對于圖形芯片制造商 Nvidia 來說，這是輝煌的一天，其股價飆升 24% 至歷史新高，這要歸功于分析師的季度收益報告以及對推動 AI 革命的芯片的巨大需求。沒有人比 Nvidia 的億萬富翁創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛受益更多，據(jù)福布斯估計，僅在周四，他的財富就增加了 65 億美元。

英偉達(dá)市值大漲 即將突破萬億美元大關(guān)

持有 Nvidia 約 3% 股份的黃仁勛周三收盤時的凈資產(chǎn)約為 275 億美元。隨后 Nvidia 發(fā)布了第一季度收益報告，估計第二季度的銷售額為 110 億美元，比分析師的預(yù)期高出 50%，每股收益為 1.09 美元，比預(yù)期高 0.17 美元?！坝嬎銠C(jī)行業(yè)正在經(jīng)歷兩個同時發(fā)生的轉(zhuǎn)變——加速計算和生成人工智能，”黃在一份新聞稿中說。Nvidia 的芯片為這兩者做好了準(zhǔn)備，Huang 表示該公司正在“大幅增加”供應(yīng)以滿足“激增的需求”。

這幫助引發(fā)了 Nvidia 和 Advanced Micro Devices 和 C3.ai 等其他 AI 相關(guān)企業(yè)的股價上漲。經(jīng)過一天的牛市交易，根據(jù)福布斯的實時排名，黃的財富現(xiàn)在估計達(dá)到 340 億美元——在 24 小時內(nèi)增長了 23% 以上，足以讓他成為全球第 37 位富豪。

“Nvidia 的結(jié)果和指南讓我們大吃一驚，因為 AI 的技術(shù)領(lǐng)先地位正在被貨幣化，并且目前似乎正在打破任何揮之不去的熊市論點擔(dān)憂，”以 Matthew Ramsay 為首的 Cowen 分析師周四寫道。

Nvidia 的技術(shù)在 AI 驅(qū)動的公司中變得至關(guān)重要；為生成人工智能提供動力的芯片對于 ChatGPT 或谷歌的 Bard 等新服務(wù)至關(guān)重要。這些高功率芯片比市場上的大多數(shù)芯片具有更高的處理能力，使它們能夠處理更大、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)輸入。

“我們看到了令人難以置信的重組全球數(shù)據(jù)中心的訂單。因此，我認(rèn)為你正在看到一個 10 年過渡的開始，基本上回收或回收世界數(shù)據(jù)中心并將其構(gòu)建為加速計算，”黃在周三的財報電話會議上說。“你將擁有數(shù)據(jù)中心的支出從傳統(tǒng)計算轉(zhuǎn)向使用 SmartNIC、智能交換機(jī)，當(dāng)然還有 GPU 加速計算，工作負(fù)載將主要是生成 AI?！?/span>

這幫助推動 Nvidia 的股價達(dá)到前所未有的水平——幫助已經(jīng)是億萬富翁的Jensen今年的凈資產(chǎn)增加了一倍多，從 2023 年初的 138 億美元估計財富躍升至周四的 340 億美元。Nvidia 現(xiàn)在擁有 9500 億美元的市值，即將成為第六家市值達(dá)到 1 萬億美元大關(guān)的公司，跨入僅由蘋果、微軟、沙特阿美、谷歌母公司 Alphabet 和亞馬遜組成的精英俱樂部。

Nvidia主導(dǎo)AI系統(tǒng)芯片市場

去年 11 月 ChatGPT 推出后，市場對該領(lǐng)域的興趣達(dá)到了瘋狂的水平——這給科技行業(yè)帶來了巨大的震動。從幫助演講到計算機(jī)編程和烹飪，ChatGPT 已被證明是一種廣受歡迎的 AI 應(yīng)用。但如果沒有強(qiáng)大的計算機(jī)硬件，尤其是總部位于加利福尼亞的 Nvidia 的計算機(jī)芯片，這一切都不可能實現(xiàn)。

Nvidia 硬件最初以制造處理圖形的計算機(jī)芯片類型而知名，特別是用于計算機(jī)游戲，它是當(dāng)今大多數(shù) AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。

Gartner 的半導(dǎo)體行業(yè)分析師 Alan Priestley 表示：“它是領(lǐng)先的技術(shù)參與者，能夠幫助實現(xiàn)人工智能這種新技術(shù)?！薄癗vidia 之于 AI 幾乎就像英特爾之于 PC，”TechInsights 分析師 Dan Hutcheson 認(rèn)為。

ChatGPT 使用 10,000 個 Nvidia 的圖形處理單元 (GPUs) 進(jìn)行訓(xùn)練，這些單元聚集在屬于Microsoft微軟的超級計算機(jī)中。

Nvidia 加速計算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克 (Ian Buck) 表示：“它是眾多超級計算機(jī)中的一種——有些是公開的，有些不是——使用 Nvidia GPU 構(gòu)建，用于各種科學(xué)和人工智能用例?！盋B Insights最近的一份報告指出，Nvidia 擁有大約 95% 的機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 市場。它的 AI 芯片也在為數(shù)據(jù)中心設(shè)計的系統(tǒng)中銷售，每個芯片的價格約為 10,000 美元（8,000 英鎊），但其最新和最強(qiáng)大版本的售價要高得多。

那么Nvidia 是如何成為 AI 革命的核心參與者的呢？

簡而言之，大膽押注自己的技術(shù)加上一些好的時機(jī)。

現(xiàn)任 Nvidia 首席執(zhí)行官的黃仁勛早在 1993 年就是其創(chuàng)始人之一。當(dāng)時，Nvidia 專注于為游戲和其他應(yīng)用程序制作更好的圖形。

1999 年，它開發(fā)了 GPU 來增強(qiáng)計算機(jī)的圖像顯示。GPU 擅長同時處理許多小任務(wù)（例如處理屏幕上的數(shù)百萬像素）——這一過程稱為并行處理。

2006 年，斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn) GPU 有另一種用途——它們可以加速數(shù)學(xué)運算，這是常規(guī)處理芯片無法做到的。

正是在那一刻，黃仁勛做出了對人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。他投入了 Nvidia 的資源來創(chuàng)建一種工具，使 GPU 可編程，從而為圖形以外的用途開放了它們的并行處理能力。該工具被添加到 Nvida 的計算機(jī)芯片中。對于電腦游戲玩家來說，這是一種他們不需要的功能，甚至可能都沒有意識到，但對于研究人員來說，這是一種在消費類硬件上進(jìn)行高性能計算的新方法。

正是這種能力幫助激發(fā)了現(xiàn)代人工智能的早期突破。

2012 年，Alexnet 亮相——一種可以對圖像進(jìn)行分類的 AI。Alexnet 僅使用 Nvidia 的兩個可編程 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程只用了幾天，而不是使用大量常規(guī)處理芯片需要幾個月的時間。GPU 可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的發(fā)現(xiàn)開始在計算機(jī)科學(xué)家中傳播開來，他們開始購買它們來運行這種新型工作負(fù)載。

Nvidia 通過投資開發(fā)更適合 AI 的新型 GPU 以及更多使該產(chǎn)品易于運作的軟件來發(fā)揮其優(yōu)勢。十年后，數(shù)十億美元投入后，ChatGPT 出現(xiàn)了——一種可以對問題做出類似人類反應(yīng)的人工智能。

AI 初創(chuàng)公司 Metaphysic 使用 AI 技術(shù)制作名人和其他人的逼真視頻。它的湯姆克魯斯深度造假事件在 2021 年引起了轟動。為了訓(xùn)練和運行其模型，它使用了數(shù)百個 Nvidia GPU，其中一些從 Nvidia 購買，另一些則通過云計算服務(wù)訪問。

“在我們所做的事情上，除了 Nvidia 之外別無選擇，”其聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官湯姆格雷厄姆 Tom Graham表示。然而，雖然 Nvidia 的主導(dǎo)地位目前看起來穩(wěn)固，但長期來看更難預(yù)測。TIRIAS Research 的另一位行業(yè)分析師 Kevin Krewell 指出：“Nvidia 背負(fù)著每個人都想打倒的目標(biāo)?！?/span>

其他大型半導(dǎo)體公司提供了一些競爭。AMD 和英特爾都以制造中央處理器 (CPU) 而聞名，但它們也為人工智能應(yīng)用制造專用 GPU（英特爾最近才加入競爭）。

谷歌擁有張量處理單元 (TPU)，不僅用于搜索結(jié)果，還用于某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，而亞馬遜擁有用于訓(xùn)練 AI 模型的定制芯片。據(jù)稱微軟也在開發(fā)AI芯片，Meta也有自己的AI芯片項目。

此外，數(shù)十年來首次出現(xiàn)計算機(jī)芯片初創(chuàng)企業(yè)，包括 Cerebras、SambaNova Systems 和 Habana（被英特爾收購）。他們打算從頭開始，為 AI 提供更好的 GPU 替代品。


GPU地位反超CPU

在傳統(tǒng)計算機(jī)時代，CPU是整個計算大腦的中樞，擁有無可取代的核心地位。與此相反的是，GPU只是一個“輔助”的角色，用于計算圖形、音頻和視頻等方面。但如今，雙方的角色和地位發(fā)生了徹底的轉(zhuǎn)變。

讓GPU取代CPU的引爆點，正是AIGC——生成式人工智能。GPU在大型語言模型和其他AI技術(shù)背后扮演著“大腦”的角色，為一些龐大的深度學(xué)習(xí)模型和大模型如GPT提供算力。

這些大型模型改變了現(xiàn)代技術(shù)的面貌，從計算機(jī)視覺到自然語言處理，重塑了 AI 領(lǐng)域的格局。

近日，百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO李彥宏在 2023 中關(guān)村論壇發(fā)表了《大模型改變世界》的演講，他表示 IT 技術(shù)棧已經(jīng)從原來的三層變成了四層，這四層分別為芯片層、框架層、模型層和應(yīng)用層。

要注意的是，芯片層仍然是計算機(jī)的底層，但知名芯片品牌從 CPU 轉(zhuǎn)向了 GPU。預(yù)計在未來，數(shù)據(jù)中心將需要數(shù)百萬個 GPU 芯片，而不再需要大量的 CPU。

數(shù)據(jù)中心主要由用于文件檢索的CPU構(gòu)成，但未來將以生成式數(shù)據(jù)為主導(dǎo)。在 AI 時代，計算機(jī)只需要檢索一部分?jǐn)?shù)據(jù)，剩余數(shù)據(jù)可以使用人工智能生成。由此，GPU 成為了數(shù)據(jù)中心需要的主要組件，產(chǎn)生了一個1萬億美元的巨型市場。

不止是英偉達(dá)，近幾年來，AMD、臺積電、三星也在追尋 GPU 的發(fā)展。顯示卡廠商 NVIDIA 的GPU已經(jīng)完全取代了CPU，成為新的計算大腦。GPU 的井噴式增長，將重新定義計算方法，改變現(xiàn)代科技的形態(tài)。

正在準(zhǔn)備性能更強(qiáng)大的GPU產(chǎn)品

英偉達(dá)公司今日證實，該公司將于 2024 年推出 Hopper-Next GPU，這是繼 Hopper GPU 之后的又一款高性能計算和人工智能專用的顯卡。

英偉達(dá)沒有透露 Hopper-Next 的具體細(xì)節(jié)，但顯然這款顯卡將是 Hopper 的后繼產(chǎn)品，最終很可能不會采用“Hopper-Next”的命名方式。但I(xiàn)T之家注意到，去年就有消息稱，這款顯卡的代號為“Blackwell”，預(yù)計這款顯卡在性能上有類似于 Hopper 對 Ampere 的跨越式提升。

英偉達(dá)此前也重申，該公司每兩年會推出一款大的 GPGPU 架構(gòu)，而 Hopper 是去年發(fā)布的，因此 Blackwell 顯卡架構(gòu)于 2024 年發(fā)布符合英偉達(dá)的發(fā)布節(jié)奏。

之前的爆料至少確認(rèn)了兩款 Blackwell 顯卡，分別是 GB100 和 GB102。這兩款顯卡很可能會保持單片式設(shè)計，并可能使用新的 3 納米工藝。英偉達(dá) Hopper 目前是世界上最快的 4 納米顯卡，也是世界上第一款使用 HBM3 內(nèi)存的顯卡，擁有強(qiáng)大的人工智能計算能力，是為下一代生成模型如 ChatGPT 等而打造的。Hopper-Next 顯卡也將針對類似的領(lǐng)域提供更高的性能，更加強(qiáng)調(diào)專用的人工智能引擎，比如“Transformer”圖形處理器引擎。