馬斯克到訪中國後，特斯拉股價大漲，馬斯克身價飙漲到1923億美元，重返全球首富寶座。
财富驚人的暴漲效果，讓英偉達再也按捺不住了，根據内部人士透露，英偉達CEO黃仁勳将于6月初到訪中國。
市場消息稱：黃仁勳此次訪華，将會見騰訊、位元組跳動、比亞迪、小米、理想等企業高管。其目的自然是賣他的AI晶片。
随着ChatGPT的爆火，AI産業快速發展，算力作為AI底座與基礎更是需求暴漲，已經達到了10年前的30萬倍。這讓AI晶片龍頭英偉達賺得盆滿缽滿。
受此影響，5月30日，英偉達股價大漲至419美元，市值突破1萬億美元，成為全球“最值錢”的晶片企業。
為了確定自身優勢，進一步擴大全球市場，英偉達不斷的向中國示好，CEO黃仁勳更是直言“不要低估中國晶片的實力”。
那麼問題來了，英偉達會繼續為中國企業提供AI晶片嗎？國産AI晶片是買還是自主研發呢？
英偉達到底強在哪裡？
英偉達建立于1993年1月，總部位于美國加州，是一家設計顯示晶片為主的人工智能計算公司，也是GPU的發明者。
英偉達緻力為遊戲、娛樂、PC、雲資料中心、網絡、人工智能提供一流的晶片和軟體服務。
英偉達究竟有多強呢？
最直覺的市值對比：英偉達市值一度達到了1萬億美元（約合70800億人民币），相當于A股的貴州茅台（2.1萬億），+工商銀行（1.7萬億）+中國移動（2萬億）+甯德時代（近1萬億）。
是台積電市值的近2倍，英特爾市值的7倍，高通市值的8倍，中芯國際的16倍。也是全球“最貴”的晶片企業。
市場佔有率方面：英偉達在獨立顯示卡市場占據了88%的份額，在AI 資料中心GPU領域占據了90%的份額，在全球AI市場領域，英偉達占據了80%的份額。
可以說，英偉達在遊戲顯示卡、GPU、AI領域全面碾壓英特爾、AMD。
應用場景方面：英偉達的GPU已經從單一的遊戲顯示卡，快速滲透至人工智能、超算、量子加速、自動駕駛、網際網路、光刻技術等多個領域。
未來，随着科技的快速發展，英偉達涉及的領域将越來越廣，甚至會出現GPU≥CPU。
英偉達最強的是算力加持，遇到人工智能的風口，将越飛越高。
數字時代，算力為王，随着數字經濟快速的發展，未來算力就是經濟的基石，想要發展經濟就必須夯實算力基礎。
根據IDC研究報告：算力每提高1點，國家的數字經濟和GDP将增加3.5%和1.8%。
當算力影響到GDP時，不要說經濟學專家、晶片巨頭，哪怕是普通老百姓也意識到人工智能晶片的重要性了。
然而，這些晶片的話語權，有很大一部分掌握在英偉達手中。
公開資料顯示：全球前500的超算，70%使用了英偉達的GPU，最新超算使用比例達到了90%。而AI大模型更是離不開英偉達。
是以黃仁勳宣稱：過去十年，摩爾定律的性能提升了100倍，而英偉達的GPU性能提升了100萬倍，未來十年摩爾定律會失效，但自己的“黃氏定律”不會失效。
老黃直接将自己比肩戈登.摩爾，甚至宣稱未來将是“黃氏定律”的天下，半導體領域CPU的地位也應該讓給GPU。
老黃已經開始飄了，照這樣發展下去，哪天老黃将挑戰“牛頓定律”了。
按照黃仁勳的算法：未來十年，英偉達可以讓人工智能的性能提升100萬倍，讓人工智能真正地覺醒。
為了讓英偉達更快的擴大優勢，黃仁勳還推出了一種全新的業務——“算力租賃”。
我們租房、租車、租電店面、租女友，如今我們可以租“算力”了。
舉個例子：你是一家自媒體公司的老闆，手下有十幾個員工，每天寫文章、拍視訊、剪輯視訊，但是産出量有限。你想提升效率，又不想招聘更多的文案員，怎麼辦？
使用AI大模型創造，但是通用的大模型，包括ChatGPT都無法做出高品質的文章和視訊。
這就需要你自己訓練一個特定的大模型，這個大模型更适合特定的領域，例如電商、曆史、旅遊等。
訓練大模型需要龐大的算力，GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元，普通企業根本承擔不起，怎麼辦呢？租英偉達的算力，來訓練自己的AI大模型。
每月3.7萬美元，包含8個A100晶片，可以在雲端訓練ChatGPT。當然你也可以出更高的價格，體驗更快的訓練服務。
這種“算力租賃”的方式，可以讓企業降低等待算力資源的時間，盡早介入人工智能，開展相關業務。
此外，英偉達還為晶片領域提供服務
英偉達釋出了一個用2nm制造的突破性計算光刻技術——NVIDIA cuLitho計算光刻庫。
晶片在設計和制造環節需要大量的計算，随着晶片制程的變小，半導體數量的增加，傳統的CPU計算方法越來越耗時。
而采用英偉達的GPU方案可以将計算速度提升40倍，大大提高了晶片設計和制造的速度。
例如，兩周才能制造好的掩膜版，可以縮短至8小時。
這個方案已經吸引了制造龍頭台積電、EDA龍頭新思科技、光刻機龍頭ASML等。
用黃仁勳的一句話說：“AI 的 iPhone 時刻已經來臨！因為有了英偉達。”
英偉達繼續為中國提供服務
2022年8月，英偉達接到通知，限制對中國提供用于人工智能和資料中心的頂級計算晶片。接到該通知的還有AMD何英特爾。
據悉，英偉達此次受限的産品包括 A100 和 H100 高性能GPU。
A100是是專門為無人駕駛量身打造的，蔚來、小鵬、法拉第FF 91等都采用了這款GPU。
A100采用了台積電7nm工藝，內建了540億個半導體，其性能也比上一代 V100 提高20倍。而且它是一塊 3D 堆疊晶片，面積高達 826mm^2，GPU的最大功率達到 400W。
算力方面，A100的16位浮點算力達到312T、8位定點算力達到624T，在稀疏模式下算力可以實作翻倍。
同時，A100還支援多執行個體技術，可将一個A100 分割成7個獨立的小型GPU，進而實作多個任務同時計算，大幅提高使用率。
H100是英偉達的殺手锏産品。
H100采用了Hopper架構，台積電4nm制造技術，內建了800億個半導體，擁有18432個CUDA核心、576個Tensor核心、60MB二級緩存。
算力方面，H100 6位浮點算力達到1000T、8位定點算力達到2000T，在稀疏模式下算力可以實作翻倍。比上一代A100算力提升了3.2倍，整體性能提升了6倍。
在資料吞吐方面，H100可實作3TB/s 的顯存帶寬，5TB/s的網際網路速度。
H100還可以拆分GPU，一個單元拆分為7個，同時進行不同的運算任務，并且可以将單個單元性能提升7倍。
H100售價達到了24萬人民币，抵得上一款不錯的轎車了。
按照美國的政策，我們很難購買到A100、H100，怎麼辦呢？英偉達想出了一個辦法，那就是設計一款專門向中國供貨的GPU，既符合政策要求，又能繼續占領市場。
于是A800、H800誕生了，用來平替A100、H100。
A800還算良心，核心數量、單精度、雙精度、顯存帶寬、整體算力都完整保留了下來。隻是在多卡互連性能受到了影響。
A100畢竟是3年前的産品，并且明顯落後于H100，如果再削弱太多的話，恐怕出貨量将受到嚴重影響。
相比A800，H800則有點過分，H800主要将資料傳輸速率降低到H100速率的一半左右，這真是又要賺錢，又要限制别人，着實惡心。
在這場AI淘金熱中，英偉達扮演着“鏟子提供商”的角色，在某種程度上它并不在乎誰能挖到更多的金子，而是要考慮它的鏟子賣的怎麼樣。
如果賣給美國企業“鐵鏟”，賣給中國企業“木鏟”的話，差别太大，反而刺激中國企業大力搞自主研發，同時也會被其他鏟子企業鑽空子。
但是美國則不同，它要確定挖到最多、最大的金礦，是以必須要限制中國企業拿到先進的“鏟子”，是以未來H800仍有可能會降低算力。
英偉達想繼續為中國企業提供算力服務，而美國政府又想限制中國企業在AI領域的發展。這種政策，導緻我們揮着昂貴的“破鏟子”，去挖沒有含金量的破石頭。
如何破解這種局面呢？繼續搞自主研發吧！
自主研發AI晶片究竟差在哪裡？
其實國産AI晶片企業我們也有，壁仞科技、摩爾線程、景嘉微、寒武紀、燧原科技、瀚博半導體等。但是，整體與英偉達差距太大了。
僥幸有一家在算力方面突圍了，卻在生态和制造環節被限制了。
2022年世界人工智能大會上，上海壁仞科技釋出了BR100系列AI晶片，絕對算是國産晶片的驕傲。
BR100采用了台積電7nm工藝，內建了770億半導體。16位浮點算力達到1000T以上、8位定點算力達到2000T以上，單晶片峰值算力達到PFLOPS級别。
BR100在算力方面可以媲美英偉達H100。
但是BR100存在兩個最大的缺陷：第一、生态落後；第二、制造受限。
晶片設計由難到易依次是：手機SoC＞CPU＞GPU。
華為設計的麒麟系列手機SoC，已經可以媲美高通骁龍，甚至在某些方面超過了高通；而龍芯也早就研發出自主的LoongArch架構，性能方面也與英特爾差距縮小至4年。
那麼相對簡單的GPU設計不出來？這恐怕說不通吧！
國産GPU落後英偉達更多的是在生态方面，英偉達建立的GPU+CUDA生态模式，成為領先的關鍵。
CUDA平台易于程式設計和性能強大，同時擁有廣泛而豐富的生态系統。
CUDA平台擁有可用的工具、庫、應用程式和合作夥伴。
工具方面：CUDA工具包，提供了使用C/C++程式設計語言的開發環境，同時，還提供了一個PGI工具包來使用Fortran語言程式設計。
庫方面：庫可以優化計算架構、提高軟體品質、節省程式開發時間，加速GPU。
英偉達提供了一個名叫CUDA-X的庫，支援跨領域的加速下降，如線性代數、圖像和視訊處理、深度學習和圖形分析。
衆多合作夥伴也為英偉達平台貢獻了許多庫。
英偉達的合作夥伴衆多，除了ARM、台積電、英特爾、三星、新思科技這類晶片巨頭，還有亞馬遜、FaceBook、百度、阿裡、騰訊等網際網路巨頭。
如今在A股上，一旦攀上英偉達，股價就會狂飙。
英偉達實在太強大，國内AI晶片企業就是被卡在生态上，導緻發展緩慢。
制造方面：
優秀的晶片基本都是由台積電代工的，蘋果A系列、高通骁龍、華為麒麟、英偉達A、H皆是如此。
是以，即便你設計出了強大的AI晶片，依然要拿到台積電的代工資格。
衆所周知，華為被列入實體清單後，就失去了台積電的代工資格。如果有一家中國企業達到了英偉達的水準，影響到老美的利益，它還會拿到代工資格嗎？
内地中芯國際的水準落背景積電3代，這還是在使用進口裝置的前提下，根本無法滿足先進AI晶片的代工需求。
是以說，内地晶片企業不是設計不出先進的AI晶片，而是無法突破生态和制造。
寫到最後
本月，也許是明天，或者下周，黃仁勳就會通路中國，屆時會大談如何為中國企業服務，如何保證供應中國先進的AI晶片。
同時對内地企業、政府展開攻關，以保證在中國市場的利益。
但是，英偉達保證的供應是建立在遵守美國意願的前提下，在確定中國AI落後的前提下，在確定國産AI晶片無法超越的前提下。
如果，你想繼續被他人“卡脖子”，就請接受黃仁勳的建議吧！别忘了5月29日，黃仁勳還說：“中國有很多GPU（圖形晶片）的初創公司，不要低估中國在晶片領域的追趕能力。”
我是科技銘程，歡迎共同讨論！