来源：视觉中国
作者丨安然?
编辑丨薛芳
出品丨深网·腾讯新闻小满工作室
6月19日凌晨1点01分，英伟达市值盘中达3.33万亿美元，超越微软成为全球市值最高的公司。截至美股收盘，英伟达总市值33353亿美元，比微软33173亿美元总市值高出180亿美元。
英伟达市值增速看似“疯狂”，确是人工智能风起云涌、头部科技公司大幅抢购英伟达高端芯片的资本映射。据富国银行的统计，英伟达目前在全球数据中心AI加速市场拥有98%的份额，处于绝对的统治地位。
“英伟达高端芯片处于供不应求的状态，美国很多科技巨头都排队买H100、B200 等高端AI芯片。在高端芯片领域，英伟达市占率超过80%。”天使投资人、人工智能专家郭涛对《AI光年》透露。
全世界科技公司都想在这一轮人工智能时代博得头筹，购买AI芯片建立算力壁垒是门槛。“目前，大模型发展有Scaling Laws的存在，现在还处于算力野蛮生长的阶段。用1万张卡和100张卡训练的时间和机会成本肯定不同。”联想创投合伙人王光熙对《AI光年》表示。
从上市到市值1万亿美元，英伟达用了24年；从市值1万亿美元到2万亿美元，英伟达用了10个月；从2万亿美元到3万亿美元，英伟达耗时仅3个月。英伟达市值狂飙突进，美国科技巨头亲自把他们的竞争对手推上了全球市值第一的位置。? ?
有钱难买英伟达高端芯片
美国时间5月26日，特斯拉CEO埃隆·马斯克旗下人工智能初创企业xAI宣布获得60亿美元B轮融资。一周后，马斯克就表态公司至少斥资90亿美元购买30万块英伟达B200?AI芯片。
“考虑到技术进步的速度，将1千兆瓦的电力投入H100并不值得。xAl 10万H100液冷训练集群将在几个月后上线。下一个重要的步骤或是明年夏天部署约30万台B200设备，并配备CX8网络。”马斯克6月3日在X上透露。
据悉：英伟达高端AI计算芯片包括A100、H100及今年晚些时候要上市的B200芯片等。据公开信息显示，B200芯片浮点运算能力是H100的5倍，或于今年下半年才上市。在等待B200芯片的间隙，Meta等科技公司也不忘抢购H100。
2024年年初，Meta创始人扎克伯格在Instagramg上表示，“为训练下一代模型 Llama 3，到 2024 年底，公司将购买超过 35 万块英伟达 H100 GPU。再算上英伟达 A100 和其他人工智能芯片，年底Meta总体上将有近60万个H100 的GPU 算力。”
Raymond James分析师曾估计，英伟达的H100售价在2.5万至3万美元之间，而在 eBay 上的售价可以超过4万美元。按照3万美元的单价，Meta购买的35万块H100将为英伟达带来约百亿美元的收入。
从财报角度看，微软、Meta等购买AI芯片的投入主要反应在“购买不动产和设备的支出”（Purchases of property and equipment）这一项。?? ?
最新财报数据显示，微软2023年Q2—2024年Q1（自然年）的资本支出共395.47亿美元，合约2862亿元人民币；Meta于2023年Q2—2024年Q1的资本支出共268.24亿美元，合约1946亿人民币。
可以这么说，在英伟达冲击全球市值第一的路上，每年花上千亿抢购英伟达芯片的微软、Meta等科技公司功不可没。
“除AI芯片外，英伟达在AIPC、机器人、空间计算领域都有新产品和生态推出。新产品给了资本市场高预期，短期内推动英伟达市值创新高也在情理之中。”郭涛对《AI光年》分析。
“英伟达未来三年没有对手”
英伟达在全球市值第一的位置上能维持多久？英伟达在高端AI芯片一家独大的局面何时能被打破？事实上，随着大模型和生成式AI热潮持续升温，越来越多厂商也开始在AI芯片领域发力，AI芯片竞争趋于白热化。
在AIPC赛道，英特尔发布新架构Lunar Lake，综合AI算力提升至120TOPS；为和英伟达同台竞技，黄仁勋的远方亲戚、AMD董事长兼CEO苏姿丰也拿出“一年一更新”的姿态，公开和英伟达抢市场。? ?
“AMD今年将会推出Instinct MI325X，2025年推出MI350，2026年推出MI400。”苏姿丰在Computex2024展会上透露。
此外，为节省购买高端AI计算芯片成本，谷歌、亚马逊等科技巨头也在自研异构芯片，比如谷歌自研的TPU、亚马逊自研的Trainium、微软自研的Maia。
在国内，华为是英伟达无法忽视的竞争对手。黄仁勋曾在接受采访时表态：“尽管英伟达在人工智能芯片市场上占据主导地位，但竞争对手的追赶速度很快。华为是其中一家非常强大的竞争对手。”
华为Ascend与鲲鹏部门首席运营官汪涛也曾表示，华为Ascend 910B AI芯片在训练性能上已成功超越英伟达A100 AI GPU达20%。
不过，英伟达和其他厂商的差距并不局限于算力本身，英伟达整个系统里还包括生态、网络、通信等完善的系统。比如，有了CUDA，开发者能够利用GPU的强大并行处理能力来加速计算密集型任务；Nvlink&NVSwitch可以解决多芯片间的集群协同和数据传输问题；InfiniBand可以解决数据中心内部服务器之间的数据传输问题等。
有云厂商人士曾对《AI光年》透露，“由于英伟达成熟和广泛的生态系统，对于已经布局英伟达高端芯片的数据中心来说，替换芯片不仅要考虑生态系统的兼容性，还要考虑重新培训成本、软件重构、性能下滑等风险。”
在郭涛看来，英伟达在AI计算领域建立的技术和生态壁垒，其他厂商短期内难以打破，建立生态需要时间，没法一蹴而就。“在高端芯片领域，英伟达未来三年没有对手。”郭涛对《AI光年》预测。? ?
在国内市场，英伟达于5月底下调“阉割版”芯片H20，价格比华为昇腾910B便宜10%以上。
H20等芯片价格下调是否会影响英伟达股价？对此，有行业人士对《AI光年》透露，“国内AI大厂已经提前囤积了英伟达高端芯片，H20对国内科技巨头训练大模型意义不大。现在购买H20以中小企业为主，以平衡算力资源，所以H20降价对英伟达股价基本没有影响。”
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