文章主题：老黄, ChatGPT, AI, 英伟达
2023年3月，英伟达CEO黄仁勋穿着黑色夹克，站在公司春季GTC大会讲台上侃侃而谈，说出了那句“ChatGPT相当于AI界iPhone问世。”
老黄相信ChatGPT，外界相信老黄，此话一出，流传甚广。
黄仁勋的言论中，其语气并非意图向业界提出一个尚待讨论的观点，而是以一种通知的方式向全球传达一个重要信息： ChatGPT 时代的 AI 已经来临。他的话语中透露出的坚定和自信，使得这个消息更加具有说服力。
In my opinion, it is a logical consequence (in the event that) that…
老黄当然有底气这么说。
曾有人和黄仁勋聊过英伟达的AI布局，老黄说英伟达十年前就发现AI可以“改变一切”，而后，公司内部从底层到顶层也始终将AI技术视作未来。“我们生产的每一个芯片，都专注于人工智能。”
老黄也完全有理由这么说。
CPU-内存-GPU之间的通信速度，很长一段时间一直是AI运算的瓶颈所在。而在目前市场所有的可选项中，英伟达产品的数据传输速度远远领先包括AMD、英特尔在内所有竞对。美银证券半导体分析师Vivek Arya表示，“使用英伟达的产品并增加计算能力非常容易，而计算能力基本等同于硅谷的硬通货。”
作为一家领先的科技公司，英伟达成功地将硬通货发行权掌握在自己手中，从而确保了其在游戏行业中的竞争优势。与此同时，黄仁勋这位曾经的AI领域领军人物，也成功地转型为了在ChatGPT时代设定游戏规则的角色，进一步巩固了他在科技产业的影响力。
ChatGPT时代的入场券
在英伟达官网，你能找到这样一句话：“1999年，NVIDIA发明了GPU。”
与其说AI选择了英伟达，倒不如说是AI选择了GPU（图形处理器），而英伟达正是GPU的创造者，GPU行业的头号玩家。
20世纪九十年代，游戏行业苦于CPU对几何图形处理能力不足，无法进一步释放性能。
英伟达第一个找到了解法。
在1997年，英伟达公司推出了一款具有历史意义的芯片产品——RIVA 128，这是全球首款128位3D处理器。仅仅四个月的时间里，这款处理器就取得了令人瞩目的成绩，出货量突破了百万台大关。这一成就不仅在当时引起了轰动，也在图形芯片领域留下了深刻的一笔，被誉为“人类的一大步”。
两年后，1999年，世界上首块GPU——GeForce256发布，同样是英伟达制造。
在计算机领域中，中央处理器（CPU）一直以其按时间顺序执行复杂操作的能力而闻名。然而，与CPU不同，英伟达图形处理器（GPU）并非依赖时间顺序来完成任务。相反，它所内部的成千上万个核心会针对每一个图形的像素点进行一对一的处理。这意味着所有的核心同时展开工作，同时所有的像素点也得到了处理。这种并行处理方式为GPU带来了显著的优势，尤其是在处理大量图形时，其性能远超传统的CPU。
对于那些流程简单、数据量巨大的计算任务来说，GPU的出现极大地提高了效率。这种情况下，英伟达的显卡芯片就成为了GPU，可以说它是地球上性能最优秀的CPU。
英伟达在人工智能领域扮演着开路人的角色。二十年后，我们需要这样一种支持大量计算核心的结构，而英伟达提供的正是这种结构——卷积运算，其本质上是各种数学运算的组合。
AI深度学习需要依靠密集且可以大量并行执行的运算，而GPU擅长的正是这种运算。从那时起，英伟达就顺理成章地成为了大部分AI企业的第一选择。
相关资料显示，2020年全球80.6%的云计算和数据中心由英伟达GPU驱动；2021年，中国国内GPU服务器占国内服务器市场规模的比例超过88.4%，而英伟达GPU在其中的占比又超过八成。
2022年三季度，Jon Peddie Research发布报告称，当年Q3独立GPU出货量为1400万台，其中88%的市场份额属于英伟达。
凭票入局AI的时代，每张票面都印着NVIDIA。
在2016年的8月份，英伟达公司向当时刚刚成立不久的OpenAI捐赠了全球首台人工智能超级计算机。在捐赠的机器上，他们留下了这样一句的话：“致Elon和OpenAI团队，为了计算和人类的未来，我捐出了世界上第一台DGX-1。”
2022年11月发布ChatGPT-3之后，OpenAI背后的金主微软表示，公司的Azure云服务为ChatGPT构建了超过一万枚英伟达A100GPU芯片的AI计算集群，为ChatGPT的开发提供算力支持。
但地主家的余粮也没有很多。
消息人士透露，微软在2022年年末开始在内部实行GPU资源配额供给，但今年1月以来审批时间越来越长，部分申请需要等待几天甚至几周才能获批。而微软先前向英伟达预订的数万枚GPU，也因市场行情的供不应求而到货无期。
下一轮地主，黄仁勋抢了。
赢家老黄
莎士比亚在《奥赛罗》中写道，嫉妒是个绿眼的妖魔，谁落入他的圈套，就要受他玩弄。
嫉妒（envy）源自于拉丁文“invidia”，NVIDIA英伟达的logo，正是一只绿色的眼睛。
这并不是巧合。
黄仁勋和他的英伟达，确实活成了令人嫉妒的赢家——英伟达的AI超级计算机DGX，正是语言大模型背后的引擎。黄仁勋将全球首台DGX交给OpenAI后，超过半数的全球百强企业同样安装了来自英伟达的超级计算机。
根据New Street Research数据显示，目前英伟达GPU已经占据了可用于机器学习的图形处理器市场95%的份额。
为了支持推特自身的AIGC项目，马斯克在近期购买了约一万枚GPU。2023年3月，美国市场研究机构TrendForce发布报告称，处理1800亿个参数的GPT-3.5大模型，需要GPU芯片两万枚。未来GPT大模型商业化所需的GPU芯片数量将会超过三万枚。
云计算行业流传着一种说法：一万枚英伟达A100芯片，是做好AI大模型的算力门槛。
而由于某些原因，国内公司几乎拿不到新的A100、H100芯片，只能采购A800和H800芯片作为替代。
相关机构预估，目前国内大约仅存有3万枚A100芯片，而英伟达推出的A100替代版A800，也是“一票难求”。据悉，部分商家一枚A100GPU的报价已经从原本的约六万美元一路涨至九万甚至十万美元。相对差一些的A800芯片，价格也已超过八万美元。
坊间曾传出一份报告，报告称今年年初百度紧急下单了3000台包含8张芯片的A800服务器（相当于2.4万张A800芯片），预计全年会有A800和H800共5万枚需求。消息人士透露，在百度大模型“文心一言”研发过程的冲刺阶段，几乎占用了集团所有的A100芯片。
阿里云预计也将在今年一万枚左右芯片，其中6000枚是H800。除此之外，阿里云还将采购旗下半导体公司平头哥的自研芯片，每年大约3000枚。而这些包含数万枚A800、H800芯片的订单，单笔的金额不会低于十亿美元。
抢购，还发生在汽车市场。
何小鹏曾在朋友圈转了一篇题为《英伟达A100限令将重创中国自动驾驶》的文章，文章称“芯片短缺将对自动驾驶行业带来挑战”，何小鹏也在配文中承认这是个坏消息。
“但好消息是，刚好我们已经将未来几年的需求提前买回来了”，你以为何小鹏是要守一步，其实他还想将友商一军，“我们会排除万难，将明显超越友商的‘完全自动驾驶’的下一代自动驾驶辅助系统，在明年，全国大范围真正落地。”
何小鹏配了个拳头的表情，像是在表决心，又像是要打人。
从初代图形处理器到显卡神话，从比特币挖矿潮再到如今的ChatGPT，你很难找到第二个像黄仁勋这样“一直是赢家”的人。2023年4月，英伟达的总市值已经达到了6694.69亿美元，超越台积电位居半导体公司之首，相当于五个曾经的芯片霸主因特尔。公司股价单季涨幅90.05%（2023年1至3月），黄仁勋的个人身价也达到了244.56亿美元。
机构预估，未来几年的AI行业将是一个“价值8000亿美元的市场机会”。
伴随着相当于A100芯片性能六倍的H100芯片发布，黄仁勋在2023年3月宣布英伟达将开展一项新的云租赁服务——向B端租赁用于开发ChatGPT等人工智能技术的超级计算机。
看似开源，实则价格不菲——租赁这种包含8个A100或H100旗舰芯片的价格为3.7万美元/月，约合人民币25.4万元。
在ChatGPT时代，望不到追赶者的老黄，还在一路狂飙……
来源|AI蓝媒汇 作者|伊柒
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