数十亿美元来实现其日益增长的人工智能雄心的计划。“到今年年底，我们将拥有 35 万个 Nvidia H100，”他说。

英伟达芯片的短缺给了黄仁勋巨大的权力。英伟达如何分配其有限的供应可能会影响人工智能竞赛中的胜负。英伟达几乎没有透露它是如何决定的。周三，当一位分析师问及他是如何做到这一点时，黄说，该公司试图公平分配，但避免将芯片出售给不会立即使用它们的人。

黄补充说，英伟达经常将客户带到云计算公司，并分配芯片来支持他们。黄认为这些举措对云公司有利。

AI热潮进入一年多以来，Nvidia估计占据了AI芯片市场80%以上的份额。

客户开发自己的人工智能芯片的努力如果成功，可能会危及英伟达数十亿美元的收入。谷歌和亚马逊正在改进他们多年前开始生产的内部人工智能芯片。微软和 Meta 最近也加入了这场竞争。

英伟达严重依赖其芯片的最大买家。仅其中一个（该公司没有透露名称）就占了其上一财年销售额的近五分之一，即超过 110 亿美元。

仅在最近一个季度，英伟达就从谷歌、微软和亚马逊等云计算公司获得了超过 92 亿美元的销售额，占这三家公司同期约 350 亿美元资本支出的四分之一以上。

微软在一份声明中表示，其定制芯片是对英伟达芯片的补充，而不是替代品，并允许客户选择最佳的价格和性能。据一位熟悉谷歌芯片战略的人士透露，谷歌除了英伟达的芯片外，还提供自己的芯片，以便根据客户的预算和技术需求为客户提供广泛的芯片选择。尽管亚马逊在开发自有产品，但它仍指出其与英伟达去年扩大的长期合作伙伴关系，并表示在其云服务中提供了最广泛的英伟达芯片。

与此同时，英伟达上周表示，本季度的毛利率预计约为 76%，这对客户和竞争对手来说都是一个诱人的目标。Raymond James 的分析师 Srini Pajjuri 估计，Nvidia 生产一款先进的 H100 芯片的成本略高于 3,000 美元，该芯片的售价约为 25,000 美元。

Advanced Micro Devices 已经开始销售旨在与 Nvidia 竞争的芯片。英国芯片设计公司 Arm Holdings和英特尔也在宣传他们的人工智能芯片，市场的变化可能会发挥他们的优势。虽然英伟达的芯片在训练人工智能模型方面无与伦比，但英特尔、AMD 和大量人工智能芯片初创公司的其他芯片在某些情况下同样擅长在训练后部署人工智能系统。

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为了开拓未来的业务，黄最近一直在争取潜在的政府客户。他敦促世界各地的官员将数据和计算基础设施保留在本地，而不是将人工智能开发外包给外部人员，以建立“主权人工智能”，正如他本月在迪拜举行的一次政府会议上所说的那样。

不过，黄仁勋必须解决对英伟达芯片的地缘政治担忧，尤其是与中国有关的担忧。过去两年，美国当局对英伟达等公司向中国出口人工智能芯片实施了限制。英伟达报告称，上季度来自中国的收入大幅下降。

由于英伟达占据主导市场地位，中国、英国、法国和欧盟的竞争监管机构已对英伟达的商业行为发起调查，但均未导致对该公司实施制裁。

随着公司的声名鹊起，黄仁勋对初创公司进行了狂热的投资，重点关注围绕 Nvidia 芯片开发技术的生成型人工智能、机器人、自动化和医疗保健公司。在上一财年中，该公司所持其他公司的股份价值增长了五倍多，截至 1 月底达到约 15.5 亿美元。根据 Dealogic 的数据，它在 2023 年总共投资了约三打初创公司，其活动量是上一年的三倍多。

风险投资公司 Thomvest Ventures 的董事总经理乌梅什·帕德瓦尔 (Umesh Padval) 与黄相识数十年，他表示，英伟达的投资策略符合其联合创始人基于 10 年后愿景进行押注的倾向。去年，Thomvest 与 Nvidia 一起参与了加拿大人工智能公司 Cohere 的一轮融资。

“他开始咄咄逼人地说，看，我需要做什么才能建立生态系统，以便我可以销售更多的芯片和系统？” 他说。

Nvidia 的另一项投资是一家名为 CoreWeave 的云计算公司。它运营着充满英伟达人工智能芯片的大型数据中心，并出租其计算能力，使其与亚马逊和微软等巨头展开竞争。

与规模较大的竞争对手不同，CoreWeave 并不致力于开发自己的芯片，而是收购了大量 Nvidia 最先进的芯片。这些芯片是如此宝贵的资产，以至于 CoreWeave 去年将其用作 23 亿美元融资交易的抵押品。

黄仁勋还依赖于 Nvidia CUDA 软件的粘性，这是使用其 GPU 的数字门户，该软件也已深深陷入人工智能热潮中。多年来，我们为 CUDA 编写了数百万行代码，这使得使用 Nvidia 芯片开发新的人工智能应用程序变得更加容易。竞争对手已经开发了自己的人工智能软件，试图赶走英伟达，但尚未获得广泛的关注。

获得英伟达芯片的机会如此宝贵，以至于一些客户担心因与该公司竞争对手打交道而受到惩罚。芯片初创公司 Groq 的首席执行官乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross) 表示，在想要替代方案但又担心戳破野兽的客户中，恐惧是显而易见的。

“我们遇到的很多人都说，如果英伟达听说我们正在会面，他们会否认这一点，”他说。“问题是你必须提前一年向 Nvidia 付款，你可能会在一年内得到你的硬件，或者可能需要更长时间，而且，‘哦，天啊，你从别人那里购买，我想这会需要再长一点。'”

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随着英伟达的成长，黄的生活也发生了变化。他开着一辆黑色梅赛德斯 EQS 电动汽车四处走动——他说，出于安全原因，他不再自己开车了。

他在人工智能之外的长期关注点之一是他的芯片可以帮助药物发现和计算生物学。当被问及未来最令他兴奋的事情时，他通常会提到这一点。Nvidia 也对此进行了投资，包括以 5000 万美元的价格入股药物研发初创公司 Recursion。

对于他接触过的许多芯片行业人士来说，这很像十年前的人工智能：一种遥远的可能性，目前市场有限，黄仁勋称之为“零十亿美元的市场”之一。

一月份，他在摩根大通进行了一次讨论，与 Recursion 主席一起参加医疗保健会议，他在会上讨论了冷冻电子显微镜、X 射线晶体学和结构预测——所有神秘的行业术语。

“我不是有意炫耀，但还有哪个芯片CEO会这样说话呢？” 他说。“在药物和医学发现的整个流程中，我们拥有算法、数学和专业知识，可以成为您的合作伙伴，所以请与我们联系。”

黄说，尽早进入人工智能等新行业，可以让他有更多的时间来解决复杂的问题。

“我速度不是很快，但我很坚持，”他最近告诉一个中国半导体专业人士团体。“我在某件事上工作了很长时间。因此，如果我选择问题，而我们公司选择很难解决的问题，我们就有很长的时间来解决它们。”

来源：半导体行业观察

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