
英伟达在上周市值冲上2万亿美元大关之后,没有止步的意思。周一,英伟达股价盘中再度刷新历史新高,并且超过沙特阿美石油公司(Saudi Aramco),成为仅次于苹果和微软的全球市值第三大的上市公司,相当于意大利的GDP。自2022年10月14日以来,英伟达的股价已经上涨了七倍。
黄仁勋与马斯克都经历过股价大涨。图源:KIM KULISH—CORBIS/GETTY IMAGES经纬的这篇文章,核心回答两个问题:
Morgan Stanley对英伟达的股价预测(2月21日):ꔷ 牛市情况(BULL Case)1000美元/股:利润率更高的数据中心,以人工智能为中心的软件和服务增长加速;基于GPU的人工智能PC受到青睐,客户端TAM大幅增加;汽车以及自动驾驶行业腾飞,给公司贡献重要的新增长点。ꔷ 基本情况(BASE Case)795美元/股:2024年收入增长73.2%,2025年增长5.8%;由于供应仍然受限,数据中心业务将在2024年继续增长;英伟达在AI训练方面保持领先地位。ꔷ 熊市情况(BEAR Case)425美元/股:芯片供应的速度快于需求,增长大幅放缓;人工智能开发成本大幅下降,强大的竞争对手进入市场,或者客户开始内购定制硬件解决方案。
当英伟达实现2万亿美元市值时护城河坚固吗?翻开英伟达财报,确实满屏都写着:强劲。2月“暴击”华尔街的财报,不仅仅比市场最乐观的预期还高,并且对下一个季度依然给予了高增长预测,原因是科技巨头们会持续高投入于AI,这个趋势可能会持续全年,而原本有些人认为下半年这个趋势会减弱。
英伟达的业务划分很清晰,主要有五大业务线(核心来自其中两条):
• 数据中心(Datacenter):近期势头最猛的业务,同比增长高达409%,在总营收中占据83%;
• 游戏(Gaming):起家的核心业务(主要是游戏GPU),可以说没有游戏产业就没有英伟达,曾经在总营收中占大头,现在是13%;
• 专业视觉(Professional Visualization):针对数字内容创作等领域,在总营收中占2%;
• 汽车(Automotive):针对自动驾驶、智能座舱等领域,在总营收中占1%;
• OEM&其他:针对笔记本电脑OEM和加密货币挖掘等等领域,在总营收中占1%。
可以说,如今英伟达进入“美国市值前三、相当于意大利一国GDP”的征程,始于游戏产业。首先,我们来简单解释一下,为什么英伟达曾经用于游戏的GPU芯片(英伟达在这个领域占据了80%以上的份额),如今非常适合训练AI大模型?在5年前,英伟达的芯片产品主要针对一个垂直市场——游戏。英伟达的GPU也称为图形处理器单元,最初就是为了游戏设计的,越来越逼真的游戏,需要在屏幕上同时渲染无数像素,达到更高的画质和体验。英伟达采取了并行处理的方式,将每次计算分成较小的块,然后将它们分配给芯片中的多个"内核"——处理器的大脑。这意味着,GPU的运行速度,远远快于以往按顺序完成任务的速度。这种技术如今非常适合训练大模型。因为大模型的基础是机器学习算法,而深度学习使用了人工神经网络,在这些网络中,计算机从海量数据集中提取规则和大规模计算,此时如果像GPU处理游戏一样,把任务分解成较小的块+并行处理,是提高速度的理想方案。高性能GPU可以拥有超过一千个内核,因此可以同时处理成千上万的计算。当英伟达意识到这一点之后,就开始专注于AI市场进行优化,以跟上大模型快速的发展步伐。如今,要想创建一个最复杂的AI大模型,通常会用到数万片英伟达先进的GPU H100。这些GPU的单价可达2.5万美元左右,成为了硅谷的稀缺品。
更进一步的是,英伟达的护城河不仅仅是芯片速度快(即将推出H200,推理性能是目前主打产品H100的两倍,以及下一代数据中心GPU B100),它还有两道非常重要的护城河:芯片网络,与几乎构成了行业标准的软件平台。
高性能芯片网络是英伟达重要的护城河。随着AI大模型参数量的飙升,负责训练这些大模型的数据中心。需要成千上万个GPU互相连接在一起,以提高计算能力,相比之下大多数计算机只使用少数几个GPU,这种技术被称为InfiniBand(无限带宽),它有着极高的高带宽和低延迟。英伟达在ChatGPT发布的9个月前,以70亿美元收购了以色列网络技术供应商Mellanox,就是为了能够把英伟达的芯片扩展为一整个数据中心的“超级芯片”,从而实现现代AI超级计算机。这也使得英伟达能够优化芯片网络的性能,这是竞争对手无法比拟的。另一道护城河是CUDA,这是一个允许客户微调处理器性能的软件平台,也是加速计算密集型任务最为依赖的软件生态基石。英伟达长期投资于CUDA,并鼓励开发人员用它来构建和测试AI应用,目前CUDA 拥有超过400万开发人员,在CUDA架构下已经编写了数百万行代码,这使得用英伟达芯片开发新AI程序变得更加容易,CUDA也成为事实上的行业标准。这两道护城河的存在,使得竞争对手即便造出了更好的硬件,也仍然是不够的。虽然英特尔和AMD都已加速推出自家AI芯片产品,以及英伟达的大客户亚马逊、谷歌和微软都在开发自主设计芯片。但英伟达仍然稳固地主导着AI芯片,因为它不仅能提供最好的芯片,还有最好的芯片网络和最好的软件,这使得任何眼红这块市场的竞争对手,都需要在这三个方面击败它,而在当下这几乎是不可能完成的任务。
AI大革命还是股市投机?科技巨头的AI投资带来了什么?英伟达的2万亿美元市值能否持续,关键在于它的客户们拿着AI能做什么,不要将股市热潮,与实际的业务收入混淆。对于英伟达的客户们来说,现在处于疯狂花钱的投入期,投资者对此倒也十分买账。很多科技巨头也成为了主要受益者,谷歌、亚马逊、苹果、微软、Meta市值从2023年开始至今平均增长了70%。这些公司也都在最近的财报电话会议上说,计划在今年增加资本支出,直接购买英伟达芯片。例如上个月,扎克伯格就在Instagram上说,Meta计划在今年年底前,要拥有35万枚英伟达H100芯片。按目前的芯片价格计算,这至少需要数十亿美元。芯片还被用于吸引资金和人才。英伟达所投资的一家公司CoreWeave,在去年把持有的H100芯片,用作抵押物融资了23亿美元。一些高校实验室在招募人才时,也会炫耀自己有多少H100芯片,比如普林斯顿大学的一个AI研究项目就在招聘中强调,自己拥有“一流的计算基础设施,有300枚英伟达H100 GPU”。由于芯片的价值和重要作用,思科的CEO在一个峰会上说,这些芯片价值不菲,是(像黄金那样)由装甲车运送给思科的。微软成立了一个“GPU理事会”,由高管决定如何在微软内部项目之间,分配剩余的计算资源。谷歌也成立了一个执行委员会,负责决定在公司内部和外部用户之间,如何分配计算资源。
如果从英伟达的财报来看,它非常依赖大客户。在上一财年,其中一个最主要的买家就为英伟达贡献了超过110亿美元销售额,占到总销售额的近五分之一。而在最近一个季度里,英伟达就从谷歌、微软和亚马逊等云计算公司,获得了超过92亿美元的销售额,占到了这三家公司同期约350亿美元资本支出的四分之一。但在2024年,一个重要的问题必须得到答案——这些对AI的巨额资本支出,到底能带来什么?半导体市场的周期性是众所周知的,历史证明,英伟达的业务也不例外,在此前加密货币和疫情期间的游戏浪潮中,都在短期极大刺激了需求,造成英伟达收入剧烈波动。今天如果科技巨头们在进行疯狂采购后,也逐渐进入“消化期”,那英伟达也一样会陷入曾经的周期性。
很多投资者都在盯着科技巨头的财报,希望能从中发现一些AI落地的迹象。
从Meta的财报来看,人工智能被用于改进广告服务,这使得Meta上个季度的利润翻了两番。但Meta也在同期进行了严格的成本削减,尚不能说这个利润增长是来自AI的应用。
而根据UBS的调研,好消息是100%的受访者,都处于正在研究如何应用人工智能的阶段,但坏消息是,只有6%的公司正在投入生产,而70%的受访者表示,最有可能上线的时间范围是未来6-12个月。受访者的2024年平均AI支出预期,为165万美元,这个数字其实不大,预计要到2025年才可能会翻一番。而对于“晴雨表”Microsoft Copilot的使用率,还比较乐观。约80%的受访者正在试用或计划试用Copilot,这可能会为2024下半年和2025年,实质性采用Copilot创造了潜力。总体来说,相比于股市热潮,真实的应用进展还为时过早。微软其实也在努力抑制人们的预期,称Copilot可能要到2024下半年,才可能带来销售提升。就障碍而言,“合规性和监管障碍”“缺乏合格人才”“不清楚的ROl”都是名列前茅的问题。谨慎的一个重要原因是,大模型产出不准确结果的问题仍然存在,这削弱了许多商业环境中的应用价值。Salesforce的一位高管认为,这是一个足够大的问题,可能需要在AI工作的旁边,始终有一个“人类监督”来捕捉错误,并将语言模型与事实数据库链接起来,以便在需要时能够返回可验证的准确答案。以上是软件层面,而对于硬件,AI与移动设备的结合,正随着苹果取消十年来最广受期待的电动汽车项目转向AI,逐渐变成下一个战场。苹果的竞争对手三星,已经开始在手机中引入新的AI功能,新发布的Galaxy手机利用了生成式AI的一些最新进展,比如通话实时翻译、总结笔记和编辑照片等功能。苹果也宣布将在今年下半年推出的iPhone 16中,升级一些AI相关的功能,并计划在2025年推出更全面的GenAI功能。高通CEO安蒙认为,我们现在有能力创建一款高性能的人工智能处理器,可以用在电池供电的设备上。它们可以一直运行,可以无处不在。这是第一个要素:拥有使其成为现实的计算引擎。其次,随着模型训练得越来越好,模型的体积也越来越小,效率也越来越高,尤其是针对特定场景的模型,这一点正在向便携式设备发展,而且由于移动设备具有关于你正在做什么、你所在的位置等真实的环境数据,这可以使人工智能更加精确。第三,目前正在开发的很多应用,就是为了利用AI能力。所以未来我们的手机、个人电脑、汽车,都将具备AI相关的功能。而未来AI在移动端的运行方式,有可能是在设备与云端同时进行。在需要调用大参数量的模型时,调用云端;而在其他场景中,则可以直接使用设备上的计算能力,从而保证经济性。所以支持者认为,AI有可能在智能手机上创造一个新的升级周期。但这个过程同样不会很快,比如受限于手机的功耗、内存,以及当下还缺失的“杀手级应用”。
在人工智能驱动的商业大潮中,英伟达的估值迈入了2万亿美元行列,黄仁勋成为了科技界的王者。他成功地将把芯片设计从游戏引入人工智能,成为了微软、谷歌和特斯拉等科技巨头的必需品。
References:1.Morgan Stanley:NVIDIA shines vs. high expectations.2. Goldman Sachs:Robust Gen AI infrastructure spend coupled with string of new products to support continued outperformance3. JPMorgan:Strong Results/Guide on AI/Accelerated Compute4. Barclays:More Upside Paves the Way for AI Ecosystem5. Morgan Stanley:4Q23 CIO Survey – AI Rises to the Top of the CIO's Priority List6. UBS:The Move to the Edge – what drives this next leg of GenAI growth?7. WSJ:Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target8. WSJ:How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future9. FT:How the artificial intelligence boom made NVIDIA a tech giant10. FT:Cristiano Amon:generative Al is “evolving very, very fast” into mobile devices11. The Economist:Why do Nvidia’s chips dominate the AI market?更多黄仁勋关于人工智能、芯片等话题的观点,公众号后台回复关键词“黄仁勋”,阅读更多相关内容~编辑:伊娜责编:艾暄
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