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CUDA 之外,英伟达还有什么护城河?

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来源:市场资讯

(来源:机器之心)


近日,英伟达创始人黄仁勋接受了 Dwarkesh Patel 的深度专访。访谈中,黄仁勋围绕软件英伟达的护城河是什么,梳理了英伟达如何通过 「 token 工厂」 确立自己的生态地位,阐释了通用加速计算平台与 TPU 在技术灵活性、生态适配性及 TCO 上的差异,同时谈及英伟达业务边界的选择、对华芯片出口限制带来的影响。

目录

01. 不止是 CUDA,英伟达的护城河是什么?

英伟达的竞争壁垒是什么?TPU 对英伟达的算力主导地位构成了怎样的挑战?...

02.TPU 对英伟达的竞争力带来了哪些威胁?

英伟达近千亿采购承诺背后的供应链协同有何战略价值?头部 AI 厂商布局替代方案会对 CUDA 生态造成哪些冲击?...

03. 坐拥算力优势,英伟达为何不拓宽商业版图?

英伟达坚持不涉足超大规模云服务和其他芯片的原因何在?...

不止是 CUDA,英伟达的护城河是什么?

1、在 AI 产业快速发展的过程中,市场正陷入一种矛盾。一方面,人们预期人工智能会使软件商品化,而另一方面,本质上通过设计软件并交由台积电代工、海力士提供内存的英伟达,却拥有着行业领先的竞争壁垒。对此,黄仁勋给出新的理解,「 输入的是电子,输出的是 token,中间层就是英伟达」。

2、黄仁勋提出,高价值 token 的生成,实际上是从 electrons 到最终有效 token 的转化过程,这背后需要大量的技术创造、工程能力、科学积累与设计能力,而这就是使英伟达难以被商品化的原因。

①英伟达的经营原则是 「 为实现转化做必要的事,同时做尽可能少的事」。对于自身必须承担的环节,英伟达构建严苛的技术与工程门槛。

②黄仁勋以 AI 产业的 「 五层蛋糕」 结构作比,称英伟达的生态布局覆盖了全部五个层级,而其自主承担的核心环节,本身具备难以被复制、难以被商品化的属性。

③其余非核心环节全部通过生态合作完成,英伟达由此搭建了覆盖上游供应链、下游计算机厂商、应用开发者与模型厂商合作生态。

4、针对软件产业发展趋势,市场认为 AI 会让软件走向商品化,黄仁勋则提出相反观点。他认为,大多数软件企业的定位是工具制造商,而软件工具的应用规模受限于人类工程师的数量上限。随着 AI Agents 的增长,能够使用软件工具的主体数量将同步提升,工具调用实例会大幅增加。

① 黄仁勋补充,软件工具的使用还未增加是因为 AI Agents 使用工具的能力还未达到足够水平。未来随着 AI 智能体相关能力提升,软件企业不仅不会走向商品化衰落,反而会迎来需求增长。

5、基于对软件与 AI 应用发展的判断,黄仁勋提出,软件工具与 AI Agents 的规模化应用,会带动算力需求的扩张。而英伟达作为实现 「 electrons」到 「 token」 转化的载体,则会因下游需求持续增长。

6、针对英伟达护城河的构成,主持人引述公开信息向黄仁勋提问,英伟达的核心护城河是否在于锁定了未来数年的稀缺芯片组件供应。对此,黄仁勋回应称,供应链布局确实是英伟达的核心优势之一,但并非单纯的产能锁定。

①最新披露的文件显示,英伟达与芯片代工厂、内存及封装厂商签订了近 1000 亿美元的采购承诺。

②SemiAnalysis 报道称,英伟达此类采购承诺的总额将达到 2500 亿美元。

7、黄仁勋表示,英伟达与上游供应链的合作,是基于对 AI 产业未来规模的预判,提前与供应链企业的决策层达成认知协同,以此推动供应链企业愿意提前投入巨资扩产。

① 而供应链企业之所以愿意配合英伟达的布局,是因为英伟达拥有庞大且确定的下游需求,能够消化供应链的新增产能。

②黄仁勋还提到,包括 GTC 演讲在内的诸多行业动作,目的之一也是向全产业链传递 AI 产业的发展趋势,实现上下游的认知对齐,为长期的供应链布局打下基础。

TPU 对英伟达的竞争力带来了哪些威胁?

近期全球 AI 算力市场发生格局变化,据悉在全球排名前三的大模型中, Claude、Gemini 均采用 TPU 完成训练,TPU 正成为除英伟达 GPU 之外的算力选择,这一行业动态也引发了市场对 AI 算力竞争格局的广泛讨论。

1、据悉,TPU 正在通过极致的架构定制化实现更高维度的产出。以最新发布的 TPU 8 系列为例,其性价比提升了 2.7 倍,这种专注于「 Token 生产」的效率提升,正促使 Anthropic 和 OpenAI 等巨头分配数千兆瓦的容量给非英伟达平台。[2-1]

2、对此,黄仁勋回应英伟达打造的是不同的产品。他指出 TPU 是面向张量计算的固化 ASIC,而英伟达构建的是能够适配各类框架和算法的 「 加速计算」。一旦 AI 架构发生变化,高度可编程的 CUDA 生态能支持技术创新,而缺乏灵活性的 ASIC 则存在应用局限性...

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