每經(jīng)記者 李孟林    每經(jīng)編輯 蘭素英    

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在硅谷的心臟地帶，加州圣何塞會議中心，一場令人期盼的科技盛宴本周在這里上演。

當?shù)貢r間3月18日，英偉達CEO黃仁勛身著標志性的黑色皮夾克，登上萬人體育場，宛如一位搖滾巨星。“歡迎來到GTC大會。希望你們意識到這里不是演唱會，而是一個開發(fā)者大會。”他在開場時不無幽默地說道。實際上，對于英偉達GPU技術(shù)大會（GTC），業(yè)界一直將其譽為“AI界的伍德斯托克音樂節(jié)”，只是在這場盛會上，躍動的音符是芯片、算法、計算機架構(gòu)和數(shù)學等內(nèi)容。

作為AI時代的“賣鏟人”，英偉達在GTC大會上亮出了不少“黑科技”。其中，基于Blackwell架構(gòu)的全新GPU芯片，性能是上一代的4倍，能效提升25倍，可謂“最強AI芯片”。全新AI微服務(wù)提供從應(yīng)用軟件到硬件編程的一站式服務(wù)，在硬件、軟件和系統(tǒng)上全棧布局。

更值得注意的是，黃仁勛在演講中不斷提到了“AI工廠”的概念，希望企業(yè)能站在不同的思維來考慮數(shù)據(jù)中心和AI工具。他認為，世界已經(jīng)在新一輪工業(yè)革命的開端，這場工業(yè)革命里輸入的原材料是數(shù)據(jù)，出來的則是有價值的數(shù)據(jù)令牌（digital tokens），處理和提煉數(shù)據(jù)的中間環(huán)節(jié)就是數(shù)據(jù)中心。據(jù)黃仁勛估計，這將是一個年規(guī)模達2500億美元的市場。

AI盛會亮點多：“最強AI芯片”Blackwell、人形機器人、Vision Pro數(shù)字孿生

2016年，黃仁勛當著馬斯克等一眾OpenAI元老的面，親手把第一臺由GPU芯片組成的DGX-1超級計算機送給OpenAI。如今，所有卷入大語言模型和生成式AI競爭的公司，都在爭奪英偉達的GPU芯片。毫無疑問，在這一輪生成式AI熱潮中，英偉達是背后關(guān)鍵的“賣鏟人”。

在本周的GTC大會上，黃仁勛不負眾望，亮出了一系列“黑科技”，再度引爆AI界。

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在這場科技盛會中，黃仁勛正式公布“AI核彈”：基于Blackwell架構(gòu)的GPU芯片。Blackwell GPU的訓練性能是上一代Hopper GPU的4倍，推理性能是30倍，能源效率是約25倍。英偉達GPU性能提升之快，讓英偉達高級科學家Jim Fan直呼“新的摩爾定律”已經(jīng)誕生。

打個比方，如果要訓練1.8萬億參數(shù)的模型（GPT-4的規(guī)模），用Hopper架構(gòu)的芯片來訓練，可能需要8000個GPU，消耗15兆瓦電力，需要90天左右。如果用Blackwell，只需要2000個GPU，4兆瓦的電力，能耗大幅降低。

 

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業(yè)界預(yù)計，將采用Blackwell系列芯片的公司包括亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、OpenAI、特斯拉和xAI。黃仁勛透露，新GPU的價格為3萬到4萬美元，這無疑將進一步推動英偉達的營收。

英偉達還推出了NIM（英偉達推理微服務(wù)），提供從應(yīng)用軟件到硬件編程的一站式服務(wù)，讓開發(fā)者可以輕松構(gòu)建和部署AI應(yīng)用，加速AI技術(shù)的落地應(yīng)用。

除此之外，英偉達還展示了一系列酷炫的AI運用場景，如用來預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的 ESMFold、人形機器人基礎(chǔ)模型 Groot 和人形機器人芯片 Jetson Thor ，與比亞迪合作的車載計算平臺， Omniverse平臺上的蘋果Vision Pro應(yīng)用和地球氣候的數(shù)字孿生等。

本次GTC大會也得到了華爾街的熱捧。摩根大通分析師Harlan Sur認為，Blackwell架構(gòu)鞏固了英偉達在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位，比競爭對手“仍領(lǐng)先一到兩步”。美國銀行分析師Vivek Arya表示，基于Blackwell的GPU產(chǎn)品“訓練性能前進一步，推理性能實現(xiàn)飛躍”，維持1100美元的目標價和“買入”評級。

高盛分析師Toshiya Hari則認為，英偉達強大的創(chuàng)新能力和廣泛的客戶關(guān)系將推動其持續(xù)增長，在未來的競爭中繼續(xù)保持優(yōu)勢地位，并讓競爭對手感到壓力，因此Hari將其目標股價從875美元上調(diào)至1000美元。

截至發(fā)稿，英偉達本周上漲7.35%，今年開年以來累計漲幅為95.75%，而2023年全年漲幅為239%。

 

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不只賣芯片，英偉達看中的是2500億美元的大市場

“我們真正賣的不是芯片。芯片本身不能工作，需要構(gòu)建成一個系統(tǒng)才能運行。”在Blackwell芯片的超強性能引發(fā)熱議之際，黃仁勛卻在GTC大會期間不斷強調(diào)這一點。“英偉達為AI構(gòu)建了整個數(shù)據(jù)中心，只是將其分解成了各個部分，其中一些部分適合你的公司。”

在黃仁勛看來，英偉達的市場機會不在于GPU芯片，因為很多公司也在開發(fā)GPU。英偉達真正的競爭優(yōu)勢在于將芯片、軟件、算法引擎、安全技術(shù)、芯片間通信等統(tǒng)合到一起的數(shù)據(jù)中心解決方案。

“數(shù)據(jù)中心正在快速走向加速計算（指利用專用硬件以超越 CPU 常規(guī)計算效能的高效計算處理），這是每年價值2500 億美元的市場，并以每年20%至25%的速度增長。這主要是由于AI方面的需求，而英偉達將占據(jù)重要的份額。”黃仁勛表示。他同時稱，這是英偉達市值能在9個月里從1萬億美元升至2萬億美元的底氣。

黃仁勛如此重視數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)，是因為他認為數(shù)據(jù)中心將在新的工業(yè)革命中發(fā)揮中心的作用，因此他在GTC大會期間反復(fù)強調(diào)，要用“AI工廠”的思維來理解數(shù)據(jù)中心。

黃仁勛用電力工業(yè)革命作類比來闡釋“AI工廠”：上一次工業(yè)革命中輸入的是水，產(chǎn)出來的是電，而在數(shù)據(jù)中心房間里發(fā)生的工業(yè)革命，其原材料則是數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理后輸出的是數(shù)據(jù)令牌，“這種令牌是看不見的，會分布在世界各地。非常有價值。”

業(yè)內(nèi)人士認為，黃仁勛所謂的“AI工廠”，其實類似于國內(nèi)智算中心的提法，是為AI大模型、AI應(yīng)用等提供計算力的新型“發(fā)電廠”，而非傳統(tǒng)上存儲和管理數(shù)據(jù)的設(shè)備。

黃仁勛之所以反復(fù)強調(diào)“AI工廠”的概念，實際是希望企業(yè)將數(shù)據(jù)中心看成賺錢的單元，而非單純的設(shè)備投資，從而促使更多企業(yè)加快部署英偉達的服務(wù)。“數(shù)據(jù)中心曾被視為公司的成本中心和資本支出，你會認為它是一項成本。然而，工廠是另一回事，它能夠賺錢。生成式AI的新世界將產(chǎn)生一種新形式的工廠。”他補充道。

隨著生成式AI的爆火，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)已經(jīng)成為英偉達的主要增長點。今年2月發(fā)布的最新一季財報顯示，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)扛起了英偉達當季83%的營收，同比增長409%至184億美元。這一增長與大模型訓練和推理對英偉達Hopper GPU架構(gòu)的需求密不可分，而隨著Blackwell GPU的面世，英偉達有望繼續(xù)牢牢占據(jù)AI“賣鏟人”的地位。

在GTC大會期間，戴爾宣布與英偉達一起共建戴爾“AI工廠”，升級自家旗艦的PowerEdge XE9680伺服器來支持英偉達的最新GPU架構(gòu)。聯(lián)想集團也與英偉達宣布合作推出全新混合人工智能解決方案，將為開發(fā)人員提供剛剛發(fā)布的NVIDIA微服務(wù)，包括NVIDIA NIM和NeMo Retriever。微軟CEO納德拉亦表示，將在微軟的全球數(shù)據(jù)中心采用 GB200 Grace Blackwell 處理器，助力世界各地的組織實現(xiàn) AI 落地。

在英偉達股價狂飆之際，華爾街所有人都關(guān)心的問題是，英偉達還能漲多少，到底有沒有泡沫。在看多者眼里，這一輪AI熱潮才剛剛開始，英偉達將繼續(xù)增長。

WedBush證券的著名分析師Dan Ives在發(fā)給《每日經(jīng)濟新聞》記者的評論郵件里表示：“英偉達‘黃金’GPU開啟的波瀾，已在科技界引發(fā)了未來數(shù)年的開支浪潮。在這場第四次工業(yè)革命里，隨著企業(yè)和消費者使用場景在全球擴散，我們預(yù)計接下來的十年里AI開支將達到1萬億美元。當前，對AI的需求是無可爭議的，微軟、谷歌、亞馬遜、甲骨文、Meta都在AI轉(zhuǎn)型投資上有著驚人的資本支出數(shù)字，而英偉達正是領(lǐng)導(dǎo)者。”

近期而言，Dan Ives認為2024年企業(yè)的IT預(yù)算中AI相關(guān)的支出將占8%到10%，而2023年這一數(shù)字還不到1%。

另外值得一提的是，在英偉達GTC大會期間，除了黃仁勛的主題演講，美國國家工程院院士、斯坦福大學首位紅杉講席教授李飛飛和OpenAI 首席運營官Brad Lightcap等嘉賓也帶來了精彩的分享，探索 AI、加速計算等領(lǐng)域的突破性進展。

圖片來源：每經(jīng)制圖（資料來源：根據(jù)公開資料整理） 

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