01
英伟达的技术实力
想了解一家公司为何如此成功，就得了解一下它的发展历史。不得不说，英伟达（NVIDIA）在AI芯片领域的领先地位非常显著。自年成立以来，英伟达一直致力于设计显示芯片和主板芯片组，并逐渐进入人工智能计算领域。随着人工智能技术的迅速发展，英伟达已经成为AI芯片领域的领导者之一。
在年代初，英伟达推出了GeForce，一款被称为“世界上第一个GPU”的3D图形处理器。GPU是图形处理单元（graphicsprocessingunit）的缩写，是一种专门用于加速图形渲染的芯片。GeForce拥有4个渲染管线（renderingpipelines）、位内存总线、万个晶体管、每秒万个三角形和每秒万个像素的性能，大幅超越了当时的竞争对手。
在AI领域，英伟达推出了多款适用于人工智能加速的芯片，例如Tesla、DGX和AGX等。这些芯片专为人工智能设计，具有高性能、低功耗和高度可扩展性等特点。英伟达的芯片在语音识别、自然语言处理、图像识别等多个领域都取得了显著的性能提升。
在目前的生成式人工智能领域，英伟达的产品非常强势，其H人工智能显卡在年的出货量预计将达到创纪录的万块。
此外，英伟达还推出了新型大内存AI超级计算机DGXGH，该计算机集成了英伟达最先进的加速计算和网络技术，是首款将GraceHopper超级芯片与英伟达NVLinkSwitch系统搭配的超级计算机，通过采用新互连方式，将个GraceHopper超级芯片连接在一起，使它们能像单个巨型GPU一样协同运行，从而提供了1EFLOPS的性能和TB的共享内存，比年推出的上一代DGXA320GB系统的内存多出近倍。
谷歌云、Meta、微软等公司是首批获得DGXGH访问权限、用于生成式AI工作负载的公司。这些公司使用英伟达的DGXGHAI超级计算机来开发大型下一代模型，以支持生成式AI语言应用、推荐系统、数据分析工作负载等。
生成式人工智能的影响自不必说，而在这个领域，英伟达是当之无愧的领先者。年5月30日，英伟达成为首家市值达到1万亿美元的芯片企业，也是史上第九家跨入美元市值“万亿俱乐部”的企业。
在发展历程中，英伟达非常注重合作，所以它目前已经拥有广泛的生态系统和合作伙伴关系，包括与谷歌、微软等科技巨头合作推出适用于各种应用场景的AI加速解决方案。这些合作进一步巩固了英伟达在AI芯片领域的领先地位。
因此，可以说英伟达在AI芯片领域的领先地位非常显著，并已经成为了该领域的领导者之一。
02
逃脱英伟达的围笼
众所周知的是，很多AI公司在开展人工智能计算工作时，需要使用英伟达提供的计算硬件和软件平台。因为英伟达在GPU和AI计算领域的技术和市场领导地位，很多AI公司依赖于英伟达的产品和技术来实现其人工智能计算需求。
但这种结果明显是巨头公司不想看到的。
所以，为了少对外部供应商的依赖，降低成本并提高效率。微软等公司开始自研AI芯片，以往作为全球最大的软件厂商之一，它已在操作系统、云计算等领域拥有强大的实力和市场份额。如果微软能够成功开发出自己的芯片并广泛应用，这将对整个科技行业产生深远的影响。
然而，要实现这个目标并不容易。微软需要投入大量的资金和人力资源来研发芯片，同时还需要建立和维护自己的芯片供应链，这需要时间、技术和资金等方面的投入。
此外，微软还需要考虑与全球其他芯片厂商之间的竞争和合作问题。因此，有分析师认为，微软开发自己的芯片是一个长期而复杂的过程，需要不断地投入和探索。短期而言，英伟达在生成式人工智能领域的产品仍然将非常强势，并且出货量也将持续增长。
当然，对英伟达抱有微词的不止微软，还有OpenAI。
近期，OpenAI公布了自研芯片的决定，据称，该公司采用这一策略主要是因为公司发展受到了GPU的严重限制。
OpenAI的首席执行官奥特曼（SamAltman）公开抱怨英伟达GPU芯片稀缺，但英伟达的高端GPU芯片价格已经达到了每片数万。奇高的价格，不得不让AI公司另谋他就。
熟悉AIGC行业发展的人，应该知道，虽然这类技术发展迅速，但成本依旧很高。追根溯源，仍然是英伟达产能和价格因素导致。加之不同的公司对芯片要求有所差别，大批量标准化的英伟达芯片不能给出最有效率的解决方案。
但对于AI公司而言，等待英伟达出货或等待价格自然降低无异于等死，所以自研变成了向同行打价格战占领市场的不二之选。
并且，这条路并非不能成功，目前已经有一些公司通过自研芯片降低了AIGC的成本。例如，谷歌旗下的DeepMind就自主研发了一种名为“软神经网络处理器”（SoftNeuralNetworkProcessor）的芯片，用于其AI算法的训练和推理。这种芯片采用一种特殊的计算架构，可以更好地适应AI算法的需求，提高计算效率和能效。另外，特斯拉也自主研发了一种用于自动驾驶的AI芯片，可以降低其自动驾驶系统的成本。
虽然，自研芯片需要投入大量的资金和人力资源，需要克服许多技术难题和制造工艺上的挑战。同时，自研芯片也需要与外部供应商建立良好的合作关系，确保供应链的稳定性和可靠性。但在AI巨大利益的诱惑下，众多公司选择了不妨尝试这条路。
有些公司明显已经等不及了，据报道，微软计划下个月推出首款人工智能芯片，这款芯片代号为Athena，是为训练和运行大语言模型的数据中心服务器设计的。此外，OpenAI也在探索制造自己的人工智能芯片，并已开始评估一个潜在的收购目标。
03
来自监管的压力
屋漏偏逢连夜雨，紧接着一些国家和地区开始向英伟达施加压力。其中，欧盟正在针对人工智能芯片领域的反竞争行为展开早期调查，而英伟达在这个市场占据主导地位。
目前，欧盟委员会已经非正式地收集了有关图形处理器(GPU)领域潜在滥用行为的意见，以了解是否有必要进行未来的干预。虽然，这一初步调查可能永远不会导致正式的调查，除非有足够的事实表明存在非法行为。但法国反垄断机构已经对英伟达在法国的办公室进行了搜查，以确定该公司是否涉及非法垄断行为。
在国内方面，经历了芯片制裁，让国内企业达成了要在芯片自主可控的共识。基于此，一些企业开始开展替代英伟达的工作。
其中包括，其中包括景嘉微、壁仞科技、芯动科技等领军企业。
景嘉微是中国最早自主研发GPU芯片的企业之一，其产品已经成功应用于工业、人工智能、云计算、军用等领域，有效地弥补了国内相关产业的空缺。景嘉微的GPU芯片已经实现了%自主研发，成功打破了欧美企业对GPU市场的霸主地位，为国内科技发展提供了有力支持。
壁仞科技也推出了BRGPU芯片，以满足国内市场的需求。
另外，还有长沙景嘉微和上海天数智芯的智凯芯片等企业，也在积极开展GPU芯片的自主研发。
在华为与科大讯飞合作研发的新闻中，这一点讲的就更加直接。
此前，华为和科大讯飞公布了二者正在合作研发一款AIGPU，预计性能将与NVIDIAAGPU相当，但目前还没有具体的产品发布。这是在年中国企业家论坛上，刘庆峰所发表的言论。他表示，这款AIGPU是与华为合作研发的，并具有与NVIDIAAGPU相媲美的AI性能。
虽然还没有关于华为和科大讯飞合作的AI芯片的具体面世时间。但是，近期将有一款采用华为的鲲鹏芯片和科大讯飞自主研发的新一代“星火”GPU芯片的设备应用到京东智能音箱“叮咚”中。
可以说，这也是对芯片制裁的又一次有力回击。
但短期而言，至少在人工智能芯片领域，英伟达的地位目前看起来相当稳固。
从财务数据上看，英伟达的表现也相当出色。例如，在年四月到六月，英伟达的销售额达到了亿美元，环比增长88%，同比增长%。
虽然，未来市场的竞争可能更加激烈，新兴的技术和公司也可能会对现有的市场格局产生影响。但，要想在短期内撼动英伟达，确实不是一件容易的事情。
你还对这个问题有什么了解，欢迎留言给我。
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