英伟达不可动摇的人工智能统治：为什么没有任何巨头可以推翻它的王座

英伟达以其在人工智能芯片制造行业的出色性能而闻名。然而，该公司的核心优势在于构建由软件和硬件紧密集成而成的业务壁垒，有效地保持客户忠诚，并将竞争对手挡在门外。

在过去的二十年中，英伟达在科技世界中精心打造了一个“封闭的花园”，类似于苹果创建的生态系统。虽然苹果的生态系统主要面向消费者，但英伟达专注于为使用其芯片构建人工智能系统和其他软件的开发人员提供服务。

这种封闭系统解释了为什么英伟达尽管面临来自其他芯片制造商和科技巨头如谷歌和亚马逊的激烈竞争，仍然保持着在人工智能市场中的主导地位。英伟达不太可能在未来几年失去大量的市场份额。

从长远来看，对英伟达主导地位的竞争很可能更多地集中在其编码能力上，而不仅仅是电路设计。竞争对手正在竞相开发能够绕过英伟达壁垒的软件。

要理解英伟达的“封闭园区”，关键在于其CUDA软件平台。自2007年推出以来，CUDA解决了其他人没有解决的问题——如何在英伟达专为耗能应用程序设计的特殊芯片上运行非图形软件，比如加密算法和数字货币挖矿。

CUDA支持这些图形处理单元（GPU）上的各种计算任务，并允许人工智能软件在英伟达的芯片上运行。近年来人工智能软件的爆炸性增长，使英伟达成为了全球最有价值的公司之一。

重要的是，CUDA不断发展。英伟达每年都发布专门的代码库，以满足软件开发人员的需求。这些库使任务能够在英伟达GPU上执行，其速度远远超过英特尔和AMD等传统通用处理器。

英伟达软件平台的重要性也解释了为什么英伟达在历史上更多地投资于聘请软件工程师而不是硬件工程师。CEO黄仁勋最近强调了公司对“全栈计算”的重视，这涉及从芯片制造到人工智能软件开发的一切。

每当竞争对手宣布意图与英伟达抗衡的人工智能芯片时，他们实际上是在竞争一种已经使用了15年以上，并且为其撰写了大量代码的系统。这些软件很难移植到竞争对手的系统，这是英伟达编码能力的真正优势。

在6月份的股东大会上，NVIDIA宣布 CUDA 现在包含超过300个代码库和600个AI模型，支持超过3700个GPU加速的应用程序，由超过500万开发者在大约4万家公司中使用。

AI计算市场的庞大规模已经促使多家公司联合起来对抗NVIDIA。花旗研究公司半导体和网络设备分析师Atif Malik预测，到2027年，与AI相关的芯片市场每年将达到4000亿元。相比之下，NVIDIA截至一月份的财年收入约为610亿元。

英特尔云客户部副总裁Bill Pearson表示，该行业的合作很大程度上集中在开发CUDA的开源替代品上。英特尔工程师正在为两个这样的项目做出贡献，其中一个涉及ARm、谷歌、三星和高通等公司。ChatGPt背后的公司OpenAI也正在开展其开源项目。

投资者正涌向致力于开发CUDA替代方案的初创公司，部分原因是全球科技巨头的工程师有望使企业能够使用任何芯片，避免了行业中一些人称之为"CUDA税"。

在AI芯片领域，NVIDIA保持着强劲的领导地位，但竞争也在加剧。初创公司Groq最近以28亿美元的估值筹集了6400万美元，用于开发能够与NVIDIA相媲美的芯片，这标志着开源软件的兴起，为这个行业带来了新的活力和可能性。

不仅仅是初创公司，科技巨头们也在采取行动。谷歌和亚马逊正在开发自己的AI训练和部署芯片，微软于2023年宣布将加入这一努力。这些举动挑战了NVIDIA的市场地位，并推动着行业创新。

在这场比赛中，AMD凭借其Instinct AI芯片系列成为Nvidia AI芯片主导地位的最强竞争对手之一。AMD执行副总裁安德鲁·迪克曼表示，尽管AMD的市场份额仍落后于Nvidia，但公司正在大力投资于软件工程师以扩大其软件资源，并缩小差距。上个月，AMD宣布以6650万美元收购Silo AI，进一步增强其AI开发能力。

微软和Meta平台这两个Nvidia的主要客户已开始购买AMD的AI芯片，反映出市场对多样化供应商和高端产品竞争的需求。

然而，Nvidia的市场壁垒并非不可逾越。初创企业NinjaTech AI的首席执行官巴巴克·帕哈拉万透露，如果成本允许的话，他更愿意使用Nvidia的硬件和软件。但由于供应短缺和Nvidia的H100芯片成本较高，NinjaTech AI转向了亚马逊，亚马逊提供了其AI训练芯片Trainium。经过数月的努力和合作，NinjaTech AI成功在Trainium芯片上训练了其AI模型，并于5月发布了AI“代理人”，拥有超过一百万的月活跃用户，所有这些都由在亚马逊芯片上训练和运行的模型支持。

这个转变并不容易。帕哈拉万承认在过程中面临了许多挑战和错误。亚马逊网络服务的执行长加迪·赫特承认双方早期都犯了错误，但表示现在正处于正轨上。亚马逊的AI芯片客户群正在增长，包括Anthropic、爱彼迎、Pinterest和Snap等公司。尽管亚马逊为客户提供使用Nvidia芯片的选择，但它们更昂贵，过渡需要时间。

NinjaTech AI的经验凸显了像它这样的初创企业为什么要忍受额外的努力和开发时间来在Nvidia的“封闭花园”之外构建AI的一个主要原因：成本。帕哈拉万表示，NinjaTech在亚马逊的云服务费用每月约为25万美元，为100多万用户提供服务。如果同样的AI在Nvidia芯片上运行，将花费75万到120万美元。

面对这些竞争压力，Nvidia深知其芯片的高成本。首席执行官Jensen Huang承诺，该公司下一代面向人工智能的芯片将旨在降低在Nvidia硬件上进行人工智能训练的成本。

Citi Research的马利克预计，Nvidia将在未来两到三年内保持90%的人工智能芯片市场份额。这意味着尽管面临竞争，Nvidia的领先地位依然稳固。

在可预见的未来，Nvidia的命运将取决于那种历史上使许多企业和客户被各种“封闭花园”所束缚的惯性。