中国成最大变量 英伟达AI芯片上演“四面埋伏”英伟达创始人兼CEO黄仁勋，在公司中国区年会上，顶着一头干练利落的花白短发，黑色体恤外，套着一件东北大花马甲，两手各顶一只红手帕，投入地跳起了东北二人转。这一热舞的视频、照片，于1月20日晚间开始在社交媒体广泛流传。

　　黄仁勋热舞抢镜前，英伟达的市值再创新高。截至美东时间1月22日，英伟达收报596.54美元/股，总市值高达1.47万亿美元。4天前，Meta首席执行官扎克伯格称，2024年底前将获得约35万块来自英伟达的H100 GPU。2024年以来，英伟达股价累计涨幅已超过20%PG电子官方网站。

　　然而，处于巅峰的英伟达，却是喜忧参半。AI芯片市场，英伟达的王者地位，虽短期难以撼动，但除了老对手AMD紧追不舍，微软、谷歌、亚马逊、华为等诸多超级科技公司试图分羹。受美国越来越收紧的对华芯片出口限制政策影响，中国市场由此成为其最大变量，在此背景下，英伟达面临着化解中国市场流失的难题。

　　黄仁勋已有数年未进入中国，2023年6月曾有来中国传言，但未成行。直到2024年1月，才真正得以实现。

　　据第一财经报道，黄仁勋此行未涉及与政府官员的会面，也没有重大的商业发布，最主要的目的是与中国员工“欢度美好时光”。

　　对此，IDC亚太区研究总监郭俊丽表示，黄仁勋近期对北京、上海、深圳三大城市办公室进行访问，参与了中国区年会活动，和团队进行面对面的沟通和交流，共商中国区市场战略。

　　公开资料显示，英伟达在中国拥有近3000员工，涉及市场、销售、研发等职能部门，在北京、上海、深圳等地均设有办公室。

　　“黄仁勋一直非常重视中国市场，面对国际地缘，其想方设法服务中国市场。” IDC亚太区研究总监郭俊丽分析说，“此次行程不仅强化了中国市场在英伟达全球战略布局中的重要性，更增强了该公司对中国市场未来布局的信心。”

　　2023年12月6日，黄仁勋曾公开透露，中国市场占了英伟达总营收的20%。可见，中国市场是英伟达一个至关重要的市场。

　　“中国市场是全球数一数二的消费市场，包括计算机、通信等等领域，消费和购买体量非常庞大，英伟达重视中国市场是毫无疑问的。”资深产业经济观察家梁振鹏表示。

　　2023年底，英伟达发布了H200芯片，计划2024年第二季度正式供货，H200因推理速度比H100提高近2倍，能耗却降低了一半的优异表现，被称为“史上最强”芯片。

　　2022年10月，受美国一系列AI芯片出口限制措施影响，英伟达A100和H100两款AI处理器，无法向中国市场提供，英伟达只能通过“减量不减价”的A800和H800芯片，实现对中国市场的特供。

　　2023年10月，美国进一步收紧对华芯片出口管制，A800和H800芯片无法继续向中国市场出售，面向“发烧级”电脑游戏玩家的RTX 4090芯片，也在中国市场被下架，新规于2023年10月23日便开始生效。

　　2023年11月15日，腾讯总裁刘炽平在腾讯控股（财报电话会议上称，目前，腾讯拥有最大的 AI 芯片库存之一，有足够的筹码支持腾讯混元大模型，未来至少几代的更新发展。不过，管制确实影响到腾讯将AI芯片资源作为云服务对外租赁的能力。

　　第二天晚间，阿里巴巴集团发布的2024财年第二季度（即2023自然年第三季度）财报提及，阿里不再推进云智能集团的完全分拆，主要原因则是，美国扩大先进计算芯片出口管制，给阿里云智能集团前景带来不确定性。

　　这一次，英伟达的策略还是进一步算力“大减量”，而价格仅是“略降”。英伟达开发出符合美国最新出口规则的三款“改良版”芯片，即HGX H20、L20 PCle和L2 PCle，预计2024年第一季度开始量产。

　　英伟达2023年11月22日发布了2023年第三季度财报，财报提及，美国新规实施后，预计第四季度在中国的销售额将大幅下降。

　　TrendForce分析师认为，中国云计算公司目前80%的高端芯片来自英伟达，未来5年可能会降到50%-60%。

　　OpenAI不再满足于向英伟达购买GPU，将手伸向GPU上游生产端。1月20日，据彭博社报道，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼 （Sam Altman）正在筹集资金建设半导体生产设施，生产用于人工智能 （AI） 应用的处理器 。

　　另一科技巨头Meta则选择了继续加码抢购英伟达的GPU。美东时间2024年1月18日，Meta首席执行官扎克伯格宣布，Meta计划在2024年底前获得约35万块来自英伟达的H100 GPU。再算上其他GPU，拥有的算力总和将接近于60万块H100所能提供的算力。

　　据Raymond James的分析师估计，英伟达H100的售价在2.5万美元至3万美元之间，而在eBay等平台上，其售价甚至可能超过4万美元。购买35万块H100的话，需要Meta掏出大概90亿美金的巨资。

　　奥特曼曾担忧GPU的短缺以及带来的巨大费用，这或许是他选择筹建GPU工厂的主要原因之一，同时，试图尽量降低英伟达对其的“卡脖子”风险。

　　选择涉足GPU上游领地的英伟达客户，不止有OpenAI，还有谷歌、亚马逊、特斯拉、阿里、百度、微软等一长串名字，它们都宣布将自研AI芯片。

　　“互联网大厂纷纷下水亲自造芯，我们认为，短期内对整体行业的竞争格局影响不大，因为英伟达具有技术、产品、生态、经验等全方位的领先优势，”郭俊丽表示，“长期来看，随着各大公司能够不断增加自给自足的份额，可能会对AI芯片的竞争格局产生一定影响。”

　　而受英伟达产能限制，包括H100在内等产品交付周期比较漫长。Omdia的统计数据显示，英伟达在2023年第三季度大概售出了50万块A100和H100计算卡。基于H100构建的服务器交付周期大概需要36周到52周不等。

　　这无疑让英伟达的竞争对手们看到了机会。英伟达多年来的老对手是AMD，在GPU领域，英伟达与AMD两者几乎瓜分了全球市场份额，前者占八成左右，后者占二成左右。

　　2023年12月6日，AMD推出MI300x，宣称表现优于英伟达的H100，试图打一个翻身仗。不过风头被英伟达一周后发布的H200抢走。

　　英特尔也宣布，将在2024年上市一款GPU产品，名叫Gaudi 3，性能超过英伟达的H100。

　　梁振鹏认为，AI芯片涉及范围非常广，各个企业擅长的领域也各有不同。英伟达擅长的自然是GPU，也就是图形处理器；英特尔擅长的领域是CPU，即中央处理器等等，企业间并非一味的竞争关系，而是“竞争与合作”的关系，上下游产业链合作，互相采购是很正常的事情。

　　2023年10月发布的一份报告显示，OpenAI目前在其流行的ChatGPT服务中主要使用的是英伟达的A100和H100 GPU。

　　ChatGPT-4、Gemini、Llama 2和其他型号等大模型训练，都离不开英伟达的H100 GPU。这便是英伟达所向披靡的关键之一。

　　研究机构Omdia最新报告给出一组数据，2023年，微软和Meta两家公司各抢走了15万块英伟达H100 GPU，谷歌、亚马逊和甲骨文等分别购入5万块，腾讯购入5万块H800 GPU，百度和阿里巴巴分别抢到3万块、2.5万块A100 GPU。

　　目前，全球数据中心AI加速市场份额的82%由英伟达占据，同时，英伟达在全球 Al训练领域的市场份额高达95%。

　　英伟达在中国市场也是独占鳌头。IDC调研显示，2022年，中国AI加速卡（即AI训练芯片）出货量约为109万张，其中，英伟达市场份额为85%。

　　可以说，OpenAI凭借一己之力，成功引爆人工智能，为多年“卖铲子”的英伟达扭转了乾坤。2023年是英伟达独占鳌头的一年。2023年英伟达股价暴涨了234%，市值也冲上万亿美金。

　　人工智能引爆了上游GPU的需求空间。根据测算，2023-2027年全球大模型训练端峰值算力需求量的年复合增长率为78%。2023年全球大模型训练端所需全部算力换算成的A100总量超过200万张。

　　中国市场受美国限售政策影响，恐将成为英伟达此时最大的变量。若英伟达无法化解供应难题，华为恐将成为最大的潜在受益者。

　　黄仁勋2023年12月6日也公开表示，在生产“最好的”人工智能芯片的竞赛中，华为是英伟达“非常强大”的竞争对手之一。

　　黄仁勋强调，华为、英特尔和不断壮大的半导体初创公司，对英伟达在人工智能芯片市场的主导地位构成了严峻挑战。

　　百川智能创始人兼CEO王小川曾透露，目前大模型行业，分为训练算力和推理算力，两者合计成本占大模型总成本四成以上。

　　华为昇腾等几家公司是国产GPU芯片公司当中少有做 AI 训练芯片的，尤其是华为昇腾910B对标的便是英伟达A100。此前科大讯飞董秘、副总裁江涛曾表示，当前华为昇腾910B能力已经基本做到可对标英伟达A100。

　　对于挑战者来说，一个好消息是，大模型的训练成本占比正在逐渐减小，而推理成本则在不断蚕食训练成本的占比。

　　2023年12月7日，AMD公司CEO苏姿丰提及，2027年，全球数据中心AI加速器的市场将达到4000亿美元规模，在这4000亿美元当中，将有50%以上的市场来自推理需求。

　　360公司董事长兼CEO周鸿祎也发现了硅谷的一种趋势，他称，OpenAI、微软、Meta、亚马逊、高通等科技厂商，都在做推理芯片，“未来一到两年，大模型推理过程，将不再需要借助昂贵的GPU，就可以实现技术迭代，把算力成本降下来。我个人觉得，这个成本很快不是问题”。

　　英伟达另一个护城河则是CUDA（Compute Unified Device Architecture），从CUDA编程框架发展出的一系列软硬件及扩展体系。英伟达从2012年起便开始构建这一系统。

　　华为昇腾910B便受制于CUDA，因只能兼容CUDA旧的版本，导致下游客户产生犹豫态度，延缓了大规模应用周期。

　　不过，更多力量开始有意减少CUDA的应用。近期英特尔CEO基辛格公开表示，MLIR、谷歌和OpenAI等都在转向一个“以Python语言为基础的编程层”，以使AI训练更加开放。

　　正是由于有诸多的潜在风险，虽然处于GPU领域的顶端，黄仁勋的危机感也无处不在。黄仁勋在2023年11月的演讲中表示：“我们不需要假装公司一直处于危险之中。我们（确实）一直处于危险之中。”

　　玫瑰与荆棘如影随形，这恐怕将成英伟达未来很长一段时间的生存处境，也成为其掌舵者黄仁勋的新考题。