從頭号玩家，到遊戲規則制定者
來源|AI藍媒彙
ID:lanmeih001
作者|伊柒
編輯|魏曉
2023年3月，英偉達CEO黃仁勳穿着黑色夾克，站在公司春季GTC大會講台上侃侃而談，說出了那句“ChatGPT相當于AI界iPhone問世。”
老黃相信ChatGPT，外界相信老黃，此話一出，流傳甚廣。
從說話語氣來看，黃仁勳這句話并不是要向業界提供一個有待商榷的觀點，他真的是在“通知”世界，屬于ChatGPT的AI時代來了。
“I think that’s a foregone conclusion（我認為這已經成了定局）.”
老黃當然有底氣這麼說。
曾有人和黃仁勳聊過英偉達的AI布局，老黃說英偉達十年前就發現AI可以“改變一切”，而後，公司内部從底層到頂層也始終将AI技術視作未來。“我們生産的每一個晶片，都專注于人工智能。”
老黃也完全有理由這麼說。
CPU-記憶體-GPU之間的通信速度，很長一段時間一直是AI運算的瓶頸所在。而在目前市場所有的可選項中，英偉達産品的資料傳輸速度遠遠領先包括AMD、英特爾在内所有競對。美銀證券半導體分析師Vivek Arya表示，“使用英偉達的産品并增加計算能力非常容易，而計算能力基本等同于矽谷的硬通貨。”
英偉達成了硬通貨的發行方，黃仁勳也從AI的“頭号玩家”，變成了在ChatGPT時代制定遊戲規則的人。
ChatGPT時代的入場券
在英偉達官網，你能找到這樣一句話：“1999年，NVIDIA發明了GPU。”
與其說AI選擇了英偉達，倒不如說是AI選擇了GPU（圖形處理器），而英偉達正是GPU的創造者，GPU行業的頭号玩家。
20世紀九十年代，遊戲行業苦于CPU對幾何圖形處理能力不足，無法進一步釋放性能。
英偉達第一個找到了解法。
1997年，英偉達推出了全球首款128位3D處理器RIVA 128，發售四個月内出貨量突破一百萬台，在圖形晶片的月壤上踩出來“人類的一大步”。
兩年後，1999年，世界上首塊GPU——GeForce256釋出，同樣是英偉達制造。
不同于一直以來都按照時間順序進行複雜運算的CPU（中央處理器），英偉達GPU的工作内容是用它包含的成百上千個核心，去一對一處理每個圖形的像素點。所有核心在同一時間工作，所有像素點也在同一時間被處理完成。
對于流程簡單、資料量龐大的運算而言，GPU的出現帶來了指數級别的效率提升。從此，英偉達顯示卡晶片就等同于GPU，而且是地球上你能找到最好的CPU。
英偉達成為了給AI鋪路的人。二十年後的AI，正好需要這種支援大量計算核心的結構——AI領域最常見的卷積運算，本質上是一系列加減乘除的組合。
AI深度學習需要依靠密集且可以大量并行執行的運算，而GPU擅長的正是這種運算。從那時起，英偉達就順理成章地成為了大部分AI企業的第一選擇。
相關資料顯示，2020年全球80.6%的雲計算和資料中心由英偉達GPU驅動；2021年，中國國内GPU伺服器占國内伺服器市場規模的比例超過88.4%，而英偉達GPU在其中的占比又超過八成。
2022年三季度，Jon Peddie Research釋出報告稱，當年Q3獨立GPU出貨量為1400萬台，其中88%的市場佔有率屬于英偉達。
憑票入局AI的時代，每張票面都印着NVIDIA。
2016 年 8 月，英偉達把全球第一台AI超級計算機捐給了當時成立不足一年的OpenAI，并在機器上寫下“緻Elon和OpenAI 團隊，為了計算和人類的未來，我捐出世界上第一台 DGX-1。”
2022年11月釋出ChatGPT-3之後，OpenAI背後的金主微軟表示，公司的Azure雲服務為ChatGPT建構了超過一萬枚英偉達A100GPU晶片的AI計算叢集，為ChatGPT的開發提供算力支援。
但地主家的餘糧也沒有很多。
消息人士透露，微軟在2022年年末開始在内部實行GPU資源配額供給，但今年1月以來審批時間越來越長，部分申請需要等待幾天甚至幾周才能獲批。而微軟先前向英偉達預訂的數萬枚GPU，也因市場行情的供不應求而到貨無期。
下一輪地主，黃仁勳搶了。
赢家老黃
莎士比亞在《奧賽羅》中寫道，嫉妒是個綠眼的妖魔，誰落入他的圈套，就要受他玩弄。
嫉妒（envy）源自于拉丁文“invidia”，NVIDIA英偉達的logo，正是一隻綠色的眼睛。
這并不是巧合。
黃仁勳和他的英偉達，确實活成了令人嫉妒的赢家——英偉達的AI超級計算機DGX，正是語言大模型背後的引擎。黃仁勳将全球首台DGX交給OpenAI後，超過半數的全球百強企業同樣安裝了來自英偉達的超級計算機。
根據New Street Research資料顯示，目前英偉達GPU已經占據了可用于機器學習的圖形處理器市場95%的份額。
為了支援推特自身的AIGC項目，馬斯克在近期購買了約一萬枚GPU。2023年3月，美國市場研究機構TrendForce釋出報告稱，處理1800億個參數的GPT-3.5大模型，需要GPU晶片兩萬枚。未來GPT大模型商業化所需的GPU晶片數量将會超過三萬枚。
雲計算行業流傳着一種說法：一萬枚英偉達A100晶片，是做好AI大模型的算力門檻。
而由于某些原因，國内公司幾乎拿不到新的A100、H100晶片，隻能采購A800和H800晶片作為替代。
相關機構預估，目前國内大約僅存有3萬枚A100晶片，而英偉達推出的A100替代版A800，也是“一票難求”。據悉，部分商家一枚A100GPU的報價已經從原本的約六萬美元一路漲至九萬甚至十萬美元。相對差一些的A800晶片，價格也已超過八萬美元。
坊間曾傳出一份報告，報告稱今年年初百度緊急下單了3000台包含8張晶片的A800伺服器（相當于2.4萬張A800晶片），預計全年會有A800和H800共5萬枚需求。消息人士透露，在百度大模型“文心一言”研發過程的沖刺階段，幾乎占用了集團所有的A100晶片。
阿裡雲預計也将在今年一萬枚左右晶片，其中6000枚是H800。除此之外，阿裡雲還将采購旗下半導體公司平頭哥的自研晶片，每年大約3000枚。而這些包含數萬枚A800、H800晶片的訂單，單筆的金額不會低于十億美元。
搶購，還發生在汽車市場。
何小鵬曾在朋友圈轉了一篇題為《英偉達A100限令将重創中國自動駕駛》的文章，文章稱“晶片短缺将對自動駕駛行業帶來挑戰”，何小鵬也在配文中承認這是個壞消息。
“但好消息是，剛好我們已經将未來幾年的需求提前買回來了”，你以為何小鵬是要守一步，其實他還想将友商一軍，“我們會排除萬難，将明顯超越友商的‘完全自動駕駛’的下一代自動駕駛輔助系統，在明年，全國大範圍真正落地。”
何小鵬配了個拳頭的表情，像是在表決心，又像是要打人。
從初代圖形處理器到顯示卡神話，從比特币挖礦潮再到如今的ChatGPT，你很難找到第二個像黃仁勳這樣“一直是赢家”的人。2023年4月，英偉達的總市值已經達到了6694.69億美元，超越台積電位居半導體公司之首，相當于五個曾經的晶片霸主因特爾。公司股價單季漲幅90.05%（2023年1至3月），黃仁勳的個人身價也達到了244.56億美元。
機構預估，未來幾年的AI行業将是一個“價值8000億美元的市場機會”。
伴随着相當于A100晶片性能六倍的H100晶片釋出，黃仁勳在2023年3月宣布英偉達将開展一項新的雲租賃服務——向B端租賃用于開發ChatGPT等人工智能技術的超級計算機。
看似開源，實則價格不菲——租賃這種包含8個A100或H100旗艦晶片的價格為3.7萬美元/月，約合人民币25.4萬元。
在ChatGPT時代，望不到追趕者的老黃，還在一路狂飙……