科技巨头不让英伟达一家独大,AMD逢缘

（以下内容从开源证券《科技巨头不让英伟达一家独大,AMD逢缘》研报附件原文摘录）
　　Nvidia 去年售出了 250 万颗芯片 ， 而谷歌则花费 20 亿至 30 亿美元打造了大约 100 万颗自己的人工智能芯片 。 亚马逊去年在 10 万块自有芯片上花费了 2 亿美元 。 微软表示 ， 它已经开始测试其第一个人工智能芯片 。 亚马逊表示将向旧金山人工智能初创公司 Anthropic 投资至多 40 亿美元 。 诉求就是 ： 要求这家人工智能初创公司在建立人工智能系统使用亚马逊设计的专用计算机芯片 。 很显然 ， 亚马逊希望为芯片制造商英伟达打造一个可行的竞争对手 。 然而这不仅仅是亚马逊一家的想法 ， 谷歌 、 微软 、 meta概莫如此 。 英伟达占AI芯片销量的70%以上 ， 它提供了用于创建生成人工智能的更大比例的系统 。 Nvidia 的销售额在过去一年猛增 206% ， 该公司的市值增加了约 1 万亿美元 。 然而 ， 英伟达的收入是科技巨头的成本 。 过去两个完整季度 ， 来自微软和 Meta 的订单约占 Nvidia 销售额的四分之一 。 Nvidia 的芯片平均售价高达每颗 15,000 美元 ， 这连颇天富贵的硅谷巨头都痛并忍受着 。 更糟糕的是 ， 英伟达也正在进入这些硅谷系统厂商的业务 。 去年 ， 英伟达推出了自己的云服务 。 同时英伟达正在将芯片积极引入并重点支持新一波的云提供商 ， 例如 CoreWeave 。 即使如此 ， 这些硅谷系统公司们却不得不不断地向黄先生示好 ， 争先恐后地争取他的芯片 。 黄先生经常与硅谷系统厂商首席执行官一起出现在活动舞台上 ， 系统厂商表示他们仍然致力于与英伟达的合作伙伴关系 。 到 2027 年 ， 人工智能芯片市场预计将增长一倍以上 ， 达到约 1,400 亿美元 。 AMD 和英特尔等知名芯片制造商也在打造专门的人工智能技术芯片 ， 还有 Cerebras 和 SambaNova 等初创公司 。 亚马逊和其他科技系统厂商巨头可以做到小芯片公司无法做到的事情 ， 毕竟他们自己就是芯片使用者 。 英伟达拥有出色的芯片 ， 这不是最重要的 。 更重要的是 ， 他们拥有令人难以置信的生态系统 。 重写软件代码以使用新芯片非常困难且耗时 ， 许多公司甚至不会尝试 ， 这就是CUDA软件系统生态的力量 。 于是 ， 作为云服务厂商的微软及其同行需要让客户在不同公司的芯片之间 “ 无缝 ” 移动 。 亚马逊也正在努力让芯片之间的切换 “ 尽可能简单 ” 。 他们针对的对象只有唯一 ： 英伟达 。 谷歌早在2017 年 ， 就推出了张量处理单元 （ T.P.U. ） ， 以对构建人工智能至关重要的一种计算命名 。 谷歌使用了数以万计的 T.P.U. 来构建人工智能产品 ， 包括其在线聊天机器人 Google Bard 。 其他公司也通过谷歌的云服务使用该芯片来构建类似的技术 ， 其中包括备受瞩目的初创公司 Cohere 。 谷歌同时也向 Anthropic 投资了数十亿美元 ， 并且它正在使用谷歌的人工智能 ， 芯片用的也是谷歌的 。 亚马逊现在正在开发第二代 Trainium ， 这是其用于构建人工智能的芯片系统 ， 并有第二个芯片专门用于服务人工智能模型给客户 。 Meta 宣布 ， 其计划的开发人工智能芯片是根据需求量身定制的 ， 尽管尚未投入使用 。 2023年11 月 ， 微软宣布推出首款 A.I. Maia 芯片最初将专注于运行微软自己的人工智能产品 。 捆绑销售 ， 微软已向 ChatGPT 聊天机器人的制造商 OpenAI 投入 130 亿美元 ， 其 Maia 芯片将为微软的客户提供 OpenAI 的技术 。 然而 ， 人工智能芯片需要强大的基层技术能力 ， 不仅仅是硬件能力还有软件能力和算法能力 。 这些系统厂商巨头在硬件上典型是积累不够的 ， 而这些初创芯片设计企业却在软件和组织架构上明显处于弱势 。 英伟达最强劲的竞争对手 ， 应该是他的老对手们 ： 英特人和AMD 。 从目前进度来看 ， 显然 ， AMD更胜一筹 。

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