“大家都在搶我的芯片!”
昨夜,全球算力總龍頭英偉達發(fā)布一季度財報。
總營收72億美元,超過市場預期的65億。萬眾矚目的AI芯片業(yè)務,營收創(chuàng)歷史新高,同比上漲10%;大家不太看好的游戲業(yè)務,收入也高出預期。
(相關資料圖)
盈利方面,同樣爆炸,毛利率、EPS都超過了先前的指引和市場預期。
最重要的二季度營收指引,不但沒有繼續(xù)下降,反而大增33%,比原來分析師的預期高出53%。
業(yè)績這么好,股價盤后直接暴漲25個點,比一個AMD(1750億美元)還多,并有望成為全美第七家市值1萬億美元的公司。
世界奇觀啊,前段時間梭哈的,怕是睡著了都要笑醒。
英偉達走勢,來源:Choice
但問題也接踵而至。
英偉達的頂峰,到底在哪里?
現(xiàn)在上車,會不會太晚?
01
臭打游戲的,改變世界
《華爾街之狼》里有個很酷的觀點:制造需求。
當消費者意識不到自己需要什么的時候,你去提醒他,就能多出一片市場。
形象點的概括,就是“真香”。
最典型的案例,是工業(yè)革命早期的棉布熱潮。
資本家買紡紗機的目的,原本只是提高生產(chǎn)力,用更少的工人產(chǎn)更多的布。
沒想到,機器性能太猛,直接把產(chǎn)能拉爆,消費者都不夠用了。
為了把庫存賣出去,紡織廠只能去創(chuàng)造新需求,把棉布降價賣給窮人。
當窮人們穿上棉衣:“這絲滑的感覺。以前的麻布衣服,真的是抹布!”
棉布的需求于是爆炸性增長,供給又變得不足。
為了跟上市場需求,農(nóng)民擴大棉花種植,紡織作坊進化成紡織工廠,技術(shù)人員改進技術(shù),最后搞出了蒸汽機。
第二次工業(yè)革命時期,也有類似的劇本。
資本家借助國家的武力,建立起世界市場,將產(chǎn)品賣到亞非拉。當這些地方的老百姓用上火車、電燈、火柴,驚呼原來還有這么方便的東西。
巨大的需求缺口立刻滾滾而來。為了擴大產(chǎn)能,又一次技術(shù)大改革開始。
不過,世界市場實在太大,為了更高效收割,老牌工業(yè)國干脆把產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移到后發(fā)國家,又把現(xiàn)代金融體系建立起來了。
這種創(chuàng)造需求、滿足更多需求的輪回,是近代世界歷史的一條暗線。
今時今日,這個劇本仍在不斷重演。不論是宏觀經(jīng)濟,還是在每一個細分領域。
來源:《人教版必修二》
IBM董事長沃森,曾有一句名言:全世界只需要五臺計算機的算力。
顯然,他沒想到,寶貴的算力和芯片,會被市場和消費者拿來玩兒。
最初,半導體的主要需求方是軍事和科研單位。但是,又不打仗了,這些需求很快就達到極限。
怎么辦?還是老一套:創(chuàng)造需求。
1974年,雅達利推出pong家用機,銷量達到15萬,而同時期PC市場規(guī)模只有幾千臺。
1975年,MOS科技推出6502游戲芯片,后來喬布斯發(fā)家的Apple II,搭載的就是它。
1978年,北美家用游戲機+街機市場共盈利12億美元,而PC市場規(guī)模才5億美元。
游戲機這么強,正是因為貪玩的大眾創(chuàng)造了巨大需求,從而形成一個穩(wěn)定的市場,讓做硬件有利可圖,給了科研人員一條活路。
這不僅保護半導體活過了70年代,還帶來了足夠多的money,讓技術(shù)能夠以摩爾定律的速度爆發(fā)式成長。
正好對應了創(chuàng)造需求的下一步:滿足更多需求。
1992年,《德軍總部》拉開3D時代序幕,引爆了全球游戲市場。眼看巨大的商機,游戲廠商便找硬件廠商尋求技術(shù)支持。
也就是,顯卡。
第一個給出解決方案的是3dfx公司, Voodoo加速卡登上歷史舞臺,很快成為爆款。
各方紛紛效仿,美國市場瞬間出現(xiàn)了上百家做顯卡的公司,競爭及其激烈。
直到1999年,英偉達推出第一款現(xiàn)代意義上的GPU——GeForce256,性能吊打市面上所有顯卡。它的牛逼之處在于,從硬件上接管了CPU轉(zhuǎn)換和光照計算,徹底解放CPU。
這就是需求的力量。
尤其在2007年后,智能手機登上舞臺,再一次拓寬了游戲的邊界。
所有手機在講自己性能好的時候,無一例外,都是用游戲舉例子。
這種需求催生出一代又一代高性能芯片。
游戲推動了第一張骨牌,無數(shù)產(chǎn)業(yè)的故事,就此開始。
平均每部手機中射頻芯片價值(美元),來源:天風證券
比如,3D技術(shù)的跨越式發(fā)展,從根本上改變了電影的生產(chǎn)模式。
從前,特效大片需要先畫故事版,然后讓演員在綠幕前面,對著空氣表演,再把素材交給后期,加各種酷炫特效。
但3D引擎將這一切反過來。把通用素材提前準備好,組合就能獲得上乘場景。演員只需在場景中表演,特效與人融為一體,成本降了一大截。
《曼達洛人》有一半的特效鏡頭,都是用這種手法拍攝的。
而這一切,都源于無聊的游戲玩家們,想要在游戲里數(shù)腿毛。
又比如,2020年開始,游戲顯卡占英偉達營收比例越來越低,數(shù)據(jù)中心的訂單越來越多。
數(shù)據(jù)中心買顯卡回去,當然不是用來玩游戲,而是用這些顯卡過剩的算力搞大數(shù)據(jù)計算,全世界有相當多的人工智能公司,要依靠顯卡芯片提供的算力進行深度學習。
可以說,沒有游戲,顯卡的發(fā)展絕不會如此迅速,AI的大爆發(fā)也極可能被延后數(shù)十年。
來源:中信證券
正是那群“臭”打游戲的,對光線和細節(jié)喪心病狂的追求,催促著算力向更高層次進發(fā),而這些算力又用在了更多地方。
然后世界變了。
02
帝國的裂痕
2018年,《財富》雜志舉辦活動,有人問黃仁勛:你何時知道英偉達公司將會改變世界的?
答:1993年2月17日,我成立公司的日子。不改變世界,我創(chuàng)個什么業(yè)?
這肯定有吹牛的成分。
顯卡吧有詩曰:“先有老黃后有天,顯卡在手日神仙。”
在游戲世界中,黃仁勛是玩家口中的“兩彈元勛”、爆破鬼才;在加密貨幣世界里,他是顯卡瘋子;在AI爆發(fā)的時代,他同樣站在頂端,俯看競爭者為自己的顯卡瘋狂。
黃仁勛的成功,當然并非偶然。
世紀初,英偉達踩著所有對手的尸體,穩(wěn)穩(wěn)坐到顯卡領域的王座上。
但這個位子,不是那么好坐的。
在PC時代早期,不論是對玩家還是游戲廠商而言,顯卡都是一種極易過時的消費品。
除了游戲不斷推陳出新,電腦本身也每隔幾年就更新迭代,對顯卡的性能要求,越來越高。
一方面,這形成了持續(xù)的消費力;但另一方面,如果跟不上新產(chǎn)品的步伐,等待GPU廠商的,只有收入暴跌、淘汰出局的結(jié)果。
這就像火燒屁股一樣,催促著英偉達不斷朝著更強大的技術(shù)前進,直到成為今天的模樣。
但GPU在AI領域出圈,確實是偶然。
打從一開始,GPU就不是為訓練神經(jīng)網(wǎng)絡所生,而是圖像。
更具體點說,是為了將CPU從圖像顯示的苦力活中解放出來而生。
GPU和CPU,雖然結(jié)構(gòu)差異顯著,但本質(zhì)上都遵循馮·諾依曼結(jié)構(gòu),存儲和運算是分離的,存在明顯的效率瓶頸。
在分支眾多的AI神經(jīng)網(wǎng)絡中,這是很要命的。
神經(jīng)網(wǎng)絡每增加一個分支,GPU就要增加一次內(nèi)存訪問。在AI模型越來越龐大的當下,GPU消耗在內(nèi)存訪問上的能耗,要遠比運算高很多倍。
簡單說,就是效率不行。
人工智能技術(shù)發(fā)展得越快,這些問題就暴露得越多。
對此,黃仁勛祭出兩套方案,齊頭并進:
1.暴力堆算力。AI對算力的需求每100天就翻倍,這是懸在所有人頭上的利劍。他們只能一邊痛罵老黃心黑,一邊像舔狗一樣搶光所有芯片。
2.做生態(tài)系統(tǒng),逐步解決GPU與AI場景不匹配的問題,包括功耗、內(nèi)存、帶寬瓶頸等等。
前者保證有肉吃,后者保證永遠有肉吃。
這就是為什么,同樣做芯片,英偉達的市值是英特爾的五倍,游戲、加密貨幣、云計算以及AI大模型,都離不開它的產(chǎn)品。
如果只是在硬件上內(nèi)卷,不可能達到這么高。
除了GPU芯片設計能力,英偉達最寶貴的財富,是基于CUDA模型,孵化了大量的開發(fā)者和軟件生態(tài)。
就像Android和iOS一樣,遇到鴻蒙這樣的挑戰(zhàn)者根本不怕,因為即便后來系統(tǒng)做得再好,但是沒有生態(tài)也是白搭。
英偉達發(fā)布CUDA后,先后推出居里、特斯拉、費米、開普勒、麥克斯韋、帕斯卡、伏特、圖靈、安培、赫柏等一些列架構(gòu),用以支撐Graphics和Computing這兩大場景。
但是,效果并不好。
正如CPU優(yōu)秀的調(diào)度能力,以犧牲算力為代價一樣,魔改后的GPU在算力上的堆疊也越來越克制。
在AI場景下,越來越難以匹敵專用芯片。所幸的是,后者并沒有量產(chǎn)。
手握終極“縫合怪”H100,黃仁勛暫時可以松一口氣,目前市面上還未出現(xiàn)更能打的量產(chǎn)芯片。
但挑戰(zhàn)者,并不是沒有,還很強力。
一個典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu),來源:towards data science
最有實力的,當然還是谷歌。
4月初,谷歌首次公布了AI超算的細節(jié)——TPU v4性能相較v3提升10倍,比A100快1.7倍,同時功耗少1.9倍。
和H100對打的芯片,也已經(jīng)在研發(fā)中,它并非沒有勝出的機會。
相反,因為更適用于AI場景,只要能量產(chǎn),谷歌TPU會更受歡迎。
比如,本輪AI熱潮除了OpenAI外,還有兩家出圈的公司,一家是AI繪圖公司Midjourney;另外一家是Authropic,其對話機器人Claude跟ChatGPT打的有來有回。
而這兩家公司,都沒有購買英偉達GPU搭建超算,而是使用谷歌的算力服務。
當然,這兩者加起來,也比不過微軟自研Athena芯片所帶來的沖擊。
最近市場傳出微軟與AMD合作開發(fā)新款AI芯片,加快推出相關產(chǎn)品,為自身及市場提供英偉達GPU之外的另一種底層硬件選擇。
“如果 Athena 具有競爭力,與 Nvidia 的產(chǎn)品相比,它可以將每芯片的成本降低三分之一。”
此外,針對CUDA模型,OpenAI最近還推出了“簡化版CUDA”:Triton。
這是種新的語言編譯器,性能媲美CUDA,操作難度卻低得多:只需25行代碼,就能在FP16矩陣乘法上達到與cuBLAS相當?shù)男阅堋?/p>
雖然Triton架構(gòu)目前只正式支持英偉達GPU,但之后也會支持多家硬件供應商。
因為它是開源的。比起閉源的CUDA,其他硬件加速器能直接集成到Triton中,大大減少了為新硬件建立AI編譯器棧的時間。
無論是谷歌還是OpenAI,在AI領域無疑比英偉達更專業(yè),它們欠缺的只是時間。
更何況,前文已經(jīng)說了,AI所需算力每100天將翻一倍。
也就是說,到2030年,AI所需算力是現(xiàn)在的3000萬倍。(2的25次方)
即便是英偉達,也不可能滿足如此恐怖的需求增長。
疊加全球供應鏈安全的考量,AI芯片市場從過去的英偉達一家獨大,或慢慢轉(zhuǎn)變?yōu)槿盒鄹顡?jù)。
還有另一種情況。
如今,AI一日千里,技術(shù)突破以小時計。如果在未來,AI在社會上的普及能像PC和手機那樣大幅提升,算力成本可能大幅下降
那時,GPU更不是唯一的答案。
03
尾聲
回顧歷史,一戰(zhàn)和二戰(zhàn),贏家是誰?從生意的角度看,是美國。
作為軍火商,美國通過販賣武器,實現(xiàn)了財富自由。
而今,多維度的人工智能戰(zhàn)爭已經(jīng)打響,英偉達扮演的就是曾經(jīng)軍火商的角色。
目前,在eBay上,一張H100的售價,基本都在4-5萬美元。而在一年前,才一萬多。
而且有價無市。
據(jù)國內(nèi)渠道商透露,之前拿貨周期大約為一個月左右,現(xiàn)在基本都得三個月,甚至更長。
“一臺通用計算服務器的成本大約在5萬塊錢左右,現(xiàn)在符合美國技術(shù)出口規(guī)范的A800一塊價格已經(jīng)漲到十幾萬,對于投入算力基礎設施的公司來說,整個采購成本都在增加?!?/p>
好家伙,二道販子賣一張卡的利潤,頂俺們上一年班。
這有點類似兩年前的動力電池,享受量價齊升的邏輯。你總以為到頂了,其實遠遠沒有。(參考閱讀《世紀抄底英偉達》)
但這種壟斷式中間商,還能爽多久呢?
復盤英偉達過去二十年,通俗點講,只需做好游戲GPU,就能順帶提高算力,滿足訓練AI模型需要,一舉兩得。
所以英偉達發(fā)展得快,從一個二線芯片公司變成了行業(yè)的NO.1,不可謂不勵志。
但當AI大模型進入高速發(fā)展階段,英偉達的側(cè)重點,從游戲轉(zhuǎn)向并非自己專長的人工智能。固然能在前期壟斷上游算力,賺得盆滿缽滿,但早晚會被更專業(yè)的玩家追趕上。
你說它是AI時代的賣水人,沒問題。說市值萬億美元不是它的終點,也沒問題。
但要說它是AI時代唯一的霸主,那就不盡然。
再如日中天的帝國,也要當心那道不起眼的裂縫。
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