股民Oscar
03-08
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@聪明投资人：
英伟达会跌吗？为它疯狂花钱的大客户们，还在商业模式中挣扎……
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src=\"https://static.tigerbbs.com/9e57c45f8e284eafae9c7f4e749bcd09\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac63b211ea3d485e8c7fa20d0ddc37e8\"></p><p>英伟达在上周市值冲上2万亿美元大关之后，没有止步的意思。</p><p>周一，英伟达股价盘中再度刷新历史新高，并且超过沙特阿美石油公司(Saudi Aramco)，成为仅次于苹果和微软的全球市值第三大的上市公司，相当于意大利的GDP。</p><p>自2022年10月14日以来，英伟达的股价已经上涨了七倍。</p><p>英伟达芯片的需求高到黄仁勋在财报电话会议上表示，公司正在“公平”地分配芯片。他的身家也水涨船高，在全球富豪榜上排名前20。</p><p>英伟达花了整整24年时间，才使其估值达到1万亿美元的罕见高度，但这一次乘着AI浪潮，<strong>实现第2个万亿美元却只用了八个月。</strong></p><p>• 如果你在2022年11月OpenAI刚刚发布ChatGPT时买入英伟达，并坚定持有到今天，你将获得564%的收益。</p><p>• 如果你嫌那时候太早，还没听说人工智能，那么如果你能在2023年3月GPT-4发布时买入英伟达，你将获得359%的收益。</p><p>• 如果你说去年下半年时有些人并不看好人工智能，觉得有些瓶颈一时半会突破不了，那么如果你在年底时想清楚，并且在今年1月买入英伟达，你将在短短的3个月里获得171%的收益。</p><p>对于英伟达的客户来说，很多科技领袖都在抱怨，要想买到英伟达的高阶GPU有多难，比如马斯克就曾调侃道：“现在GPU比毒品难买多了。”当时马斯克正在组建他的AI公司xAI。</p><p>据WSJ报道，在加州帕洛阿尔托的一家豪华日本餐厅里，甲骨文创始人兼董事长埃里森和马斯克，一起与黄仁勋共进晚餐。</p><p>埃里森回忆说：“马斯克和我在乞求，我想用这个词来形容我们再合适不过了。吃了一个小时的寿司，也乞求了一个小时。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65dc1d85bde34e5c91ea72214c6fe2c7\"></p><p>黄仁勋与马斯克都经历过股价大涨。图源：KIM KULISH—CORBIS/GETTY IMAGES</p><p>经纬的这篇文章，核心回答两个问题：</p><p><strong>一是英伟达的护城河坚固吗？</strong></p><p><strong>二是苹果微软Meta谷歌等等科技巨头，都投入了大量资金进入AI，爆买英伟达芯片，这些投资到底给他们带来什么？</strong></p><p><strong>• 当英伟达实现2万亿美元市值时，护城河坚固吗？</strong></p><p><strong>• AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？</strong></p><p>由于利润暴涨，如果按市盈率（PE）计算，英伟达并不算高（英伟达是66，AMD是383，英特尔是110），并且英伟达的护城河也足够宽和深。</p><p>未来一切要看客户们对AI的投资，能否转换为实际收入（有一些先行指标值得观察），否则仍然会陷入周期股的波折。</p><p>经纬还提出一个有趣的话题，即科技巨头们对AI的巨额资本支出，谁是在打人工智能牌，而谁才是拥有真正的商业模式AI革命先锋？</p><p>一起来看：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3dbfb2fe387a44a9b214c15b4074bebd\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7a3f281fbdd412a825e78a30b19592f\"></p><p>Morgan Stanley对英伟达的股价预测（2月21日）：</p><p>ꔷ 牛市情况（BULL Case）1000美元/股：利润率更高的数据中心，以人工智能为中心的软件和服务增长加速；基于GPU的人工智能PC受到青睐，客户端TAM大幅增加；汽车以及自动驾驶行业腾飞，给公司贡献重要的新增长点。</p><p>ꔷ 基本情况（BASE Case）795美元/股：2024年收入增长73.2%，2025年增长5.8%；由于供应仍然受限，数据中心业务将在2024年继续增长；英伟达在AI训练方面保持领先地位。</p><p>ꔷ 熊市情况（BEAR Case）425美元/股：芯片供应的速度快于需求，增长大幅放缓；人工智能开发成本大幅下降，强大的竞争对手进入市场，或者客户开始内购定制硬件解决方案。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b2f43195f464409970ba66ed2dc97df\"></p><p><strong>当英伟达实现2万亿美元市值时护城河坚固吗？</strong></p><p>翻开英伟达财报，确实满屏都写着：<strong>强劲</strong>。</p><p>2月“暴击”华尔街的财报，不仅仅比市场最乐观的预期还高，并且对下一个季度依然给予了高增长预测，原因是科技巨头们会持续高投入于AI，这个趋势可能会持续全年，而原本有些人认为下半年这个趋势会减弱。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31b768c6568844b5a062dc060d552c8a\"></p><p>英伟达的业务划分很清晰，主要有五大业务线（核心来自其中两条）：</p><p><strong>• 数据中心（Datacenter）：</strong>近期势头最猛的业务，同比增长高达409%，在总营收中占据83%；</p><p><strong>• 游戏（Gaming）：</strong>起家的核心业务（主要是游戏GPU），可以说没有游戏产业就没有英伟达，曾经在总营收中占大头，现在是13%；</p><p><strong>• 专业视觉（Professional Visualization）：</strong>针对数字内容创作等领域，在总营收中占2%；</p><p><strong>• 汽车（Automotive）：</strong>针对自动驾驶、智能座舱等领域，在总营收中占1%；</p><p><strong>• OEM&其他：</strong>针对笔记本电脑OEM和加密货币挖掘等等领域，在总营收中占1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba81b26e3024972a7a198d78bd2a04a\"></p><p>可以说，如今英伟达进入“美国市值前三、相当于意大利一国GDP”的征程，始于游戏产业。</p><p>首先，我们来简单解释一下，<strong>为什么英伟达曾经用于游戏的GPU芯片（英伟达在这个领域占据了80%以上的份额），如今非常适合训练AI大模型？</strong></p><p>在5年前，英伟达的芯片产品主要针对一个垂直市场——游戏。英伟达的GPU也称为图形处理器单元，最初就是为了游戏设计的，越来越逼真的游戏，需要在屏幕上同时渲染无数像素，达到更高的画质和体验。</p><p>英伟达采取了并行处理的方式，将每次计算分成较小的块，然后将它们分配给芯片中的多个\"内核\"——处理器的大脑。这意味着，<strong>GPU的运行速度，远远快于以往按顺序完成任务的速度。</strong></p><p>这种技术如今非常适合训练大模型。因为大模型的基础是机器学习算法，而深度学习使用了人工神经网络，在这些网络中，计算机从海量数据集中提取规则和大规模计算，此时如果像GPU处理游戏一样，把任务分解成较小的块+并行处理，是提高速度的理想方案。</p><p>高性能GPU可以拥有超过一千个内核，因此可以同时处理成千上万的计算。</p><p>当英伟达意识到这一点之后，就开始专注于AI市场进行优化，以跟上大模型快速的发展步伐。</p><p>如今，要想创建一个最复杂的AI大模型，通常会用到数万片英伟达先进的GPU H100。这些GPU的单价可达2.5万美元左右，成为了硅谷的稀缺品。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f96f1e8678764d48bcea00fb2c2b46ee\"></p><p>更进一步的是，英伟达的护城河不仅仅是芯片速度快（即将推出H200，推理性能是目前主打产品H100的两倍，以及下一代数据中心GPU B100），它还有两道非常重要的护城河：芯片网络，与几乎构成了行业标准的软件平台。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44a61d0cd2ad4cd7a2b04ccf2c6d781e\"></p><p><strong>高性能芯片网络是英伟达重要的护城河。</strong>随着AI大模型参数量的飙升，负责训练这些大模型的数据中心，需要成千上万个GPU互相连接在一起，以提高计算能力，相比之下大多数计算机只使用少数几个GPU，这种技术被称为InfiniBand（无限带宽），它有着极高的高带宽和低延迟。</p><p>英伟达在ChatGPT发布的9个月前，以70亿美元收购了以色列网络技术供应商Mellanox，就是为了能够把英伟达的芯片扩展为一整个数据中心的“超级芯片”，从而实现现代AI超级计算机。</p><p>这也使得英伟达能够优化芯片网络的性能，这是竞争对手无法比拟的。</p><p><strong>另一道护城河是CUDA，</strong>这是一个允许客户微调处理器性能的软件平台，也是加速计算密集型任务最为依赖的软件生态基石。</p><p>英伟达长期投资于CUDA，并鼓励开发人员用它来构建和测试AI应用，目前CUDA 拥有超过400万开发人员，在CUDA架构下已经编写了数百万行代码，这使得用英伟达芯片开发新AI程序变得更加容易，CUDA也成为事实上的行业标准。</p><p><strong>这两道护城河的存在，使得竞争对手即便造出了更好的硬件，也仍然是不够的。</strong></p><p>虽然英特尔和AMD都已加速推出自家AI芯片产品，以及英伟达的大客户亚马逊、谷歌和微软都在开发自主设计芯片，但英伟达仍然稳固地主导着AI芯片，因为它不仅能提供最好的芯片，还有最好的芯片网络和最好的软件，这使得任何眼红这块市场的竞争对手，都需要在这三个方面击败它，而在当下这几乎是不可能完成的任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f637843e4b64ea6a612349c40aabdbf\"></p><p><strong><em><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3250851a2ac34de8879fd3e407a4a1e6\"></em>AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？</strong></p><p>英伟达的2万亿美元市值能否持续，<strong>关键在于它的客户们拿着AI能做什么，不要将股市热潮，与实际的业务收入混淆。</strong></p><p>对于英伟达的客户们来说，现在处于疯狂花钱的投入期，投资者对此倒也十分买账。很多科技巨头也成为了主要受益者，谷歌、亚马逊、苹果、微软、Meta市值从2023年开始至今平均增长了70%。</p><p>这些公司也都在最近的财报电话会议上说，计划在今年增加资本支出，直接购买英伟达芯片。</p><p>例如上个月，扎克伯格就在Instagram上说，Meta计划在今年年底前，要拥有35万枚英伟达H100芯片。按目前的芯片价格计算，这至少需要数十亿美元。</p><p><strong>芯片还被用于吸引资金和人才。</strong>英伟达所投资的一家公司CoreWeave，在去年把持有的H100芯片，用作抵押物融资了23亿美元。</p><p>一些高校实验室在招募人才时，也会炫耀自己有多少H100芯片，比如普林斯顿大学的一个AI研究项目就在招聘中强调，自己拥有“一流的计算基础设施，有300枚英伟达H100 GPU”。</p><p>由于芯片的价值和重要作用，思科的CEO在一个峰会上说，这些芯片价值不菲，是（像黄金那样）由装甲车运送给思科的。</p><p>微软成立了一个“GPU理事会”，由高管决定如何在微软内部项目之间，分配剩余的计算资源。谷歌也成立了一个执行委员会，负责决定在公司内部和外部用户之间，如何分配计算资源。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c01d86d6d2204600bbfa2f31fbe11ef2\"></p><p>如果从英伟达的财报来看，<strong>它非常依赖大客户。</strong>在上一财年，其中一个最主要的买家就为英伟达贡献了超过110亿美元销售额，占到总销售额的近五分之一。</p><p>而在最近一个季度里，英伟达就从谷歌、微软和亚马逊等云计算公司，获得了超过92亿美元的销售额，占到了这三家公司同期约350亿美元资本支出的四分之一。</p><p>但在2024年，一个重要的问题必须得到答案——<strong>这些对AI的巨额资本支出，到底能带来什么？</strong></p><p><strong>半导体市场的周期性是众所周知的，历史证明，英伟达的业务也不例外，</strong>在此前加密货币和疫情期间的游戏浪潮中，都在短期极大刺激了需求，造成英伟达收入剧烈波动。今天如果科技巨头们在进行疯狂采购后，也逐渐进入“消化期”，那英伟达也一样会陷入曾经的周期性。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f47ac9d738f4e86bb3ad34d1a30f63f\"></p><p><strong>很多投资者都在盯着科技巨头的财报，希望能从中发现一些AI落地的迹象。</strong></p><p><strong>微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure，被市场认为是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。</strong></p><p>这两项业务都有望通过与OpenAI的技术整合，而实现增长。Microsoft 365 Copilot在刚发布的头两个月，增长速度超过了前两个主要的Microsoft 365企业套件，但还缺乏更持久的数据。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a875418183417bb258e657eee0e603\"></p><p>从Meta的财报来看，人工智能被用于改进广告服务，这使得Meta上个季度的利润翻了两番。但Meta也在同期进行了严格的成本削减，尚不能说这个利润增长是来自AI的应用。</p><p>亚马逊在今年将发起“全面攻势，以便在人工智能领域迎头赶上”。在去年11月，亚马逊为其云服务用户推出了一款人工智能助手Amazon Q。但仍缺乏AI相关的具体数据。</p><p>Uber也在财报电话会中强调AI，其CEO说“优步的平台是由人工智能驱动的，在一切条件相同时，我们的人工智能算法将能够学习更多”。但其实Uber表现不错的最近一期财报中，增长并非来自人工智能，而是对滴滴、自动驾驶公司Aurora等等约60亿美元的股权投资，这些投资的价值波动较大，会对净收入产生影响。</p><p>很多投行也进行了调研，<strong>试图听听技术高管的意见</strong>。据Morgan Stanley针对上百位CIO的调研，最多的人群（33%的CIO）预计，他们的第一个AI大模型项目，将在2024下半年投入生产；15%的CIO预计，这些项目将在2025年或之后投入生产。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05a0739c05f4437daaa6e923e5a3d907\"></p><p>而根据UBS的调研，好消息是100%的受访者，都处于正在研究如何应用人工智能的阶段，但坏消息是，只有6%的公司正在投入生产，而70%的受访者表示，最有可能上线的时间范围是未来6-12个月。</p><p>受访者的2024年平均AI支出预期，为165万美元，这个数字其实不大，预计要到2025年才可能会翻一番。</p><p>而对于“晴雨表”Microsoft Copilot的使用率，还比较乐观。约80%的受访者正在试用或计划试用Copilot，这可能会为2024下半年和2025年，实质性采用Copilot创造了潜力。</p><p><strong>总体来说，相比于股市热潮，真实的应用进展还为时过早。微软其实也在努力抑制人们的预期，称Copilot可能要到2024下半年，才可能带来销售提升。</strong></p><p>就障碍而言，<strong>“合规性和监管障碍”“缺乏合格人才”“不清楚的ROl”都是名列前茅的问题。</strong></p><p>谨慎的一个重要原因是，大模型产出不准确结果的问题仍然存在，这削弱了许多商业环境中的应用价值。</p><p>Salesforce的一位高管认为，这是一个足够大的问题，可能需要在AI工作的旁边，始终有一个“人类监督”来捕捉错误，并将语言模型与事实数据库链接起来，以便在需要时能够返回可验证的准确答案。</p><p>以上是软件层面，而对于硬件，AI与移动设备的结合，正随着苹果取消十年来最广受期待的电动汽车项目转向AI，逐渐变成下一个战场。</p><p>苹果的竞争对手三星，已经开始在手机中引入新的AI功能，新发布的Galaxy手机利用了生成式AI的一些最新进展，比如通话实时翻译、总结笔记和编辑照片等功能。苹果也宣布将在今年下半年推出的iPhone 16中，升级一些AI相关的功能，并计划在2025年推出更全面的GenAI功能。</p><p>高通CEO安蒙认为，我们现在有能力创建一款高性能的人工智能处理器，可以用在电池供电的设备上。它们可以一直运行，可以无处不在。这是第一个要素：拥有使其成为现实的计算引擎。</p><p>其次，随着模型训练得越来越好，模型的体积也越来越小，效率也越来越高，尤其是针对特定场景的模型，这一点正在向便携式设备发展，而且由于移动设备具有关于你正在做什么、你所在的位置等真实的环境数据，这可以使人工智能更加精确。</p><p>第三，目前正在开发的很多应用，就是为了利用AI能力。所以未来我们的手机、个人电脑、汽车，都将具备AI相关的功能。</p><p>而未来AI在移动端的运行方式，有可能是在设备与云端同时进行。在需要调用大参数量的模型时，调用云端；而在其他场景中，则可以直接使用设备上的计算能力，从而保证经济性。</p><p>所以支持者认为，AI有可能在智能手机上创造一个新的升级周期。但这个过程同样不会很快，比如受限于手机的功耗、内存，以及当下还缺失的“杀手级应用”。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4a46a2e3c7e4b29aa743b8704bef708\"></p><p>在人工智能驱动的商业大潮中，英伟达的估值迈入了2万亿美元行列，黄仁勋成为了科技界的王者。他成功地将把芯片设计从游戏引入人工智能，成为了微软、谷歌和特斯拉等科技巨头的必需品。</p><p>买到英伟达芯片如此不容易，以至于英伟达的客户们，都有点恐惧与其竞争对手打交道，虽然他们很希望市场上能有替代品。</p><p>英伟达的股价已经不太取决于其自身的基本面，因为足够好，而是取决于AI能否产生真正的商业化。</p><p>虽然宏观预测讲述了一个积极的故事（高盛预计现在人工智能起步缓慢，占美国GDP不到半个百分点的情况下，但到2032年，支出将会大幅增加，达到GDP的2.5%以上）。</p><p>在市值超过100亿美元的316家美股公司中，只有15%给出了人工智能相关的数据披露（即对支出、收入、生产率收益的影响），但这些数字不一定能完全归因于人工智能。</p><p>但在披露上向人工智能靠拢，却比以往任何时候都更有赚头，据投资机构Theory Ventures的数据分析，有AI相关披露的公司的市盈率，已达到没有AI披露的2.5倍。</p><p>过去的一年里，几乎每家科技公司都不得不提出一项生成式人工智能战略，但市场即将开始要求这项技术带来真正的收入和利润。</p><p>AI是否像支持者所声称的那样具有革命性，还是仅仅是IT工具库中的一个有限补充，今年会变得更加清晰，这是英伟达股价的决定性因素。</p><p><strong>2024年，我们将看到谁只是在打人工智能牌，而不是拥有真正的商业模式。</strong></p><p>References：</p><p>1.Morgan Stanley：NVIDIA shines vs. high expectations.</p><p>2. Goldman Sachs：Robust Gen AI infrastructure spend coupled with string of new products to support continued outperformance</p><p>3. JPMorgan：Strong Results/Guide on AI/Accelerated Compute</p><p>4. Barclays：More Upside Paves the Way for AI Ecosystem</p><p>5. Morgan Stanley：4Q23 CIO Survey – AI Rises to the Top of the CIO's Priority List</p><p>6. UBS：The Move to the Edge – what drives this next leg of GenAI growth?</p><p>7. WSJ：Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target</p><p>8. WSJ：How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future</p><p>9. FT：How the artificial intelligence boom made NVIDIA a tech giant</p><p>10. FT：Cristiano Amon：generative Al is “evolving very, very fast” into mobile devices</p><p>11. The Economist：Why do Nvidia’s chips dominate the AI market？</p><p>更多黄仁勋关于人工智能、芯片等话题的观点，公众号后台回复关键词<strong>“黄仁勋”</strong>，阅读更多相关内容~</p><p>编辑：伊娜</p><p>责编：艾暄</p><p></p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e57c45f8e284eafae9c7f4e749bcd09\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac63b211ea3d485e8c7fa20d0ddc37e8\"></p><p>英伟达在上周市值冲上2万亿美元大关之后，没有止步的意思。</p><p>周一，英伟达股价盘中再度刷新历史新高，并且超过沙特阿美石油公司(Saudi Aramco)，成为仅次于苹果和微软的全球市值第三大的上市公司，相当于意大利的GDP。</p><p>自2022年10月14日以来，英伟达的股价已经上涨了七倍。</p><p>英伟达芯片的需求高到黄仁勋在财报电话会议上表示，公司正在“公平”地分配芯片。他的身家也水涨船高，在全球富豪榜上排名前20。</p><p>英伟达花了整整24年时间，才使其估值达到1万亿美元的罕见高度，但这一次乘着AI浪潮，<strong>实现第2个万亿美元却只用了八个月。</strong></p><p>• 如果你在2022年11月OpenAI刚刚发布ChatGPT时买入英伟达，并坚定持有到今天，你将获得564%的收益。</p><p>• 如果你嫌那时候太早，还没听说人工智能，那么如果你能在2023年3月GPT-4发布时买入英伟达，你将获得359%的收益。</p><p>• 如果你说去年下半年时有些人并不看好人工智能，觉得有些瓶颈一时半会突破不了，那么如果你在年底时想清楚，并且在今年1月买入英伟达，你将在短短的3个月里获得171%的收益。</p><p>对于英伟达的客户来说，很多科技领袖都在抱怨，要想买到英伟达的高阶GPU有多难，比如马斯克就曾调侃道：“现在GPU比毒品难买多了。”当时马斯克正在组建他的AI公司xAI。</p><p>据WSJ报道，在加州帕洛阿尔托的一家豪华日本餐厅里，甲骨文创始人兼董事长埃里森和马斯克，一起与黄仁勋共进晚餐。</p><p>埃里森回忆说：“马斯克和我在乞求，我想用这个词来形容我们再合适不过了。吃了一个小时的寿司，也乞求了一个小时。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65dc1d85bde34e5c91ea72214c6fe2c7\"></p><p>黄仁勋与马斯克都经历过股价大涨。图源：KIM KULISH—CORBIS/GETTY IMAGES</p><p>经纬的这篇文章，核心回答两个问题：</p><p><strong>一是英伟达的护城河坚固吗？</strong></p><p><strong>二是苹果微软Meta谷歌等等科技巨头，都投入了大量资金进入AI，爆买英伟达芯片，这些投资到底给他们带来什么？</strong></p><p><strong>• 当英伟达实现2万亿美元市值时，护城河坚固吗？</strong></p><p><strong>• AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？</strong></p><p>由于利润暴涨，如果按市盈率（PE）计算，英伟达并不算高（英伟达是66，AMD是383，英特尔是110），并且英伟达的护城河也足够宽和深。</p><p>未来一切要看客户们对AI的投资，能否转换为实际收入（有一些先行指标值得观察），否则仍然会陷入周期股的波折。</p><p>经纬还提出一个有趣的话题，即科技巨头们对AI的巨额资本支出，谁是在打人工智能牌，而谁才是拥有真正的商业模式AI革命先锋？</p><p>一起来看：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3dbfb2fe387a44a9b214c15b4074bebd\"></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7a3f281fbdd412a825e78a30b19592f\"></p><p>Morgan Stanley对英伟达的股价预测（2月21日）：</p><p>ꔷ 牛市情况（BULL Case）1000美元/股：利润率更高的数据中心，以人工智能为中心的软件和服务增长加速；基于GPU的人工智能PC受到青睐，客户端TAM大幅增加；汽车以及自动驾驶行业腾飞，给公司贡献重要的新增长点。</p><p>ꔷ 基本情况（BASE Case）795美元/股：2024年收入增长73.2%，2025年增长5.8%；由于供应仍然受限，数据中心业务将在2024年继续增长；英伟达在AI训练方面保持领先地位。</p><p>ꔷ 熊市情况（BEAR Case）425美元/股：芯片供应的速度快于需求，增长大幅放缓；人工智能开发成本大幅下降，强大的竞争对手进入市场，或者客户开始内购定制硬件解决方案。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b2f43195f464409970ba66ed2dc97df\"></p><p><strong>当英伟达实现2万亿美元市值时护城河坚固吗？</strong></p><p>翻开英伟达财报，确实满屏都写着：<strong>强劲</strong>。</p><p>2月“暴击”华尔街的财报，不仅仅比市场最乐观的预期还高，并且对下一个季度依然给予了高增长预测，原因是科技巨头们会持续高投入于AI，这个趋势可能会持续全年，而原本有些人认为下半年这个趋势会减弱。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/31b768c6568844b5a062dc060d552c8a\"></p><p>英伟达的业务划分很清晰，主要有五大业务线（核心来自其中两条）：</p><p><strong>• 数据中心（Datacenter）：</strong>近期势头最猛的业务，同比增长高达409%，在总营收中占据83%；</p><p><strong>• 游戏（Gaming）：</strong>起家的核心业务（主要是游戏GPU），可以说没有游戏产业就没有英伟达，曾经在总营收中占大头，现在是13%；</p><p><strong>• 专业视觉（Professional Visualization）：</strong>针对数字内容创作等领域，在总营收中占2%；</p><p><strong>• 汽车（Automotive）：</strong>针对自动驾驶、智能座舱等领域，在总营收中占1%；</p><p><strong>• OEM&其他：</strong>针对笔记本电脑OEM和加密货币挖掘等等领域，在总营收中占1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bba81b26e3024972a7a198d78bd2a04a\"></p><p>可以说，如今英伟达进入“美国市值前三、相当于意大利一国GDP”的征程，始于游戏产业。</p><p>首先，我们来简单解释一下，<strong>为什么英伟达曾经用于游戏的GPU芯片（英伟达在这个领域占据了80%以上的份额），如今非常适合训练AI大模型？</strong></p><p>在5年前，英伟达的芯片产品主要针对一个垂直市场——游戏。英伟达的GPU也称为图形处理器单元，最初就是为了游戏设计的，越来越逼真的游戏，需要在屏幕上同时渲染无数像素，达到更高的画质和体验。</p><p>英伟达采取了并行处理的方式，将每次计算分成较小的块，然后将它们分配给芯片中的多个\"内核\"——处理器的大脑。这意味着，<strong>GPU的运行速度，远远快于以往按顺序完成任务的速度。</strong></p><p>这种技术如今非常适合训练大模型。因为大模型的基础是机器学习算法，而深度学习使用了人工神经网络，在这些网络中，计算机从海量数据集中提取规则和大规模计算，此时如果像GPU处理游戏一样，把任务分解成较小的块+并行处理，是提高速度的理想方案。</p><p>高性能GPU可以拥有超过一千个内核，因此可以同时处理成千上万的计算。</p><p>当英伟达意识到这一点之后，就开始专注于AI市场进行优化，以跟上大模型快速的发展步伐。</p><p>如今，要想创建一个最复杂的AI大模型，通常会用到数万片英伟达先进的GPU H100。这些GPU的单价可达2.5万美元左右，成为了硅谷的稀缺品。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f96f1e8678764d48bcea00fb2c2b46ee\"></p><p>更进一步的是，英伟达的护城河不仅仅是芯片速度快（即将推出H200，推理性能是目前主打产品H100的两倍，以及下一代数据中心GPU B100），它还有两道非常重要的护城河：芯片网络，与几乎构成了行业标准的软件平台。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44a61d0cd2ad4cd7a2b04ccf2c6d781e\"></p><p><strong>高性能芯片网络是英伟达重要的护城河。</strong>随着AI大模型参数量的飙升，负责训练这些大模型的数据中心，需要成千上万个GPU互相连接在一起，以提高计算能力，相比之下大多数计算机只使用少数几个GPU，这种技术被称为InfiniBand（无限带宽），它有着极高的高带宽和低延迟。</p><p>英伟达在ChatGPT发布的9个月前，以70亿美元收购了以色列网络技术供应商Mellanox，就是为了能够把英伟达的芯片扩展为一整个数据中心的“超级芯片”，从而实现现代AI超级计算机。</p><p>这也使得英伟达能够优化芯片网络的性能，这是竞争对手无法比拟的。</p><p><strong>另一道护城河是CUDA，</strong>这是一个允许客户微调处理器性能的软件平台，也是加速计算密集型任务最为依赖的软件生态基石。</p><p>英伟达长期投资于CUDA，并鼓励开发人员用它来构建和测试AI应用，目前CUDA 拥有超过400万开发人员，在CUDA架构下已经编写了数百万行代码，这使得用英伟达芯片开发新AI程序变得更加容易，CUDA也成为事实上的行业标准。</p><p><strong>这两道护城河的存在，使得竞争对手即便造出了更好的硬件，也仍然是不够的。</strong></p><p>虽然英特尔和AMD都已加速推出自家AI芯片产品，以及英伟达的大客户亚马逊、谷歌和微软都在开发自主设计芯片，但英伟达仍然稳固地主导着AI芯片，因为它不仅能提供最好的芯片，还有最好的芯片网络和最好的软件，这使得任何眼红这块市场的竞争对手，都需要在这三个方面击败它，而在当下这几乎是不可能完成的任务。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3f637843e4b64ea6a612349c40aabdbf\"></p><p><strong><em><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3250851a2ac34de8879fd3e407a4a1e6\"></em>AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？</strong></p><p>英伟达的2万亿美元市值能否持续，<strong>关键在于它的客户们拿着AI能做什么，不要将股市热潮，与实际的业务收入混淆。</strong></p><p>对于英伟达的客户们来说，现在处于疯狂花钱的投入期，投资者对此倒也十分买账。很多科技巨头也成为了主要受益者，谷歌、亚马逊、苹果、微软、Meta市值从2023年开始至今平均增长了70%。</p><p>这些公司也都在最近的财报电话会议上说，计划在今年增加资本支出，直接购买英伟达芯片。</p><p>例如上个月，扎克伯格就在Instagram上说，Meta计划在今年年底前，要拥有35万枚英伟达H100芯片。按目前的芯片价格计算，这至少需要数十亿美元。</p><p><strong>芯片还被用于吸引资金和人才。</strong>英伟达所投资的一家公司CoreWeave，在去年把持有的H100芯片，用作抵押物融资了23亿美元。</p><p>一些高校实验室在招募人才时，也会炫耀自己有多少H100芯片，比如普林斯顿大学的一个AI研究项目就在招聘中强调，自己拥有“一流的计算基础设施，有300枚英伟达H100 GPU”。</p><p>由于芯片的价值和重要作用，思科的CEO在一个峰会上说，这些芯片价值不菲，是（像黄金那样）由装甲车运送给思科的。</p><p>微软成立了一个“GPU理事会”，由高管决定如何在微软内部项目之间，分配剩余的计算资源。谷歌也成立了一个执行委员会，负责决定在公司内部和外部用户之间，如何分配计算资源。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c01d86d6d2204600bbfa2f31fbe11ef2\"></p><p>如果从英伟达的财报来看，<strong>它非常依赖大客户。</strong>在上一财年，其中一个最主要的买家就为英伟达贡献了超过110亿美元销售额，占到总销售额的近五分之一。</p><p>而在最近一个季度里，英伟达就从谷歌、微软和亚马逊等云计算公司，获得了超过92亿美元的销售额，占到了这三家公司同期约350亿美元资本支出的四分之一。</p><p>但在2024年，一个重要的问题必须得到答案——<strong>这些对AI的巨额资本支出，到底能带来什么？</strong></p><p><strong>半导体市场的周期性是众所周知的，历史证明，英伟达的业务也不例外，</strong>在此前加密货币和疫情期间的游戏浪潮中，都在短期极大刺激了需求，造成英伟达收入剧烈波动。今天如果科技巨头们在进行疯狂采购后，也逐渐进入“消化期”，那英伟达也一样会陷入曾经的周期性。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f47ac9d738f4e86bb3ad34d1a30f63f\"></p><p><strong>很多投资者都在盯着科技巨头的财报，希望能从中发现一些AI落地的迹象。</strong></p><p><strong>微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure，被市场认为是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。</strong></p><p>这两项业务都有望通过与OpenAI的技术整合，而实现增长。Microsoft 365 Copilot在刚发布的头两个月，增长速度超过了前两个主要的Microsoft 365企业套件，但还缺乏更持久的数据。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a875418183417bb258e657eee0e603\"></p><p>从Meta的财报来看，人工智能被用于改进广告服务，这使得Meta上个季度的利润翻了两番。但Meta也在同期进行了严格的成本削减，尚不能说这个利润增长是来自AI的应用。</p><p>亚马逊在今年将发起“全面攻势，以便在人工智能领域迎头赶上”。在去年11月，亚马逊为其云服务用户推出了一款人工智能助手Amazon Q。但仍缺乏AI相关的具体数据。</p><p>Uber也在财报电话会中强调AI，其CEO说“优步的平台是由人工智能驱动的，在一切条件相同时，我们的人工智能算法将能够学习更多”。但其实Uber表现不错的最近一期财报中，增长并非来自人工智能，而是对滴滴、自动驾驶公司Aurora等等约60亿美元的股权投资，这些投资的价值波动较大，会对净收入产生影响。</p><p>很多投行也进行了调研，<strong>试图听听技术高管的意见</strong>。据Morgan Stanley针对上百位CIO的调研，最多的人群（33%的CIO）预计，他们的第一个AI大模型项目，将在2024下半年投入生产；15%的CIO预计，这些项目将在2025年或之后投入生产。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05a0739c05f4437daaa6e923e5a3d907\"></p><p>而根据UBS的调研，好消息是100%的受访者，都处于正在研究如何应用人工智能的阶段，但坏消息是，只有6%的公司正在投入生产，而70%的受访者表示，最有可能上线的时间范围是未来6-12个月。</p><p>受访者的2024年平均AI支出预期，为165万美元，这个数字其实不大，预计要到2025年才可能会翻一番。</p><p>而对于“晴雨表”Microsoft Copilot的使用率，还比较乐观。约80%的受访者正在试用或计划试用Copilot，这可能会为2024下半年和2025年，实质性采用Copilot创造了潜力。</p><p><strong>总体来说，相比于股市热潮，真实的应用进展还为时过早。微软其实也在努力抑制人们的预期，称Copilot可能要到2024下半年，才可能带来销售提升。</strong></p><p>就障碍而言，<strong>“合规性和监管障碍”“缺乏合格人才”“不清楚的ROl”都是名列前茅的问题。</strong></p><p>谨慎的一个重要原因是，大模型产出不准确结果的问题仍然存在，这削弱了许多商业环境中的应用价值。</p><p>Salesforce的一位高管认为，这是一个足够大的问题，可能需要在AI工作的旁边，始终有一个“人类监督”来捕捉错误，并将语言模型与事实数据库链接起来，以便在需要时能够返回可验证的准确答案。</p><p>以上是软件层面，而对于硬件，AI与移动设备的结合，正随着苹果取消十年来最广受期待的电动汽车项目转向AI，逐渐变成下一个战场。</p><p>苹果的竞争对手三星，已经开始在手机中引入新的AI功能，新发布的Galaxy手机利用了生成式AI的一些最新进展，比如通话实时翻译、总结笔记和编辑照片等功能。苹果也宣布将在今年下半年推出的iPhone 16中，升级一些AI相关的功能，并计划在2025年推出更全面的GenAI功能。</p><p>高通CEO安蒙认为，我们现在有能力创建一款高性能的人工智能处理器，可以用在电池供电的设备上。它们可以一直运行，可以无处不在。这是第一个要素：拥有使其成为现实的计算引擎。</p><p>其次，随着模型训练得越来越好，模型的体积也越来越小，效率也越来越高，尤其是针对特定场景的模型，这一点正在向便携式设备发展，而且由于移动设备具有关于你正在做什么、你所在的位置等真实的环境数据，这可以使人工智能更加精确。</p><p>第三，目前正在开发的很多应用，就是为了利用AI能力。所以未来我们的手机、个人电脑、汽车，都将具备AI相关的功能。</p><p>而未来AI在移动端的运行方式，有可能是在设备与云端同时进行。在需要调用大参数量的模型时，调用云端；而在其他场景中，则可以直接使用设备上的计算能力，从而保证经济性。</p><p>所以支持者认为，AI有可能在智能手机上创造一个新的升级周期。但这个过程同样不会很快，比如受限于手机的功耗、内存，以及当下还缺失的“杀手级应用”。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4a46a2e3c7e4b29aa743b8704bef708\"></p><p>在人工智能驱动的商业大潮中，英伟达的估值迈入了2万亿美元行列，黄仁勋成为了科技界的王者。他成功地将把芯片设计从游戏引入人工智能，成为了微软、谷歌和特斯拉等科技巨头的必需品。</p><p>买到英伟达芯片如此不容易，以至于英伟达的客户们，都有点恐惧与其竞争对手打交道，虽然他们很希望市场上能有替代品。</p><p>英伟达的股价已经不太取决于其自身的基本面，因为足够好，而是取决于AI能否产生真正的商业化。</p><p>虽然宏观预测讲述了一个积极的故事（高盛预计现在人工智能起步缓慢，占美国GDP不到半个百分点的情况下，但到2032年，支出将会大幅增加，达到GDP的2.5%以上）。</p><p>在市值超过100亿美元的316家美股公司中，只有15%给出了人工智能相关的数据披露（即对支出、收入、生产率收益的影响），但这些数字不一定能完全归因于人工智能。</p><p>但在披露上向人工智能靠拢，却比以往任何时候都更有赚头，据投资机构Theory Ventures的数据分析，有AI相关披露的公司的市盈率，已达到没有AI披露的2.5倍。</p><p>过去的一年里，几乎每家科技公司都不得不提出一项生成式人工智能战略，但市场即将开始要求这项技术带来真正的收入和利润。</p><p>AI是否像支持者所声称的那样具有革命性，还是仅仅是IT工具库中的一个有限补充，今年会变得更加清晰，这是英伟达股价的决定性因素。</p><p><strong>2024年，我们将看到谁只是在打人工智能牌，而不是拥有真正的商业模式。</strong></p><p>References：</p><p>1.Morgan Stanley：NVIDIA shines vs. high expectations.</p><p>2. Goldman Sachs：Robust Gen AI infrastructure spend coupled with string of new products to support continued outperformance</p><p>3. JPMorgan：Strong Results/Guide on AI/Accelerated Compute</p><p>4. Barclays：More Upside Paves the Way for AI Ecosystem</p><p>5. Morgan Stanley：4Q23 CIO Survey – AI Rises to the Top of the CIO's Priority List</p><p>6. UBS：The Move to the Edge – what drives this next leg of GenAI growth?</p><p>7. WSJ：Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target</p><p>8. WSJ：How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future</p><p>9. FT：How the artificial intelligence boom made NVIDIA a tech giant</p><p>10. FT：Cristiano Amon：generative Al is “evolving very, very fast” into mobile devices</p><p>11. The Economist：Why do Nvidia’s chips dominate the AI market？</p><p>更多黄仁勋关于人工智能、芯片等话题的观点，公众号后台回复关键词<strong>“黄仁勋”</strong>，阅读更多相关内容~</p><p>编辑：伊娜</p><p>责编：艾暄</p><p></p></body></html>","text":"英伟达在上周市值冲上2万亿美元大关之后，没有止步的意思。 周一，英伟达股价盘中再度刷新历史新高，并且超过沙特阿美石油公司(Saudi Aramco)，成为仅次于苹果和微软的全球市值第三大的上市公司，相当于意大利的GDP。 自2022年10月14日以来，英伟达的股价已经上涨了七倍。 英伟达芯片的需求高到黄仁勋在财报电话会议上表示，公司正在“公平”地分配芯片。他的身家也水涨船高，在全球富豪榜上排名前20。 英伟达花了整整24年时间，才使其估值达到1万亿美元的罕见高度，但这一次乘着AI浪潮，实现第2个万亿美元却只用了八个月。 • 如果你在2022年11月OpenAI刚刚发布ChatGPT时买入英伟达，并坚定持有到今天，你将获得564%的收益。 • 如果你嫌那时候太早，还没听说人工智能，那么如果你能在2023年3月GPT-4发布时买入英伟达，你将获得359%的收益。 • 如果你说去年下半年时有些人并不看好人工智能，觉得有些瓶颈一时半会突破不了，那么如果你在年底时想清楚，并且在今年1月买入英伟达，你将在短短的3个月里获得171%的收益。 对于英伟达的客户来说，很多科技领袖都在抱怨，要想买到英伟达的高阶GPU有多难，比如马斯克就曾调侃道：“现在GPU比毒品难买多了。”当时马斯克正在组建他的AI公司xAI。 据WSJ报道，在加州帕洛阿尔托的一家豪华日本餐厅里，甲骨文创始人兼董事长埃里森和马斯克，一起与黄仁勋共进晚餐。 埃里森回忆说：“马斯克和我在乞求，我想用这个词来形容我们再合适不过了。吃了一个小时的寿司，也乞求了一个小时。” 黄仁勋与马斯克都经历过股价大涨。图源：KIM KULISH—CORBIS/GETTY IMAGES 经纬的这篇文章，核心回答两个问题： 一是英伟达的护城河坚固吗？ 二是苹果微软Meta谷歌等等科技巨头，都投入了大量资金进入AI，爆买英伟达芯片，这些投资到底给他们带来什么？ • 当英伟达实现2万亿美元市值时，护城河坚固吗？ • AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？ 由于利润暴涨，如果按市盈率（PE）计算，英伟达并不算高（英伟达是66，AMD是383，英特尔是110），并且英伟达的护城河也足够宽和深。 未来一切要看客户们对AI的投资，能否转换为实际收入（有一些先行指标值得观察），否则仍然会陷入周期股的波折。 经纬还提出一个有趣的话题，即科技巨头们对AI的巨额资本支出，谁是在打人工智能牌，而谁才是拥有真正的商业模式AI革命先锋？ 一起来看： Morgan Stanley对英伟达的股价预测（2月21日）： ꔷ 牛市情况（BULL Case）1000美元/股：利润率更高的数据中心，以人工智能为中心的软件和服务增长加速；基于GPU的人工智能PC受到青睐，客户端TAM大幅增加；汽车以及自动驾驶行业腾飞，给公司贡献重要的新增长点。 ꔷ 基本情况（BASE Case）795美元/股：2024年收入增长73.2%，2025年增长5.8%；由于供应仍然受限，数据中心业务将在2024年继续增长；英伟达在AI训练方面保持领先地位。 ꔷ 熊市情况（BEAR Case）425美元/股：芯片供应的速度快于需求，增长大幅放缓；人工智能开发成本大幅下降，强大的竞争对手进入市场，或者客户开始内购定制硬件解决方案。 当英伟达实现2万亿美元市值时护城河坚固吗？ 翻开英伟达财报，确实满屏都写着：强劲。 2月“暴击”华尔街的财报，不仅仅比市场最乐观的预期还高，并且对下一个季度依然给予了高增长预测，原因是科技巨头们会持续高投入于AI，这个趋势可能会持续全年，而原本有些人认为下半年这个趋势会减弱。 英伟达的业务划分很清晰，主要有五大业务线（核心来自其中两条）： • 数据中心（Datacenter）：近期势头最猛的业务，同比增长高达409%，在总营收中占据83%； • 游戏（Gaming）：起家的核心业务（主要是游戏GPU），可以说没有游戏产业就没有英伟达，曾经在总营收中占大头，现在是13%； • 专业视觉（Professional Visualization）：针对数字内容创作等领域，在总营收中占2%； • 汽车（Automotive）：针对自动驾驶、智能座舱等领域，在总营收中占1%； • OEM&其他：针对笔记本电脑OEM和加密货币挖掘等等领域，在总营收中占1%。 可以说，如今英伟达进入“美国市值前三、相当于意大利一国GDP”的征程，始于游戏产业。 首先，我们来简单解释一下，为什么英伟达曾经用于游戏的GPU芯片（英伟达在这个领域占据了80%以上的份额），如今非常适合训练AI大模型？ 在5年前，英伟达的芯片产品主要针对一个垂直市场——游戏。英伟达的GPU也称为图形处理器单元，最初就是为了游戏设计的，越来越逼真的游戏，需要在屏幕上同时渲染无数像素，达到更高的画质和体验。 英伟达采取了并行处理的方式，将每次计算分成较小的块，然后将它们分配给芯片中的多个\"内核\"——处理器的大脑。这意味着，GPU的运行速度，远远快于以往按顺序完成任务的速度。 这种技术如今非常适合训练大模型。因为大模型的基础是机器学习算法，而深度学习使用了人工神经网络，在这些网络中，计算机从海量数据集中提取规则和大规模计算，此时如果像GPU处理游戏一样，把任务分解成较小的块+并行处理，是提高速度的理想方案。 高性能GPU可以拥有超过一千个内核，因此可以同时处理成千上万的计算。 当英伟达意识到这一点之后，就开始专注于AI市场进行优化，以跟上大模型快速的发展步伐。 如今，要想创建一个最复杂的AI大模型，通常会用到数万片英伟达先进的GPU H100。这些GPU的单价可达2.5万美元左右，成为了硅谷的稀缺品。 更进一步的是，英伟达的护城河不仅仅是芯片速度快（即将推出H200，推理性能是目前主打产品H100的两倍，以及下一代数据中心GPU B100），它还有两道非常重要的护城河：芯片网络，与几乎构成了行业标准的软件平台。 高性能芯片网络是英伟达重要的护城河。随着AI大模型参数量的飙升，负责训练这些大模型的数据中心，需要成千上万个GPU互相连接在一起，以提高计算能力，相比之下大多数计算机只使用少数几个GPU，这种技术被称为InfiniBand（无限带宽），它有着极高的高带宽和低延迟。 英伟达在ChatGPT发布的9个月前，以70亿美元收购了以色列网络技术供应商Mellanox，就是为了能够把英伟达的芯片扩展为一整个数据中心的“超级芯片”，从而实现现代AI超级计算机。 这也使得英伟达能够优化芯片网络的性能，这是竞争对手无法比拟的。 另一道护城河是CUDA，这是一个允许客户微调处理器性能的软件平台，也是加速计算密集型任务最为依赖的软件生态基石。 英伟达长期投资于CUDA，并鼓励开发人员用它来构建和测试AI应用，目前CUDA 拥有超过400万开发人员，在CUDA架构下已经编写了数百万行代码，这使得用英伟达芯片开发新AI程序变得更加容易，CUDA也成为事实上的行业标准。 这两道护城河的存在，使得竞争对手即便造出了更好的硬件，也仍然是不够的。 虽然英特尔和AMD都已加速推出自家AI芯片产品，以及英伟达的大客户亚马逊、谷歌和微软都在开发自主设计芯片，但英伟达仍然稳固地主导着AI芯片，因为它不仅能提供最好的芯片，还有最好的芯片网络和最好的软件，这使得任何眼红这块市场的竞争对手，都需要在这三个方面击败它，而在当下这几乎是不可能完成的任务。 AI大革命还是股市投机？科技巨头的AI投资带来了什么？ 英伟达的2万亿美元市值能否持续，关键在于它的客户们拿着AI能做什么，不要将股市热潮，与实际的业务收入混淆。 对于英伟达的客户们来说，现在处于疯狂花钱的投入期，投资者对此倒也十分买账。很多科技巨头也成为了主要受益者，谷歌、亚马逊、苹果、微软、Meta市值从2023年开始至今平均增长了70%。 这些公司也都在最近的财报电话会议上说，计划在今年增加资本支出，直接购买英伟达芯片。 例如上个月，扎克伯格就在Instagram上说，Meta计划在今年年底前，要拥有35万枚英伟达H100芯片。按目前的芯片价格计算，这至少需要数十亿美元。 芯片还被用于吸引资金和人才。英伟达所投资的一家公司CoreWeave，在去年把持有的H100芯片，用作抵押物融资了23亿美元。 一些高校实验室在招募人才时，也会炫耀自己有多少H100芯片，比如普林斯顿大学的一个AI研究项目就在招聘中强调，自己拥有“一流的计算基础设施，有300枚英伟达H100 GPU”。 由于芯片的价值和重要作用，思科的CEO在一个峰会上说，这些芯片价值不菲，是（像黄金那样）由装甲车运送给思科的。 微软成立了一个“GPU理事会”，由高管决定如何在微软内部项目之间，分配剩余的计算资源。谷歌也成立了一个执行委员会，负责决定在公司内部和外部用户之间，如何分配计算资源。 如果从英伟达的财报来看，它非常依赖大客户。在上一财年，其中一个最主要的买家就为英伟达贡献了超过110亿美元销售额，占到总销售额的近五分之一。 而在最近一个季度里，英伟达就从谷歌、微软和亚马逊等云计算公司，获得了超过92亿美元的销售额，占到了这三家公司同期约350亿美元资本支出的四分之一。 但在2024年，一个重要的问题必须得到答案——这些对AI的巨额资本支出，到底能带来什么？ 半导体市场的周期性是众所周知的，历史证明，英伟达的业务也不例外，在此前加密货币和疫情期间的游戏浪潮中，都在短期极大刺激了需求，造成英伟达收入剧烈波动。今天如果科技巨头们在进行疯狂采购后，也逐渐进入“消化期”，那英伟达也一样会陷入曾经的周期性。 很多投资者都在盯着科技巨头的财报，希望能从中发现一些AI落地的迹象。 微软的订阅式人工智能软件Copilot和云计算服务Azure，被市场认为是2024年人工智能早期商业化的晴雨表。 这两项业务都有望通过与OpenAI的技术整合，而实现增长。Microsoft 365 Copilot在刚发布的头两个月，增长速度超过了前两个主要的Microsoft 365企业套件，但还缺乏更持久的数据。 从Meta的财报来看，人工智能被用于改进广告服务，这使得Meta上个季度的利润翻了两番。但Meta也在同期进行了严格的成本削减，尚不能说这个利润增长是来自AI的应用。 亚马逊在今年将发起“全面攻势，以便在人工智能领域迎头赶上”。在去年11月，亚马逊为其云服务用户推出了一款人工智能助手Amazon Q。但仍缺乏AI相关的具体数据。 Uber也在财报电话会中强调AI，其CEO说“优步的平台是由人工智能驱动的，在一切条件相同时，我们的人工智能算法将能够学习更多”。但其实Uber表现不错的最近一期财报中，增长并非来自人工智能，而是对滴滴、自动驾驶公司Aurora等等约60亿美元的股权投资，这些投资的价值波动较大，会对净收入产生影响。 很多投行也进行了调研，试图听听技术高管的意见。据Morgan Stanley针对上百位CIO的调研，最多的人群（33%的CIO）预计，他们的第一个AI大模型项目，将在2024下半年投入生产；15%的CIO预计，这些项目将在2025年或之后投入生产。 而根据UBS的调研，好消息是100%的受访者，都处于正在研究如何应用人工智能的阶段，但坏消息是，只有6%的公司正在投入生产，而70%的受访者表示，最有可能上线的时间范围是未来6-12个月。 受访者的2024年平均AI支出预期，为165万美元，这个数字其实不大，预计要到2025年才可能会翻一番。 而对于“晴雨表”Microsoft Copilot的使用率，还比较乐观。约80%的受访者正在试用或计划试用Copilot，这可能会为2024下半年和2025年，实质性采用Copilot创造了潜力。 总体来说，相比于股市热潮，真实的应用进展还为时过早。微软其实也在努力抑制人们的预期，称Copilot可能要到2024下半年，才可能带来销售提升。 就障碍而言，“合规性和监管障碍”“缺乏合格人才”“不清楚的ROl”都是名列前茅的问题。 谨慎的一个重要原因是，大模型产出不准确结果的问题仍然存在，这削弱了许多商业环境中的应用价值。 Salesforce的一位高管认为，这是一个足够大的问题，可能需要在AI工作的旁边，始终有一个“人类监督”来捕捉错误，并将语言模型与事实数据库链接起来，以便在需要时能够返回可验证的准确答案。 以上是软件层面，而对于硬件，AI与移动设备的结合，正随着苹果取消十年来最广受期待的电动汽车项目转向AI，逐渐变成下一个战场。 苹果的竞争对手三星，已经开始在手机中引入新的AI功能，新发布的Galaxy手机利用了生成式AI的一些最新进展，比如通话实时翻译、总结笔记和编辑照片等功能。苹果也宣布将在今年下半年推出的iPhone 16中，升级一些AI相关的功能，并计划在2025年推出更全面的GenAI功能。 高通CEO安蒙认为，我们现在有能力创建一款高性能的人工智能处理器，可以用在电池供电的设备上。它们可以一直运行，可以无处不在。这是第一个要素：拥有使其成为现实的计算引擎。 其次，随着模型训练得越来越好，模型的体积也越来越小，效率也越来越高，尤其是针对特定场景的模型，这一点正在向便携式设备发展，而且由于移动设备具有关于你正在做什么、你所在的位置等真实的环境数据，这可以使人工智能更加精确。 第三，目前正在开发的很多应用，就是为了利用AI能力。所以未来我们的手机、个人电脑、汽车，都将具备AI相关的功能。 而未来AI在移动端的运行方式，有可能是在设备与云端同时进行。在需要调用大参数量的模型时，调用云端；而在其他场景中，则可以直接使用设备上的计算能力，从而保证经济性。 所以支持者认为，AI有可能在智能手机上创造一个新的升级周期。但这个过程同样不会很快，比如受限于手机的功耗、内存，以及当下还缺失的“杀手级应用”。 在人工智能驱动的商业大潮中，英伟达的估值迈入了2万亿美元行列，黄仁勋成为了科技界的王者。他成功地将把芯片设计从游戏引入人工智能，成为了微软、谷歌和特斯拉等科技巨头的必需品。 买到英伟达芯片如此不容易，以至于英伟达的客户们，都有点恐惧与其竞争对手打交道，虽然他们很希望市场上能有替代品。 英伟达的股价已经不太取决于其自身的基本面，因为足够好，而是取决于AI能否产生真正的商业化。 虽然宏观预测讲述了一个积极的故事（高盛预计现在人工智能起步缓慢，占美国GDP不到半个百分点的情况下，但到2032年，支出将会大幅增加，达到GDP的2.5%以上）。 在市值超过100亿美元的316家美股公司中，只有15%给出了人工智能相关的数据披露（即对支出、收入、生产率收益的影响），但这些数字不一定能完全归因于人工智能。 但在披露上向人工智能靠拢，却比以往任何时候都更有赚头，据投资机构Theory Ventures的数据分析，有AI相关披露的公司的市盈率，已达到没有AI披露的2.5倍。 过去的一年里，几乎每家科技公司都不得不提出一项生成式人工智能战略，但市场即将开始要求这项技术带来真正的收入和利润。 AI是否像支持者所声称的那样具有革命性，还是仅仅是IT工具库中的一个有限补充，今年会变得更加清晰，这是英伟达股价的决定性因素。 2024年，我们将看到谁只是在打人工智能牌，而不是拥有真正的商业模式。 References： 1.Morgan Stanley：NVIDIA shines vs. high expectations. 2. Goldman Sachs：Robust Gen AI infrastructure spend coupled with string of new products to support continued outperformance 3. JPMorgan：Strong Results/Guide on AI/Accelerated Compute 4. Barclays：More Upside Paves the Way for AI Ecosystem 5. Morgan Stanley：4Q23 CIO Survey – AI Rises to the Top of the CIO's Priority List 6. UBS：The Move to the Edge – what drives this next leg of GenAI growth? 7. WSJ：Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target 8. WSJ：How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future 9. FT：How the artificial intelligence boom made NVIDIA a tech giant 10. FT：Cristiano Amon：generative Al is “evolving very, very fast” into mobile devices 11. The Economist：Why do Nvidia’s chips dominate the AI market？ 更多黄仁勋关于人工智能、芯片等话题的观点，公众号后台回复关键词“黄仁勋”，阅读更多相关内容~ 编辑：伊娜 责编：艾暄","highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"link":"https://laohu8.com/post/281822834638944","repostId":0,"isVote":1,"tweetType":1,"commentLimit":10,"symbols":["LU0316494557.USD","IE0009356076.USD","IE00BFSS7M15.SGD","LU0276348264.USD","IE00BMPRXR70.SGD","LU0689472784.USD","IE00B19Z9505.USD","LU0080751232.USD","LU0053666078.USD","LU0320765059.SGD","IE00BWXC8680.SGD","LU0348723411.USD","LU0056508442.USD","LU0417517546.SGD","LU0640476718.USD","IE00B7KXQ091.USD","NVDA","LU0061475181.USD","IE00BMPRXN33.USD","LU0198837287.USD","IE00BD6J9T35.USD","LU0672654240.SGD","LU0708995401.HKD","LU0234570918.USD","IE00BFSS8Q28.SGD","IE00BJJMRY28.SGD","LU0353189763.USD","LU0082616367.USD","LU0109392836.USD","LU0109391861.USD","LU0719512351.SGD","LU0642271901.SGD","LU0061474705.USD","LU0234572021.USD","LU0444971666.USD","LU0170899867.USD","IE00B1BXHZ80.USD","LU0466842654.USD","LU0786609619.USD"],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":11806,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1471,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":27,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/281908484120592"}
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