英偉達已經成為「現象級」公司，火爆程度無出其右者，影響力遍及電子半導體產業的各個角落，相關產業鏈上的企業都在向英偉達靠攏。
之所以如此，最主要的原因自然是英偉達的營收和產品表現。
截至4月30日，英偉達2024財年第一季度營收71.9億美元，優於市場預期的65.2億美元，毛利率達到66.8%。其中，數據中心業務營收達42.8億美元，同比增長14%，優於市場預期，車用晶片和相關軟體部門營收同比暴增114%，但與數據中心業務相比規模仍小，不到3億美元，PC、遊戲業務表現不理想，營收同比下滑近40%。
英偉達預估本季度營收將達到110億美元，比分析師預期的71.5億美元高出50%，如此樂觀的銷售展望，證明該公司從AI熱潮獲得的收益，比市場想像的更多。
最近，英偉達在股市的表現比其營收更加亮眼，今年以來，市值已翻倍。
當地時間5月30日，美股收盤，英偉達上漲4.3%，市值達到1.02萬億美元，加入了Alphabet、亞馬遜、蘋果和微軟組成的萬億美元市值IT企業陣營。目前，雖然英偉達營收遠低於晶片業龍頭英特爾，但其市值已是後者的8倍多。
極佳的營收和股市表現，源於其主打GPU晶片銷售的火爆。
英偉達的A100和H100已成為搶手貨，特別是新款H100，價格飆升，最近，H100的售價在多個美國網店超過了4萬美元，電商平台eBay上至少有6家店鋪在銷售H100，英偉達的高端GPU是面向B端（企業）的，一般不會出現在大眾零售市場，而A100和H100在電商平台上被熱炒，說明其市場熱度及稀缺性。
很多企業和開發人員都在使用H100晶片構建大語言模型（LLM）開發平台，進行AI訓練，特別是像GPT這樣的大模型，一個系統通常需要數百個高端AI晶片協同工作，例如，為了打造ChatGPT，微軟斥資數億美元購買了數萬個A100晶片。
不止買晶片，英偉達還推出了新服務，允許一些企業以每月37000美元的價格租用其搭載了A100的超級計算機DGX。該項服務進一步拓展了英偉達的營收。
總之，在目前這個AI發展階段，英偉達的GPU是最好的選擇，作為稀缺品，即使再提高價格，眾多企業也要為其買單。
01
英偉達的吸引力
AI和智能駕駛的火爆，使英偉達成為了眾多企業尋求合作的目標。
在汽車晶片領域。
最近，聯發科手機晶片業績不佳，促使該公司拓展更多業務領域，汽車晶片是重中之重。5月29日，英偉達和聯發科宣布，雙方將合作，最早可在2025年推出智能座艙解決方案。
作為智能座艙主晶片市場的龍頭，高通還在不斷加碼智能駕駛晶片業務，欲以艙駕一體搶占更多的智能汽車市場份額。作為高通的主要競爭對手，英偉達和聯發科想通過聯手合作，加強競爭力，與高通爭奪市場。
據悉，聯發科將開發集成英偉達GPU Chiplet的汽車SoC，搭載NVIDIA AI和圖形計算IP。同時，聯發科的智能座艙解決方案將運行NVIDIA DRIVE OS、DRIVE IX、CUDA和TensorRT軟體技術，提供圖形計算、人工智慧、功能安全和信息安全等智能座艙功能。
在晶圓代工領域，英特爾在覬覦英偉達的代工訂單。
5月30日，黃仁勛表示，英偉達尋求供應鏈多元性，目前，高端GPU晶片晶圓代工除台積電外，也將與三星、英特爾合作。
業內人士分析，黃仁勛拋出與其它晶圓代工廠合作的消息，是為了與台積電議價。而對於英特爾來說，非常希望為英偉達代工生產晶片，即便不是最高端的也可以。
黃仁勛表示，最近收到了基於英特爾下一代製程節點的測試晶片，測試結果良好。
今年一月份，英特爾宣布，已經簽署了基於其Intel 3製程節點的晶片訂單，英特爾執行長Pat Gelsinger 表示：「我很高興能夠將領先的雲、邊緣和數據中心解決方案提供商作為Intel 3的優先客戶」。英特爾未透露客戶的名稱，顯然，英偉達非常符合英特爾新客戶的描述。
Intel 3製程計劃在2023下半年量產，此外，英特爾還有20A製程，該節點有望在2024年初投入生產，這為英偉達提供了更多選擇。
英偉達的單個DGX系統（具有8個GPU的伺服器）包含來自眾多供應商的35000多個組件，目前，生成式AI浪潮對GPU的需求激增，英偉達的中高端GPU晶片供不應求，因此，該公司也在努力增加所有這些組件的供應渠道，晶片晶圓代工自然包括在內，這是英特爾的機會。
不止在晶片產業鏈中上游，下游的系統廠商對英偉達也是趨之若鶩。
最近，富士康工業網際網路、和碩、廣達和緯創等都在爭相使用英偉達的Omniverse、Isaac Sim和Metropolis構建虛擬工廠、機器人仿真技術和自動化檢測設施。
特別是廣達，對於代工生產英偉達最新推出的超級計算機系統DGX GH200非常用心，成為了首家生產該系統的台灣系統集成商，將於今年年底出貨。
DGX系統由256個GH200 Grace Hopper晶片組成，GH200整合了英偉達最先進的加速運算和網絡技術，它把Grace CPU與H100 Tensor核心GPU集合在一個模塊內。
英偉達還推出了用於打造加速伺服器的模塊化參考架構NVIDIA MGX，系統製造商可使用MGX架構，根據各自的成本考量開發百種以上的伺服器。廣達集團將率先在今年8月推出採用MGX設計的機型。
據悉，華碩、華擎旗下永擎電子、技嘉、和碩也將使用MGX來打造下一代加速運算電腦。
不止企業，台灣地區政府也在積極拉攏英偉達，為其本地相關技術發展和人才培養做貢獻。為了幫助英偉達在台灣地區建設總投資為新台幣243億元（約合人民幣56.26億元）的人工智慧創新研發中心，台灣地區政府將提供新台幣67億元（約合人民幣15.52億元）的補貼。預計該項目將新聘1000名員工，也會與台灣島內大學合作培育人才。
英偉達還將建設計算平台以供台灣地區AI研發中心使用，並開放部分算力給台灣島內的學研機構、合作夥伴或創業公司研發使用。
02
英偉達熱會持續多久？
綜上可見，英偉達憑藉其GPU的先天優勢，在AI領域如魚得水，受到產業鏈眾多廠商的追捧。在這股AI發展浪潮之中，英偉達GPU在AI訓練方面的優勢會持續一段時間，這個時間的長度，則由AI訓練和推理技術和晶片性能的發展決定。
目前來看，英偉達主導的AI訓練市場只占全部AI晶片需求的20%左右，相對而言，AI推理晶片有更大的市場空間，目前，沒有任何一家企業（包括英偉達和英特爾）能夠通吃該市場。這個AI推理市場不僅很大，而且相當分散，除了現在主流的雲計算和數據中心，邊緣側的AI推理需求也很多，潛在市場巨大。更重要的是，在邊緣側，AI推理對相關晶片性能的要求不像數據中心那麼高，這就給其它眾多晶片企業（包括手機晶片廠商）提供了發展機會，如果市場發展起來，英偉達的市場熱度將會被多家廠商稀釋。
如前文所述，英偉達憑藉當下的技術優勢，可以把相關晶片和系統的售價定得很高，該公司需要抓緊當下風口賺錢，因為未來競爭會逐漸激烈起來。
近些年，包括亞馬遜、谷歌和微軟在內的網際網路和系統大廠一直在開發適合自家應用的AI專用晶片。
谷歌開發了張量處理器（TPU），亞馬遜有為開發或訓練AI模型而設計的Trainium，以及AI推理晶片Inferentia。這兩家的晶片應用涉及亞馬遜的Alexa語音助手、谷歌搜索和YouTube等。
微軟也在開發自家的AI晶片，據悉，該公司計劃最早於2024年推出代號為Athena的晶片，用於內部AI開發。據知情人士透露，微軟內部正在討論是否向Azure雲計算服務的客戶提供Athena晶片。
亞馬遜、谷歌、微軟和其它大廠自研AI晶片，一個很重要的目的就是擺脫對英偉達的依賴，降低晶片成本的同時，提升運營效率。
從AI晶片產業發展情況來看，當下的GPU依然是過渡期產品，它是在早些年，系統廠商多用FPGA進行AI系統開發之後，發展演進的結果，但隨著AI智能化水平的進一步提高，以及對算力、功耗和成本要求的提升，AI晶片的主流形態還會演進，目前來看，AI專用ASIC是發展方向。
以最為火爆的AI大模型ChatGPT為例，用英偉達GPU訓練ChatGPT是當下的首選，但如果有AI專用ASIC的話，執行這些任務的速度會更快，且功耗更低。
目前，包括系統大廠，初創公司在內的眾多企業，以及各大知名科研機構都在研究AI專用ASIC，但相關技術瓶頸還難以突破，主要表現在性能和功耗之間的權衡，這些對設計方法、開發工具，以及晶片製程工藝提出了更高的要求，相關難題等待產業鏈各環節企業去攻克。
可以說，AI專用ASIC難關攻克之日，就是英偉達熱退潮之時。