 克日，英伟达公布了 2023 财年及其第四序度财报。在加密钱币低迷、消耗需求疲软、去库存的种种压力下，英伟达在 2023 财年的总营收根本与上一财年持平，约为 270 亿美元。此中，第四序度营收为 60.5 亿美元，较客岁同期降落了 21%。 只管云云，其业绩体现依然好于分析师此前的预期。财报发布当天，英伟达股价大涨 14%，市值到达 5800 亿美元。究竟上，人们对英伟达的乐观感情已经伸张数月。自本年 1 月以来，英伟达的市值涨幅最高达 60%。 这多亏了 OpenAI，其发布的 ChatGPT 和 DALL-E 2 如许的大型语言模子（Large Language Model）将天生式 AI 引入了公众的视线——险些全部软件将被 AI 重塑，黄仁勋更是将其比作「AI 的 iPhone 时候」。 就此，期间的风口由元宇宙和 web3 忽然切换到天生式 AI，FAAMG 等硅谷巨头们匆忙备战随时「开打」。而英伟达，稳稳地成为这场期间之战的「最雄师火商」。 作为当下「AI 超等周期的跳动心脏」，英伟达的 GPU（图形处置惩罚芯片）是练习和操纵呆板学习模子的最佳选择，因而被视为「2023 年云资源付出重心转向人工智能的最大受益者」。 实在，这不是英伟达第一次乘上期间的风车——加快盘算、深度学习、挖矿、元宇宙，英伟达频频踩中期间的风口。在它建立的短短 30 年里，芯片江湖已然换了人间，当年与 90 家显卡商厮杀落败的初创公司，早已成为市值最高的芯片霸主。 英伟达频频「躺赢」，离不开其掌舵者黄仁勋的战略眼光——总是能精准预判下一个技能厘革，提前动手。在克日的财报电话会上，黄仁勋透露了：这一次，他提前看到的将来及其相应的战略结构。面临大语言模子加持的天生式 AI，「核弹厂」的野心远非提供「军器」。 01 ChatGPT 大战背后的「战役之王」 客岁 11 月尾以来，OpenAI 让人们见地到了「通用智能」的锋利，依托大语言模子的 ChatGPT 所显现的头脑链条（Chain of Thought）和自觉涌现的各种本领（Emergence）令人惊艳——只管 ChatGPT 自己没有知识和聪明，但是它做到了「让你以为它有知识乃至聪明」的水平。 不久前，在加州大学伯克利分校哈斯商学院的炉边发言上，黄仁勋高兴地评价 ChatGPT 将开启科技行业的新纪元，也是人工智能和盘算行业有史以来最美好的事变。 他说：「上一次看到一项云云多才多艺、可以办理题目并常常以多种方式带给人们惊喜的科技是什么时间？它可以写一首诗，可以填写电子表格，可以编写 SQL 查询并实行，可以写 Python 代码……对于许多不停致力于此的人来说，我们不停在等候这一刻，这是人工智能的 iPhone 时候。我如今可以将它用作 API 并毗连到电子表格、PPT、各个应用步伐，它有让统统变得更好的潜力」。  这是「AI 将重塑全部软件」的境遇，而要让天生式 AI 可以或许像 ChatGPT 如许显现五花八门的通识才气，必须依托像 GPT3.5 如许的底层大语言模子。人们将其比作移动互联网期间里安卓或 iOS。因此，大语言模子也就成为大厂和创业公司的必争之地。 无论是「造」出如许一个大模子，照旧运行如许一个大模子，都必要极大的算力，必要成千上万个 GPU。据报道，OpenAI 用了 10000 个英伟达的 GPU 来练习 ChatGPT。花旗团体估计，ChatGPT 的利用大概会在 12 个月内为英伟达带来 30 亿至 110 亿美元的贩卖额。 此前，《中国电子报》采访业内人士表现，「大模子技能涉及 AI 开辟、推理、练习的方方面面，所谓模子的『大』重要是参数目大、盘算量大，必要更大要量的数据和更高的算力支持。对于 GPU 厂商来说，大模子是值得等待的算力红利，尤其是通用性极强的英伟达」。 环球来看，大算力芯片范畴重要有两个玩家，英伟达和 AMD，从市占率来说，英伟达远超 AMD。根据 John Peddie Research 的数据，英伟达占据了 GPU 市场约 86% 的份额。 这也就不难明白，在炙手可热的天生式 AI 海潮下，英伟达被视为最大的潜伏赢家。从财报上看，这波天生式 AI 对于英伟达的需求重要反映在数据中央业务。究竟上，2023 整个财年的四个季度，数据中央已经替换了英伟达发迹的支柱业务——游戏，成为第一大业务。  2022 财年第 4 季度——2023 财年第 4 季度，英伟达各个板块的营收 | 截图泉源：Nvidia 2023 财年，数据中央总收入增长了 41%，到达创记录的 150.1 亿美元。仅就第四序度而言，数据中央收入为 36.2 亿美元，贡献了英伟达全公司收入的 60% 左右。 数据中央增长的根本盘来自于新一代旗舰产物 H100 的出货量连续走高、云的渗出率连续增长、以及超大规模客户扩大了 AI 结构。 就 H100 而言，其收入在第二季度就已经远远高于 A100，后者的营收份额一连降落。据悉，H100 在练习方面比 A100 快 9 倍，在基于 Transformer 的大型语言模子推理方面比 A100 快 30 倍。 同时，英伟达正在为越来越多的、快速增长的云服务商（Cloud Service Providers，简称 CSP）提供服务，包罗甲骨文和一些专注于 GPU 的云服务提供商（GPU specialized CSPs）。在已往的 4 个季度中，CSP 客户贡献了数据中央收入的 40% 左右。 02 下一步：AI 即服务 财报电话会上，老黄透露了英伟达的新动向——AI企业级服务上云。只管更多信息会在十几天后的 GTC 大会上才公布，但英伟达正与领先的云服务商互助提供 AI 即服务（AI-as-a-service），让企业可以访问英伟达的 AI 平台。据官方消息，客户将可以或许把 NVIDIA AI 的每一层（包罗 AI 超等盘算机、加快库软件或预练习的天生式 AI 模子等）作为云服务来利用。 老黄论述道，「技能突破的积聚使 AI 到了一个拐点。天生式 AI 的多功能性和本领引发了天下各地企业开辟和摆设 AI 战略的紧急感。然而，AI 超等盘算机底子办法、模子算法、数据处置惩罚和练习技能仍旧是大多数人无法降服的停滞。」  基于如许的行业痛点，英伟达贸易模式的下一个条理是：资助每个企业客户都能利用AI。 客户利用本身的欣赏器，就可以通过 NVIDIA DGX Cloud 来利用 NVIDIA DGX AI 超等盘算机，该服务已经在 Oracle Cloud Infrastructure 上可用，预计不久后也将在 Microsoft Azure、Google Cloud 和其他平台上线。在 AI 平台软件层，客户将可以或许访问 NVIDIA AI Enterprise，以练习和摆设大型语言模子或其他 AI 工作负载。而在 AI 模子即服务层，英伟达将向盼望为其业务创建专有天生式 AI 模子和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模子。 就其市场远景，黄仁勋以为，ChatGPT 让人们意识到盘算机编程的民主化，险些任何人都可以用人类语言向呆板表明要实行的特定使命。因此，全天下 AI 底子办法的数目将会增长，「你会看到这些 AI 工厂无处不在」。人工智能的生产将会像制造业一样，在将来，险些每个公司都会以智能的情势生产软件产物。数据进来了，只做一件事，使用这些数据产生一个新的更新模子。 他进一步表明了 AI 工厂，「当原质料进入时，修建或底子办法就会启动，然后一些改进的东西就会出现，这黑白常有代价的，这就是所谓的工厂。以是我盼望在天下各地看到 AI 的工厂。此中一些将托管在云中。此中一些将是当地的。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。以是我完全等待这会发生。」 究竟上，老黄关于 AI 工厂愿景正在发生，上个月，他在公开演讲中声称，自从 ChatGPT 出现以来，大概已经有约莫 500 家新创业公司开辟出令人舒畅的、有效的 AI 应用步伐。 基于这一远景，英伟达对数据中央的将来布满信心。CFO Cress 表现，通过新的产物周期、天生式 AI 以及人工智能在各个行业的连续接纳，数据中央部分将连续实现增长。她说：「除了与每个重要的超大规模云服务商互助外，我们还与很多消耗互联网公司、企业和初创企业互助。这一机会心义庞大，推动数据中央的强劲增长，并将在本年加快增长。」 03 汽车向上，游戏向下 除了数据中央，英伟达其他的业务板块——游戏、汽车、专业视觉等，本季度的体现则有好有坏。 此中，车用业务体现亮眼。财年总收入增长 60%，到达创记录的 9.03 亿美元。第四序度收入创下 2.94 亿美元的记录，较客岁同期增长 135%，较上一季度增长 17%。 无论是环比照旧同比，车用业务均连续增长。根据英伟达，这些增长反映了主动驾驶办理方案的贩卖增长，面向电动汽车制造商的盘算办理方案以及 AI 座舱办理方案的贩卖强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。 值得留意的是，在本年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达公布与富士康创建战略互助同伴关系，共同开辟基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的主动驾驶汽车平台。 相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。 已往几个季度，RTX 4080 贩卖疲软、视频游戏行业下滑、加密钱币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务连续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点大概已经已往，而且事变可以改善进步。」 第四序度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比降落 46%，环比增长 16%，整个财年收入降落 27%。该季度和财年的同比降落反映了贩卖淘汰，背后是环球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。 但环比三季度，英伟达的游戏业务照旧取得了肯定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一见解，他说：「游戏业正在重新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈接待利用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」 克日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四序度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要鉴戒——动视暴雪在 PC 和主机上贩卖游戏，而只有 PC 贩卖与英伟达相干，主机制造商利用 AMD 显卡。 别的，在财报发布的前一天，英伟达公布与微软签署了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包罗《我的天下（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模仿飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《任务召唤（Call of Duty）》和《守望前锋（Overwatch）》等游戏。 除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部分的业务也较上一年有大幅降落。从中可以看出：半导体市场正在履历稀有的下行周期。 专业视觉业务第四序度收入为 2.26 亿美元，较客岁同期降落 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入降落 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比降落反映了向互助同伴贩卖较少以资助淘汰渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比降落 56%，环比增长 15%。财年收入降落 61%。该季度和财年同比降落是由条记本 OEM 和加密钱币发掘处置惩罚器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不敷道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。 04 风口上的赢家，为什么又是英伟达 英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目的是在竞争猛烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技能；从 2006 年到 2023 年的转型，则重要是怎样使用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于呆板学习、深度学习、云盘算等范畴。 后者让英伟达走上人工智能之旅，本日市值已经凌驾老牌霸主英特尔和 AMD，也是在本日天生式 AI 高潮下，英伟达再次站上风口的条件。 在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正紧张的题目并对峙。他说：「这使我们可以或许一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明白GPU。我们发明白编程着色。是我们让电子游戏变得云云漂亮。我们发明白 CUDA，它将 GPU 酿成了假造实际的模仿器。」 回到英伟达的出发点。其时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消耗化、民主化，让大量的人可以或许打仗到这项技能，从而创造一个其时不存在的全新行业——电子游戏。他们以为，假如做成，就有大概成为天下上最紧张的技能公司之一。 缘故原由在于：三维图形重要体现为对实际的模仿，对天下的模仿相称复杂，假如知道怎样创建难辨真假的假造实际，在所做的统统中模仿物理定律，并将人工智能引入此中，这肯定是天下上最大的盘算挑衅之一。它沿途衍生的技能，可以办理惊人的题目。 最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为盘算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波天生式AI海潮中处于最佳生态位。 只管 GPU 作为盘算装备的发现常常被以为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达表里的专家都夸大，假如英伟达在 2006 年没有将 CUDA 盘算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）盘算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中心件堆栈，其通用的并行盘算架构可以或许使得 GPU 办理复杂的盘算题目。通过 CUDA，研究职员可以编程和访问 GPU 实现的盘算本领和极致并行性。 而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 举行编程是一个漫长而困难的编码过程，必要编写大量的低级呆板代码。利用免费的 CUDA，研究职员可以在在英伟达的硬件上更快、更自制地开辟他们的深度学习模子。 CUDA 的发明劈头于可程式化 GPU 的想法。英伟达以为，为了创造一个优美的天下，第一件要做的事变就是先模仿它，而这些物理定律的模仿是个超等电脑负责的题目，是科学运算的题目，因此，关键在于：怎么把一个超等电脑才气办理的题目缩小、并放进一台正常电脑的巨细，让你能先模仿它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。 彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，末了却发现全部产物的本钱都不得不上升近一倍，而在其时也并不能给客户带来代价，客户显然不肯意买单。 若要让市场担当，英伟达只能进步本钱，但不进步售价。黄仁勋以为，这是盘算架构的事变，必须要让每一台电脑都能跑才气让开辟者对这种架构有爱好。因此，他继承对峙，并终极打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地降落，股票掉到了 1.5 美元，并连续低迷了约莫 5 年，直到橡树岭国家实行室选择了英伟达的 GPU 来制作公用超等电脑。 接着，全天下的研究职员开始接纳 CUDA 这项技能，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学范畴，从分子动力学、盘算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些差别的科学范畴开始接纳 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是由于有 CUDA 的资助才得以完成本身的研究。 固然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，由于假造天下里和实际天下的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、修建物的崩塌结果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。 然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「尽力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。 在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋约请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能范畴崛起的故事。  Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是盘算机视觉范畴开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 比赛。获奖论文表明该模子实现了亘古未有的图像辨认精度，直接导致了今后十年里人工智能的重要乐成故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的统统。 根据 Hinton 的说法，假如没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个盘算焦点支持的并行处置惩罚本领，英伟达的 GPU 被证实是运行深度学习算法的完善选择。Hinton 乃至在一次演讲上告诉在场的近千名研究职员都应该购买 GPU，由于 GPU 将成为呆板学习的将来。 在 2016 年担当福布斯采访时，黄仁勋说本身不停都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。 究竟上，英伟达的深度神经网络 GPU 的乐成是「一个希奇的荣幸偶合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探究了各种硬件工具乐成和失败的缘故原由。 她说，英伟达的乐成就像「中了彩票」，这在很大水平上取决于「硬件方面的希望与建模方面的希望之间的精确对齐时候」。这种变革险些是刹时发生的。「一夜之间，必要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就办理了」她说。「这就是它的戏剧性。」 然而，英伟达并差别意这种说法，并表现，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加快神经网络的潜力，纵然他们不知道人工智能将成为最紧张的市场。 在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，其时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）乃至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少呆板学习研究职员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。 黄仁勋渐渐意识到 AI 是这家公司的将来，英伟达随即将把统统赌注押在 AI 身上。 于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为核心，黄仁勋表现，呆板学习是「当今高性能盘算范畴最冲动民气的应用之一」。「此中一个已经取得令人高兴的突破、巨大的突破、神奇的突破的范畴是一个叫做深度神经网络的范畴。」黄仁勋在会上说道。 今后，英伟达加速结构 AI 技能，再也不但是一家 GPU 盘算公司，渐渐创建了一个强盛的生态体系，包罗芯片、相干硬件以及一整套针对其芯片和体系举行优化的软件和开辟体系。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有用地天生 AI。 可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达不停在做一件非常智慧的事变，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的底子上，它衍生出来了基于通用盘算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。 在硬件端，由于它是图形和盘算的同一架构，它的通用性包管了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发本钱，以是硬件上自己通过规模性可以拿到一个比力上风的研发本钱。 在软件端，由于它有巨大的开辟者的生态，而这些名贵的软件开辟职员，即便是这些软件开辟职员换了一个公司，但他大概照旧在继承用 CUDA 的软件。 |
