<p>在上周末的台湾计算机展上，人工智能（AI）GPU 领导者 <strong>Nvidia</strong>（NVDA -0.99%）做出了一个非常有趣的宣布：它将把其 NVLink 技术开放给其他芯片组，而不仅限于 Nvidia 自家的产品，这一产品被称为 NVLink Fusion。</p>
<p>这一举动无疑是有趣的，可以从正面和负面两个角度进行解读。深入细节来看，这一举动对股东来说是好兆头还是坏兆头？</p>
<h2>什么是 NVLink？</h2>
<p>如今，AI 处理远不止是一个芯片的工作。相反，Nvidia 首席执行官黄仁勋认为，整个服务器甚至完整的机架可以作为一个 “巨型芯片” 来运作。例如，Nvidia 刚刚开始销售 GB200 NVL72 机架，其中包含 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU，所有这些都通过 Nvidia 自家的网络技术连接在一起。</p>
<p>这些 Nvidia 网络技术本质上是两个产品系列：NVLink 和 Infiniband。NVLink 是一种连接技术，用于在服务器内连接 GPU，而 Infiniband 则用于将整个服务器连接在一起。</p>
<h2>Nvidia 在做什么</h2>
<p>上周末，Nvidia 宣布了 NVLink Fusion，使系统制造商能够在不包含 Nvidia 芯片的服务器中集成 NVLink 技术。</p>
<p>例如，NVLink Fusion 可用于连接大型云公司为自己设计的定制 ASIC。<strong>Marvell Technologies</strong>（MRVL -2.09%）被 Nvidia 指定为该项目的关键合作伙伴。Marvell 不仅为云巨头的芯片（如 <strong>Amazon</strong> 的 Trainium）制造定制的 AI 加速器组件，还生产各种数据中心互连技术。</p>
<p>此外，NVLink Fusion 还允许 Nvidia GPU 连接到非 Grace CPU。例如，<strong>Fujitsu</strong> 和 <strong>Qualcomm</strong> 正在尝试进入数据中心 CPU 领域，并且根据新闻稿，他们也与 Nvidia 合作进行 NVLink Fusion，希望能够被纳入更多的 Nvidia AI 系统。</p>
<p>新闻稿中提到的其他合作伙伴包括电子设计自动化软件巨头 <strong>Synopsis</strong> 和 <strong>Cadence Design Systems</strong>，它们帮助芯片制造商设计芯片组和整个系统，以及其他数据中心连接公司。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTg4NzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ4MDYzMzI0MC0xLmpwZyZ3PTcwMA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTg4NzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ4MDYzMzI0MC0xLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>Nvidia 为什么要这样做？</h2>
<p>有些人可能会想，Nvidia 为什么要将其 NVLink 技术基本上开放给其他公司，考虑到拥有一个 “封闭” 的生态系统将迫使客户购买完整的 Nvidia 解决方案，包括 Nvidia 的 GPU 和 CPU。那么，Nvidia 为什么会如此 “友好” 和 “开放”？</p>
<p>Nvidia 已经向不使用其 NVLink 技术或 Infiniband 的系统销售了大量 GPU，最近的结果显示其网络设备销售远远落后于芯片销售。上个季度，尽管 Nvidia 的数据中心半导体收入增长了 116%，但其数据中心网络收入实际上下降了 9%。</p>
<p>原因可能是来自传统网络技术的竞争，这些技术正在被行业更新以适应 AI。例如，去年，一些主要科技巨头组成的财团联合创建了 UALink，这是 NVLink 的一个开源替代品。这是在 2023 年由这些公司成立的超以太网财团的基础上，后者创建了一种基于以太网的替代方案，以对抗 Nvidia 的 Infiniband——即使在基于 Nvidia GPU 的系统中也是如此。</p>
<p>由于其网络技术的采用程度不及其 GPU，Nvidia 可能试图扩大其网络可寻址市场，以便在非 Nvidia 系统中提升销售。</p>
<h2>这也可能是一个防御性举措</h2>
<p>除了扩大网络市场，Nvidia 可能还在承认定制设计的 AI 加速器相对于 Nvidia 芯片的采用率在增加。虽然 Nvidia 的 GPU 不会消失，但请记住，Nvidia 在极其昂贵的芯片上大约有 75% 的毛利率。当一家云公司设计自己的定制 AI 加速器时，它只需支付给代工厂的毛成本。因此，这意味着云公司在制造自己的定制芯片时，只需支付大约 25% 的 Nvidia 芯片成本。</p>
<p>虽然设计自己芯片会有额外的研发成本，但由于 AI 加速器非常昂贵，并且在最新的 AI 系统中以大规模部署，毛成本远远超过这些额外的研发设计成本。</p>
<p>因此，ASIC 的需求正在上升。根据 The Information Network 的数据，定制 ASIC 的市场份额从 2023 年的约 22% 增加到预计 2025 年的 30%，而 GPU 的市场份额则从 2023 年的约 72% 降至预计今年的 65%。根据分析师的说法，CPU 和 FPGA 占据了剩余的约 5% 的 AI 工作负载。</p>
<p>现在，Nvidia 仍然应该会增长，因为整体 AI 基础设施市场仍在快速增长。然而，Nvidia 可能会随着时间的推移继续失去市场份额给成本更低的定制 ASIC。通过开放其 NVLink 技术，它可能仍然会找到进入这些云巨头系统的方法，即使 ASIC 从 GPU 中获得了更多的市场份额，也能带来增量收入机会。</p>
<h2>这对股东意味着什么</h2>
<p>总体而言，Nvidia 尝试获得对云巨头 ASIC 系统的接触可能是个好主意，因为这些系统可能会随着时间的推移而获得市场份额。然而，新的 NVLink Fusion 产品可能对那些预期 Nvidia GPU 长期超高速增长，或至少在这些相同利润率下持续超高速增长的人发出警告。</p>
<p>虽然 Nvidia 目前确实拥有先发和软件优势，但云巨头有能力投资于自己的硅，并且只要他们能够节省数百亿美元，他们就会继续这样做。看起来 Nvidia 可能正在通过 NVLink Fusion 承认这一现实。</p>

英伟达

<p>英伟达在台北国际电脑展上宣布，将通过 NVLink Fusion 向其他芯片组开放其 NVLink 技术，从而允许与非英伟达系统的集成。这一举措可以被视为在定制 AI 加速器和传统技术竞争中扩展其网络市场的战略。尽管英伟达的 GPU 销售依然强劲，但其网络收入却滞后，这促使其进行这一转变，以提升销售并适应不断变化的市场动态。该决定可能有助于英伟达在定制 ASIC 在 AI 工作负载中获得市场份额的情况下保持相关性</p>

<p>At Computex in Taiwan last weekend, artificial intelligence (AI) GPU leader <strong>Nvidia</strong>(NVDA -0.99%) made a very interesting announcement: It will open up its NVLink technology to other chipsets besides those made by Nvidia, in a product called NVLink Fusion.</p>
<div class="lb-trans"><p>在上周末的台湾计算机展上，人工智能（AI）GPU 领导者 <strong>Nvidia</strong>（NVDA -0.99%）做出了一个非常有趣的宣布：它将把其 NVLink 技术开放给其他芯片组，而不仅限于 Nvidia 自家的产品，这一产品被称为 NVLink Fusion。</p>
</div><p>The move was certainly interesting and can be interpreted both positively and negatively. Delving into the details, is the move a good or bad sign for shareholders?</p>
<div class="lb-trans"><p>这一举动无疑是有趣的，可以从正面和负面两个角度进行解读。深入细节来看，这一举动对股东来说是好兆头还是坏兆头？</p>
</div><h2>What is NVLink?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>什么是 NVLink？</h2>
</div><p>AI processing is much more than just one chip's work today. Rather, Nvidia CEO Jensen Huang thinks whole servers or even complete racks can function as one &#34;giant chip.&#34; For instance, Nvidia just began selling GB200 NVL72 racks, which contain 72 Blackwell GPUs and 36 Grace CPUs all linked together through Nvidia's in-house networking technologies.</p>
<div class="lb-trans"><p>如今，AI 处理远不止是一个芯片的工作。相反，Nvidia 首席执行官黄仁勋认为，整个服务器甚至完整的机架可以作为一个 “巨型芯片” 来运作。例如，Nvidia 刚刚开始销售 GB200 NVL72 机架，其中包含 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU，所有这些都通过 Nvidia 自家的网络技术连接在一起。</p>
</div><p>Those Nvidia networking technologies are essentially two product families: NVLink and Infiniband. NVLink is an interconnect technology that links GPUs within a server, whereas Infiniband links whole servers together.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些 Nvidia 网络技术本质上是两个产品系列：NVLink 和 Infiniband。NVLink 是一种连接技术，用于在服务器内连接 GPU，而 Infiniband 则用于将整个服务器连接在一起。</p>
</div><h2>What Nvidia is doing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 在做什么</h2>
</div><p>This past weekend, Nvidia announced NVLink Fusion, enabling system manufacturers to integrate NVLink technology in servers that don't contain Nvidia chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>上周末，Nvidia 宣布了 NVLink Fusion，使系统制造商能够在不包含 Nvidia 芯片的服务器中集成 NVLink 技术。</p>
</div><p>For instance, NVLink Fusion can be used to connect custom ASICs that large cloud companies are designing for themselves. <strong>Marvell Technologies</strong>(MRVL -2.09%) is named by Nvidia as a key partner in the venture. Marvell not only makes custom AI accelerator pieces for the cloud giants' chips, such as <strong>Amazon</strong>'s Trainium, but also produces various data center interconnect technologies as well.</p>
<div class="lb-trans"><p>例如，NVLink Fusion 可用于连接大型云公司为自己设计的定制 ASIC。<strong>Marvell Technologies</strong>（MRVL -2.09%）被 Nvidia 指定为该项目的关键合作伙伴。Marvell 不仅为云巨头的芯片（如 <strong>Amazon</strong> 的 Trainium）制造定制的 AI 加速器组件，还生产各种数据中心互连技术。</p>
</div><p>In addition, NVLink Fusion allows for Nvidia GPUs to connect to non-Grace CPUs. For instance, <strong>Fujitsu</strong> and <strong>Qualcomm</strong> are attempting to break into the data center CPU segment, and they have also partnered with Nvidia for NVLink Fusion, per the press release, hoping to be included in more Nvidia AI systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，NVLink Fusion 还允许 Nvidia GPU 连接到非 Grace CPU。例如，<strong>Fujitsu</strong> 和 <strong>Qualcomm</strong> 正在尝试进入数据中心 CPU 领域，并且根据新闻稿，他们也与 Nvidia 合作进行 NVLink Fusion，希望能够被纳入更多的 Nvidia AI 系统。</p>
</div><p>Other partners mentioned in the press release were the electronic design automation software powerhouses <strong>Synopsis</strong> and <strong>Cadence Design Systems</strong>, which help chipmakers design chipsets and whole systems, along with other data center connectivity companies.</p>
<div class="lb-trans"><p>新闻稿中提到的其他合作伙伴包括电子设计自动化软件巨头 <strong>Synopsis</strong> 和 <strong>Cadence Design Systems</strong>，它们帮助芯片制造商设计芯片组和整个系统，以及其他数据中心连接公司。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MTg4NzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTQ4MDYzMzI0MC0xLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F818872%2Fgettyimages-1480633240-1.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>Why is Nvidia doing this?</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 为什么要这样做？</h2>
</div><p>Some may wonder why Nvidia is essentially opening up its NVLink technology to others, given that having a &#34;closed&#34; ecosystem would force customers to buy full Nvidia solutions with Nvidia GPUs and CPUs. So why is Nvidia being so &#34;nice&#34; and &#34;open&#34;?</p>
<div class="lb-trans"><p>有些人可能会想，Nvidia 为什么要将其 NVLink 技术基本上开放给其他公司，考虑到拥有一个 “封闭” 的生态系统将迫使客户购买完整的 Nvidia 解决方案，包括 Nvidia 的 GPU 和 CPU。那么，Nvidia 为什么会如此 “友好” 和 “开放”？</p>
</div><p>Nvidia already sells a lot of GPUs into systems that don't use its NVLink technology or Infiniband, and recent results show its networking equipment sales badly lagging chip sales. Last quarter, while Nvidia's data center semiconductor revenue was up 116%, its data center networking revenue was actually <em>down</em> 9%.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 已经向不使用其 NVLink 技术或 Infiniband 的系统销售了大量 GPU，最近的结果显示其网络设备销售远远落后于芯片销售。上个季度，尽管 Nvidia 的数据中心半导体收入增长了 116%，但其数据中心网络收入实际上下降了 9%。</p>
</div><p>The reason is probably competition from legacy networking technologies that are being updated by the industry for AI. For instance, last year, a consortium of major technology giants teamed up to create UALink, an open-source alternative to NVLink. This comes on top of the Ultra Ethernet Consortium, formed in 2023 by these same companies, which created an ethernet-based alternative to go against Nvidia's Infiniband -- even in Nvidia GPU-based systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>原因可能是来自传统网络技术的竞争，这些技术正在被行业更新以适应 AI。例如，去年，一些主要科技巨头组成的财团联合创建了 UALink，这是 NVLink 的一个开源替代品。这是在 2023 年由这些公司成立的超以太网财团的基础上，后者创建了一种基于以太网的替代方案，以对抗 Nvidia 的 Infiniband——即使在基于 Nvidia GPU 的系统中也是如此。</p>
</div><p>With its networking technologies not being adopted to the extent its GPUs are, Nvidia may be trying to expand its networking addressable market to non-Nvidia systems to boost sales.</p>
<div class="lb-trans"><p>由于其网络技术的采用程度不及其 GPU，Nvidia 可能试图扩大其网络可寻址市场，以便在非 Nvidia 系统中提升销售。</p>
</div><h2>It may also be a defensive move</h2>
<div class="lb-trans"><h2>这也可能是一个防御性举措</h2>
</div><p>In addition to expanding the market for networking, Nvidia may also be acknowledging increased adoption of custom-designed AI accelerators versus Nvidia chips. While Nvidia GPUs aren't going away, keep in mind that Nvidia makes roughly a 75% gross margin on extremely expensive chips. When a cloud company designs its own custom AI accelerator, it only has to pay the gross costs to the foundry. So that means cloud companies pay just 25% or so of the cost of an Nvidia chip when they make their own custom chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了扩大网络市场，Nvidia 可能还在承认定制设计的 AI 加速器相对于 Nvidia 芯片的采用率在增加。虽然 Nvidia 的 GPU 不会消失，但请记住，Nvidia 在极其昂贵的芯片上大约有 75% 的毛利率。当一家云公司设计自己的定制 AI 加速器时，它只需支付给代工厂的毛成本。因此，这意味着云公司在制造自己的定制芯片时，只需支付大约 25% 的 Nvidia 芯片成本。</p>
</div><p>While there are extra research and development costs associated with designing one's own chips, because AI accelerators are so expensive and deployed in massive numbers for the latest AI systems, the gross costs vastly outweigh those extra R&amp;D design costs.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然设计自己芯片会有额外的研发成本，但由于 AI 加速器非常昂贵，并且在最新的 AI 系统中以大规模部署，毛成本远远超过这些额外的研发设计成本。</p>
</div><p>As a result, ASICs are on the rise. According to The Information Network, the market share for custom ASICs has increased from about 22% in 2023 to a projected 30% in 2025, with GPUs ceding market share from about 72% in 2023 to a projected 65% this year. CPUs and FPGAs make up the remaining 5% or so of AI workloads, according to the analyst.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，ASIC 的需求正在上升。根据 The Information Network 的数据，定制 ASIC 的市场份额从 2023 年的约 22% 增加到预计 2025 年的 30%，而 GPU 的市场份额则从 2023 年的约 72% 降至预计今年的 65%。根据分析师的说法，CPU 和 FPGA 占据了剩余的约 5% 的 AI 工作负载。</p>
</div><p>Now, Nvidia should still grow, as the overall AI infrastructure market is still growing by leaps and bounds. However, Nvidia may see a continued market share loss to lower-cost custom ASICs over time. By opening up its NVLink technology, it may therefore still find a way into these cloud giants' systems, leading to incremental revenue opportunities even if ASICs take more share from GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>现在，Nvidia 仍然应该会增长，因为整体 AI 基础设施市场仍在快速增长。然而，Nvidia 可能会随着时间的推移继续失去市场份额给成本更低的定制 ASIC。通过开放其 NVLink 技术，它可能仍然会找到进入这些云巨头系统的方法，即使 ASIC 从 GPU 中获得了更多的市场份额，也能带来增量收入机会。</p>
</div><h2>What it means for shareholders</h2>
<div class="lb-trans"><h2>这对股东意味着什么</h2>
</div><p>Overall, it's probably a good idea for Nvidia to try and gain exposure to cloud giants' ASIC systems, as those systems are likely to gain share over time. However, the new NVLink Fusion offering may serve as a warning to those who anticipate hypergrowth for Nvidia GPUs for a long period, or at least continued hypergrowth at these same margins.</p>
<div class="lb-trans"><p>总体而言，Nvidia 尝试获得对云巨头 ASIC 系统的接触可能是个好主意，因为这些系统可能会随着时间的推移而获得市场份额。然而，新的 NVLink Fusion 产品可能对那些预期 Nvidia GPU 长期超高速增长，或至少在这些相同利润率下持续超高速增长的人发出警告。</p>
</div><p>While Nvidia does have a first-mover and software advantage currently, cloud giants have the means to invest in their own silicon, and will continue to do so as long as they're able to save tens of billions of dollars doing it. It looks like Nvidia may be acknowledging this reality with NVLink Fusion.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Nvidia 目前确实拥有先发和软件优势，但云巨头有能力投资于自己的硅，并且只要他们能够节省数百亿美元，他们就会继续这样做。看起来 Nvidia 可能正在通过 NVLink Fusion 承认这一现实。</p>
</div>

Nvidia Is Opening Its NVLink Technology to Others: But Is That Bullish or Bearish for the Stock?

- Nvidia 宣布开放 NVLink 技术给其他芯片组，推出 NVLink Fusion。  
- 此举旨在扩大市场，面对定制 AI 加速器的竞争。  
- Nvidia 可能会在云巨头系统中获得增量收入机会。

英伟达将其 NVLink 技术开放给其他公司：这对该股票是利好还是利空呢？