英維亞不移的 AI 主導地位：為什麼沒有巨人能翻倒其王位

Nvidia 以其在 AI 芯片製造領域的出色性能而聞名。然而，公司的核心優勢在於建立一個由軟件和硬件緊密整合組成的商業障礙，有效地保持客戶忠誠和競爭對手。

在過去的二十年中，Nvidia 在科技世界中精心打造了一個「圍牆花園」，類似於蘋果創造的生態系統。雖然蘋果的生態系統主要針對消費者，Nvidia 專注於為使用其芯片構建 AI 系統和其他軟件的開發人員提供服務。

這個封閉的系統解釋了為什麼 Nvidia 在 AI 市場上保持其主導地位，儘管來自其他芯片製造商和谷歌和亞馬遜等科技巨頭的激烈競爭。不太可能在未來幾年內，Nvidia 將失去顯著的市場份額。

從長遠來看，對 Nvidia 的主導地位競爭可能會更重視其編碼技能，而不僅僅僅是電路設計。競爭對手正在競爭開發可以繞過 Nvidia 障礙的軟件。

了解 Nvidia 的「圍牆花園」取決於其 CUDA 軟件平台。自 2007 年推出以來，CUDA 已解決了其他人沒有的問題 —— 如何在 Nvidia 專為 3D 圖形和視頻遊戲等工作密集應用程序上運行非圖形軟件，例如加密算法和加密貨幣挖礦。

CUDA 支持這些圖形處理單元（GPU）上的各種計算任務，並允許 AI 軟件在 Nvidia 的芯片上運行。近年 AI 軟件的爆炸性增長使 Nvidia 升為世界上最有價值的公司之一。

重要的是，CUDA 不斷發展。一年來，Nvidia 發布專門的代碼庫，以滿足軟件開發人員的需求。這些庫允許在 Nvidia GPU 上執行任務，以遠超過傳統的通用處理器（例如 Intel 和 AMD 製造的處理器）的速度。

Nvidia 軟件平台的重要性也解釋了為什麼 Nvidia 歷史上投入更多於僱用軟件工程師而不是硬件工程師。首席執行官黃仁（Jensen Huang）最近強調公司關注「全堆疊計算」，該計算涉及從芯片製造到 AI 軟件開發的一切。

每當競爭對手宣布旨在與 Nvidia 競爭的 AI 芯片時，他們就會與一個已經使用了 15 多年以來的系統進行有效競爭，並為其編寫了大量代碼。該軟件對於競爭對手的系統具有挑戰性，這是 Nvidia 編碼功能的真正優勢。

在 6 月份的股東大會上，Nvidia 宣布 CUDA 現在包括 300 多個代碼庫和 600 個人工智能模型，支持約 40,000 家公司的 5000 多萬開發人員使用的 3,700 個 GPU 加速應用程序。

人工智能計算市場的龐大規模促使多家公司合力與 Nvidia 對抗。Citi Research 的半導體和網絡設備分析師 Atif Malik 預測，到 2027 年，與 AI 相關的芯片市場將每年達到 400 億美元。相比之下，Nvidia 在 1 月結束的財政年度的收入約為 61 億美元。

Intel 雲端客戶人工智能副總裁 Bill Pearson 表示，業界的大部分合作關注於開發 CUDA 的開放原始碼替代方案。英特爾工程師正在為這樣的兩個項目做出貢獻，其中一個涉及 ArM、谷歌、三星和高通等公司。ChatGPT 背後的公司 OpenAI 也正在開發其開源項目。

投資者正在湧向研究 CUDA 替代品的初創企業，部分是由來自許多全球科技巨頭的工程師的前景所驅動，可能使公司可以使用他們想要的任何芯片，避免行業中某些人稱為「CUDA 稅」的東西。

在 AI 芯片領域，Nvidia 保留了強大的領導地位，但競爭正在加強。初創公司 Groq 最近獲得了 640 億美元的資金，估值為 2.8 億美元，以開發可與 Nvidia 競爭的芯片，標誌著開源軟件的興起，並為行業帶來新的活力和可能性。

不僅是初創企業，而且科技巨頭也在採取動作。谷歌和亞馬遜正在開發他們的 AI 培訓和部署芯片，微軟在 2023 年宣布將加入這項努力。這些措施挑戰 Nvidia 的市場地位，並推動行業創新。

在這場比賽中，AMD 憑藉其 Instinct AI 芯片系列表現為英維迪亞 AI 芯片主導地位的最強挑戰者之一。AMD 執行副總裁安德魯·迪克曼表示，儘管 AMD 的市場份額仍落後 Nvidia，但該公司正在大量投資軟件工程師來擴大其軟件資源並縮小差距。上個月，AMD 宣布收購了 6.65 億美元 Silo AI，進一步提升其 AI 開發能力。

兩個主要的 Nvidia 客戶微軟和 Meta Platforms 已經開始購買 AMD 的 AI 芯片，反映了市場對多種供應商的需求和對高端產品競爭的渴望。

但是，Nvidia 的市場障礙並不是不可突破的。新創公司 NinjaTech AI 的首席執行官巴巴克帕赫拉凡（Babak Pahlavan）透露，如果成本允許，他會更喜歡使用 Nvidia 的硬件和軟件。但由於英維亞 H100 芯片的短缺和高成本，NinjaTech AI 轉向亞馬遜，該公司提供了其 AI 培訓芯片 Trainium。經過數月的努力和合作，NinjaTech AI 成功地在 Trainium 芯片上訓練其 AI 模型，並於 5 月推出 AI「代理」，每月擁有超過一百萬個活躍用戶，所有這些模型都由訓練和在 Amazon 晶片上運行的模型支持。

這次轉變並不容易。帕赫拉凡承認在過程中面臨了許多挑戰和錯誤。亞馬遜網絡服務主管 Gadi Hutt 承認雙方早期的錯誤，但表示它們現在正在進行正軌。亞馬遜的 AI 芯片客戶群正在增長，包括人類、Airbnb、Pinterest 和 Snap 等公司。儘管亞馬遜為客戶提供使用 Nvidia 芯片的選項，但它們更昂貴，並且過渡需要時間。

NinjaTech AI 的經驗突出了一個主要原因，為什麼喜歡它的初創企業在 Nvidia 的「圍牆花園」之外建立 AI 的額外努力和開發時間來構建 AI 的主要原因：成本。Pahlavan 表示，NinjaTech 在亞馬遜的雲服務費用約為每月 250,000 美元，可為超過一百萬用戶提供服務。如果同一個人工智能在 Nvidia 芯片上運行，它的費用將在 750,000 美元到 1.2 萬美元之間。

面對這些競爭壓力，Nvidia 非常意識到其芯片相關的高成本。首席執行官黃金森承諾，該公司的下一代以 AI 為中心的芯片將旨在降低在 Nvidia 硬件上培訓 AI 的成本。

花旗研究的 Malik 預計 Nvidia 將在未來兩到三年內維持人工智能相關芯片組的 90% 市場份額。這表明，儘管競爭，Nvidia 的領先地位仍然堅定。

在可預見的將來，Nvidia 的命運將取決於歷史上使許多企業和客戶被困在各種「圍牆花園」中的慣性。