由ChatGPT掀起的AI熱潮,讓英偉達受益匪淺。短時間內,英偉達成為全球第一家市值超過萬億美元的芯片企業(yè),甚至接近全球最大芯片代工巨頭臺積電(5000多億美元)的兩倍!
除了AI這一概念,實際上英偉達的業(yè)績對其股票市場暴增也起到重要作用。根據(jù)英偉達截至4月30日的2024財年第一季度財報,該公司營收71.92億美元,同比下降13%,但環(huán)比增長19%;凈利潤20.43億美元,同比增長26%,環(huán)比增長44%。其中,數(shù)據(jù)中心用芯片的銷售額達到了創(chuàng)紀錄的42.8億美元,游戲芯片收入達22.4億美元,均高于市場預期。
不過,在很多人為英偉達驚呼時,多家華爾街機構卻發(fā)出AI泡沫化的警告,甚至類比上世紀90年代的互聯(lián)網泡沫。因此,可以說,AI的泡沫和機遇都是存在的。
ChatGPT成就英偉達
過去半年多時間,全球芯片產業(yè)冰火兩重天,有存儲芯片價格大跌、需求銳減,也有汽車芯片持續(xù)緊俏,更有AI芯片需求大增。
然而,AI芯片大火是由ChatGPT帶動的。自ChatGPT爆火之后,全球科技企業(yè)都加入到AI大模型的研發(fā),各種類ChatGPT的AI大模型相繼推出。盡管OpenAI的ChatGPT具有相對領先的優(yōu)勢,但整個AI大模型賽道還看不出絕對的“優(yōu)勝者”,反而支持AI大模型的AI芯片廠商英偉賺得盆滿缽滿。
2022年,英偉達推出了H100芯片,其性能相當強大,但價格昂貴。彼時,H100芯片因價格的問題,銷售情況非常不理想。但2022年11月,ChatGPT的出現(xiàn),改變了H100芯片窘況,甚至可以說來了一個大反轉。
從運行條件來看,ChatGPT勢必涉及到大量的計算資源和存儲空間,需要使用GPU等加速器來進行訓練和推理,以加快計算速度和提高模型性能,同時也需要具備足夠的存儲空間進行存儲和管理。根據(jù)OpenAI的測算數(shù)據(jù),2012年以來最大的AI訓練運行所使用的算力每3-4個月增長一倍。
目前,越來越多的軟件企業(yè)都在整合AI,以及配置云端的AI計算,算力需求可以說成指數(shù)上升。有人評論,在ChatGPT風口上,起飛的只有英偉達。
現(xiàn)實情況正如英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛所說,計算機行業(yè)正在同時經歷兩種轉變——加速計算和生成式人工智能。隨著AI算力需求激增,英偉達的GPU價格也水漲船高,作為第一款專為生成式AI設計的芯片的H100芯片,更是被炒到4萬美元。即便如此,這款芯片因需求過大,交貨周期也被拉長,不少新訂單可能要到12月才能交付。
英偉達另外一款AI芯片——A100價格也從2022年12月開始上漲,目前每片芯片售價超過1.5萬美元。而英偉達針對中國市場推出的特供版GPU芯片——A800,其每秒數(shù)據(jù)傳輸速率只有A100的三分之二,但其價格也已經漲到10萬元。
當前,隨著各家科技企業(yè)競相將生成式人工智能應用于每一種產品、服務和業(yè)務流程,價值1萬億美元的全球數(shù)據(jù)中心基礎設施也將從通用計算轉向加速計算。而英偉達也正從一家顯卡制造企業(yè)轉型成為數(shù)據(jù)中心加速器企業(yè),業(yè)務核心的轉變正在朝向數(shù)據(jù)、可視化與汽車領域發(fā)展。毫無疑問,ChatGPT成就了英偉達,也助其突破了歷史:全球第一家市值超過萬億美元的芯片企業(yè)!
贏者通吃的大贏家
自1989年X86服務器問世,到后來GPU、異構計算的發(fā)展,運算能力正從傳統(tǒng)的以CPU為主導轉向以GPU為主導。這也就是說,GPU相比CPU更適合AI計算。
具體從原理來說,相比于CPU,GPU的并行計算能力更強,能夠同時處理大量的數(shù)據(jù)和任務。在大數(shù)據(jù)領域中,GPU主要用于加速計算密集型任務,例如機器學習、深度學習、圖像處理、模擬計算等。而傳統(tǒng)的CPU在處理這些任務時會面臨一些瓶頸,主要原因是CPU在處理單個任務時,需要以順序執(zhí)行指令,因此難以充分利用硬件資源并進行并行計算。而GPU則具有處理大規(guī)模并行計算的優(yōu)勢。
在ChatGPT掀起的這場AI大潮中,英偉達無疑是最大的贏家。然而,這一結果的促成可能要追溯到英偉達率先提出GPU這一概念。
1999年,英偉達首次推出了GPU這一概念。此時,包括英特爾在內的CPU廠商都堅信圖形處理是CPU的事,甚至認為將圖形工作獨立到另一附屬處理器上完全沒有必要。加上此時在游戲的圖形應用領域中的日本廠商話語權很高,且相關開發(fā)工作都集中于 CPU 之上,使得GPU難有很大的市場空間。
直到微軟開發(fā)出了Direct X這一標準化的API圖形接口,以及推出另一產品 Xbox,才讓CPU、GPU各司其職,一舉打破CPU芯片一家獨大的局面。而英偉達也一直堅持GPU研發(fā),特別是看到微軟引入統(tǒng)一渲染架構之后,其果斷把自己從前的GPU架構推倒重來,通過對GPU流處理器進行細致的分組,變成一個個小型流處理器且能單獨運行,解決了流處理器此前被綁定無法獨立運行而被迫閑置的問題。
可以說,這一改變奠定了英偉達后來革命性 CUDA 架構的出世。因英偉達的流處理器是很獨立且標準的單元,極易控制和調度,讓原本只能串行處理的任務可以被并行處理,讓編程難度大大降低。英偉達又在2017年引入了Tensor Core計算單元概念,其專門為深度學習而設計,支持更低精度的運算從而大幅節(jié)省了模型算力。隨后,英偉達的GPU在AI領域逐漸被認可。
AI場景需要多核、高并發(fā)、高帶寬芯片,而支撐強大算力需求的GPU被廣泛應用于加速芯片。隨著以ChatGPT為代表的生成式AI的爆發(fā),GPU成為簡單高效運行生成式AI模型的最好選擇,而英偉達恰恰可以提供這樣的GPU。
盡管除了英偉達,AMD也可以提供GPU,但英偉達占據(jù)了全球GPU市場約86%的份額,成為AI風口上最大的贏家。
是否是一次AI泡沫?
站得遠高,可能也會摔得更慘。實際上,除了暴漲的英偉達,2023上半年AI熱潮也推升了全球科技圈的市值。
據(jù)悉,自從年初以來,蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、Meta和特斯拉等在內的科技股市值漲幅中位數(shù)高達43%,幾乎是標普500指數(shù)的五倍。甚至有分析師認為,科技股巨頭們與小盤股的分化愈演愈烈,已經進入到30年來美股指數(shù)背離趨勢最嚴重的節(jié)點。
具體來看,微軟大舉投資OpenAI,近期甚至還將ChatGPT接入操作系統(tǒng)、搜索引擎,受到業(yè)界的廣泛關注,今年來股價也漲近39%。谷歌也加入到生成式AI角逐之中,在I/O開發(fā)者大會上,宣布生成式AI將應用于多款產品中,比如谷歌的圖片工具Google Photo,其母公司Alphabet股價也漲近40%。
Meta雖因重倉元宇宙導致2022年市值大跌,但通過“瘦身”計劃,以及拋出自研AI芯片和研發(fā)大模型計劃,使其股價今年以來漲幅達到了110%。特斯拉很早就在駕駛輔助系統(tǒng)中使用了人工智能,其股價漲幅高達78%。蘋果憑借穩(wěn)定的收入和龐大的現(xiàn)金流,市值也有望回到3萬億美元高點。而英偉達盤中市值破萬億美元。今年以來,該股股價已累計上漲超180%。
因此,不少分析師都對當前的科技股的高估值發(fā)出了警告:當圍繞AI的炒作周期結束,市場將會“崩潰”,現(xiàn)在并非入場時機!知名經濟學家、投研機構Rosenberg Research總裁David Rosenberg近日警告稱,投資者盲目涌入AI概念的股票可能會付出高昂的代價,AI概念存在泡沫。他認為,當前AI概念毫無疑問存在泡沫,現(xiàn)在的人工智能的熱浪與上世紀90年代末的互聯(lián)網泡沫有著驚人的相似之處。瑞銀場內交易負責人Art Cashin也表示,“AI將成為一個新的迷你版的互聯(lián)網泡沫?!?/p>
當然,也有分析師非??春蒙墒紸I可能成為下一個重要增長點。Hargreaves Lansdown分析師Derren Nathan表示:“我們現(xiàn)在只是看到了冰山一角。生成式AI有可能會成為科技史轉折點,就像當年的內燃機引擎或者互聯(lián)網一樣?!?/p>
近日,華為昇騰計算業(yè)務CTO周斌接受采訪時也表示,人工智能大模型浪潮帶來算力需求的快速增加,并且這個需求是有價值的,不是泡沫。“AI 算力行業(yè)出現(xiàn)一個新定律,叫做 AI 算力增長曲線,這個定律告訴我們大概每隔 4 個月,AI 計算需求就會翻倍。這比‘摩爾定律’更有效地體現(xiàn)在算力需求上?!?/p>
不過,市值大漲的背后,必然是資本對AI的看好與青睞,但高估值也必然隱藏著一系列的風險。如今,英偉達市值由高性能GPU“稀缺”和“昂貴”支撐,已經達到歷史高點。未來,隨著更多芯片巨頭在GPU上對英偉達阻擊,加上生成式AI應用能否達到市場預期,都會對其產生重大影響,同樣也會對AI概念形成反噬效應。
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原文標題:在ChatGPT風口上,AI的機遇與泡沫同在
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