AI竞争加剧,但追赶Nvidia并非易事

在ai市场追赶nvidia绝非易事,但许多高科技行业的人都决心试水。芯片公司们正在领导这场竞争,超大规模数据中心、oem和其他公司也紧随其后。他们面临的任务将无比艰巨。
十二年前,nvidia在ai上大胆下注。现在,他们终于以历史性的估值收获了丰厚的回报。
上周,当黄仁勋在台湾的computex展会上活动时,全球其它竞争对手都在急切地向投资者和客户保证他们进入或在ai市场扩大份额的决心。然而,竞争对于nvidia来说并不陌生。
几周前,黄仁勋在与2024q1财报会议时说:“我们非常关注竞争,我们一直在面对竞争。我们面临来自各个方向的竞争,包括初创公司、资金充足且创新的公司,他们遍布全球。我们也面临来自现有芯片公司的竞争。我们甚至还面临来自csps(cloud services providers)内部项目的竞争。”
竞赛真的开始了。
但竞争对手也需要接受一个残酷的现实。目前,nvidia的领先地位如此之大,要想跨越它,需要巨大的跃进、灵活的步伐,还需要运气。这是因为搞ai并不是靠蛮力。它需要一套协调得天衣无缝的动作和部件,就像一部交响乐。
黄仁勋说:“这是我们所知道的最难的计算。你必须设计所有的硬件、库、算法,并优化框架,以适应不仅仅是一颗芯片,而是整个数据中心的架构。这是你的网络操作系统,你的分布式计算引擎,你对网络设备架构、交换机和计算系统的理解……整个系统就是你的计算机。”
总结就是,ai是非常复杂的。
竞争日益加剧
但竞争已经到来,且会持续下去。
amd的lisa su几个月来一直明确表示,她的公司必须在ai业务中占据更大份额。su在年初的ces上表示,amd将利用其最新的处理器ryzen,现在已被赋予ai功能。
上个月,su在接受采访时表示,amd正在“将ai融入我们产品组合的每一个方面”。
amd并不孤单。intel也想分一杯羹。aws、apple、百度、华为、ibm等公司也都是如此。
nvidia清楚地意识到,包括其客户在内的许多公司都想在其领地上分一杯羹。作为回应,nvidia一直在对其运营方式和对外展现的姿态方面进行深度改变。它正在与电子设计和供应链伙伴合作,而在某些情况下,甚至与自己的客户竞争。
nvidia刚刚宣布与mtk合作,以便在汽车领域建立更大的立足点。nvidia的汽车业务负责人danny shapiro指出,这项交易并不只针对mtk。他说,正在考虑在其他领域建立类似的合作伙伴关系。
shapiro说:“这扩大了我们的商业模式。如果你看我们在汽车行业所做的,你可以在汽车中看到nvidia的芯片和nvidia的软件。你可以在云端看到nvidia。无论你是否在汽车中使用我们的芯片和软件,基本上,每个公司都在用我们的数据中心业务进行训练。通过开辟我们之前没有进入的新细分市场,扩大了我们的市场。”
nvidia抵御竞争压力最有效的工具是在芯片领域内外都有所行动,使其ai优势在哪里都能被利用。事实上,黄仁勋指出,该公司已经不能简单地被描述为一家芯片供应商。
不止于此。它既与芯片竞争对手、超大规模数据中心、软件开发商、云客户、oem、公用事业、银行和金融企业、保险公司和汽车公司合作,又与他们竞争。这个名单还在继续。
黄仁勋指出,“我们已经建立了五个数据中心,我们还帮助全世界的公司建立数据中心。我们把数据中心和超级计算机变成了产品。全球一些最大的超级计算机在大约一年半前安装完毕,现在它们正在逐步投入使用。我们交付到运营的时间以周计。”
巨大的领先优势
nvidia能否以及能多久保持其ai领头羊地位现在已成为价值数十亿美元的问题。
根据idtechex的数据,nvidia是gpu市场无可争议的领导者,市场份额超过80%。该研究机构估计,到2033年,ai芯片市场“将达到2576亿美元”,以24.4%的复合年增长率增长,并表示nvidia将占据“相当大的份额”。
idtechex的报告中说,“ai正在改变我们所熟知的世界。ai训练算法的复杂性正在以惊人的速度增长。为了跟上这个增长,我们需要的不仅是可扩展的ai应用硬件,还需要能在接近终端用户的地方处理越来越复杂的模型。”
nvidia声称它已经找到了秘诀。目前,其在ai领域gpu的巨大领先优势无人能敌。
但竞争对手也意识到了市场的潜力,正在全力追赶。然而,要追上nvidia远没有那么容易。甚至可以说,短期内近乎不可能,需要多年时间的努力。
以下是竞争对手们可能面临的挑战:
ai解决方案并不仅仅关乎最好的芯片、处理器、软件、工艺制程、交付机制或者可信赖的关系。它需要所有这些因素的组合,顺利叠加起来,形成坚固的统一体。
nvidia完成以上任务花了超过12年的时间,要复制nvidia已经完成且将继续进行的工作,竞争者需要以闪电般的速度进行追赶。
任何想要获得更大份额的竞争者,不只要有优秀的处理器(gpu或cpu)、优秀的软件应用和制程,而且要远超这些。
黄仁勋如此直言不讳地说,这是因为,企业ai用户和他们的终端客户看重的ai解决方案,需要的不仅仅是将最好的芯片和软件拼凑在一起的能力。这关乎“技术堆栈”和“总体拥有成本”。
他说:“如果数据中心的操作系统,即基础设施,不是极其出色,你如何连接成千上万的gpu?nvidia的核心价值主张是我们是最低成本的解决方案。我们是最低总体拥有成本的解决方案。这是因为,我经常谈论的加速计算是两个问题,即它是一个全栈问题。”
诱人的回报
对于竞争者来说,开发一系列类似的解决方案是一项巨大挑战。但回报也可以同样巨大。
整个ai市场在2021年的估值还不到1,000亿美元。根据next move strategy consulting的数据,到今年年底,市场规模将膨胀到2,070亿美元,到2030年将达到2万亿美元的估值。
分析师并非是唯一抛出惊人数字的群体。正如nvidia高企的市值所示,股权投资者也同样对ai投资的预期回报疯狂。
然而,竞争者们的战斗不仅仅是在ai芯片上。ai竞争已经扩大到了“客户”层面的因素,这些客户过去可能会满足于从芯片公司那里购买组件,或者从制造商那里购买完成的oem设备。
而且,现在加入竞争队伍的还包括像alphabet、apple、amazon和facebook这样的超大规模数据中心、云服务供应商,甚至公用事业及自研芯片的通用视觉公司等。
成功非偶然
nvidia的成功并非是偶然的。2011年,黄仁勋开始推动公司专注于“加速计算”,似乎是非常明智的决策。
事后回顾,nvidia似乎一路都非常顺利。但上个月,黄仁勋在台湾发表演讲时指出,在开发cuda(其计算平台和应用程序编程接口,使软件能够用于通用目的处理)时,nvidia遇到过很多困难。
然而,他们坚持了下去,黄说是“冒着一切风险追求深度学习”。
他说,“我们发明了cuda,开创了加速计算和ai。十年后,ai革命开始了,nvidia是全球ai开发者的引擎。你要么为了食物而奔跑,要么为了避免成为食物而奔跑。往往你不能分辨是哪一个。只有跑。”
nvidia在奔跑。竞争对手也在奔跑。
但想要在ai市场上赶上nvidia,可能还需很多年艰辛的努力。

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