人工智能大潮，為什麼赢家是英偉達？

導語：為什麼在人工智能熱潮中，英偉達（Nvidia）成了最大赢家，市值破了萬億？

2022年，美國晶片制造商英偉達釋出了H100，這是其有史以來最強大的處理器之一，也是最昂貴的處理器之一，每顆價格約為4萬美元。

這次釋出似乎時機不對，企業在通貨膨脹中正想少花錢。

然後在11月，ChatGPT出現了。

英偉達的首席執行官黃仁勳說："去年相當艱難的一年，一夜之間轉機了"。

他說，OpenAI的熱門聊天機器人是一個 "驚喜時刻"，"創造了即時需求"。

ChatGPT的突然流行，引發了全球大科技公司和初創公司之間的人工智能軍備競賽，這些公司急于獲得H100，黃稱其為 "世界上第一個為生成性人工智能設計的計算機（晶片）"，這是指能夠快速建立類似人類的文本、圖像和内容的人工智能系統。

在正确的時間擁有正确的産品，股市大力表揚。英偉達周三宣布，截至7月的三個月的銷售額将達到110億美元，比華爾街之前的估計高出50％以上，因為大科技公司的資料中心支出複蘇以及對AI晶片的需求。

5月25日，投資者對這一預測的狂熱，使英偉達市值在一天之内增加了1840億美元，這家已經是世界上最有價值的晶片公司，估值接近10萬億美元。

英偉達成為生成性人工智能爆發式崛起的大赢家，這項技術有可能重塑各個行業，産生巨大的生産力收益，并取代數百萬的工作崗位。

H100将加速這一技術飛躍，這種晶片基于被稱為 Hopper "的新的Nvidia晶片架構，以美國程式設計先驅格雷斯·霍普的名字命名，成了矽谷最熱門的商品。

"這整個事情就在我們開始生産Hopper的時候起飛了，"黃說，英偉達在ChatGPT首次亮相的幾周前，就開始了大規模的生産。

黃對未來收益的信心，部分源于能夠與晶片制造商台積電合作，擴大H100的生産規模，以滿足微軟、亞馬遜和谷歌等雲供應商、Meta等網際網路集團和企業客戶的爆炸性需求。

"這是地球上最稀缺的工程資源之一，"人工智能雲基礎設施創業公司CoreWeave的首席戰略官兼創始人布蘭甯·麥克比說，CoreWeave公司今年早些時候首批收到H100。

一些客戶等了6個月，才拿到了想要用來訓練龐大資料模型的數千個H100晶片。人工智能初創企業擔心H100會供不應求。

馬斯克為自己新成立的人工智能公司X.ai購買了數千顆Nvidia晶片，他在本周的華爾街日報活動上說，目前GPU（圖形處理單元）"比毒品更難獲得"。

他開玩笑說，"在舊金山，這其實不是一個高标準"。

馬斯克說："計算的成本已經達到了天文數字，為了建立生成性人工智能系統，伺服器硬體的最低門檻必須是2.5億美元"。

H100被證明特别受微軟和亞馬遜等大型科技公司的歡迎，這些公司正在建立以人工智能工作負載為中心的整個資料中心，以及OpenAI、Anthropic、Stability AI和Inflection AI等生成性人工智能初創公司。

這種晶片有更高的性能，可以加速産品的推出或随着時間的推移降低教育訓練成本。

"就獲得進入權限而言，是的，這就是提升新架構GPU的感覺，英偉達的超大規模和高性能計算業務負責人伊恩·巴克說，他負責增加H100的供應以滿足需求，一個艱巨任務。

他說："這是超大規模的，一些大客戶需要數以萬計的GPU"。

這種不同尋常的大型晶片，是資料中心的 "加速器"，擁有800億個半導體，是最新iPhone處理器的五倍。雖然價格是2020年釋出的A100的兩倍，但一些已經用上的公司，說H100的性能至少是三倍。

"H100解決了一直困擾（人工智能）模型創造者的可擴充性問題，"Stable Diffusion圖像生成服務的公司之一，Stability AI的聯合創始人兼首席執行官埃馬德·莫斯塔克說。"這很重要，因為它讓我們都能更快地訓練更大的模型，因為這已經從一個研究問題變成了一個工程問題。"

雖然H100的推出時機非常理想，但Nvidia在人工智能方面的突破，可以追溯到近二十年前的軟體創新，而不是矽。

英偉達的Cuda軟體建立于2006年，允許GPU作為加速器被重新用于圖形以外的其他類型的工作負載。然後在2012年左右，巴克解釋說，"人工智能找到了我們"。

加拿大研究人員意識到，GPU非常适合建立神經網絡，這是一種受人腦中神經元互動方式啟發的人工智能形式，當時正成為人工智能發展的一個新焦點。巴克說："我們花了近20年時間才達到今天的水準。"

英偉達現在擁有比硬體工程師更多的軟體工程師，能夠支援随後幾年出現的許多不同種類的人工智能架構，并使晶片在訓練人工智能模型所需的統計計算方面更加高效。

Hopper是第一個針對“Transformer模型”進行優化的架構，這種方法是OpenAI的“生成式預訓練變換（generative pre-trained transforme）”聊天機器人的基礎。

英偉達與AI研究人員的緊密合作，使其能夠在2017年發現Transformer模型的出現，并開始相應地調整其軟體。"

"Transformers"在這裡指的是一種機器學習模型，特别是在自然語言處理領域中廣泛使用的模型。這種模型基于"注意力機制"（Attention Mechanism）工作，能夠捕捉輸入資料（如文本）中的複雜模式和依賴關系。

"英偉達可以說比其他人更早地看到了未來，他們的支點是使GPU可程式設計，"AI初創企業的投資者Air Street Capital的普通合夥人内森·貝奈奇說。"發現了一個機會，并下了大賭注，而且一直超過了競争對手。"

貝奈奇估計，英偉達比競争對手有兩年的領先優勢，但他也說："英偉達的地位在硬體和軟體方面都遠非不可撼動。"

Stability AI的莫斯塔克也同意，"谷歌、英特爾和其他公司的下一代晶片正在迎頭趕上，随着軟體的标準化，即使是Cuda也變得不再是一道護城河。"

對人工智能行業的一些人來說，華爾街本周的熱情看起來過于樂觀了。然而，晶片咨詢公司D2D咨詢公司的創始人傑伊·戈德堡說，"就目前而言，還在半路上的人工智能市場，看起來仍将是屬于英偉達的赢家通吃市場。"

本文源自阿爾法工場研究院