电子产品世界

如果从2022年10月的108美元最低点算起，到2024年5月1158美元的高点，英伟达用了18个月把自己的股价和市值翻了11倍。这种火箭式市值成长可不是来自于一家刚成立几年的小公司，现在的英伟达市值已经逼近苹果，剑指微软了。值得一提的是，曾经靠英伟达显卡挖矿的币圈，各种虚拟币的总市值已经不及英伟达一家公司的市值了，英伟达究竟多庞大，也许不需要再去比较其他了。 

让英伟达跻身全球前三大市值公司的是其在AI领域的绝对统治力，这种统治力带来的是英伟达在最新一期财报中表现出来的260亿美元营收与惊人的148.81 亿美元净利润，当然还有高达78.4%的毛利率。一季度超乎预期的财务数据让英伟达CEO黄仁勋雄心勃勃的表示，下一场工业革命已经开始，人工智能(AI)将给几乎各行各业带来显而易见的生产力增长。 

从某种层面上看，英伟达交出的毛利率和净利率之高完全不像一家成熟的行业领头羊公司，唯一能解释的理由大概就是对所处行业的绝对统治力造就了过半的净利率，这个“马克思”口中让一些人敢于铤而走险的数字。按照英伟达一季度的财报来推算，英伟达2024年全年的营收可能破千亿，成为第一家营收破千亿的纯半导体公司。更可怕的是其净利润估计要接近600亿。这是什么概念？超过了2023年半导体销售额最高的英特尔全年的销售额，超过了2023年全球半导体市场规模的十分之一，这只是英伟达的年净利润，2023年半导体市场的总利润和也不过800亿美元左右（包括英伟达的200亿）。更可怕的是，英伟达2023年营收增长了100%，按一季度数据计算，这又可能是一个营收翻倍的年份，按这个速度下去，英伟达在2028年营收就可能占据全球半导体市场三分之一以上。这妥妥是半导体圈子里的无敌巨无霸。 

所以，英伟达这个新霸主真的是无敌的存在么？ 

从财务数据上来分析，英伟达的五大业务板块（数据中心业务、游戏业务、汽车业务、专业视觉业务和 OEM 及其他业务）中，数据中心业务营收占比超过86%，达到了 226 亿，而起家的游戏业务只有26亿，约占总营收的10%。智能驾驶和专业视觉虽然成长可期，但加起来不足9亿美元。相比于其他行业巨头，英伟达的数据中心业务增长太快，业务占比过高，这些都是英伟达爆炸式成长的原因，同样也是未来最突出的隐患。当然，无论是游戏业务还是汽车和专业视觉业务，这部分英伟达同样具有非常明显的行业统治力，只不过市场规模就那么大，撑起一家半导体前十还勉强可以，要撑起一家全球前三市值的公司，显然力不从心。

图1 经典AI服务器架构图

图1是一张很经典的AI服务器架构图，从这样一个体系中我们可以看到的是英伟达数据中心业务为何成长如此迅速。以此图为案例的服务器体系需要6个高性能服务器CPU的同时，就需要配备8个A100，同时还需要6个NVSwitch提升效率。这就意味着单一服务器内NV的产品价值要远高于处理器。当然别忘了一点，整个体系涉及GPU部分的传输都是NVlink技术提供了比传统PCI技术更好地传输效率。这些还只是硬件层面，在架构方面，CUDA伴随着异构计算在服务器市场的大放异彩逐渐成为英伟达GPU破圈的杀手锏，并且已经将传统服务器基于CPU的生态扭转成CPU做辅助，辅佐GPU执行各类大规模运算的新业态。 

既然传输到分配再到核心的GPU运算，基本上服务器一半以上的工作负载都需要依靠英伟达的技术和产品来执行，这是否意味着英伟达短期内的地位无可撼动？答案也许并不那么容易寻找，就如同阿喀琉斯那微不足道的唯一弱点一样。英伟达作为推动人工智能产业飞速发展的最大硬件推手和最大获利者，我们不妨来看一看AI（文心一言）是怎么回答这个问题的？详细答案请看图2和图3。

图2 百度文心一言回答英伟达在服务器存在的技术弱点。

图3 文心一言回答的如何在技术上超越英伟达 

这两个问题的答案我截图仅供大家参考，并不代表本人的观点，不过从某个角度来说，AI技术特别是生成式AI的火爆应用从某种程度上要感谢英伟达的贡献，就这两条关于英伟达的回答起码要经过几十块英伟达GPU的运算才能生成吧，所以问如果AI真的有自己的思想，你问他如何打败英伟达是不是有点可笑呢？ 

好了，下面是笔者的观点。最无厘头但是又是最直接的一个办法，就是叫停人工智能的发展。这并非危言耸听，在美国已经有一大批科学家呼吁要限制人工智能的发展以避免可能出现的道德甚至不可控制的问题。当然这个毕竟是小概率事件并且不是从技术角度去思考如何战胜英伟达，我们也只是作为开胃菜罢了。 

纵观科技发展历程，就以服务器体系来说，从PowerPC到X86，英特尔用一整套生态系统实现了颠覆，可是现在指望颠覆服务器生态体系来掀翻英伟达，似乎又说不上这个体系是英伟达的，与其说颠覆不如说重构，如果可以重构面向AI的服务器体系，那么英伟达的替代者也许很快就会出现。毕竟现在很多人都在谈，甚至黄仁勋自己也在说，整个工业体系都应该被AI重构，那么不妨从服务器的架构上重构一下，最好可以告诉AI如何摆脱英伟达的制约。重构服务器架构，这是英伟达曾经走过的成功之路，但另一方面，当屠龙少年成功上位后，就会变成新的恶龙，成为众多新晋勇士们的目标。

图4 数据中心处理器市场份额变化 

重构服务器体系对英伟达是一个不小的挑战，对英伟达的竞争对手来说，同样是不小的挑战，甚至短期内看几乎不可能挑战成功。当英伟达的季度净利接近英特尔的销售额，说英特尔靠实力来快速回击英伟达就显得有点尴尬，英特尔虽然也推出了自己的加速GPU，但传输标准和任务调配这两个曾经帮助英特尔干掉PowerPC的优势现在变成了劣势，不过英特尔依然是具有实力的对手，毕竟英特尔还有NPU和FPGA，这些在重构服务器体系进程中依然保持着竞争力，至于工艺方面，似乎对服务器GPU这个方面来说，英伟达没必要担心同样选择TSMC代工GPU的英特尔。至于老对手AMD，虽然拥有CPU、GPU和FPGA，但似乎在服务器处理器方面先蚕食英特尔的市场份额对AMD更为重要，而在GPU方面，仅仅从挖矿的矿场主们纷纷选择NV的卡，就能感受到两家GPU在AI应用中的差距之大。从上图的数据中心处理器市场变化中，似乎很多人看到谷歌这样的异军突起者也许会威胁到英伟达的未来统治地位，但谷歌自己也表示，数据中心服务器的处理器依靠自研，但GPU相关的部分依然选择采购。与之保持同样看法的是微软、亚马逊等云服务商和OpenAI这样的新锐。 

所以，目前看唯一能够威胁英伟达的，也许只有AI处理内核的ASIC化了，这种表面上看技术倒退的潮流，却恰恰是英伟达最需要警惕的趋势。当AI应用的模型逐渐固定下来，大规模开模设计ASIC将会在功耗、速率和效率方面取得更为完美的平衡，而且工艺也可以不用那么先进，最需要面对的，也许只是传输分配的效率和内存读取的效率。特别是随着AI任务越来越庞大，现有的SoC或者Chiplet架构并不能在功耗方面体现出明显优势，以扎克伯格的话来说，阻挡AI应用最可能的将是高昂的电力费用。因此，越来越多的AI应用正在向已经过时的ASIC架构转变，从FPGA到AI应用GPU以及很多NPU，都在Chiplet中的部分单元进行ASIC化的探索，不过对英伟达可能最有利的是，目前的这些AI硬件厂商，似乎在ASIC方面的成功经验不太多，现在捡起来重新搞ASIC，前期投入成本可能过高。 

其实，英伟达的问题可能并不少，只是盛世浮华之下很少有人愿意去剥开迷雾罢了。换个角度来看，另一个问题就是，每年520期间，男生以收到2080、3090、4090为傲的炫耀，今年几乎没有了。这算不算是英伟达潜在隐藏的新危机所在？当然你们也知道为啥这种炫耀今年没有了……

关键词： 英伟达 GPU AI 数据中心 服务器

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