这是几乎无人提及的对 Nvidia 人工智能（AI）主导地位的最大威胁

大约三十年前，互联网的出现改变了美国企业的一切。尽管互联网作为一项技术成熟需要许多年，企业也需要时间来意识到其全部潜力，但它积极地改变了商业的增长轨迹，并打开了以前不存在的新机遇。

自 1990 年代中期以来，华尔街一直在等待一种新技术或颠覆性创新，以复制互联网对商业的影响。人工智能（AI）似乎回应了这一呼唤。

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人工智能之所以成为如此引人注目的技术，是因为它的广泛实用性。基于人工智能的软件和系统有能力随着时间的推移变得更加智能和高效。此外，这些软件和系统可能能够在没有人类干预的情况下学习新任务。

对一些人来说，人工智能的潜力真的是无穷无尽。在《Sizing the Prize》中，普华永道的分析师预测，到 2030 年，人工智能将使全球国内生产总值增加 15.7 万亿美元，这些增长将来自生产力的提高和消费侧效应的结合。

一个 15.7 万亿美元的可寻址市场为多家公司提供了获胜的空间。但在过去两年中，半导体巨头 Nvidia（NVDA 0.34%）无疑是人工智能革命中最明显的受益者，其市值从 2022 年底的 3600 亿美元飙升至截至 11 月 11 日的 3.56 万亿美元。

Nvidia 的运营扩展几乎无可挑剔

投资者无需远行就能发现 Nvidia 为何成为华尔街最有价值的上市公司。其图形处理单元（GPU）已成为运营人工智能加速数据中心的企业的首选。Nvidia 的 H100 GPU，通常被称为 “Hopper”，以及其后继的 Blackwell GPU 架构，实际上是使人工智能软件和系统能够进行瞬时决策的 “大脑”。

根据 TechInsights 分析师的研究，Nvidia 在 2022 年向数据中心出货的 267 万 GPU 中占据了约 98% 的份额，以及在 2023 年出货的 385 万 GPU。预计今年它也不太可能失去其近乎垄断的市场份额，Hopper 芯片和 Blackwell 的订单已经积压。

此时提到，当对某种商品或服务的需求超过供应时，该商品或服务的价格往往会上涨。Nvidia 能够以 30,000 到 40,000 美元的价格出售 Hopper，这比竞争对手的人工智能 GPU 价格高出 100% 到 300%。鉴于 Nvidia 硬件所提供的计算优势，企业愿意支付这一溢价，这也转化为公司毛利率的显著提升。

公司的 CUDA 平台也应为其几乎无可挑剔的运营扩展而受到赞誉。CUDA 是开发者用来充分利用其 GPU 的软件工具包，包括构建大型语言模型（LLM）。它在保持 Nvidia 客户忠诚于公司解决方案生态系统方面发挥了关键作用。

最后，投资者被市场领先公司前所未见的增长率所吸引。当 2023 财年于 2023 年 1 月 29 日结束时，Nvidia 报告全年销售额为 270 亿美元。但根据华尔街对 2026 财年的预测，Nvidia 有望实现 1800 亿美元的收入。这是三年复合年销售增长率约为 88%！

然而，尽管其运营扩展几乎教科书般完美，但对 Nvidia 来说，有一个不可否认的威胁正在逼近——而几乎没有人谈论它。

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这个威胁有可能将华尔街的人工智能宠儿拉下神坛

正如大多数投资者可能已经意识到的，人工智能的惊人可寻址市场使企业争相分一杯羹。在接下来的几个季度中，Nvidia 将面临外部竞争的压力。

尽管 Advanced Micro Devices（AMD -0.33%）在 Nvidia 之后进入市场，但它在 MI300X 人工智能 GPU 的生产上没有遇到任何困难。AMD 最近还推出了其下一代芯片 MI325X，预计将在今年年底前投入生产。AMD 的芯片价格明显低于 Nvidia 的 Hopper 和 Blackwell，这可能使它们对希望在数据中心利用人工智能的企业具有吸引力。

然而，外部竞争并不是推翻 Nvidia 的最大威胁。相反，Nvidia 面临的最大直接阻力是内部竞争。

许多美国最具影响力的企业已经订购并在其高计算数据中心中使用 Nvidia 的 GPU。这包括 Microsoft（MSFT 0.40%）、Meta Platforms（META -0.49%）、Amazon（AMZN -1.22%）、Alphabet（GOOGL -1.85%）（GOOG -1.74%）、Tesla、OpenAI，以及将 Nvidia 的 GPU 集成到其可定制机架服务器中的人工智能基础设施巨头 Super Micro Computer。

截至 2024 年 7 月 28 日的三个月内，Nvidia 的四个客户——它并未披露其主要客户的名称——占其净销售额的 46%，第五个客户贡献不到 10%，但仍可能在高个位数范围内。我们可以自信地说，Nvidia 的一半收入来自仅五个客户。如果我必须猜测，我会认为这些客户是 Microsoft、Meta、Amazon、Alphabet 和 Super Micro（不按此顺序）。

人工智能 GPU 的稀缺性使 Nvidia 的毛利率飙升。NVDA 毛利率（季度）数据来自 YCharts。

对英伟达的担忧在于，这些顶级客户大多数正在为各自的数据中心开发 AI-GPU。

• 微软开发了 Azure Maia AI 芯片，可以用于训练大型语言模型并监督公司 Azure 云基础设施平台内的生成式 AI 解决方案。
• Meta 正在内部开发 “Meta 训练与推理加速器” 芯片，以最大化其 AI 数据中心的潜力。
• 亚马逊正在开发多款 GPU 芯片，包括 Trainium2 和 Inferentia，旨在满足其全球领先的云基础设施服务平台 Amazon Web Services (AWS) 的客户需求。
• Alphabet 依赖张量处理单元（TPU）来训练大型语言模型和进行推理。TPU 是为 AI 应用量身定制的特定应用集成电路。

虽然这些内部开发的芯片在某些方面可能超越英伟达的 Hopper 和/或 Blackwell，但后者的硬件在计算能力方面仍应保持明显的优势。然而，这可能不足以阻止英伟达在未来几个季度失去宝贵的数据中心空间。

微软、Meta、亚马逊和 Alphabet 的财力雄厚，运营现金流充足。虽然他们都能承受英伟达 AI-GPU 的高价，但这并不意味着他们愿意为这款硬件支付更高的价格。与英伟达芯片相关的订单积压，加上使用内部开发的 AI-GPU 的便利性和成本，将可能导致英伟达在未来失去数据中心空间。

请记住，AI-GPU 的稀缺性一直是推动英伟达卓越定价能力的主要催化剂。随着其顶级客户开发自己的硬件，这种稀缺性迟早会减弱，英伟达的利润率也会随之下降。

内部竞争无疑是对英伟达 AI 主导地位最大的威胁。