暴涨1.3万亿!老黄笑哈哈,谷歌要偷家
2023-05-26 富美财经 浏览量:次
“大家都在抢我的芯片!” 昨夜,全球算力总龙头英伟达发布一季度财报。 总营收72亿美元,超过市场预期的65亿。万众瞩目的AI芯片业务,营收创历史新高,同比上涨10%;大家不太看好的游戏业务,收入也高出预期。 盈利方面,同样爆炸,毛利率、EPS都超过了先前的指引和市场预期。 最重要的二季度营收指引,不但没有继续下降,反而大增33%,比原来分析师的预期高出53%。 业绩这么好,股价盘后直接暴涨25个点,比一个AMD(1750亿美元)还多,并有望成为全美第七家市值1万亿美元的公司。 世界奇观啊,前段时间梭哈的,怕是睡着了都要笑醒。 英伟达走势,来源:Choice 但问题也接踵而至。 英伟达的顶峰,到底在哪里? 现在上车,会不会太晚? 01 臭打游戏的,改变世界 《华尔街之狼》里有个很酷的观点:制造需求。 当消费者意识不到自己需要什么的时候,你去提醒他,就能多出一片市场。 形象点的概括,就是“真香”。 最典型的案例,是工业革命早期的棉布热潮。 资本家买纺纱机的目的,原本只是提高生产力,用更少的工人产更多的布。 没想到,机器性能太猛,直接把产能拉爆,消费者都不够用了。 为了把库存卖出去,纺织厂只能去创造新需求,把棉布降价卖给穷人。 当穷人们穿上棉衣:“这丝滑的感觉。以前的麻布衣服,真的是抹布!” 棉布的需求于是爆炸性增长,供给又变得不足。 为了跟上市场需求,农民扩大棉花种植,纺织作坊进化成纺织工厂,技术人员改进技术,最后搞出了蒸汽机。 第二次工业革命时期,也有类似的剧本。 资本家借助国家的武力,建立起世界市场,将产品卖到亚非拉。当这些地方的老百姓(行情603883,诊股)用上火车、电灯、火柴,惊呼原来还有这么方便的东西。 巨大的需求缺口立刻滚滚而来。为了扩大产能,又一次技术大改革开始。 不过,世界市场实在太大,为了更高效收割,老牌工业国干脆把产业链转移到后发国家,又把现代金融体系建立起来了。 这种创造需求、满足更多需求的轮回,是近代世界历史的一条暗线。 今时今日,这个剧本仍在不断重演。不论是宏观经济,还是在每一个细分领域。 IBM董事长沃森,曾有一句名言:全世界只需要五台计算机的算力。 显然,他没想到,宝贵的算力和芯片,会被市场和消费者拿来玩儿。 最初,半导体的主要需求方是军事和科研单位。但是,又不打仗了,这些需求很快就达到极限。 怎么办?还是老一套:创造需求。 1974年,雅达利推出pong家用机,销量达到15万,而同时期PC市场规模只有几千台。 1975年,MOS科技推出6502游戏芯片,后来乔布斯发家的Apple II,搭载的就是它。 1978年,北美家用游戏机+街机市场共盈利12亿美元,而PC市场规模才5亿美元。 游戏机这么强,正是因为贪玩的大众创造了巨大需求,从而形成一个稳定的市场,让做硬件有利可图,给了科研人员一条活路。 这不仅保护半导体活过了70年代,还带来了足够多的money,让技术能够以摩尔定律的速度爆发式成长。 正好对应了创造需求的下一步:满足更多需求。 1992年,《德军总部》拉开3D时代序幕,引爆了全球游戏市场。眼看巨大的商机,游戏厂商便找硬件厂商寻求技术支持。 也就是,显卡。 第一个给出解决方案的是3dfx公司, Voodoo加速卡登上历史舞台,很快成为爆款。 各方纷纷效仿,美国市场瞬间出现了上百家做显卡的公司,竞争及其激烈。 直到1999年,英伟达推出第一款现代意义上的GPU——GeForce256,性能吊打市面上所有显卡。它的牛逼之处在于,从硬件上接管了CPU转换和光照计算,彻底解放CPU。 这就是需求的力量。 尤其在2007年后,智能手机登上舞台,再一次拓宽了游戏的边界。 所有手机在讲自己性能好的时候,无一例外,都是用游戏举例子。 这种需求催生出一代又一代高性能芯片。 游戏推动了第一张骨牌,无数产业的故事,就此开始。 平均每部手机中射频芯片价值(美元),来源:天风证券(行情601162,诊股) 比如,3D技术的跨越式发展,从根本上改变了电影的生产模式。 从前,特效大片需要先画故事版,然后让演员在绿幕前面,对着空气表演,再把素材交给后期,加各种酷炫特效。 但3D引擎将这一切反过来。把通用素材提前准备好,组合就能获得上乘场景。演员只需在场景中表演,特效与人融为一体,成本降了一大截。 《曼达洛人》有一半的特效镜头,都是用这种手法拍摄的。 而这一切,都源于无聊的游戏玩家们,想要在游戏里数腿毛。 又比如,2020年开始,游戏显卡占英伟达营收比例越来越低,数据中心的订单越来越多。 数据中心买显卡回去,当然不是用来玩游戏,而是用这些显卡过剩的算力搞大数据计算,全世界有相当多的人工智能公司,要依靠显卡芯片提供的算力进行深度学习。 可以说,没有游戏,显卡的发展绝不会如此迅速,AI的大爆发也极可能被延后数十年。 来源:中信证券(行情600030,诊股) 正是那群“臭”打游戏的,对光线和细节丧心病狂的追求,催促着算力向更高层次进发,而这些算力又用在了更多地方。 然后世界变了。 02 帝国的裂痕 2018年,《财富》杂志举办活动,有人问黄仁勋:你何时知道英伟达公司将会改变世界的? 答:1993年2月17日,我成立公司的日子。不改变世界,我创个什么业? 这肯定有吹牛的成分。 显卡吧有诗曰:“先有老黄后有天,显卡在手日神仙。” 在游戏世界中,黄仁勋是玩家口中的“两弹元勋”、爆破鬼才;在加密货币世界里,他是显卡疯子;在AI爆发的时代,他同样站在顶端,俯看竞争者为自己的显卡疯狂。 黄仁勋的成功,当然并非偶然。 世纪初,英伟达踩着所有对手的尸体,稳稳坐到显卡领域的王座上。 但这个位子,不是那么好坐的。 在PC时代早期,不论是对玩家还是游戏厂商而言,显卡都是一种极易过时的消费品。 除了游戏不断推陈出新,电脑本身也每隔几年就更新迭代,对显卡的性能要求,越来越高。 一方面,这形成了持续的消费力;但另一方面,如果跟不上新产品的步伐,等待GPU厂商的,只有收入暴跌、淘汰出局的结果。 这就像火烧屁股一样,催促着英伟达不断朝着更强大的技术前进,直到成为今天的模样。 但GPU在AI领域出圈,确实是偶然。 打从一开始,GPU就不是为训练神经网络所生,而是图像。 更具体点说,是为了将CPU从图像显示的苦力活中解放出来而生。 GPU和CPU,虽然结构差异显著,但本质上都遵循冯·诺依曼结构,存储和运算是分离的,存在明显的效率瓶颈。 在分支众多的AI神经网络中,这是很要命的。 神经网络每增加一个分支,GPU就要增加一次内存访问。在AI模型越来越庞大的当下,GPU消耗在内存访问上的能耗,要远比运算高很多倍。 简单说,就是效率不行。 人工智能技术发展得越快,这些问题就暴露得越多。 对此,黄仁勋祭出两套方案,齐头并进: 1.暴力堆算力。AI对算力的需求每100天就翻倍,这是悬在所有人头上的利剑。他们只能一边痛骂老黄心黑,一边像舔狗一样抢光所有芯片。 2.做生态系统,逐步解决GPU与AI场景不匹配的问题,包括功耗、内存、带宽瓶颈等等。 前者保证有肉吃,后者保证永远有肉吃。 这就是为什么,同样做芯片,英伟达的市值是英特尔的五倍,游戏、加密货币、云计算以及AI大模型,都离不开它的产品。 如果只是在硬件上内卷,不可能达到这么高。 除了GPU芯片设计能力,英伟达最宝贵的财富,是基于CUDA模型,孵化了大量的开发者和软件生态。 就像Android和iOS一样,遇到鸿蒙这样的挑战者根本不怕,因为即便后来系统做得再好,但是没有生态也是白搭。 英伟达发布CUDA后,先后推出居里、特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、伏特、图灵、安培、赫柏等一些列架构,用以支撑Graphics和Computing这两大场景。 但是,效果并不好。 正如CPU优秀的调度能力,以牺牲算力为代价一样,魔改后的GPU在算力上的堆叠也越来越克制。 在AI场景下,越来越难以匹敌专用芯片。所幸的是,后者并没有量产。 手握终极“缝合怪”H100,黄仁勋暂时可以松一口气,目前市面上还未出现更能打的量产芯片。 但挑战者,并不是没有,还很强力。 一个典型的深度神经网络架构,来源:towards data science 最有实力的,当然还是谷歌。 4月初,谷歌首次公布了AI超算的细节——TPU v4性能相较v3提升10倍,比A100快1.7倍,同时功耗少1.9倍。 和H100对打的芯片,也已经在研发中,它并非没有胜出的机会。 相反,因为更适用于AI场景,只要能量产,谷歌TPU会更受欢迎。 比如,本轮AI热潮除了OpenAI外,还有两家出圈的公司,一家是AI绘图公司Midjourney;另外一家是Authropic,其对话机器人(行情300024,诊股)Claude跟CHATGPT打的有来有回。 而这两家公司,都没有购买英伟达GPU搭建超算,而是使用谷歌的算力服务。 当然,这两者加起来,也比不过微软自研Athena芯片所带来的冲击。 最近市场传出微软与AMD合作开发新款AI芯片,加快推出相关产品,为自身及市场提供英伟达GPU之外的另一种底层硬件选择。 “如果 Athena 具有竞争力,与 Nvidia 的产品相比,它可以将每芯片的成本降低三分之一。” 此外,针对CUDA模型,OpenAI最近还推出了“简化版CUDA”:Triton。 这是种新的语言编译器,性能媲美CUDA,操作难度却低得多:只需25行代码,就能在FP16矩阵乘法上达到与cuBLAS相当的性能。 虽然Triton架构目前只正式支持英伟达GPU,但之后也会支持多家硬件供应商。 因为它是开源的。比起闭源的CUDA,其他硬件加速器能直接集成到Triton中,大大减少了为新硬件建立AI编译器栈的时间。 无论是谷歌还是OpenAI,在AI领域无疑比英伟达更专业,它们欠缺的只是时间。 更何况,前文已经说了,AI所需算力每100天将翻一倍。 也就是说,到2030年,AI所需算力是现在的3000万倍。(2的25次方) 即便是英伟达,也不可能满足如此恐怖的需求增长。 叠加全球供应链安全的考量,AI芯片市场从过去的英伟达一家独大,或慢慢转变为群雄割据。 还有另一种情况。 如今,AI一日千里,技术突破以小时计。如果在未来,AI在社会上的普及能像PC和手机那样大幅提升,算力成本可能大幅下降 那时,GPU更不是唯一的答案。 03 尾声 回顾历史,一战和二战,赢家是谁?从生意的角度看,是美国。 作为军火商,美国通过贩卖武器,实现了财富自由。 而今,多维度的人工智能战争已经打响,英伟达扮演的就是曾经军火商的角色。 目前,在eBay上,一张H100的售价,基本都在4-5万美元。而在一年前,才一万多。 而且有价无市。 据国内渠道商透露,之前拿货周期大约为一个月左右,现在基本都得三个月,甚至更长。 “一台通用计算服务器的成本大约在5万块钱左右,现在符合美国技术出口规范的A800一块价格已经涨到十几万,对于投入算力基础设施的公司来说,整个采购成本都在增加。” 好家伙,二道贩子卖一张卡的利润,顶俺们上一年班。 这有点类似两年前的动力电池,享受量价齐升的逻辑。你总以为到顶了,其实远远没有。(参考阅读《世纪抄底英伟达》) 但这种垄断式中间商,还能爽多久呢? 复盘英伟达过去二十年,通俗点讲,只需做好游戏GPU,就能顺带提高算力,满足训练AI模型需要,一举两得。 所以英伟达发展得快,从一个二线芯片公司变成了行业的NO.1,不可谓不励志。 但当AI大模型进入高速发展阶段,英伟达的侧重点,从游戏转向并非自己专长的人工智能。固然能在前期垄断上游算力,赚得盆满钵满,但早晚会被更专业的玩家追赶上。 你说它是AI时代的卖水人,没问题。说市值万亿美元不是它的终点,也没问题。 但要说它是AI时代唯一的霸主,那就不尽然。 再如日中天的帝国,也要当心那道不起眼的裂缝。
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