英伟达(Nvidia) 以制造Al芯片而闻名，但其最重要的架构是接纳客户，而将竞争对手拒之门外的商业堡垒。它的护城河由软件平台CUDA和新一代硬件硅芯片H200和 Blackwell构成。英伟达2024年第4季度营收是前一年同期水平的3.5倍，利润是前一年的9倍，股价在16个月内上涨了6倍，其市值曾一度坐上全球第一把交椅。人们不禁要问英伟达能否继续AI教主的绝对霸主地位？其股票前景如何？今年8月10日华尔街日报发表的文章”Nvidia将在佷长一段时间内主导全球的科技界”，对上述问题作了分析，我将译文呈现如下，以飨读者。——李宗琦
在过去的二十年里，Nvidia创造了一个在科技界被称为“围墙花园 walled garden”的东西，与Apple创建的花园没有什么不同。虽然Apple的软件和服务生态系统针对消费者，但Nvidia的长期关注点一直是使用其芯片构建人工智能系统和其他软件的开发人员。
英伟达的围墙花园解释了为什么尽管面临来自其他芯片制造商甚至谷歌和亚马逊等科技巨头的竞争，英伟达在未来几年内不太可能失去重要的人工智能市场份额。
它还解释了为什么从长远来看，英伟达现在主导的领土之争可能会集中在公司的编码能力上，而不仅仅是其电路设计，以及为什么它的竞争对手正在竞相开发可以绕过英伟达保护墙的软件。
了解Nvidia围墙花园的关键是一个叫做CUDA的软件平台, 它于2007年推出。这个平台解决了一个还没有人遇到的问题：如何使用Nvidia的专用芯片运行非图形软件，例如加密算法和加密货币挖掘 (cryptocurrency mining)，这些芯片本来只是专为3D图形和视频游戏等劳动密集型应用程序而设计。
CUDA在这些芯片上实现了各种其他计算，称为图形处理单元（GPU）。CUDA让Nvidia 的芯片运行的应用程序包括AI Software，其近年来的蓬勃发展使Nvidia成为世界上最有价值的公司之一。
另外的一个关键是，CUDA只是一个开始。年复一年，Nvidia通过推出专门的代码库来响应软件开发人员的需求，允许在其GPU上以Intel和AMD制造的传统通用处理器无法实现的速度执行大量任务。
Nvidia软件平台的重要性解释了为什么多年来Nvidia员工的软件工程师多于硬件工程师。英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)最近称，他的公司强调硬件和软件的结合是“全栈计算”，这意味着英伟达制造了从芯片到构建人工智能的软件的所有产品。
每次竞争对手宣布推出旨在与Nvidia竞争的Al芯片时，它都会与Nvidia的客户使用超过15年来编写堆积如山代码的系统竞争。该软件可能很难转移到竞争对手的系统上。
在6月的股东大会上，Nvidia宣布CUDA现在包括300多个代码库和600个Al模型，并支持大约40000家公司的500多万开发人员使用的3700个GPU加速应用程序。
人工智能计算 市场的巨大潜力鼓舞了一系列公司联合起来与Nvidia抗衡。花旗研究院半导体和网络设备分析师Atif Malik预测，到2027年，与AI相关的芯片市场每年将达到 4000亿美元。（英伟达在截至1月的财年收入约为610亿美元。）
英特尔(Intel)副总裁Bill Pearson表示，这种合作大部分集中在开发CUDA的开源替代方案上，他专注于为云计算客户提供Al。英特尔工程师正在为两个这样的项目做出贡献，其中一个 包括Arm、Google、Samsung和Qualcomm。Chat GPT背后的公司OpenAI正在努力开展自己的开源工作。
投资者正在涌入致力于开发CUDA替代品的初创公司。这些投资的部分原因是，世界上许多科技巨头的工程师可能会想让公司能够使用他们喜欢的任何芯片，并停止支付业内一些人所说的“CUDA 税”。
Groq是一家可以 利用所有这些开源软件的初创公司，最近宣布以28亿美元的估值投资6.4亿美元，以制造与Nvidia竞争的芯片。
与Apple非常相似，Nvidia建立了一个“围墙花园”，使客户很难叛逃。
科技巨头也在投资自己的Nvidia芯片替代品。谷歌和亚马逊各自制作了自己的定制芯片来训练和部署Al，Microsoft在2023年宣布将效仿。
NVIDIA的Al-chip主导地位最成功的竞争对手之一是AMD。AMD副总裁安德鲁•迪克曼（Andrew Dieckman）表示，它仍然是英伟达在市场上规模的一小部分——AMD预计2024年其Instinct系列人工智能芯片的收入将达到45亿美元——但它正在大力投资招聘软件工程师。他说“我们极大地扩展了我们的软件资源。”AMD上个月宣布，将以6.65亿美元的价格收购Silo Al，增加300名Al工程师。
英伟达的主要客户Microsoft和Meta Platforms都购买了AMD的Al芯片，这反映出希望鼓励对科技巨头预算中最昂贵的项目之一的竞争。
尽管如此，Citi Research的Malik表示，他预计Nvidia将在未来两到三年内在Al相关芯片中保持90%左右的市场份额。
人们必须了解替代方案的优缺点，这样才会了解如何在不使用Nvidia的任何硬件或软件的情况下帮助构建ChatGPT风格的Al。
初创公司NinjaTech Al的首席执行官Babak Pahlavan表示，如果他负担得起的话，他会使用Nvidia的硬件和软件来创办他的公司。但Nvidia强大的H1OO芯片的短缺使价格居高不下，并且得到它具有挑战性。
Pahlavan和他的联合创始人最终求助于亚马逊Amazon，该公司自己制造了用于训练Al的定制芯片，Al训练就是从大量数据中 “学习” 的过程。经过数月的努力，该团队终于成功地在Amazon的芯片（称为Trainium）上训练了他们的Al。这并不容易。
“有很多挑战和错误，”Pahlavan说，他在NinjaTech Al的团队每周与Amazon软件团队会面四次，持续了数月。最后，两家公司解决了这些问题，NinjaTech的Al“代理”于5月推出，为用户执行任务。该公司声称其服务每月有超过100万活跃用户，所有这些用户都由在Amazon芯片上训练和运行的模型提供服务。
Amazon Web Services高管Gadi Hutt说“一开始，双方都存在一些错误。”他的团队与NinjaTech Al合作。但现在，他说，“我们要去参加比赛了。
使用亚马逊定制AI芯片的买家包括Anthropic、Airbnb、Pinterest和Snap。亚马逊为其云计算客户提供Nvidia芯片，但这些芯片的使用成本高于Amazon自己的Al芯片。即便如此，客户还是需要时间来做出转换，Hutt说。
NinjiaTeh AI的经验说明了像NinjiaTeh AI这样的初创公司忍受在Nvidia围墙花园之外构建AI所需的痛苦和额外开发时间的一个重要原因是：成本。
Pahlavan说，为了每月为超过100万用户提供服务，NinjaTech在Amazon的云服务费用约为每月250000 USD。他补充说，如果他在Nvidia芯片上运行相同的Al，那将在750000到120万美元之间。
Nvidia 敏锐地意识到所有这些竞争压力，并且其芯片的购买和运营成本很高。该公司首席执行官黄仁勋承诺，该公司的下一代以Al为重点的芯片将降低在公司硬件上训练Al的成本。
在可预见的未来，Nvidia的命运是一个惯性问题——历史上，这种惯性使企业和客户被锁在其他各种围墙花园中。包括Apple的。（华尔街日报）
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