「每个人都是基于英伟达进行开发的。」Rao说，「如果你想推出新的硬件，你就得赶上去和英伟达竞争。」
Naveen Rao是一名神经科学出身的科技企业家，他曾试图与全球领先的人工智能制造商英伟达竞争。
Rao在英特尔收购的一家初创企业中致力开发旨在取代英伟达GPU的芯片，但在离开英特尔后，他在自己领导的软件初创公司MosaicML里使用了英伟达的芯片。
Rao表示，英伟达不仅在芯片上与其他产品拉开了巨大的差距，还通过创建一个大型的AI程序员社区，实现了芯片之外的差异化：
AI程序员一直在使用该公司的技术进行创新。
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一站式人工智能开发供应商
十多年来，英伟达在生产能够执行复杂AI任务（如图像、面部和语音识别）以及为ChatGPT等聊天机器人生成文本的芯片方面，建立了几乎无法撼动的领先地位。
这家曾经的行业新贵之所以能够取得AI芯片制造的主导地位,是因为它很早就认识到了AI发展的趋势，为这些任务专门定制了芯片，并开发了促进AI开发的关键软件。
从那时起，英伟达的联合创始人兼CEO黄仁勋，就在不断地提高英伟达标准。
为了保持领先地位，他的公司还为客户提供专业计算机、计算服务和其他新兴行业工具。
这使得英伟达成为了人工智能开发的一站式供应商。
据研究公司Omdia调查，虽然谷歌、亚马逊、Meta、IBM和其他公司也生产人工智能芯片，但到目前，英伟达占人工智能芯片销售额的70%以上。
在训练生成式人工智能模型方面，英伟达占据的市场份额更大。
今年5月，该公司预计季度收入将跃升64%，远超华尔街预期，从而成为人工智能革命中最引人注目的赢家。
6月，英伟达的市值已突破1万亿美元，成为全球市值最高的芯片制造商。
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FuturumGroup分析师丹尼尔·纽曼表示：「客户会等18个月才购买英伟达系统，而不是从初创企业或其他竞争对手那里购买现成的芯片。这太不可思议了。」
英伟达的发展历程与理念
现年60岁的黄仁勋以标志性的黑色皮夹克而闻名。
在成为人工智能运动最知名的代言人之一前，他一直看好人工智能的前景。
他曾公开表示，计算正在经历自60年前IBM定义了大多数系统和软件的运行方式以来的最大的转变：
现在GPU和其他特殊用途芯片正在取代标准微处理器，人工智能聊天机器人正在取代复杂的软件编码。
黄仁勋在接受采访时说：「我们的理解是，这是一次对计算方式的重塑。」
「而英伟达会从头开始构建一切，从处理器一直到最终产品。」
1993年，黄仁勋联合创立了英伟达，主要的业务是制造在电子游戏中渲染图像的芯片。当时的标准微处理器擅长按顺序执行复杂的计算，但英伟达生产的GPU可以同时处理多个简单任务。
2006年，黄仁勋进一步推进了这一进程。他发布了名为CUDA的软件技术，该技术可帮助GPU为新任务编程，使GPU从单一用途的芯片转变为更通用的芯片，能承担物理和化学模拟等领域的其他工作。
2012年，研究人员利用GPU在识别图像中的猫等任务中实现了与人类相似的准确度，这是一项重大突破，也是根据文本提示生成图像等最新发展的先驱。
而据该英伟达估计，这项工作在十年间耗资超过300亿美元，使英伟达不再仅仅是一个零部件供应商：
除了与顶尖科学家和初创企业合作，公司还组建了一支团队，直接参与人工智能活动，如创建和训练语言模型。
此外，从业者的需要导致英伟达开发了CUDA以外的多层关键软件，其中也包括数百条预构建代码的库。
在硬件方面，英伟达因每两三年就能持续提供更快的芯片而赢得声誉。2017年英伟达开始调整GPU以处理特定的AI计算。
同年，通常为其他公司的系统销售芯片或电路板的英伟达开始销售完整的计算机，以更高效地执行人工智能任务。
现在，它的一些系统已经达到了超级计算机的规模，它利用专有的网络技术和数千个GPU组装和运行这些系统。
这些硬件只需要运行数周就能训练出最新的人工智能模型。
去年9月，英伟达宣布生产名为H100的新型芯片，并对其进行了改进，以处理所谓的Transformer运算。这种运算被证明是ChatGPT等服务的基础，黄仁勋称之为生成式人工智能的「iPhone时刻」。
一「芯」难求
为了进一步扩大影响力，英伟达最近还与大型科技公司建立了合作伙伴关系，并投资了使用其芯片的备受瞩目的人工智能初创公司。
其一就是Inflection Al公司，该公司在6月份宣布从英伟达和其他公司获得了13亿美元的资金。这笔资金用于购买22000枚H100芯片。
Inflection公司首席执行官Mustafa Suleyman表示，公司没有义务使用英伟达的产品，但竞争对手没有提供可行的替代方案。
最近，英伟达还将现金和稀缺的H100芯片投向了Core Weave等新兴云服务，这些服务允许公司租用计算机，而不是购买自己的计算机。
Core Weave将运营Inflection的硬件，并拥有超过45000个英伟达芯片，该公司在8月举债23亿美元，来购买更多英伟达硬件。
鉴于人工智能对芯片的巨大需求，英伟达必须决定谁能获得多少芯片，这种权力让一些技术高管感到不安。
Hugging Face的首席执行官Clment Delangue说：「硬件不能成为人工智能的瓶颈，也不能成为人工智能的看门人，这一点非常重要。」
谷歌副总裁兼计算基础设施总经理Amin Vahdat表示，谷歌对自有芯片的需求「非常巨大」。但他也补充说：「我们与英伟达的合作非常紧密。」
英伟达不讨论价格或芯片分配政策，但行业高管和分析师表示，根据封装和其他因素的不同，每块H100芯片的价格为15000美元到40000美元左右，比前代A100芯片高出两到三倍。
尽管价格高昂，但优越的性能还是让行业中的人趋之若鹜。
黄仁勋表示他的芯片性能更强，可以为客户省钱：
「如果你能将一个价值50亿美元的数据中心的培训时间缩短一半，那么节省下来的费用就超过了所有芯片的成本。」
他还开始推广一款名为Grace Hopper的新产品，该产品将GPU与内部开发的微处理器结合在一起。
但更多的竞争似乎也在蠢蠢欲动中。
亚马逊云计算部门副总裁David Brown说，「在定价方面，英伟达为其他公司留出了很大的竞争空间」。
Rao则表示，AMD公司销售的GPU是这场竞争中最有希望的竞争者之一，该公司最近被数据和人工智能公司DataBricks收购。
垄断了AI行业的未来
而除了产品层面的霸主地位，英伟达对于AI行业的统治还体现在他对于AI初创公司的控制力上。
如果不算OpenAI，2023年上半年有5个估值超过15亿美元的AI独角兽公司进行了融资。
英伟达投资了其中的4家！
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OpenAI和Anthropic分别背靠谷歌和微软，都能通过和各自背后金主的深度合作来解决算力问题。
另外4家AI独角兽都接受了英伟达的投资。
因为有英伟达做股东，至少算力问题不太用操心了。
被投的公司也分属AI行业的不同赛道，而且都是现在各条赛道上的头部玩家。
按照这个趋势发展下去，几乎所有排得上名的AI初创公司都需要跪求英伟达参股，而且都不用英伟达给钱，直接用H100就能换股份。
而按照目前的行业情况，除非有其他厂家的产品能和英伟达的GPU形成正面竞争，才有可能打破目前英伟达对AI算力的垄断格局。
然而，从MLPerf基准测试中的表现来看，除了英伟达的解决方案，其他一家能打的都没有。
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只要英伟达不犯大错，后来者别说赶上，哪怕只是接近英伟达的统治地位，都是很难的。
大家都说，英伟达今年借着AI浪潮，赚得盆满钵满。
也许再过几年，英伟达就该成为AI浪潮本潮了。
因为到了那个时候，不但英业达的产品依然是整个行业发展的最重要的基础资源。
英伟达可能还会持有绝大部分AI行业头部公司的股份，更加充分地分享整个AI行业增长的红利。
而不断创下历史新高的英伟达股价，代表着投资者对于英伟达的信心和高估值。
而如此之高的估值（市盈率达到110倍），一方面来源于它正源源不断地创造着惊人的利润，而且更关键的是，他还垄断了AI行业，甚至是整个科技行业的未来。
参考资料：
https://www.nytimes.com/2023/08/21/technology/nvidia-ai-chips-gpu.html?ref=oembed
