黄仁勋定律再现，英伟达可以笑傲江湖了吗？

文 / 道哥

英伟达每两年更新一次GPU架构，进而实现性能的大幅提升，每一次都堪称“震撼弹”。

3月19日凌晨，备受期待的英伟达GPU技术大会（GTC）上，黄仁勋发表主题演讲《见证AI的变革时刻》，宣布推出了Hopper架构芯片的继任者、最新一代AI芯片架构Blackwell架构的B200芯片。其定位直指“新工业革命的引擎”，“把AI扩展到万亿参数”。

目前，英伟达Hopper架构的芯片H100和GH200 Grace Hopper超级芯片正在为世界上许多最强大的超级计算中心提供算力，为训练大型语言模型提供了强大支持，推动ChatGPT等智能服务的爆火。

相较H100，B200的性能有望提升30倍，这将让英伟达在整个行业中保持领先位置。

凭借AI浪潮带来的风口以及核心产品H100，英伟达已赶超谷歌和亚马逊，成为价值超2万亿美元的科技公司。如今，随着Blackwell B200和GB200的问世，英伟达的领先优势还要继续领先。而面对风头正劲的英伟达，其它厂商尤其是中国厂商还有机会吗？

“全球最强”的AI芯片

在两个小时的演讲中，黄仁勋围绕五大板块，介绍了英伟达的最新研发进展：新的产业发展、Blackwell平台、创新软件NIMs、AI平台NEMO和AI工坊（AI foundry）服务，以及仿真平台Omniverse和适用于自主移动机器人的Isaac Robotics平台。

最为引人关注的，还是全新的Blackwell架构平台和B200芯片。

“Hopper很棒，但我们需要更大的GPU。”

黄仁勋很快就在现场展示了英伟达的首款Blackwell芯片B200，并称将于今年晚些时候上市。

目前，英伟达升级GPU架构的频率为平均两年一次，进而对产品性能进行大幅提升。

2022年，英伟达发布了基于Hopper架构的H100，现在又推出了基于Blackwell架构的B200，性能提高的同时，也更擅长处理AI相关任务。

从外观来看，Blackwell GPU的体积明显大于H100，采用台积电的4纳米（4NP）工艺蚀刻而成，整合了两个独立制造的裸晶（Die），共有2080亿个晶体管，提供高达20 petaflops FP4的算力。

与H100相比，B200的晶体管数量是其（800亿）2倍多。

B200算力提升的关键是实现了多卡互联。

从传统意义上说，Blackwell架构的B200芯片并不是单一GPU，而是由两个紧密耦合的芯片组成。根据英伟达的说法，两个芯片通过 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高带宽接口）连接进行连接，从而确保它们能够作为单个完全一致的芯片正常运行。

在此基础上，一个GB200芯片结合了两个B200 GPU和一个独立的Grace CPU，将能够使大模型推理工作负载的性能提升30倍，同时提高效率。相比H100，B200可将生成式AI的算力“成本和能源消耗降至1/25”。

这就意味着，以前训练一个拥有1.8万亿参数的模型需要8000个Hopper GPU 和15兆瓦的功耗，现在只需要2000个Blackwell GPU，功耗却只有4兆瓦。同时，取决于各种Blackwell设备的内存容量和带宽配置，工作负载的实际性能可能会更高。

在GPT-3（1750亿参数）大模型基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，训练速度是H100的4倍。

算力越高，功耗越少，这样的产品自然将获得市场的欢迎。据英伟达透露，目前，亚马逊、戴尔、谷歌、Meta、微软、OpenAI、特斯拉都已经计划使用Blackwell GPU。

黄氏定律，英伟达向平台提供商进化

在芯片的发展史上，有一条非常著名的摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍。但随着CPU的发展，这条定律已经逐渐失效。

台积电在3nm制程上的突破，并没有给芯片性能带来突破代际的提升。2023年9月，苹果A17 Pro问世，使用了台积电生产的首个3nm制程芯片，但CPU性能只有10%的提升。

但是，伴随着摩尔定律失效的，是黄仁勋的黄氏定律：GPU的效能每两年将增加一倍以上。

黄仁勋指出，“创新不仅仅是芯片，而是整个堆叠”。但是，他对于芯片本身性能的介绍不长，而是将重点放在了DGX（数据中心操作系统）。

根据他的介绍，在多卡互联上，英伟达的NVLink和NVSwitch技术是其护城河。NVLINK是一种点对点的高速互连技术，可以将多个GPU进行直接连接，进而形成一个高性能计算集群或深度学习系统。

此外，NVLink还引入了统一内存的概念，支持连接的GPU之间的内存池，这对于需要大型数据集的任务来说是一个至关重要的功能。

而NVSwitch 是一种高速交换机技术，可以将多个GPU和CPU直接连接起来，形成一个高性能计算系统。在这项技术的支持下，英伟达可以将72块B200连接在一起，最终成为“新一代计算单元”GB200 NVL72。

像这样的“计算单元”机柜，FP8精度的训练算力高达720PFlops，直逼H100时代一个DGX SuperPod超级计算机集群（1000 PFlops）。而“打包批发卖卡”的方式也符合大模型公司的用卡需求，这也有望提升英伟达的营收水平。

据英伟达2023财年财报显示，英伟达的数据中心业务有40%的收入来自超大规模数据中心与云服务商。

所以，正如黄仁勋所说，Blackwell不再是一个芯片，而是一个平台的名称。而英伟达也将不再是芯片供应商，而更像是微软、苹果这样的平台提供商，可以让其他公司在平台上构建软件。

这样一个英伟达，未来是不是将成为一个无敌的存在呢？

可以高枕无忧了吗？

资本市场的兴奋度，似乎并没有科技圈那么高。

19日当天，英伟达股价早盘一度上涨超过4%，但随后回落，收于每股884.55美元，涨0.7%，总市值2.21万亿美元。总体来说，有些高开低走的态势。

对于英伟达推出的新品，投资机构Plumb Funds的首席执行官兼投资组合经理Tom Plumb表示，Blackwell芯片并不令人意外，但他同时指出，这并不意味，AMD、高通、英特尔、微软等其他公司无法进入这一市场。

Insider Intelligence分析师Jacob Bourne则表示，英伟达巩固了其在AI领域的主导地位，但像AMD、英特尔这样的竞争对手，以及一些初创公司，甚至是大型科技公司，都可能削弱英伟达的市场份额，特别是在那些注重成本的企业客户中的份额。

其实，在节点财经看来，英伟达的股价在过去一年已经翻了两倍多，成为美股市值第三大的公司。资本市场对英伟达的期望值很高，这种情况下，英伟达面临的压力也越来越大。而另一方面，谷歌、亚马逊和微软等都在开发自己的生成式人工智能芯片，以减少对英伟达的依赖，并将客户更紧密地锁定在自己的硬件和软件系统中。

所以，虽然英伟达被推到了AI芯片老大的位置上，但那是建立在其它对手没有全面发力的前提下。未来，英伟达必将面对日趋激烈的竞争。

更进一步来讲，面对英伟达为代表的美国人工智能芯片业的领先，中国厂商面临的挑战同样严峻。但是，AI时代的技术变革非常迅速，行业标准不断发展，后来者虽然面临着很大的挑战，但同样拥有空前的机遇。

AI时代方兴未艾，一切还没有定数。国产替代与其临渊羡鱼，不如退而结网，抓住机会迎头赶上。只要努力自强，落后就是暂时的。