英伟达现在的日子过得可是十分滋润，从虚拟币热潮到AI大模型时代，英伟达在过去数年里的发展速度超过了此前的任何一个时期，也助推这家芯片企业的市值成功冲破1万亿美元的大关。
不过，相较于虚拟币这种空中楼阁般的虚拟经济，AI大模型所带来的“真实需求”，才是英伟达冲破万亿美元市值大关的核心推手，英伟达的H100据悉从订购到送货所需的时间已经长达数个月之，现货的溢价一度接近100%。
但是，英伟达的好日子或许并不长久，随着AI大模型被确认为一条“康庄大道”，各大企业在加紧购买英伟达的显卡，搭建自己的训练服务器之余，看着如泄洪般流出的资金，也是打起了自己的小算盘。
近日，OpenAI宣布将会开始自研AI芯片，以降低对英伟达的依赖，无独有偶，正在搭建大型AI服务器的微软，同样也发布了自己的AI芯片计划。有意思的是，虽然OpenAI现在名义上属于微软阵营（微软此前已完成对OpenAI的收购），但是OpenAI与微软似乎没有共享芯片计划的打算。
而在OpenAI和微软之外，还有不少厂商也在蠢蠢欲动。
01 四面楚歌
想要支撑一个大型数据中心的花销并不低，光前期硬件投入就以“亿”为单位，微软前段时间公布的欧洲数据中心计划，初步投入就高达5亿美元，还没有包括后续的维护等费用。而5亿美元中，除了基础设施建设等花销外，*的开支就是用以购买英伟达生产的专业计算卡。
根据前段时间的分析，英伟达的芯片成本与售价相差可能超过10倍，以最受大企业追捧的H100为例，计算卡的成本约为2000-2500美元，而官方售价则超过25000美元。
不管是为了节省开支还是在这个新兴市场中吃口肉，自己的AI芯片研发计划实施已然迫在眉睫。从目前已知的信息来看， 英特尔、AMD等半导体巨头都已经公布了新一轮的AI芯片研发计划，英特尔以CPU为突破口，另辟蹊径打造另一种AI芯片，甚至已经对外发布了初代产品，AMD则试图挑战英伟达在GPU领域的地位。
传统半导体巨头试图分一杯羹并不让人感到奇怪，更能引起英伟达注意的是OpenAI和微软宣布将启动AI芯片研发计划，作为最核心的两大用户，如果他们抛弃英伟达，显然会对英伟达的生态地位和营收造成严重的影响。
OpenAI的芯片计划在近期才首次曝光，对于一个AI企业而言，我对OpenAI的芯片研发能力是抱有疑惑的。而且，从OpenAI近期发布招聘信息来看，他们正在从零开始搭建一个研发团队，想要拿出初步成果可能至少也要等到一年后，而且大概率是无法与英伟达的旗舰芯片抗衡的。
相对而言，微软的芯片计划更让人在意，微软在芯片领域的投入其实一直不低，近年来也拿出了不少的产品，而在近期曝光的代号“雅典娜”的芯片，据内部消息称早在2019年就已经开始研发，目前已经进入试生产阶段。
据悉，OpenAI已经秘密测试过雅典娜芯片，作为一款专为训练和运行大模型所设计的芯片在效能等方面的表现都非常不错，至少可以与亚马逊、谷歌等企业的主流芯片媲美。
当然，雅典娜的性能肯定是无法与英伟达的旗舰芯片媲美，但是却能够让微软拥有更大的主动权，让英伟达在供应芯片的报价上稍微收敛一些。而且，雅典娜只是微软的*颗专业AI芯片，超过20亿美元的研发投资显然不会只产出一个成果。
作为OpenAI的*金主，微软大概率会要求OpenAI为雅典娜芯片提供测试和部署环境，毕竟亚马逊和谷歌都是这么做的。早在微软之前，亚马逊和谷歌就投资了不少的AI公司，亚马逊在为Anthropic提供40亿美元资金支持的同时，还要求对方必须使用亚马逊自研的两款AI芯片。
当头部AI公司都开始转而使用其他芯片或是自研芯片时，势必会对整个AI行业的硬件选择造成显著影响，这恰恰是英伟达不想看到的，英伟达又会如何应对？
02 英伟达的对策
AI大模型的魅力，让众多科技公司都沉浸其中，甚至有人认为这就是下一次工业革命的开端。当然，我们先不讨论到底有多少项新的技术，被冠以“工业革命开端”这样的名号，至少从目前的发展路线来看，AI大模型应该是近年来与普通人关系最密切的技术进步。
与普通人关系密切，意味着这项技术有着非常广阔的应用市场，而且可以被快速推广商用带来利润。从技术诞生到落地商用，很少有哪项技术的进展速度能够与AI大模型媲美，从ChatGPT公布并开放使用，到各种AI大模型如雨后春笋般现身并开放，整个过程在短短一年不到的时间中就完成。
从生产力到娱乐、消费、出行、教育，AI大模型已经落地了众多的应用，正因如此，一些有实力的企业也在加紧建造自己的数据中心和运算中心，以便部署和训练更大规模的AI模型，让自己在竞争中处于优势。
随着AI市场进入群雄逐鹿阶段，企业也在寻求更有效率的训练方式和更强大的模型，除了在算法等方面进行优化，运算能力更强的专业计算卡也是必须的。所以，英伟达的对策其实很简单，稳住研发团队，推出遥遥*于其他厂商的AI芯片。
硬件性能就是英伟达*的优势，不管是亚马逊还是微软，只要他们想在性能和能耗之间寻找到一个*平衡，英伟达就是他们的首要选择。刺激厂商们使用自研芯片的原因无非两个，一是英伟达的芯片价格过高，二是供应有限需要等待备货，对厂商的扩张计划造成影响。
目前来看，英伟达的产能正在逐渐攀升，加之采购量逐渐下降，应该很快就会达到供需平衡的阶段。那么*的问题就是价格了，考虑到英伟达的成本与售价有着近10倍的差距，降价的空间应该很充裕。
个人认为，只要英伟达愿意降低售价，那么对于很多企业而言，采购英伟达的专业计算卡搭建高性能数据中心仍然是一个划算的买卖。至于自研芯片？实际上，数据中心根据规模和用途，所需要的芯片类型也会有所不同，一些对性能要求较低的数据中心，用自研芯片建造就很合适。
简单来说，训练、开发中心用英伟达的专业计算卡，提高训练效率，而面向普通用户的数据中心则使用自研或其他芯片，降低建造成本及后续的维护费用，随着AI模型的应用范围扩大，企业显然也需要在全球各地建设更多的数据中心，以便就近响应用户的使用需求。
所以，英伟达此前积累下来的优势，即使在未来也不会轻易丢失，只是随着其他企业的入局，英伟达的话语权会面向降低，在产品定价等方面，可能会让渡出部分利润来维持市场份额。
不过相较于以往的神仙打架，凡人遭殃，这次众AI企业围攻“光明顶”，倒是能够让中小型AI公司得到更低廉的数据中心部署方案。
