英伟达 AI 霸主地位屹立不倒 为何无巨头能撼动其王者宝座？

智通财经 APP 获悉，英伟达 (NVDA.US) 以其在 AI 芯片制造领域的卓越表现而闻名遐迩。然而，公司最核心的设计在于构建了一种业务壁垒，这种壁垒由软件和硬件的紧密结合构成，有效地阻止了客户和竞争对手的侵入。

在过去的二十年中，英伟达精心打造了一个科技界的 “围墙花园”，类似于苹果公司 (AAPL.US) 所创造的生态系统。苹果的生态系统主要面向消费者，而英伟达则专注于服务那些使用其芯片来构建人工智能系统和其他软件的开发者。

这种封闭体系的设计解释了为何英伟达能够在众多竞争对手，包括其他芯片制造商乃至科技巨头如谷歌 (GOOGL.US) 和亚马逊 (AMZN.US) 的激烈竞争中，依然保持其在 AI 市场的主导地位，并在未来几年内不太可能丧失其市场份额。

从长远来看，对英伟达市场主导地位的争夺将更多地集中在公司的编码能力上，而不仅仅是电路设计。竞争对手们正在竞相开发能够绕过英伟达设置的软件壁垒。

CUDA：“围墙花园” 的基石

理解英伟达的 “围墙花园” 的关键在于其名为 CUDA 的软件平台。自 2007 年推出以来，CUDA 解决了一个其他公司未能解决的问题：如何在英伟达专为 3D 图形和视频游戏等劳动密集型应用设计的专用芯片上运行非图形软件，例如加密算法和加密货币挖掘。

CUDA 不仅支持这些图形处理单元 (GPU) 上的多样化计算任务，还使得 AI 软件得以在英伟达芯片上运行，近年来 AI 软件的爆炸式增长更是将英伟达推向了全球最有价值的公司之一的宝座。

更为关键的是，CUDA 仍在不断发展之中。年复一年，英伟达通过发布专门的代码库来满足软件开发人员的需求，这些代码库使得大量任务在英伟达 GPU 上的执行速度远远超过传统通用处理器，如英特尔 (INTC.US) 和 AMD(AMD.US) 的产品。

全栈计算与软件平台的重要性

英伟达软件平台的重要性也解释了为何多年来，英伟达在软件工程师的招聘上投入了比硬件工程师更多的资源。公司首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 最近强调，英伟达专注于结合硬件和软件的 “全栈计算”，即从芯片到 AI 软件的全面制造。

每当有竞争对手宣布推出与英伟达竞争的 AI 芯片时，他们实际上是在与一个已经使用了超过 15 年、编写了大量代码的系统竞争。这些软件很难移植到竞争对手的系统中，这正是英伟达编码能力的真正优势所在。

在 6 月份的股东大会上，英伟达宣布，CUDA 现已包含 300 多个代码库和 600 个 AI 模型，支持约 40,000 家公司的 500 多万开发人员使用的 3,700 个 GPU 加速应用程序。

市场预测与竞争态势

AI 计算市场的庞大规模促使多家公司联合起来与英伟达展开竞争。花旗研究的半导体和网络设备分析师 Atif Malik 预测，到 2027 年，AI 相关芯片市场规模将达到每年 4000 亿美元。与此同时，英伟达截至 1 月的财年营收约为 610 亿美元。

英特尔云客户人工智能副总裁 Bill Pearson 表示，业界的合作主要集中在开发 CUDA 的开源替代品上。英特尔工程师正在参与两个这样的项目，其中一个项目甚至涉及 ARM、谷歌、三星和高通等公司的合作。ChatGPT 背后的公司 OpenAI 也在开发自己的开源项目。

投资者纷纷涌向那些致力于开发 CUDA 替代品的初创公司。这些投资的部分原因是，全球许多科技巨头的工程师可能会联合起来，共同推动公司使用他们想要的任何芯片，而不再支付业内一些人所说的 “CUDA 税”。

市场预测与竞争态势

在 AI 芯片领域，英伟达虽然保持着显著的领导地位，但竞争的浪潮正日益汹涌。初创公司 Groq 凭借 28 亿美元的估值，成功融资 6.4 亿美元，致力于开发能与英伟达相媲美的芯片。这标志着开源软件的崛起，为行业带来了新的活力和可能性。

不仅初创企业，科技巨头们也在积极布局。谷歌和亚马逊正在自主研发 AI 训练和部署芯片，而微软 (MSFT.US) 也于 2023 年宣布加入这一行列。这些举措不仅是对英伟达市场地位的挑战，也是对行业创新的推动。

在这场竞争中，AMD 以其 Instinct AI 芯片系列成为英伟达最有力的竞争者之一。AMD 执行副总裁 Andrew Dieckman 表示，尽管 AMD 在市场份额上仍不及英伟达，但公司正通过大力投资软件工程师，扩展软件资源，以期缩小差距。AMD 上个月宣布以 6.65 亿美元收购 Silo AI，进一步增强其 AI 研发实力。

英伟达的两大客户——微软和 Meta Platforms——也开始采购 AMD 的 AI 芯片，这一行为反映出市场对于多元化供应商的需求，以及对高端产品竞争的渴望。

然而，英伟达的市场壁垒并非坚不可摧。初创公司 NinjaTech AI 的首席执行官 Babak Pahlavan 透露，如果成本允许，他更倾向于使用英伟达的硬件和软件。但面对英伟达 H100 芯片的短缺和高成本，NinjaTech AI 不得不转向亚马逊，后者提供了自己的 AI 训练芯片 Trainium。经过数月的努力和协作，NinjaTech AI 成功地在 Trainium 芯片上训练了他们的 AI 模型，并在 5 月推出了 AI“代理”，目前已拥有超过 100 万的月活跃用户，所有这些用户都由在亚马逊芯片上训练和运行的模型提供支持。

这一转变并非易事，Pahlavan 坦言，过程中遇到了诸多挑战和错误。亚马逊网络服务总监 Gadi Hutt 也承认，双方在早期合作中都有所失误，但现在已经步入正轨。亚马逊的 AI 芯片客户群正在扩大，包括 Anthropic、Airbnb、Pinterest 和 Snap 等公司。尽管亚马逊为客户提供了使用英伟达芯片的选择，但成本较高，客户转换需要时间。

NinjaTech AI 的经历说明了像它这样的初创公司在英伟达的 “围墙花园” 之外开发 AI 所面临的主要原因之一：成本。Pahlavan 表示，为了支持每月超过一百万的用户，NinjaTech 在亚马逊的云服务费用约为每月 25 万美元。相比之下，如果在英伟达芯片上运行同样的 AI，费用将在 75 万至 120 万美元之间。

英伟达的应对与未来

面对这些竞争压力，英伟达充分意识到其芯片的购买和运行成本很高。公司首席执行官黄仁勋承诺，英伟达的下一代人工智能芯片将致力于降低在公司硬件上训练人工智能的成本。

花旗研究的马利克预计，未来两到三年，英伟达在人工智能相关芯片组市场的份额将保持在 90% 左右。这表明，尽管面临竞争，英伟达的领先地位仍然稳固。

在可预见的未来，英伟达的命运将取决于历史上让许多公司和客户陷入其中的惯性——“围墙花园” 效应。