安和昂
03-09

$英伟达(NVDA)$  $台积电(TSM)$  周末和几个AI、IC行业的朋友聊了一下,达成共识。

NVDA如此高的估值建立在两个条件上:

1.未来AI计算需求达到数千亿美元级

2.NVDA能垄断AI算力市场。

先假设条件1为真,条件2我们认为很难实现。

先上结论:长期看跌NVDA

主要是因为NV的CUDA护城河在B端并没有那么坚固。现在愿意花重金买皮衣黄的金子GPU,是急于在训练阶段跑马圈地。

等到了推理算力需求占主要的阶段,大型企业有能力且有意愿使用性价比更高的替代品,一块H100成本小于3000美元,为什么要花10倍价格给黄老板当冤大头呢? 如AMD的MI300系列+ROCm、谷歌的TPU+Tensorflow、国内华为升腾+Mindspore、Groq的LPU,微软和meta也在着手开发自己的AI芯片。而除华为,这些芯片订单绝大部分都会交给台积电代工,这也是为什么我们一致看好$台积电(TSM)$  的原因。

黄老板为了吸引客户购买更多他们家的GPU,唯一的方法就是继续推出“性价比更高”的GPU。

但从另一种角度讲,若AI算力需求主体长期处于算法不断推陈出新的训练阶段,NVDA会依然会挣走绝大部分money~

至于AI的C端需求和$阿斯麦(ASML)$ ,有空写篇文章细说。

修改于:03-10
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精彩评论

  • Miller
    04-15
    Miller
    服务器市场:Tesla在孵化FSD,Google在孵化自己的LLM,Meta在孵化虚拟现实和LLM,微软和亚马逊都在构建基于AI的云服务……………不要质疑黄老板强劲的需求。我还没说政府的军备采购,以色利和乌克兰已经实地演示了AI时代下现代战争的军备,那些无人机、自寻址导弹,背后都是对高效算力的需求! 美国的国运都在人工智能上了,这股力量不以你我的个人意志为转移。
    • 安和昂
      至于你提及的政府军备采购。无人机、自寻址导弹,在AI方面主要还是使用CV小模型+端侧嵌入式NPU,使用时对算力需求并不大,不要认为AI只有LLM一个领域。
    • 安和昂
      你再仔细看看,我写的也没有否认未来AI市场的需求呀?你举的几个例子中,Tesla有Dojo芯片、谷歌用TPU,meta与微软也有消息传出在着手开发自研AI芯片。
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