AI热潮中的黑马:曾经的显卡制造商是如何跻身AI巨头之列的?_人工智能:CPU价格比特币中国官网联系方式

导读:在芯片行业的风云变幻中,英伟达如何从一家显卡制造商翻身成为AI巨头?面对行业迭代速度极快、激烈竞争和显著的高成本特点,英伟达是如何构建属于自己的护城河,又是如何突破技术瓶颈,跑在前列的呢?他们是如何将"摩尔定律"推进到更高阶段创造出属于自己的"黄氏定律”?面对互联网巨头如Google、Meta等公司的强势介入,英伟达又将如何守住自己的领先地位,延续赢家的光环?这篇文章将带你深入了解英伟达的神奇之处,展示这家公司如何将技术创新与战略眼光完美结合,从而在风起云涌的AI领域中立下赫赫战功。

在我们生活中的每一个角落,AI正在悄无声息地改变世界。在这场AI的盛宴中,一家曾被大多数人视为"只会卖显卡"的公司——英伟达,却意外地站在了最前端,成为了最大的赢家。2023年5月24日,英伟达发布了一季度财报,仅凭数据中心的强劲业绩,英伟达的股票当天大涨30%,市值破万亿美元,推动英伟达成为全球第六大公司,超过了特斯拉,直逼亚马逊。

英伟达的飞速崛起,让人惊叹不已。在云计算、加密货币、元宇宙、人工智能等全球技术风口中,英伟达都是重要的参与者。在全球AI训练领域,英伟达凭借超过95%的市场占有率牢牢把持住了这个市场,甚至有多少英伟达A100显卡已经成了衡量一家公司计算能力的标准。

黄仁勋,英伟达的创始人,曾经说过:"因为我们是AI的世界引擎"。这样的豪言壮语可能会让人觉得他过于自负,但如果你回顾一下英伟达的发展历程,你就会发现他的这句话并无夸大。英伟达在AI领域的成功,是黄仁勋二十年前远见的证明,他因此被誉为"AI教父"。

那么,英伟达的成功究竟来自何处?它又是如何在竞争激烈的市场中占据主导地位的呢?这篇文章将带你一起深入解析英伟达的发展历程,探索显卡和芯片行业背后的秘密。

押注增量方向:3D图形处理

黄仁勋在九岁时迁至美国接受教育,之后毕业于斯坦福大学,并在两家半导体公司,包括后来与他长期竞争的AMD公司,进行芯片设计工作。

黄仁勋在30岁完成硕士学业后,开始与两位同样年轻且雄心壮志的理工科技术男一起思考创业计划。他们看到了3D图形处理的巨大潜力,于是在1993年创立了专门研发图形计算芯片的Nvidia英伟达公司。在前任老板的引荐下,他们成功获得了由红杉资本领投的2000万美元融资。

香港特区政府创新科技及工业局局长:对AI技术未来走向保持密切关注以作出适时的应对:金色财经报道,据香港特区政府网站消息,香港特区政府创新科技及工业局局长孙东表示,从香港方面来说,由于OpenAI最近还没有正式对香港地区开放ChatGPT的使用权限,而且考虑到ChatGPT所带来的潜在资讯保安风险,所以特区政府现在并未有计划将ChatGPT正式列为应用程式在政府内部使用。但从另一方面,考虑到生成式人工智能最近一段时间发展迅速,特区政府会继续本着非常开放的态度对待这个新技术的发展。我们也对这个技术的未来走向保持密切的关注以作出适时的应对。同时我们也希望与香港社会各界一道,对于相关技术在香港的发展给予支持,希望在香港将相关技术推向一个新的高度。[2023/4/14 14:03:41]

尽管早期电脑处理3D游戏的能力较弱,但当时许多经典游戏都需要实时渲染。这个时代的显卡非常简单,更像是一个3D加速卡,而非如今我们所熟悉的显卡。然而,随着3D游戏和3D渲染的发展,像英伟达这样的显卡公司越来越多,然而,软硬件标准并不统一,市场竞争异常激烈。

初期存活关键:高性价比

一家名为3dfx的公司是当时的行业领导者,它在1994年成立,比英伟达晚一年,但凭借Voodoo显卡在市场上取得了巨大的成功。然而,英伟达的早期经营并不顺利,他们的第一代产品NV1并未取得预期的成功,第二代产品NV2甚至胎死腹中。到1997年,英伟达已经面临严重的财务危机,员工数量从100人削减至30人。

在公司只剩下6个月的运营资金时,黄仁勋决定孤注一掷,推出搭载NV3的Riva128显卡。由于其性价比高,英伟达开始在市场中站稳了脚跟,也让公司得以艰难存活下来。

早期竞争胜利关键:

稳定的上游关系+抱住行业老大标准

黄仁勋和他的团队以强大的研发能力,迅速找准市场方向,开始了快速的增长。他们与台积电达成了长期战略合作关系,并支持微软推出的Direct3D显示标准。在显卡市场的早期竞争中,英伟达如一匹黑马突然崭露头角。他们推出的RivaTNT显卡帮助公司在显卡领域占据了龙头地位,并使英伟达于1999年成功在纳斯达克上市。

扩大竞争优势:研发全球第一个GPU

Trail of Bits计划利用零知识证明重塑漏洞披露流程:安全研究机构Trail of Bits宣布,正在与约翰霍普金斯大学的Matthew Green合作,使用零知识证明(zero-knowledge proofs)技术为科技公司和安全漏洞研究人员建立一种可信的基础设施,在新的合作方式之下,双方在针对漏洞披露(Vulnerability Disclosure)的流程中可进行合理的沟通,而不必担心受到破坏或歧视。

在接下来的四年里,Trail of Bits 将会进一步推进零知识证明的理论极限,并为安全漏洞研究人员提供相应的软件,用以产生漏洞可利用性的零知识证明。[2020/5/22]

有了上市后的资金,英伟达的发展步伐更加迅猛。在1999年9月,他们推出了划时代的GeForce256显卡,让竞争对手远远落在后头。黄仁勋更是将其誉为"全球第一个GPU",即第一个真正意义上的独立显卡。这一称谓如今也被广泛接受,有人简单地将其称为“英伟达发明了显卡”。

在当时,微软正在开发Xbox游戏机。英伟达凭借GeForce256的强大性能赢得了2亿美元的订单,为Xbox打造图像处理硬件,之后还成为索尼PS3的供应商。从1999年到2002年,英伟达的营收每年以翻倍的速度增长,达到了20亿美元,成为市场上的独一档的存在。

通过竞争扩大优势:开始行业并购

英伟达开始并购同行业的竞争对手,包括曾经的市场领导者3dfx,而另一个重要的玩家ATi则被AMD收购。经过2000年初一系列的市场并购,最后只剩下两大玩家——英伟达和AMD,他们也一直主导了独立显卡市场。尽管两家公司一直在竞争,但英伟达却在逐步剥夺AMD的市场份额,从2010年的60%增长到2022年的80%,无疑已经成为GPU的全球霸主。而英伟达的技术进步不仅推动了公司的发展,也推动了游戏产业的快速发展。毫无疑问,每年新出的游戏画质越来越逼真,那都是因为显卡技术的进步,为游戏设计师提供了更大的创作空间。

实际上,如果我们站在更广阔的视角来看显卡市场,你会发现其实是由英特尔、英伟达和AMD三大巨头主导的。在这其中,英特尔占据了71%的市场份额,英伟达占有17%,AMD则占有12%。这似乎与我们的理解有些不符,因为我们之前一直认为英伟达是市场的领头羊。其实,这是因为显卡可以分为独立显卡和集成显卡。如果我们将两者都纳入比较,英特尔的确是市场的领导者,因为它主要生产集成显卡,这种显卡是和CPU一起封装的,共享内存。而英特尔凭借其在CPU市场的垄断地位,抢占了集成显卡市场的份额。所以英特尔也是通过自身的竞争优势展开竞争,并进一步扩大优势。

Dai Backstop Syndicate公布拍卖进展:所有 MKR 出价均高于触发价:由DeFi社区开发的Dai Backstop Syndicate工具公布MakerDAO债务拍卖12小时的进展包括:所有MKR拍卖均已竞价,远高于100Dai/MKR的底价;已进行约40次拍卖,预计还需4天左右的超过100次拍卖;目前BackstopSyndicate已筹集约337,000枚Dai。DaiBackstopSyndicate工具是一个并购DAO合约,普通用户任何数量的Dai都可参与拍卖,但是只有当拍卖价格为单个MKR为100Dai时才会触发。[2020/3/20]

然而,集成显卡的性能相对较弱,这就意味着它的市场和独立显卡市场有很大的不同。如果我们只看独立显卡市场,英伟达的市场份额其实超过80%。至此,可能看到英伟达的显卡芯片设计是多么的出色。但是,我们一直在谈论的是3D渲染和游戏,那么显卡和人工智能有什么关系呢?为什么那些AI公司都在购买显卡,而且一定要购买英伟达的显卡呢?

实际上,这和显卡的特性有关。在计算机中,CPU是设计来做任何事情的,它是顺序计算的,可以进行非常复杂的逻辑推理。但图形处理更关注计算量,不太在意顺序。例如,对于一个4K视频,它有近1000万个像素点,假设每秒30帧,那么每个像素点、每一帧都需要根据其阴影、动作来计算出一个对应的颜色。这需要大量的快速而简单的计算。而GPU正是为了优化这类并行计算而设计的,它的核心数量可以达到成千上万。

进一步扩大竞争优势:扩展技术的应用场景,并构建竞争壁垒

黄仁勋开始思考如何发挥GPU的最大潜力:GPU的能力不应仅仅局限于3D图像处理和渲染,也应该能进行更多的通用计算。但是,要使用GPU进行这种通用计算并不容易,因为它的设计初衷并非如此,因此编程将会非常困难。黄仁勋因此想出了一个策略:让显卡变得可编程。

在一个偶然的机会,黄仁勋注意到了一个斯坦福的博士生项目,他使用C语言编程让GPU进行一些计算。这给黄仁勋带来了灵感,他立即聘请了这个博士生,并委派他带领团队研发可编程的GPU。结果,在2006年,英伟达正式推出了CUDA,成功实现了让GPU可编程。

为了建立CUDA系统,英伟达投入了大量的资源和人力,让所有的显卡都支持CUDA。这样一来,原本需要一大堆顶级工程师的编程计算,现在只需要一个学生和一个英伟达显卡,再加上一些对CUDA库的了解就能完成。通过CUDA,英伟达将自己显卡的应用范围从原来的游戏和3D图像处理扩大到了整个加速计算领域,包括航天、生物制药、天气预报、能源勘探等等。

动态 | SEC撤销Blockchain Solutions的证券注册:在美国证券交易委员会(SEC)暂时中止Blockchain Solutions证券交易后不久,SEC已发布针对该公司的行政诉讼结果。SEC在文件中表示,Blockchain Solutions同意根据1934年《证券交易法》第12(j)条的规定进行证券定单调查和撤销注册。自2018年6月30日以来,该公司尚未向SEC提交任何定期报告。撤销证券注册自2019年10月8日起生效。(financefeeds)[2019/10/9]

虽然有一些公司也尝试开发类似CUDA这样的软件来挑战英伟达的地位,但是由于英伟达在硬件上的垄断,他们可以最大限度地优化自己的硬件显卡与CUDA之间的配合,从而形成了自己强大的护城河。

苹果公司也是成功构建了一种被商业领域广泛引用的“生态系统”。微软和Adobe等公司其实也有自己的强大生态系统。虽然看起来英伟达在CUDA上的巨额投入在短期内可能看不到回报,但长远看,他们实现了显卡的商业价值。

方向对了商业回馈可能出乎意料但必然降临

使显卡加速计算能力真正实现商业价值的,并不是人工智能,而是一个与英伟达无关的趋势,即比特币的流行。因为比特币挖矿需要大量的哈希函数计算,而这正是GPU并行处理的强项,因此显卡开始被用于比特币挖矿。这是黄仁勋即使具有深远的眼光也无法预见的。

但所有偶然的背后都有其必然,黄仁勋虽然没法预见比特币的突然火爆,但他预见的是未来世界中算力的爆炸性增长。

在人工智能的发展史上,2012年无疑是一个转折点。当年,业内有一个颇具声望的计算机竞赛——ImageNet,成为了竞争的主战场。大家都在努力以自己的算法训练出最高效的图像识别程序。在所有参赛者中,AlexNet团队使用神经网络训练模型,借助英伟达的显卡,以16.4%的错误率赢得了比赛,远超26~29%错误率的第二名至第四名,这无疑引起了全世界的震动。

神经网络的概念并不新鲜,但在此之前,其实现一直受制于计算能力的瓶颈。英伟达显卡的出现打破了这个瓶颈,使得神经网络的计算成为可能,这在学界引发了巨大的轰动。

黄仁勋十分重视GPU在人工智能领域的应用,并在2012年后开始大力投入,致力于让英伟达的显卡能更加便捷地进行加速计算。他们不仅加大了对CUDA的投资,还进行了大量的AI显卡优化工作,包括对软件和平台的支持,这为后来的人工智能领域提供了共识——如果你想从事人工智能的工作,英伟达的显卡是你无可回避的选择。

Riot Blockchain确认购买了500枚比特币:美国区块链概念股Riot Blockchain:确认公司在美国Marshal Auction中购买了500枚比特币。[2018/1/24]

后来,诸如谷歌、亚马逊、微软和百度等公司在训练大型模型时,都离不开英伟达的显卡。这其中,最出名的可能就是英伟达的A100显卡,ChatGPT也是由上万张A100显卡训练出来的。A100显卡已经成为了训练大型模型的标配,而各大AI公司,即便不能及时训练出成果,也会抢先宣传已购买了多少张A100显卡,以此来蹭一波热度。由此,英伟达的显卡一度供不应求,价格甚至被炒到了上万美元。英伟达又在去年推出了A100的升级版,名为H100,其性能是A100的4至6倍。

英伟达的成功并非偶然,他们花了十多年的时间和大量的资金,精心打造了这双翅膀,等待风来,如今他们终于等来了这股风,并凭借这股风飞翔在市场的上空。

永不止步,持续延展产业链环节,进入竞争对手腹地

随着英伟达的进一步发展,他们已经不再局限于显卡和芯片设计。他们在2019年花费69亿美元收购了以色列的芯片公司Mellanox,开发出了一款强大的DPU。这一决策被黄仁勋誉为他有史以来做过的最成功的战略决策之一。

如今,英伟达已经开始将GPU、CPU、DPU合并,生产出强大的超级计算机,逐渐进军CPU市场。他们推出了各种炫目的产品,如全球第八大超级计算机DGXBasePOD、加速超级芯片GPUGraceHopper、计算平台BlueField-3DPU等。英伟达在硬件、软件和服务等各个领域都进行了全面布局,成为了AI领域的最大赢家。

应对国际制裁:开发专属产品

当然,英伟达的发展并非一帆风顺。美国对中国的制裁禁止了A100、H100的出口,对英伟达带来了很大的影响。毕竟,中国市场占英伟达总市场的四分之一。因此,当被问及制裁对英伟达的影响时,黄仁勋的回答非常得体:我们一定会全力配合美国政府的政策,同时我们已经想方设法在符合规则的情况下,非常愉快的满足中国广大消费者的需求。这一回答巧妙地避开了问题,而且还没有得罪任何一方。

英伟达为了应对这一挑战,推出了一款名为A800的显卡,专门供中国市场使用,这款产品规避了一系列敏感的制裁技术。

正确看待增长:提前押注增量业务市场

英伟达目前已经将其业务领域主要划分为四个主要部分:游戏、数据中心、汽车以及专业图形处理。而在这四大业务领域中,游戏和数据中心无疑一直是其经济增长的重要引擎。

昔日的英伟达以游戏业务为主导,但是随着云计算、人工智能等加速计算技术的发展,数据中心逐渐崭露头角。回顾2018年的数据,游戏业务占据了公司总收入的一半,而数据中心却仅占四分之一。然而,到2022年,这一情况发生了显著的变化,数据中心的收入占比已经上升到了56%,而游戏的比例则降至了33%。

英伟达在2023年5月24日公布的财报中,游戏业务由于全球需求疲软,营收大幅下降。这一变化在华尔街预期之中,但数据中心的业务表现却令人眼前一亮,其第一季度环比增长了18%。更为关键的是,对于第二季度的营收预测,英伟达给出了超出华尔街预期的数据。华尔街预测的营收为72亿,而英伟达则预测其将达到110亿,增长幅度达到了50%。

此外,英伟达在汽车行业的业务也不容忽视。其已经开始进行汽车芯片以及汽车系统的研发,虽然目前这一业务仍处在初级阶段,但其未来的潜力不容忽视。

近期,英伟达推出了Omniverse平台,以期在元宇宙这个新兴领域占据一席之地。虽然目前该业务的回报尚不明显,但若元宇宙真的如预期的那样迎来爆发,那么英伟达无疑将是最大的受益者之一。

总的来说,无论是游戏、挖矿还是AI计算,都离不开显卡的支持,而英伟达则是显卡的代名词。从1999年上市至今,英伟达的股价已经上涨了超过1000倍,成为了全球第六大公司。更为重要的是,似乎英伟达的成长故事才刚刚开始。

正视增长路上的失误,快速调整快速反馈

黄仁勋,这位英伟达的灵魂人物,我们的描述让他显得无比神圣,每一步都走得精准无误。然而,任何人的成功都是在错误与失败中成长起来的,黄仁勋亦不例外。在他的职业生涯中,也曾犯过错误,比如在2000年初的显卡产品失败,几乎被竞争对手ATI淘汰。他还经历过内部交易的风波,被美国证券交易委员会彻底调查,同时还曾面临过度营销的问题。他还曾尝试进军手机芯片市场,但结果几乎是全面失败。然而,尽管如此,黄仁勋是一个极其优秀的领导者,只是他并非能预见未来的预言家。

芯片行业的护城河:永不停息的研发能力

英伟达在AI领域的重要地位,让它显得异常重要。AI是当前市场上最大的浪潮和最大的机会,而英伟达正是AI浪潮中的重要玩家。这使得英伟达在风口上显得尤为重要,获得了巨大的竞争优势。如果英伟达能保持当前的发展势头,其影响力极可能会持续扩大。

有人常常把英伟达比作淘金潮中的“卖铲子”的人。在数据时代、AI时代,英伟达的产品恰似淘金者的“铲子”。这种比喻听上去十分合理,但经济学常常告诉我们,在淘金热潮中,初期卖铲子的人可能赚钱,但随着更多的人开始卖铲子,由于铲子并不难制造,边际利润将会迅速下滑。在大部分行业中,制造上游生产工具——这个所谓的“铲子”,由于准入门槛过低,竞争激烈,利润率并不高。

然而,英伟达凭借制造这个所谓的“铲子”,做到了垄断。台积电也有点类似,它更基础,做的是制造“铲子”的工具——这个“锤子”,它也能做到垄断。这是为何呢?

芯片行业独特的特征体现在它的发展速度与其进步的刻度。其中,摩尔定律是这个行业最为熟知的法则之一,大致可以理解为:集成电路中的晶体管数量每18个月翻一倍,或者说芯片的速度每18个月提升一倍。近年来,尽管CPU的进步速度已经难以跟上摩尔定律的节奏,但黄仁勋却发现,独立显卡的进步速度似乎比摩尔定律预测的还要快,大约每两年性能就能翻超过三倍。这一现象被称为"黄氏定律"。

芯片行业的这种飞速发展,使其成为一个不断在奔跑的领域。然而,如此快速的更新迭代速度也带来了商业上的挑战。对于参与者来说,很难建立起属于自己的持久竞争优势,即“护城河”。在传统行业,例如制造业或铁路运输业,规模优势和成本优势可以作为一个稳固的护城河,保护公司免受竞争对手的侵袭。在互联网行业,用户网络效应产生的护城河更是坚不可摧。但在芯片行业,由于技术的快速更新,无论你今天推出多么出色的芯片,两年后都可能已经过时。

在90年代的显卡竞争中,3dfx公司凭借Voodoo显卡在短短两年内迅速成为行业标杆,但五年后,它却被英伟达收购。这正印证在芯片行业中,你很难依靠一种产品或技术形成一个超过两年的护城河。当然,通过积累一大批专利可以为自己提供一定程度的保护,但是事实证明,对手通常仍然可以找到绕过你的专利的方法。因此,只有不断的奔跑,保持领先,才能在这个行业中立足。这个行业的“护城河”实际上是你的研发能力,即一整套的人才、设施和组织架构。

因此,研发不仅需要投入巨大的初期成本,而且必须持续不断的快速迭代和发展。英伟达就是一个例子,尽管它在互联网行业中的投入只占营收的10%-15%,但它却要投入约25%的营收用于研发。

你可能会以为黄氏定律是一种自然规律,但实际上,它是黄仁勋推动英伟达不断进步的结果。例如,英伟达最新的光线追踪RTX技术,就彻底颠覆了他们之前的技术框架,采用深度学习的方式,通过一个像素点预测周围8个像素点的样子,以此加速图像处理。这种激进的进步速度,使得这个行业的成功者必须是那些研发速度最快、人才储备最充足、财力雄厚的公司。

而今,AI已经成为了互联网巨头们的下一个战场,显卡的作用变得越来越重要,因为它决定了计算的速度。无论是谷歌的TPU,还是Meta的MTIA,它们都正在全力投入到自研芯片的研发中。

在这样的大背景下,英伟达面临着全新广阔的市场和新的竞争对手。他们能否在新一轮的AI竞争中再次崭露头角,还有待观察。

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