英伟达财报后股价继续暴涨,还有哪些巨头在参与AI芯片之战?

AI成为全球科技突破的新增长点,制约AI发展的关键是什么?除了大模型本身的研发,另一关键是——算力。目前AI的训练和推理成本,大部分在GPU芯片上。全球大大小小的AI创业公司,训练模型都要仰仗英伟达的H100等芯片,一片H100芯片售价达3万5千美元,供不应求。

AI成为全球科技突破的新增长点,制约AI发展的关键是什么?除了大模型本身的研发,另一关键是——算力。目前AI的训练和推理成本,大部分在GPU芯片上。全球大大小小的AI创业公司,训练模型都要仰仗英伟达的H100等芯片,一片H100芯片售价达3万5千美元,供不应求。

当地时间2月21日,英伟达公布了第四财季和2024财年业绩。财报显示,英伟达在截至1月28日的季度里营收221亿美元,高于分析师预期的204.1亿美元,环比增长22%,同比猛增265%。第四季度净利润123亿美元,同比暴增765%。全年营收创历史新高 609 亿美元,增长 126%。在财报公布前夕,英伟达股价已经连续四个交易日下跌,超预期的财报让英伟达股价在美股盘后一度涨超9%。

英伟达的飞升,借了AI大模型的东风。2022年11月OpenAI发布ChatGPT,这个聊天机器人是在英伟达的A100芯片上训练出来的。这一消息一经披露,便引发了股市历史上最大的单日涨幅之一。

《纽约客》在一篇报道里引用一位华尔街分析师说:"人工智能领域正在进行一场战争,而英伟达是唯一的军火商。“

但火热的战场引来群雄环伺,各大芯片厂家、云服务商纷纷抢夺AI算力的新赛道:2023年四月,亚马逊发布AI推理芯片Inferentia 2;五月,Meta公布AI芯片项目MITA;八月,Google发布TPU v5e;11月,微软发布AI芯片Maia 100。此外,还有孙正义、Sam Altman等巨头正对AI芯片领域虎视眈眈。

英伟达,还能保住自己在AI芯片领域的垄断地位,还会是唯一的军火商吗?

英伟达:耐心的垄断者

2月16日,OpenAI发布的文生视频模型Sora引爆全球,而截至当日收盘,英伟达市值达到了1.79万亿美元。2023年,英伟达市值上涨超过两倍,而今年仅一个半月,英伟达的股价又再次上涨了超50%。

美股英伟达近期涨势。图片来源:Google Finance

目前在AI芯片领域,英伟达是垄断者。英伟达的AI芯片有多赚钱?H100芯片的物料成本是3000美元,官方售价达35000美元,二手平台交易价达到50000美元,价格比成本溢出了10倍,仍在市场上供不应求。Elon Musk说:“H100比毒品都难买。”

英伟达的H100有多么硬通货?可以像房子、土地、货币一样作为抵押物去借钱。据远川研究所报道,2023年8月,美国的初创公司CoreWeave通过抵押手上的H100芯片,向华尔街拿到了23亿美元的债务融资。不仅如此,当时CoreWeave手上的H100芯片数量不足以达到23亿美元,但凭借着英伟达向CoreWeave提供H100的承诺供货合同,就能从银行借到巨额贷款,类似当年房地产开发商通过拿地合同、土地批文就能从银行借贷。

全球大大小小的AI创业公司,训练模型都要仰仗英伟达的H100芯片。据咨询公司Omidia数据,英伟达在2023年第三季度售出H100芯片近50万颗,Meta和微软是英伟达H100 GPU的最大买家,各自采购了多达 150,000 个,远远多于谷歌、亚马逊、甲骨文和腾讯购买的 H100 芯片数量(各50,000个)。

垄断不是一天建成的,这需要时间。早在零几年, AI在图像识别和语音识别等基本任务上停滞不前、AI的前景还扑朔迷离之时,很多AI训练就在英伟达显卡上进行。2009 年,被称为人工智能之父的Geoffrey Hinton就使用英伟达的 CUDA 平台训练神经网络识别人类语音。2012年,他的学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever(后来成为OpenAI的首席科学家)在预算紧张的情况下,从亚马逊购买了两块 GeForce 显卡。2016年,英伟达向 OpenAI 的一个研究小组交付了第一台专用人工智能超级计算机 DGX-1。黄仁勋亲自把这台电脑带到了 OpenAI 的办公室,时任OpenAI董事长的Elon Musk用裁纸刀打开了包装。

2023年3月OpenAI发布 GPT-4,再次为整个人工智能行业添了一把火。根据芯片研究机构 SemiAnalysis 获取的信息,OpenAI 用 2.5 万张英伟达 A100 GPU 训练了三个多月,才做出 GPT-4 大模型。

但正如黄仁勋自己所说,“我们不需要假装公司一直处于危险之中,我们一直处于危险之中”。AI芯片的赛场已有多个巨头环伺:软银集团的孙正义用一如既往准备大手笔狂投AI芯片1000亿美元,其中七成资金来自中东;微软在联合英特尔制造芯片,以减少对英伟达的依赖;更有新秀团队对AI芯片的底层逻辑进行创新,从谷歌早期TPU团队跳槽出去的Groq团队,用了全新的技术路线来设计芯片。

软银孙正义的钞能力造芯

据彭博社2月15号消息,软银集团创始人孙正义考虑创建一家价值 1000 亿美元的芯片企业,开发AI芯片。据知情人士透露,孙正义在考虑的一种情况是,软银将提供 300 亿美元,另外 700 亿美元可能来自中东机构。消息披露几天后,软银集团的股票上涨了3%。

该芯片项目的代号“Izanagi”(伊邪那岐),日语意指日本神话中开天辟地的神祇,展现了孙正义的雄心。如果Izanagi芯片项目成功,将占据全球半导体市场约五分之一的份额。

图片来源:视觉中国

知情人士表示,这家新公司是为了能够与软银旗下的芯片设计公司Arm形成互补。在软银集团的一系列投资在几年前遭遇挫折之后,目前Arm芯片设计的业务是软银集团的重点之一。Arm公司不造芯,而是为现代芯片设计指令集,客户包括高通、苹果和三星。软银集团持有Arm 约90% 股份,今年2月,Arm股价已上涨67%。

孙正义也喜欢豪赌,在多个历史节点,看准了时代大潮流,就广撒网下注。在2000年,当阿里巴巴还是无名小卒、互联网经济还没迎来移动时代的腾飞时,孙正义在跟马云聊了几十分钟后就给阿里巴巴投了2000万美元。因为觉得互联网有前景,孙正义在1995年大笔投资雅虎。因为觉得技术有前景,孙正义又在1996年以15 亿美元收购金士顿80%的股份。当然,孙正义的广撒网式投资也有盈有亏。

对时代趋势嗅觉灵敏的孙正义自然不会错过当下AI的新赛道。据彭博社报道,孙正义说:“AGI 是每个人工智能专家所追求的目标,但是当你问他们详细的定义、数字、时间、计算能力、AGI 比人类智能聪明多少时,他们大多数人都没有答案。我有自己的答案:我相信 AGI 将在 10 年内成为现实。”

值得一提的是,中东资本是芯片赛场背后的一大玩家,也是孙正义最主要的资金来源之一。Izanagi芯片项目有七成资金来自中东机构。此前,孙正义成立的愿景基金(Vision Fund)的1000亿美金资金是全球最大的科技投资资金池之一,其中有450亿美元来自沙特国家基金,150亿美元来自阿联酋国家基金。

不想受制于人的微软造芯

在AI的新赛道,微软、谷歌、亚马逊通过出售云服务也赚到了一杯羹。

微软是英伟达最大的客户之一,但微软也在通过各种途径来减少对英伟达芯片的依赖。在自研网卡和自研芯片方面,据The Information2月20日报道,微软正在开发一款网卡,以确保数据在其服务器之间快速移动,作为英伟达提供的网卡的替代品。

据报道,微软正在研发自己的 Maia AI 服务器芯片,今年将安装在数据中心,其正在开发的新型网卡也可以提高Maia芯片的性能。

微软也在与英特尔联合起来造芯。据华尔街日报2月22日报道,微软首席执行官Satya Nadella在英特尔的一次活动上说,微软正在设计芯片,将在英特尔最先进的工厂之一制造。纳德拉没有具体说明英特尔将为其生产哪款芯片,但最近几个月微软一直在寻求加强芯片设计能力,包括去年推出的一款用于人工智能计算的新芯片。

此前,微软曾大量购买AMD芯片。2023年12月,AMD推出了Instinct MI300X芯片,为纯GPU 设计,可为AI 工作执行提供突破性的性能。根据外媒Seeking Alpha 的报导,花旗集团的分析报告指出,微软的资料中心部门是AMD Instinct MI300X 芯片的最大买家,并已开始为GPT-4 这类大型语言模型(LLM)执行工作。

异军突起的新势力 Groq

就在英伟达财报发布前两天,英伟达突然冒出来一个劲敌。

2月21日,一家名为Groq的初创公司在AI圈引爆。在传统的生成式AI中,问答生成答案需要时间,字符一个个蹦出。据腾讯科技报道,在Groq的云服务体验平台上,当模型收到提示后,几乎能够立即生成答案,一秒一屏。

Groq领导团队。图片来源:Groq官网

据科创板日报报道,在Groq的创始团队中,有8人来自仅有10人的谷歌早期TPU核心设计团队。虽然团队脱胎于谷歌TPU,但Groq既没有选择TPU这条路,也没有看中GPU、CPU等路线。Groq选择了一个全新的系统路线——LPU(Language Processing Unit,语言处理单元)。

“我们(做的)不是大模型,”Groq表示,“我们的LPU推理引擎是一种新型端到端处理单元系统,可为AI大模型等计算密集型应用提供最快的推理速度。”

目前Groq的LPU卡的售价在2万美元左右,比英伟达的H100 GPU要便宜很多。Groq团队获将成为AI芯片领域的新势力,用全新的技术路径来弯道超车。

布局AI芯片的玩家还不只这些。

就在上个月,Sam Altman刚刚访问了韩国芯片巨头三星、SK,探讨合作造芯的可能性。在此之前,他还接触过英特尔和台积电。Sam Altman甚至提出要用5-7万亿美金来造AI芯片。很多人觉得Sam Altman很疯狂,但他看到了AI发展的真正瓶颈——算力。

目前英伟达AI芯片的十倍溢价,一方面来自芯片和软件生态的巨大研发成本,一方面来自垄断。

据国内AI创业者、Logenic AI创始人李博杰介绍,人工智能圈内有一个说法,只要芯片的需求量、产量足够大,芯片本身就是沙子的价格。

所以,如果随着AI赛道的突飞猛进,英伟达芯片被打破垄断的那天真的到来,更多国家与地区的公司会迎来芯片自由,但我们需要面对的将是更加全新的问题。

THE END
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