?自象限原創(chuàng)
作者|周游
編輯|程心
“英偉達(dá)是教科書(shū)式的市場(chǎng)大錯(cuò)覺(jué)”
大模型的浪潮下,英偉達(dá)成了2023年最賺錢(qián)的科技公司,但傳奇投資人、投資機(jī)構(gòu)Research Affiliates的董事長(zhǎng)羅伯?阿諾特卻認(rèn)為英偉達(dá)在今年驚人的反彈后形成了巨大資產(chǎn)泡沫。
表面原因有很多,無(wú)論是英偉達(dá)不夠老的資歷、遠(yuǎn)超行業(yè)水平的市盈率,還是對(duì)其硬件生產(chǎn)商業(yè)模式天花板的討論,人們認(rèn)可英偉達(dá)的價(jià)值,也同樣擔(dān)憂他的未來(lái)。
以市盈率為例,作為對(duì)比,微軟總市值2.36萬(wàn)億,市盈率ttm32.75;谷歌市值1.64萬(wàn)億,市盈率ttm27.54;蘋(píng)果市值2.73萬(wàn)億,市盈率ttm29.33;而英偉達(dá)市值1.03萬(wàn)億,市盈率卻高達(dá)100.51。
而更核心的原因在于,在巨大的AI浪潮,似乎只有英偉達(dá)一家賺得盆滿缽滿。
整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈尚處于百?gòu)U待興的狀態(tài),一切都在十分早期,商業(yè)化的路徑并不明確。從其中上市科技公司的二季度財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)看,包括Google、Meta、Microsoft在內(nèi),推動(dòng)增長(zhǎng)的仍然是最傳統(tǒng)的廣告業(yè)務(wù),AI在財(cái)報(bào)中不僅沒(méi)有成為主角,甚至沒(méi)有被過(guò)多提到。
當(dāng)然,英偉達(dá)搶灘著陸,因?yàn)樗堑湫偷摹百u(mài)鏟子”的公司,但不能忽視的問(wèn)題是,如果淘金者持續(xù)淘不到金子,賣(mài)鏟子的生意也不可持續(xù)。
個(gè)體的繁榮要建立在生態(tài)的繁榮之上,否則一條不健康的產(chǎn)業(yè)鏈,無(wú)法培育出下一個(gè)長(zhǎng)紅的萬(wàn)億科技公司。
當(dāng)然,從英偉達(dá)最近頻繁的投資和談判的動(dòng)作來(lái)看,英偉達(dá)正試圖破局,在GPU之上講出一個(gè)關(guān)于“云與軟件服務(wù)”的新故事,以此來(lái)重新錨定自己在AI時(shí)代的位置。
英偉達(dá),不能只做孤獨(dú)的勝利者。
焦慮
偉達(dá)是AI大模型最大的受益者,今年他或?qū)⒁桓娜虬雽?dǎo)體行業(yè)已經(jīng)21年的格局,成為年收入最高的半導(dǎo)體公司。
近日,名半導(dǎo)體行業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)Semiconductor Intelligence發(fā)布消息,預(yù)計(jì)英偉達(dá)2023年收入將達(dá)到529億美元,接近其2022年收入的兩倍,并超越英特爾和三星,成為全球收入最高的半導(dǎo)體公司。
目前來(lái)看,英偉達(dá)二季度的收入就已經(jīng)超過(guò)英特爾。財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示,英偉達(dá)二季度收入收入為135.1 億美元,較上一季度增長(zhǎng)88%,較去年同期增長(zhǎng)101%,凈利潤(rùn)更是暴漲843%。
這一切自然都得益于AI大模型的爆發(fā),其A100和H100系列是目前訓(xùn)練AI大模型最有效率的工具。研究機(jī)構(gòu) Omdia近日提到,英偉達(dá)二季度出貨了900噸H100顯卡,按一張H100約3kg的重量,僅二季度英偉達(dá)可能就賣(mài)出了約30萬(wàn)塊H100。
毫無(wú)疑問(wèn),2023年是英偉達(dá)最高光的時(shí)候,但即便這樣的高光頂上也不免存在著一朵陰云——即除了英偉達(dá)之外,其他和大模型相關(guān)的企業(yè)似乎都不怎么賺錢(qián)。
8月底,The Information報(bào)道OpenAI 預(yù)計(jì)在未來(lái) 12 個(gè)月內(nèi),通過(guò)銷(xiāo)售人工智能軟件及其計(jì)算能力,將獲得超過(guò) 10 億美元的收入,但這些收入目前還只是“預(yù)計(jì)”。
更直觀的一點(diǎn)感受是,今年二季度,作為如今全球AI大模型最具代表的企業(yè),在Google母公司Alphabet、Microsoft和Meta的財(cái)報(bào)中 ,AI不僅沒(méi)有成為其中主角,甚至沒(méi)有被提到更多。
真正推動(dòng)這些巨無(wú)霸增長(zhǎng)的,還是最傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)變現(xiàn)方式——廣告。各家在提到二季度的增長(zhǎng)時(shí),都異口同聲的提到:“得益于廣告行業(yè)的復(fù)蘇”。
至于AI和大模型,過(guò)去半年中“OpenAI使用了Azure的智能云服務(wù)”一直被認(rèn)為是Azure最好的廣告,但二季度Azure的業(yè)績(jī)?cè)鏊俨⒉焕硐?。?cái)報(bào)顯示,微軟智能云業(yè)務(wù)的收入增長(zhǎng)為32億美元,漲幅15%。而2023財(cái)年Q2、Q3的增幅分別為18%和16%,2022財(cái)年Q4的增幅為20%。
Alphabet也處于漫長(zhǎng)的投入期,其首席財(cái)務(wù)官 Ruth Porat 在之前的財(cái)報(bào)電話會(huì)議上表示,新的人工智能技術(shù)是有代價(jià)的,Alphabet第二季度資本支出的最大組成部分是服務(wù)器,以及對(duì)人工智能計(jì)算的“重大投資”。
在國(guó)內(nèi),只有三六零在9月份發(fā)布半年報(bào)時(shí)提到,大模型已經(jīng)為公司創(chuàng)收2000萬(wàn)元,被認(rèn)為是第一個(gè)用大模型賺到錢(qián)的互聯(lián)網(wǎng)公司。但對(duì)比上半年15.6億元的研發(fā)投入,也只是杯水車(chē)薪。
顯而易見(jiàn),英偉達(dá)是目前少有的通過(guò)AI大模型賺到錢(qián)的公司。原因也很簡(jiǎn)單,因?yàn)閯e人都在“淘金子”,但他是在賣(mài)“鏟子”。
大多數(shù)人欣賞這樣的公司,因?yàn)檫@是每次淘金熱中最穩(wěn)定賺錢(qián)的一撥人。但人們其實(shí)也總愛(ài)忽略一個(gè)問(wèn)題,即如果淘金的人長(zhǎng)時(shí)間淘不到金子,那么“賣(mài)鏟子”的生意也必定不會(huì)長(zhǎng)久。
近日,集微網(wǎng)報(bào)道,AI協(xié)作工具M(jìn)icrosoft 365 Copilot需求不如之前強(qiáng)烈等原因,微軟正在下調(diào)英偉達(dá)H100芯片訂單,且拉貨放緩。
德意志銀行的分析師也曾在英偉達(dá)財(cái)報(bào)后提到,他們預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)中心客戶將在某個(gè)時(shí)候放慢購(gòu)買(mǎi)芯片的速度,以便“消化”已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)的芯片。
顯然,由于商業(yè)化落地不及預(yù)期,今年上半年瘋狂下單的芯片正在經(jīng)歷一個(gè)“冷靜”和“飽和”的階段。
這正是英偉達(dá)的焦慮。
作為“賣(mài)鏟者”,英偉達(dá)的增長(zhǎng)必須要建立在行業(yè)整體的增長(zhǎng)之上,只有英偉達(dá)一家賺錢(qián)的行業(yè)不是一個(gè)好行業(yè)。
破局
為了緩解這種焦慮,上半年賺了錢(qián)的英偉達(dá)開(kāi)始瘋狂投資。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),英偉達(dá)今年上半年已完成20多筆投資,作為對(duì)比,作為全球創(chuàng)投界的”三巨頭”之一的環(huán)球老虎基金,今年上半年也才完成30筆左右的交易。
英偉達(dá)投資的企業(yè)主要都與AI相關(guān),其中不乏AI大模型的“獨(dú)角獸企業(yè)”,比如加拿大AI公司Cohere,軟件初創(chuàng)公司Databricks、美國(guó)AI初創(chuàng)公司Inflection AI、視頻類AI生成公司Runway等等。
投資這些公司,除了生態(tài)布局和投資回報(bào)之外,對(duì)于英偉達(dá)最直接的意義還是拉動(dòng)其GPU的增長(zhǎng)。
比如,Inflection AI 6月份宣布正在開(kāi)發(fā)一款超級(jí)計(jì)算機(jī),將配備2.2萬(wàn)片英偉達(dá)H100。再比如,同樣獲得英偉達(dá)投資的AI算力新秀CoreWeave,近期通過(guò)抵押H100拿到了23億美元的貸款,用來(lái)購(gòu)買(mǎi)更多英偉達(dá)GPU組建計(jì)算中心。
通過(guò)給AI大模型企業(yè)提供投資,企業(yè)拿到錢(qián)之后又反過(guò)來(lái)購(gòu)買(mǎi)英偉達(dá)的GPU,再將GPU抵押貸款,貸出來(lái)的錢(qián)再購(gòu)買(mǎi)英偉達(dá)的GPU。
如此循環(huán),雞生蛋,蛋生雞。以至于有人批評(píng)英偉達(dá)獲得收入的方式是“往返交易”(洗錢(qián)的一種方式)。
當(dāng)然,對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō),通過(guò)投資來(lái)擴(kuò)大GPU的出貨量顯然不是最終目的,這背后隱藏著英偉達(dá)面對(duì)產(chǎn)業(yè)焦慮的解決方式和磅礴的野心。
作為參考,英偉達(dá)上一個(gè)投資爆發(fā)點(diǎn)在2017年,當(dāng)時(shí)核心圍繞兩個(gè)方向,一個(gè)是以GPU為計(jì)算核心的人工智能,另一個(gè)則是汽車(chē)電子。
彼時(shí)黃仁勛意識(shí)到除了游戲外,GPU擅長(zhǎng)的并行計(jì)算可能在未來(lái)對(duì)其他龐大數(shù)據(jù)處理的需求都有用武之地,英偉達(dá)開(kāi)始靠投資開(kāi)疆拓土并尋找可能性。
基于此,也誕生了英偉達(dá)目前硬件上最核心的兩塊長(zhǎng)板,一是通用GPU(GPGPU),第二則是自動(dòng)駕駛芯片。目前,英偉達(dá)Orin系列自動(dòng)駕駛芯片已經(jīng)成為除特斯拉以外其他智能車(chē)的標(biāo)配。
這輪投資后,英偉達(dá)也最終形成了目前以游戲顯示、數(shù)據(jù)中心、汽車(chē)作為“三架馬車(chē)”的有業(yè)務(wù)路線。
因此,當(dāng)我們梳理了英偉達(dá)近20年的投資歷史會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)結(jié)論:英偉達(dá)的投資方向往往代表了未來(lái)布局的方向,且總能通過(guò)投資來(lái)反哺自身業(yè)務(wù)。正如其 VP Jonathan Cohen 在最近接受采訪時(shí)所說(shuō),英偉達(dá)正在投資于理解和加速整個(gè)生成式人工智能的技術(shù)棧。
到這,我們幾乎就能理解,英偉達(dá)正欲通過(guò)投資培養(yǎng)和尋找未來(lái),同時(shí)帶動(dòng)AI生態(tài)的其他環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)“共同富?!薄?/p>
這不只是為了英偉達(dá),更是為了整個(gè)生態(tài)的繁榮。
野心
當(dāng)然商業(yè)世界中從來(lái)不存在溫情,英偉達(dá)此舉,更是為了鞏固和加強(qiáng)自己在未來(lái)AI生態(tài)中的關(guān)鍵地位,成為類似于Windows時(shí)代的Intel,才能穿越下個(gè)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)周期。
除了找到與生態(tài)結(jié)合更準(zhǔn)確的方向,英偉達(dá)也不滿足于只“賣(mài)卡”這一項(xiàng)服務(wù),而是想要參與到更多大模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中。
去年,英偉達(dá)向AWS、Azure、谷歌云等大客戶們提議,想要在他們的數(shù)據(jù)中心租用英偉達(dá)芯片支持的服務(wù)器,然后把這些服務(wù)器溢價(jià)轉(zhuǎn)租給人工智能軟件開(kāi)發(fā)商。
這么做對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō),既可以向大模型企業(yè)提供云服務(wù),又可以避開(kāi)前期自建IaaS層的高昂的投入和時(shí)間成本,能夠更快實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō),是一筆賣(mài)卡之外的額外收入,一本萬(wàn)利。
據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)數(shù)據(jù),DGX Cloud(英偉達(dá)自建的云服務(wù))客戶可以以每月3.7萬(wàn)美元的價(jià)格租用內(nèi)嵌8個(gè)A100的GPU云服務(wù)器,而在AWS上,A100 GPU 服務(wù)器的費(fèi)用在每小時(shí) 32 美元至 40 美元之間,即每月 2.4萬(wàn) 美元至3萬(wàn)美元之間。
我們簡(jiǎn)單的算一筆賬,英偉達(dá)不僅能將8塊A100賣(mài)給云廠商,還能賺到每月7000美元的差價(jià),按照一塊A100五年壽命計(jì)算,5年內(nèi)英偉達(dá)能多賺42萬(wàn)美元。
當(dāng)然,英偉達(dá)也不可能滿足于只賺差價(jià)的生意。其真正的目的隱藏在英偉達(dá)投資的眾多明星公司中兩個(gè)毫不起眼的項(xiàng)目,那是兩家小型云服務(wù)的公司,從體量上根本不能與AWS、Azure和Google的GCP相比。
但英偉達(dá)走的是一條“軟件定義硬件”的道路,基于云廠商提供的服務(wù)器資源搭配DGX Cloud,英偉達(dá)的工程師利用他們對(duì)本公司芯片的了解,可以通過(guò)軟件對(duì)服務(wù)器進(jìn)行調(diào)優(yōu),同時(shí)搭配更多開(kāi)發(fā)工具和軟件解決方案,使其性能優(yōu)于其他云廠商提供的服務(wù)器。
AI軟件公司Anyscale就曾表示,與傳統(tǒng)云提供商為客戶提供的GPU服務(wù)器相比,DGX Cloud的性能“非常高,而且售價(jià)也非常有競(jìng)爭(zhēng)力”。
顯然,“賣(mài)鏟人”不甘于屈居幕后,而是要走向臺(tái)前,并在逐漸深入軟件生態(tài),增加多元化收入,在云廠商的領(lǐng)地里,再造一個(gè)英偉達(dá)。
尾聲
英偉達(dá)當(dāng)然明白,時(shí)勢(shì)造英雄,也能敗英雄。
如果不思考長(zhǎng)期戰(zhàn)略,英偉達(dá)如今的成功,很像風(fēng)口上被鼓吹起來(lái)的“胖子”,高光時(shí)刻或如過(guò)眼云煙,尤其是當(dāng)技術(shù)車(chē)輪繼續(xù)滾滾向前,英偉達(dá)所面臨的挑戰(zhàn)也越來(lái)越多。
比如無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,從谷歌到阿里、從微軟到百度,各家云廠商都已經(jīng)自研了自己的云端AI芯片,未來(lái)顯然會(huì)逐漸降低對(duì)英偉達(dá)的依賴。
除此之外,目前AI大模型企業(yè)對(duì)于英偉達(dá)GPU的需求,本質(zhì)上還是來(lái)源于Transformer架構(gòu)下,大模型對(duì)算力的需要。
但隨著AI大模型的參數(shù)規(guī)模越來(lái)越大,Transformer架構(gòu)下的算力成本也在如指數(shù)級(jí)上升。從目前的相關(guān)報(bào)道來(lái)看,GPT-4可能在1萬(wàn)到2.5萬(wàn)張A100上進(jìn)行的訓(xùn)練,而根據(jù)馬斯克的說(shuō)法,GPT-5可能需要3萬(wàn)到5萬(wàn)張H100。
為了解決算力帶來(lái)的巨大成本,也有越來(lái)越多的頂尖研究機(jī)構(gòu)開(kāi)始探索比Transformer更有效率的架構(gòu),以期待降低對(duì)算力的依賴。
比如斯坦福和Mila的研究人員提出了一種名為Hyena的新架構(gòu),在達(dá)到與GPT-4同等準(zhǔn)確性的前提下,使用的算力少100倍。但目前Hyena架構(gòu)還只能在參數(shù)規(guī)模較小的情況下使用,不到GPT-3的十分之一。
此外,麻省理工學(xué)院的兩名研究人員也從提出了 “液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” (liquid neural networks)。這種架構(gòu)不僅速度更快,而且異常穩(wěn)定,這意味著系統(tǒng)可以處理大量的輸入而不至于失控,且比”Transformer”更加透明且更易于人類理解。
整體上,基礎(chǔ)架構(gòu)不斷改進(jìn),以達(dá)到減少對(duì)算力依賴的“命運(yùn)齒輪”已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)動(dòng)。就像《三體》中不知道何時(shí)會(huì)出現(xiàn)的技術(shù)大爆炸一樣,不可預(yù)料,也不可輕視。
而英偉達(dá)需要做的,就是趕在新的技術(shù)范式誕生之前,推動(dòng)AI生態(tài)基于Transformer和GPU建立一個(gè)龐大的生態(tài)。
這既是英偉達(dá)焦慮,也正是英偉達(dá)的野心。
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