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$NVDA $AVGO

很多人听电视上的评论员说，NVDA 面临激烈竞争，大型科技公司正在自己制造芯片以减少对 NVDA 的依赖，从而节省成本。然而，很遗憾，你们的认知正被这些毫无头绪的无知者误导。

当你听到这些言论时（甚至有些人居然是科技基金经理 🤦‍♂️），我将在这一篇帖子中向你证明这完全是胡说八道。

让我们谈谈专用集成电路（ASICs）。这项技术的名字已经清晰地描述了它的功能：专门针对某些特定应用的工作负载。这些工作负载并不需要像大型语言模型或复杂推理那样的“马力”，也就是说，它们不需要 NVDA GPU 提供的“一级方程式赛车”的性能。

有许多数据集群和工作负载不需要 NVDA GPU 的超强性能，尤其是那些对速度和规模要求较低的任务。这些大型科技公司非常了解自己的工作负载和数据集，知道他们无法等待 NVDA 生产所有需要的 GPU。同时，他们也不需要 NVDA 的“一级方程式赛车”来处理小型工作负载。

所以，他们选择制造不需要后座、安全带、收音机、气囊甚至转向灯的芯片。比如，META 制造了一辆“车”，只能在40英尺的范围内来回移动，专门用来执行高频但简单的任务。而当你需要运行像 ChatGPT 这样的大型语言模型时，那就必须用 NVDA 的Grace Hopper Blackwell 计算平台。此时，这些“简单的车”就会停在停车场，因为它们无法参与这样的竞赛。明白了吗？

接下来，我会用几句话给你事实证明：这根本不算竞争。

• 如果这些所谓的“竞争者”——也就是那些大科技公司——不向市场销售他们的芯片，那么从数学意义上讲，这就不是竞争。

• 如果所谓的“竞争者”并没有进入 NVDA 的任何终端市场，这也不是竞争。

• 当 NVDA 在设计“一级方程式赛车”，而这些“竞争者”只是制造一辆功能极其单一的代步车，这也不是竞争。

最后，如果你真正了解 Grace Hopper Blackwell 平台，甚至只理解其中的一小部分技术，你永远不会说 NVDA 有竞争对手。

不用 NVDA 的新一代 Blackwell 计算平台，意味着你要浪费数十亿年的时间并承受无限的总体拥有成本（TCO）。像 Larry Ellison 这样的人已经迫不及待地给 Jensen 开支票购买更多的 Grace Hopper Blackwell 平台，并且迫切期待下一代 Rubin 平台，因为它将进一步缩短时间并降低 TCO。

在这个竞赛中，如果你真正理解我所说的一切，你会明白 NVDA 在未来多年内不可或缺。这也是为什么 AMD 目前受挫，以及为什么许多人完全低估了围绕这些科技股的深层技术。