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作 者：Hernanderz AI風口加持加上一季度財報遠超預期，英偉達股價一飛沖天、市值已逼近萬億美元，統治地位不斷加強。在萬億英偉達身后，誰能充當行業“老二”？AMD、英特爾這兩個老對手并不是唯一的答案。 盤中一度漲逾30%，收盤股價、市值分別定格在379.8美元和9392.95億美元，英偉達距離萬億美元俱樂部僅有一步之遙。 股價走勢如此凌厲，華爾街大行也很懂事，自發前來再添一把火。從24日開始，已有巴克萊、摩根大通、韋德布什證券、Baird多家機構宣布上調英偉達股價預期。其中最樂觀的巴克萊銀行，將英偉達的目標價從原來的275美元大幅上調至500美元，對這家半導體大廠的發展前景十分看好。 英偉達能成為半導體寒冬中第一個迎來春天的巨頭，原因很簡單：往近了說，日前公布的一季度財報遠超市場預期；往遠了說，有AI風口加持，英偉達的高算力芯片供不應求，業績還有很大增長空間。 橫向對比可以發現，經過本輪暴漲后，英偉達和同行們拉開了更大差距：截止25日美股收盤時，AMD的市值為1938.07億美元，高通為1158.78億美元，英特爾僅有1142.85億美元，三者相加也只有英偉達的一半左右。 誰是半導體行業的老大？資本市場用錢投票，給出了自己的答案。而比起追趕英偉達這個遙不可及的目標，對AMD們來說，坐穩行業“老二”位置可能是一個更實際的任務。 處境迥異的“準亞軍”：AMD穩字當頭，英特爾舉步維艱 雖然我們習慣性地把英偉達、AMD、英特爾、高通這幾家半導體大廠放在一起比較，但高通的業務模式和另外幾個同行其實有不少差異。高通的業績，很大程度上和智能手機行業掛鉤，和英偉達的正面對抗只存在于汽車芯片等少數幾個領域。真正和英偉達近身肉搏的，是AMD和英特爾。 要明確的是，AI服務器的芯片需求很大，但最核心的是GPU和儲存芯片。openAI曾表示，在AI大模型訓練中，算力需求一般3-4個月就會翻一倍，對儲存芯片和GPU的需求也會相應提升。通常情況下，AI服務器的儲存芯片使用量是普通服務器的8倍，GPU就更不用說了。 因此，AMD、英特爾和英偉達的對抗，也主要集中在GPU、AI芯片領域。兩者相比之下，AMD勝在穩定，份額、技術雖比不上英偉達卻比下有余。英特爾處境則更為尷尬，對GPU拿不起也放不下，蹉跎了不少歲月，至今仍沒有找準方向。 有“千年老二”之稱的AMD，在CPU稱霸半導體行業的年代長期充當英特爾的配角，后來又在智能手機時代成為高通身邊的二號人物，直到現在為英偉達作配，仿佛一直沒有主角命。但比起一落千丈的英特爾，AMD至少業務布局更廣泛，沒有完全錯過任何一個風口。 目前，AMD的業務涵蓋CPU、GPU和嵌入式三條賽道，前兩項業務的份額都穩居行業第二。在去年一季度完成對賽靈思的并購后，AMD又拿下了FPGA市場的半壁江山，勢力版圖進一步拓寬。在最重要的GPU業務上，AMD寄希望于MI300系列新品，并將其視為對標英偉達A100的種子選手。 從近幾個季度的業績來看，AMD的積極信號也多于英特爾。今年一季度，服務器業務所在的數據中心板塊營收占比接近25%，CPU解決方案業務所在的客戶服務板塊占比已下滑至15%。GPU和CPU這一進一退，表明AMD正努力抓住AI風口，改善營收結構。 那么昔日霸主英特爾現在是什么情況？ CPU需求隨著PC市場衰落而萎縮是不爭的事實，英特爾在追逐AI風口、開發GPU產品線的過程中也是波折不斷，至今沒有太多拿得出手的戰績。 過去5年，英特爾為圖形部門AXG投入了近35億美元研發資金，可惜收效寥寥。去年8月傳出AXG部門可能整體被裁撤的消息，年底又進行了拆分，整合出客戶端計算和數據中心、AI兩個團隊。再到后來，英特爾副總裁兼超級計算事業部總經理Jeff McVeigh承認整合CPU、GPU核心產品的XPU項目已經流產，對標AMDMI300和英偉達A100的目標自然成為泡影。 近日，英特爾又調整方案，將Falcon Shores計劃改為純GPU解決方案，預計2025年發布。從這一系列變動中可以看出，英特爾并不愿意放棄GPU，但又一直找不準定位，彎道超車遠沒有想象中那么簡單。 在日前接受媒體采訪時，Jeff McVeigh表示公司不會放棄GPU業務，正在花時間重新設計新品。他也向外界承諾，英特爾的新產品算力肯定會優于英偉達H100系列。但沒看到產品之前，這番話很難令投資者信服。 總的來說，AMD比英特爾更穩定、更有希望坐穩“老二”位置，但也只是相對而言。在英偉達的領先優勢面前，這兩個傳統豪強并沒有太多應對之策。不過話又說回來，正在追逐AI風口的也遠不止AMD、英特爾等半導體廠商——還有硅谷一眾科技巨頭。 微軟、Meta、谷歌、亞馬遜這些大廠中，會不會跑出一匹黑馬？ 不確定的“X因素”：硅谷大廠聯手對抗英偉達？ 芯片又貴又難搶，似乎成為英偉達的“原罪”。從官方定價可以看到，英偉達GPU均價甚至高于許多重要處理器，使用H100 GPU芯片的設備開價4萬美元，比隔壁英特爾的頂配版Xeon貴了接近兩倍。 更糟糕的是，明知道英偉達的芯片又貴又搶手，急于訓練AI大模型的硅谷大廠們并沒有更好的替代品。谷歌所使用的A3超級計算機，就需要配備8個英偉達的H100 GPU。 英偉達的“算力壟斷”，已然成為硅谷眾巨頭心腹大患。它們采取的應對之策，則是自己下場研發AI芯片。 截止目前，已有微軟、亞馬遜、谷歌三家大廠計劃研發AI芯片和搭載自研芯片的AI服務器，Meta也蠢蠢欲動。這幾家大廠中，谷歌、亞馬遜領先一步：前者勝在入局時間早，積累了一定的AI技術和研發經驗；后者作為全球頭號云計算廠商，自研芯片經驗同樣豐富、產業鏈成熟且行動力強。 谷歌早在2021年發布的Pixel 6和Pixel 6Pro中就搭載了首款自研的Tensor芯片，GPU性能比前一代旗艦手機搭載的外購芯片提升近80%。此外，谷歌還有專用AI算力芯片TPU，支持加速機器學習。目前，谷歌TPU已經迭代到第四代，最新一代TPU v4超級計算機整體運行速度較上一代產品提升近10倍，已經不輸英偉達A100，功耗甚至比A100低1.3-1.9倍。 亞馬遜則早在2018年便開始涉足AI定制芯片，但早期對算力要求并不高，涉及的領域沒有那么廣泛。直到今年年初，最新一代Inferentia 2推理芯片發布，外界才感受到其進步：性能較上一代芯片提高近3倍，最多可實現1750億個參數的超高速連接分布式推理。在大模型推理、訓練過程中，Inferentia 2將發揮無可替代的作用。 和谷歌、亞馬遜相比，和openAI走得最近、吃到最多紅利的微軟反倒是實力較弱的一方。計劃在2025年推出首款自研AI定制芯片MTIA和開源芯片架構RISC-V的Meta，同樣落后許多。不過它們追趕英偉達的決心也很強烈，不計成本的投入難保不會大力出奇跡。 總而言之，打破英偉達的壟斷成為硅谷巨頭們的共同目標。為了盡快實現這個目標，它們甚至不惜聯手英偉達的幾個老對手。5月初，彭博社爆料微軟有意資助AMD，聯合開發代號為Athena的AI芯片，但遭到雙方否認。 價值研究所（ID：jiazhiyanjiusuo）觀察到，這則消息傳出后，AMD股價直線拉漲逾12%，英偉達短線走低超1%，資本市場的反應相當敏感。坦白說，現階段的谷歌、亞馬遜們很難對英偉達帶來實質影響，但終究是一個不可不防的“X因素”。 AI時代，芯片除了拼算力還能拼什么？ 在追趕英偉達這件事上，無論是AMD、英特爾這種傳統半導體大廠，還是微軟、Meta等硅谷科技巨頭，都把AI算力視作頭號突破口。 毫無疑問，英偉達的芯片在算力上確實有優勢。 在2020年發布的A100芯片，直到現在仍保持著業界領先的算力和性能。配備540億個晶體管、最大功率400W，在BERT模型的訓練、推理性能分別較上一代產品V100提升6倍和7倍。而經過改造的安培架構還實現了GPU擴展功能，進一步提升加速能力。 性能決定需求、需求影響價格，在這條規則下，我們可以看到英偉達AI芯片的旺盛需求和優越性能是相輔相成的。以前面提到的王牌產品A100芯片為例，過去5個月的價格累計漲幅達到37.5%；中國特供版的A800同期漲幅也超過20%，依舊供不應求。 Asymmetric Advisors的知名分析師Amir Anvarzadeh也在不久前的一份報告中感嘆到，英偉達A100和H100芯片的算力“非常壯觀”，訂單暴漲是情理之中。甚至作為合作方的臺積電也獲益匪淺，產能利用率再度攀升。 有鑒于此，在算力上PK英偉達，成為大多數競爭對手的不二之選。 AMD在今年CES上發布預覽的AI推理加速器Alveo V70、首款數據中心APU MI300，都重點宣傳AI算力。前者號稱75級TDP的AI算力巔峰，算力峰值達到400TOPS，后者則擁有1460億個晶體管、采用先進的5nm和6nm制程工藝，同樣性能拉滿。 但一顆芯片的算力、功率，就能決定兩家芯片公司的高低成敗了嗎？答案明顯是否定的。 舉個例子：如果單純比拼芯片算力的話，并非以GPU見長的高通其實不輸英偉達太多。 比如高通的Cloud AI 100芯片，在MLCommons人工智能芯片測試標準工程聯盟的測試中就有兩項功率指標超過英偉達H100。在物體檢測和圖像分類這兩個環節，Cloud AI 100優勢明顯，英偉達H100則在自然語言處理上遙遙領先，兩者只能算各有千秋。 然而，英偉達不止贏在芯片算力。在AI賽道上，英偉達的影響力是全方位的：除了GPU芯片，還有圍繞AI設計的推理平臺、云服務體系甚至計算光刻技術。而這些配套的產品、服務，是高通，也是其他絕大多數競爭對手欠缺的。 用英偉達CEO黃仁勛的話來說，AI行業需要一個“臺積電式的代工廠，構筑自定義大語言模型”，為企業提供大語言模型推理、訓練所需的各種產品和服務。在今年3月的GTC大會上占據重要篇幅的NVIDIA DGX Cloud云服務體系，就配備超級計算專用集群、AI軟件等各種基礎設施和軟件，可以讓企業客戶快速開展大模型訓練工作。 要追上英偉達，搶奪AI紅利，AMD們要做的絕不止提高芯片算力。重重考驗之下，它們首先要明確目標、了解自己的不足，才能找準將來的方向。 寫在最后 對于半導體行業在AI時代的發展前景，綽號“皮衣哥”的黃仁勛充滿信心，也堅信AI技術會給半導體企業帶來更多商業價值。在今年3月接受采訪時，他曾預測來自AI行業的收入將在未來12個月大幅增長，“企業要么跟上AI的步伐，要么就會被甩在身后”。 12個月之后的事情還說不準，但現在的局勢很明確，英偉達的確把幾個競爭對手遠遠甩在身后了。更有甚者，已有媒體將黃仁勛稱作“新時代的摩爾”。看到這局面，英特爾、AMD這些老對手心里一定不是滋味。 坐穩行業老大的位置后，英偉達開始想辦法加固競爭壁壘，身后的追趕者們同樣很著急，廝殺不會終止。不過英偉達從初次接觸AI芯片到戰勝各路對手成為算力之王，也花了數年時間。AMD、英特爾們想抹平這些差距，并不是一朝一夕可以辦到的。 想追上英偉達，AMD們要做好打持久戰的準備。要彌補的差距，也絕不止AI芯片算力。 |
