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AI熱潮助力芯片需求飆升 但別以為英偉達(NVDA.US)就穩了

在由OpenAI旗下ChatGPT引領(lǐng)的人工智能(AI)熱潮中,芯片巨頭英偉達(NVDA.US)無(wú)疑是最耀眼的“明星”,一份亮眼的財報和今年以來(lái)近160%的股價(jià)漲幅足以證明。不過(guò),在可預見(jiàn)的激烈市場(chǎng)競爭里,英偉達的前方并非一路坦途。

一、AI熱潮帶飛英偉達 需求激增有望提振未來(lái)業(yè)績(jì)


(相關(guān)資料圖)

英偉達在5月24日美股盤(pán)后公布的2024財年第一季度財報顯示,營(yíng)收同比下降13%至71.9億美元,但好于市場(chǎng)預期的65億美元,13%的同比降幅也低于上一季度21%的同比降幅。調整后的每股收益為1.09美元,同樣好于市場(chǎng)預期的0.92美元。調整后的毛利率為66.8%,與市場(chǎng)預期基本一致;調整后的利潤率為37.8%,好于市場(chǎng)預期的34%。

按業(yè)務(wù)劃分,游戲業(yè)務(wù)營(yíng)收同比下降38%至22.4億美元,但好于市場(chǎng)預期的19.8億美元,同時(shí)較上一季度增長(cháng)了22%。英偉達稱(chēng),游戲業(yè)務(wù)營(yíng)收下滑是由于宏觀(guān)經(jīng)濟增長(cháng)放緩造成的需求疲軟、以及渠道庫存的正?;瘜е缕涑鲐浟肯陆?。

AI芯片所在的數據中心業(yè)務(wù)的營(yíng)收同比增長(cháng)14%至42.8億美元,創(chuàng )下歷史新高,好于市場(chǎng)預期的39.1億美元,同時(shí)較上一季度增長(cháng)18%。英偉達推出的A100/H100 GPU(圖形芯片)極度適合AI訓練和運行機器學(xué)習軟件,是支持ChatGPT等生成式人工智能和大型語(yǔ)言模型的最關(guān)鍵底層硬件。

英偉達表示,其數據中心業(yè)務(wù)的營(yíng)收增長(cháng)是由“大型消費者互聯(lián)網(wǎng)公司和云服務(wù)提供商的強勁需求”推動(dòng)的。該公司表示,這些客戶(hù)正在部署其GPU,以支持生成式人工智能和大型語(yǔ)言模型。

值得注意的是,最令市場(chǎng)驚喜的在于英偉達給出的第二季度營(yíng)收指引。英偉達預計,第二季度營(yíng)收將達到110億美元左右,較市場(chǎng)預期的71.8億美元高出53%。這一指引表明,全球企業(yè)布局AI將對英偉達業(yè)績(jì)帶來(lái)極大的提振。如此樂(lè )觀(guān)的展望也推動(dòng)了英偉達在5月25日收漲超24%,市值逼近1萬(wàn)億美元。

英偉達首席執行官黃仁勛表示,該公司看到對其數據中心產(chǎn)品的“需求激增”。黃仁勛進(jìn)一步指出,英偉達已做好充分準備,可以從AI熱潮帶來(lái)的機會(huì )中獲益,因為該公司在去年人們對AI的興趣激增時(shí)就開(kāi)始為數據中心生產(chǎn)新一波的先進(jìn)硬件。英偉達首席財務(wù)官Colette Kress指出,需求的進(jìn)一步激增將遠遠超出第一季度,未來(lái)需求的可見(jiàn)性已經(jīng)“延續了幾個(gè)季度”。

根據英偉達的預測,其數據中心客戶(hù)的銷(xiāo)售額可能在三個(gè)月內翻一番,增長(cháng)來(lái)自廣泛領(lǐng)域的客戶(hù),包括消費者互聯(lián)網(wǎng)公司、云計算提供商和企業(yè)客戶(hù)等,他們都急于將生成人工智能應用到業(yè)務(wù)中。投行Edward Jones分析師Logan Purk認為:“生成式人工智能淘金熱的發(fā)生應該會(huì )在今年余下時(shí)間刺激對英偉達芯片的需求?!?/p>

瑞銀首席投資官Solita Marcelli預計,人工智能硬件和人工智能相關(guān)服務(wù)市場(chǎng)規模將以高達20%的復合年增長(cháng)率增長(cháng),到2025年將達到900億美元。Solita Ma表示:“考慮到機器學(xué)習和深度學(xué)習能力的進(jìn)步,我們的預計仍然較為保守,大語(yǔ)言模型和其他生成式AI技術(shù)的增長(cháng)可能比預期的更快?!?/p>

知名市場(chǎng)研究機構Mordor Intelligence預測,到2028年,企業(yè)人工智能市場(chǎng)的總規模將以每年52%的速度快速增長(cháng)。市場(chǎng)調研機構Technavio在4月公布的一份最新研報顯示,AI芯片的市場(chǎng)規模預計在2022-2027年期間以高達驚人的61.51%的復合年增長(cháng)率爆炸式增長(cháng)。

二、科技巨頭紛紛入局自研AI芯片 英偉達并非穩坐“王位”

得益于強大的產(chǎn)品組合和GPU性能優(yōu)勢,英偉達在數據中心市場(chǎng)的競爭力不斷增強,2022年在GPU市場(chǎng)所占份額為82%。英偉達表示,該公司正在與亞馬遜(AMZN.US)、微軟(MSFT.US)和谷歌(GOOG.US)等合作開(kāi)發(fā)生成人工智能,并與云計算公司合作,幫助小型企業(yè)使用生成人工智能。在獲得了更多的合作伙伴關(guān)系以及繼續拓展其產(chǎn)品組合之際,英偉達有望繼續通過(guò)其產(chǎn)品組合的廣度和性能優(yōu)勢獲取市場(chǎng)份額。

當前,手握A100、H100系列芯片的英偉達無(wú)疑仍是“AI算力王者”。然而,不管是為了降低成本,還是減少對英偉達的依賴(lài)、提高議價(jià)能力,科技巨頭們也都紛紛下場(chǎng)自研AI芯片。

云計算巨頭亞馬遜已擁有兩款AI專(zhuān)用芯片,即訓練芯片Trainium和推理芯片Inferentia。Meta(META.US)在本月早些時(shí)候透露,該公司正在構建首款專(zhuān)門(mén)用于運行AI模型的定制芯片——MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)芯片,預計于2025年問(wèn)世。

此外,據報道,微軟正在提供財務(wù)支持以加強AMD(AMD.US)研發(fā)AI芯片的努力,并與之合作開(kāi)發(fā)代號為“Athena”的自研AI芯片。報道稱(chēng),微軟自2019年以來(lái)就一直在開(kāi)發(fā)一款定制的專(zhuān)用芯片,用于為大型語(yǔ)言模型提供動(dòng)力,目前已在測試階段。微軟希望這款芯片的性能比其斥資數億美元從其他供應商側購置的芯片性能更優(yōu),這樣就可以為價(jià)格高昂的人工智能工作節省成本。

值得一說(shuō)的是近年來(lái)在A(yíng)I芯片上一直與英偉達暗暗較勁的谷歌。最早大規模采購英偉達的GPU進(jìn)行AI計算的谷歌在2016年推出了TPU(Tensor Processing Unit),以解決英偉達的GPU在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用中存在的內存問(wèn)題。谷歌的TPU從設計、驗證、量產(chǎn)到最后部署進(jìn)自家數據中心只花了15個(gè)月的時(shí)間。經(jīng)過(guò)測試,TPU在CNN、LSTM、MLP等AI場(chǎng)景下的性能和功耗大大勝過(guò)了英偉達同期的GPU。

2016年以后,谷歌的TPU更新了3代,2021年推出的TPUv4比英偉達的A100計算速度快1.2~1.7倍,同時(shí)功耗降低1.3~1.9倍。值得一提的是,并不對外出售TPU,而是將TPU部署在自家的云服務(wù)系統中并對外提供AI算力服務(wù),這無(wú)疑壓縮了英偉達的潛在市場(chǎng)。本輪AI熱潮中同樣火爆的AI繪圖公司Midjourney和聊天機器人Claude所屬的人工智能初創(chuàng )公司Authropic都沒(méi)有購買(mǎi)英偉達的GPU搭建超算,而是使用谷歌的算力服務(wù)。

面對谷歌的“背刺”,英偉達也沒(méi)有坐以待斃。在谷歌推出TPU的5個(gè)月后,英偉達推出了Pascal架構,大幅提升了連接帶寬和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的計算效率。2017年,英偉達又推出了首個(gè)專(zhuān)為深度學(xué)習設計的架構Volta。2022年,英偉達又推出了基于Hopper架構的“地表最強GPU”H100。

盡管被稱(chēng)為“終極縫合怪”的H100目前暫時(shí)還沒(méi)有遇到比它更強的量產(chǎn)芯片,但谷歌和英偉達之間的你來(lái)我往讓業(yè)界確信,GPU并不是AI的最優(yōu)解,定制化專(zhuān)用芯片(ASIC)有破解英偉達壟斷地位的可能性,畢竟誰(shuí)都想在這個(gè)市場(chǎng)分一杯羹,全球云計算市場(chǎng)前五大廠(chǎng)商——亞馬遜、微軟Azure、谷歌云、阿里云和IBM(IBM.US)——也都在研發(fā)自己的AI芯片。

除了大客戶(hù)可能“另起爐灶”之外,一些中小公司也在試圖分走英偉達的蛋糕,例如英國的AI芯片初創(chuàng )公司Graphcore,該公司的估值一度達到28億美元。

AI的發(fā)展日新月異。有市場(chǎng)人士表示,如果想讓AI對人類(lèi)生活的滲透像個(gè)人電腦、智能手機普及時(shí)那樣大幅提升,那么算力成本可能需要下降99%,而GPU或許不是解決這個(gè)問(wèn)題的唯一答案。正如研究公司Forrester的主管Glenn O"Donnell所說(shuō)的那樣:“如果你能制造出針對人工智能進(jìn)行優(yōu)化的芯片,那么你就會(huì )取得巨大的勝利?!庇ミ_的“王者地位”無(wú)疑將受到來(lái)自四面八方的挑戰。

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