01、像賣愛馬仕一樣賣芯片
今年以來，大模型和AI 2.0既是最火熱的創(chuàng)富夢，也越來越成為一個昂貴的“權力的游戲”。在技術、資本、人才等構建出的種種門檻中，還有一張重要的入場門票你有沒有“門路”能搞到足夠的英偉達高端顯卡。
王非是華東地區(qū)一家服務器定制企業(yè)的銷售部經理，他向「市界」描述了最近英偉達顯卡的緊俏程度：“需求太火爆，有些人從機房里把芯片禁運政策生效前購買的A100 80GB拆出來倒賣。”這些舊芯片不只沒有保修，相比于去年8月前后8萬多元的單價，價格還漲到了10萬多元。
即便已經舊貨拆賣、物盡其用，顯卡的供應還是嚴重不足。“需要拿現(xiàn)款去，對方才愿意賣給你。”而相對顯存較孝訓練效率低的A100 40GB即便有全新的，也乏人問津。“詢價的多，成交的少。”
具體而言，這批搶手的顯卡指的是英偉達旗下的“Tesla”系列產品。在訓練AI大模型時，比傳統(tǒng)CPU更高效的GPU（圖形處理器，又稱顯示芯片），尤其是高端GPU一芯難求。
2020年和2022年，英偉達先后推出了A100芯片、H100芯片，其中A100顯卡又提供80GB、40GB兩個顯存版本，H100則提供80GB顯存。顯存越大，所能運行的神經網絡也就越大。
2022年9月開始，美國禁止英偉達等向中國出口高端GPU芯片。為應對禁運政策，英偉達又在2022年和2023年分別推出了特供中國版的顯卡A800和H800。
不過如今，在政策允許范圍內的A800芯片，在市場上也出現(xiàn)了供貨周期拉長、價格上浮的現(xiàn)象。王非透露：“在大模型火爆之前，A800大概兩周即可到貨。但現(xiàn)在我跟客戶保守估計要在8周內，即便是最樂觀的情況，也需要4-6周。”
供職于北京一家顯卡分銷企業(yè)的郭麗婕對「市界」表示：現(xiàn)在公司的A800單卡報價為8.75萬元，已經超出了A800在2022年11月時8萬-8.5萬元的價格區(qū)間。而且，8.75萬元只是實時報價，顯卡還有繼續(xù)漲價的趨勢。“我告訴客戶確定要了再找我聊，現(xiàn)在的庫存也不多。”
另一家位于深圳的顯卡供應商，則給A800開出了8.95萬元的報價更高的溢價意味著等待時間較短，需要大約兩周的貨期。
作為算力基礎設施，競購英偉達高端顯卡芯片已經成了一種“搶跑游戲”。而決定AI創(chuàng)業(yè)公司成敗的要素之一，“就是你到底有沒有能力調動最起碼100張以上的英偉達顯卡。”一家AI創(chuàng)業(yè)公司負責人對「市界」講到。
他透露：“在去年8月之前，通過國內正規(guī)渠道，還能買到A100顯卡，也可以采購海外版A100。在此之后，國內A100被切斷了貨源，從海外采購海關也不會放行。”
不過那些允許被特供中國的A800和H800芯片對于緊缺算力的AI中小公司而言，同樣是遙不可及。
王非透露：“一般來說英偉達的貨先到國內總代，再被我們這類廠家分走，銷售給做AIGC項目的客戶。目前H800雖然已經發(fā)售，預計單卡售價會在20萬起，也沒有進入我們這一級市常現(xiàn)在能拿到H800的，應該只有阿里云、騰訊云這種有資格從英偉達原廠直接采購的大廠商。”
在市場緊俏的背景下，H800等高端芯片已經提前被大廠包攬。目前，國內僅有騰訊云官宣“用上”了H800。4月14日，騰訊云發(fā)布了基于H800的大規(guī)模算力集群，并將其定義為H800的“全國首發(fā)”。
據《晚點 LatePost》了解，字節(jié)今年向英偉達訂購了超過 10 億美元的 GPU，僅字節(jié)一家公司今年的訂單可能已接近英偉達去年在中國銷售的商用 GPU 總和。大公司的合作方式主要是和英偉達原廠直接談采購，能否搶到卡，更多是看商業(yè)關系，比如以往是不是英偉達的大客戶。
而在龐大的需求面前，據傳英偉達甚至開始學起了愛馬仕，在購買搶手的 GPU 時，也需購買其它產品作為取得優(yōu)先供應權的“配貨”。
在這場大模型研發(fā)競速賽中，相比超級大廠，更多小玩家只能先把名字寫進等待名單。而無論哪一方歷經蕩滌、最終勝出，作為算力供應者的英偉達都能穩(wěn)拿訂單，笑到最后。
02、黃仁勛的運氣有多好？
在商界一直有一種說法：當淘金者蜂擁而至時，獲得財富就變成了小概率事件。最后掙到錢的，更可能是站在淘金者身邊“賣鏟子”的人。
一位科技賽道的投資人對「市界」回憶：在前幾年的AI行業(yè)資本寒冬中，“泡沫破滅時，投資人和企業(yè)突然意識到，（算法創(chuàng)業(yè)）成本極高，都是在虧錢，反而讓上游賺錢了。”
而在AI這個近年來最大的科技風口面前，英偉達便是那個第一批站在上游、得以幸運“起飛”的公司。
在今年5月舉辦的英偉達業(yè)績電話會上，英偉達創(chuàng)始人、總裁兼CEO黃仁勛直言：今年1月以來出現(xiàn)的新產品需求“不可思議地陡峭”，公司訂單“多到難以置信”。
不僅市場對英偉達產品瘋狂競逐，資本也展現(xiàn)出了慷慨的態(tài)度。5月30日，英偉達成為全球首家市值突破萬億美元的芯片設計商。
▲(2015年至今英偉達股價走勢圖)
當有記者向黃仁勛提問：“（在新一輪AI浪潮中）英偉達獲得的豐厚回報是因為運氣，還是因為有先見之明？”黃仁勛并不諱言英偉達人氣暴漲的“運氣”成分：“我們只是相信總有一天會有新的東西發(fā)生，其余的需要一些偶然性。”
如今已經無人在意，短短一年之前，英偉達還陷在營收不及預期、股價滑坡的漩渦之中。如果沒有AIGC的“天降神力”，看上去這將是一個已發(fā)生過無數次的“商業(yè)先行者”遺憾折戟的故事。
過去數年間，英偉達的高端顯卡更多被用于PC游戲和虛擬貨幣“挖礦”之上。疫情之下，受益于消費電子需求暴增，英偉達股價也隨之連番上漲。2021年，英偉達股價最高升至300多美元，創(chuàng)歷史高點。
但進入到了后疫情時代，隨著游戲市場遇冷，疊加虛擬貨幣持續(xù)波動，2023財年的前三個季度中，英偉達營收連續(xù)下滑，凈利潤大幅縮水。與之相應的，公司股價在2022年8月，跌至了年內最低的每股108美元。與2021年高點相比，市值僅余三分之一。
不過，到了2022年底，隨著ChatGPT橫空出世，英偉達一舉扭轉頹勢，成為了被全球追捧的明星。截至6月23日美股收盤，英偉達股價已升至422.90美元。
在英偉達一飛沖天的同時，人們開始追溯，這是否是一個關于決策者“深謀遠慮”的故事。而黃仁勛本人對此的定義是：“這不是先見之明。先見之明是加速計算。”
因為在某種程度上，用GPU訓練AI模型的歷史正是由英偉達開啟的。
2010年，據媒體報道，英偉達首席科學家兼高級研究副總裁Bill Dally與其好友、全球AI領域權威學者吳恩達某天在咖啡店里共進早餐。彼時，吳恩達正在谷歌進行AI研究，但在推進課題過程中遇到了算力不足問題。
如果想要補上吳恩達團隊面臨的算力缺口，谷歌需要新購置約1.6萬塊CPU（中央處理單元）。以英特爾在2010年發(fā)布的服務器CPU產品至強X5680為例，后者當年的單價約為1666美元，1.6萬塊合計需要約2700萬美元。
這筆預算足夠讓吳恩達的研究胎死腹中。據數據分析機構“PitchBook”調研，2010年全球AI和機器學習領域獲得的風險投資還不足5億美元。
Bill Dally聽說了吳恩達的煩惱后，建議他用英偉達的GPU替代CPU來進行AI訓練。由于CPU采用串行計算方式，更擅長邏輯控制，但數據處理效率較低。而英偉達的GPU產品采用了其自研的并行計算架構“CUDA”，能夠將任務分解成若干部分同時解決。最終，吳恩達團隊果然僅用48塊GPU并聯(lián)，就解決了問題。
在此之后，越來越多的研究團隊開始將英偉達芯片用于AI訓練使用。而黃仁勛也在看到AI市場的巨大機遇后，從2012年開始，將AI列為了重要的發(fā)展方向。
某種程度上，在10年前AI落地應用還是模糊一片的背景下，便在深度學習層面開始布局，確實代表了黃仁勛的“先見之明”。
就職于硅谷某AI芯片獨角獸公司的Lee對「市界」講到：對芯片企業(yè)而言，在2012年投入深度學習的計算是一個非常難得的選擇。據他回憶：“2012年是大數據時代的巔峰，最賺錢的市場是互聯(lián)網數據庫、文件系統(tǒng)等等，做深度學習可以說是‘冷板凳’。而且英偉達是圍繞著深度學習的主題進行全方位、點點滴滴的下注，包括完善語言設計、開發(fā)者工具等周邊軟件工具。”
03、國產GPU奮力追趕
對于英偉達的成功原因，黃仁勛曾這樣總結：“我們很早地，大約在10年前就發(fā)現(xiàn)，（AI）這種制作軟件的方式可以改變一切。我們從底層一直到頂層，從各個角度改變了公司。”
從2016年開始，英偉達旗下的加速計算GPU產品線（代號“Tesla”）開始專門針對AI訓練任務進行設計。這一年推出的芯片型號為P100，同時配備有英偉達新研發(fā)的高速互聯(lián)技術“NVLink”。而NVLink能夠允許CPU、GPU芯片間進行高速交互，進一步提升了運算效率。
從底層到頂層搭建起的軟硬件產品生態(tài)，也是英偉達在這輪AI風口，因其長期布局和最大的確定性，得以受到資本熱捧的原因。但從市嘗技術等角度考慮，英偉達當下構建的“算力帝國”也還遠遠談不上固若金湯。
根據2023財年財報顯示，中國是英偉達的第一大目標市場，英偉達在中國市場實現(xiàn)的營收占其全球市場營收的47%。而在政策限制下，英偉達難以向中國市場銷售A100、H100高端芯片，無疑將對其營收造成重擊。
黃仁勛個人，從不掩飾對于中國市場的期望。5月底他在接受《金融時報》采訪時，抱怨美國政府對于半導體技術的出口限制使得英偉達束手束腳，警告持續(xù)升級的中美芯片戰(zhàn)將令美國科技業(yè)面臨遭受“巨大損害”的風險。“如果失去了中國市場，我們并沒有應急計劃。因為世界上沒有其他中國，中國只有一個。”
但在英偉達高端顯卡出口受阻的態(tài)勢下，許多中國客戶不得不轉向其他選擇。而細細數來，市場中英偉達的挑戰(zhàn)者并不少。
王非告訴「市界」：“我一些做AIGC項目的客戶選擇了海光的國產顯卡DCU Z100L。據我所知，海光的產品目前已經用到了多個國產大模型里。”
另一位大模型應用層的創(chuàng)業(yè)者則透露，由于買不到A800，其所在的團隊緊急購置了一批英偉達的消費級顯卡GeForce RTX 4090，“未來會考慮其他選擇，或者更多配置云計算資源”。
在供應端，天數智芯、摩爾線程等國產GPU廠商已經開始積極推動產品落地于大模型訓練領域。
6月10日，天數智芯對外宣布，經過驗證，其研發(fā)的國內首款量產的通用GPU“天垓100”具備支持百億級參數大模型訓練的能力。據稱，在天垓100加速卡的算力集群支持下，北京智源研究院70億參數的“Aquila”語言基礎模型完成了參數優(yōu)化工作。6月上旬，摩爾線程則宣布其已經完成對智源研究院“悟道天鷹”大模型的推理兼容適配，整個適配過程僅花費不到6小時時間。
除了國產GPU玩家，“AI芯片第一股”寒武紀、阿里巴巴旗下芯片企業(yè)“平頭哥”的產品同樣可以用于運行AI相關任務。
6月19日，“國產CPU第一股”龍芯中科在投資者交流平臺公開表示，其已完成通用GPU相關IP設計，預計第一個集成自研通用GPU核心的SOC芯片（系統(tǒng)級芯片）計劃于2024年Q1流片，在此基礎上將研制兼顧顯卡和計算加速卡功能的通用GPU芯片，計劃于2024年下半年流片。
服務器廠商南京坤前計算機的一位客戶經理總結道，在AIGC等大模型應用領域中，國產產品已經可以部分滿足客戶需求。他講道：“不僅是現(xiàn)在，在未來的一段時間內英偉達GPU供不應求也是可預見的，但我認為不必過于追求英偉達。只要算力集群足夠大，國產卡也夠用，就算國產卡帶寬少一點，運算的時間多一點，起碼可以實現(xiàn)自主。”
此外，從6月上旬開始，市場便不斷傳出知名資管機構與大股東對英偉達的減持計劃。實際上，英偉達“算力帝國”的縫隙也已經開始顯現(xiàn)。
6月6日，背后站著老牌歐洲金融世家羅斯柴爾德家族、管理資產近900億美元的愛德蒙得洛希爾資產管理公司透露，已經將部分英偉達頭寸獲利了結。主要原因是：AI估值太高，越來越不確定。如果估值繼續(xù)上漲，機構會變得謹慎。知名投資估值專家Aswath Damodaran也表示，賣掉了英偉達的股票，因為“這輪上漲太驚人”。
事實上，黃仁勛自己便可能是硅谷最具危機感的企業(yè)家，他曾多次公開提到：“我一直認為我們距離倒閉只有30天的時間。”最近，他也在采訪中表達了擔心：認為在英偉達因政策而“缺席”的這段時間，中國的GPU初創(chuàng)企業(yè)會很快追趕上來。
（文中王非、郭麗婕為化名）
作者 | 董溫淑
編輯 | 李 原
運營 | 劉 珊
