原標題：ChatGPT火了，英偉達笑了

ChatGPT火了，英偉達笑了

英偉達又“賺麻了”。

1月3日——美股第一個交易日，英偉達的收盤價為143美元，一個月后的2月3日，英偉達股票的收盤價已經來到211美元，一個月漲了47%。華爾街分析師預計，英偉達在1月份的股價表現預計將為其創始人黃仁勛增加51億美元的個人資產。

半導體企業股價的起起伏伏本屬常態，可今時不同往日，半導體市場正在經歷罕見的下行周期。英偉達股價此時的增長意味著，美股市場從它身上看到了逆境中的希望。

而這一希望之火的來源，就是當前科技圈的“頂流”：ChatGPT. 這款由OpenAI推出的聊天機器人在推出僅兩個月后，月活躍用戶就達到了1億，成為歷史上用戶增長最快的消費應用。由于ChatGPT屬于生成式AI，被譽為“AI芯片”第一股的英偉達應聲而漲，在ChatGPT商業化模式尚未明確的初期階段就斬獲了一波紅利。而美股市場如此看好英偉達，既有英偉達從顯卡廠商成長為AI芯片霸主的歷史原因，也在于ChatGPT當前階段與英偉達生態的契合性。

緣何成為“AI芯片第一股”？

20世紀90年代，3D游戲的快速發展和個人電腦的逐步普及，徹底改變了游戲的操作邏輯和創作方式。1993年，黃仁勛等三位電氣工程師看到了游戲市場對于3D圖形處理能力的需求，成立了英偉達，面向游戲市場供應圖形處理器。1999年，英偉達推出顯卡GeForce 256，并第一次將圖形處理器定義為“GPU”，自此“GPU”一詞與英偉達賦予它的定義和標準在游戲界流行起來。

那時，三位創始人可能沒有想到：

讓英偉達股價飛升的不是游戲顯卡，而是AI芯片。

讓英偉達市值超越英特爾的不是游戲顯卡，而是AI芯片。

在30年后，半導體遭遇罕見逆風的2022年，撐起英偉達財報表現的不是游戲顯卡，而是包含AI加速、高性能計算、超算等業務的數據中心業務。至2023財年第三季度（截至2022年10月30日），數據中心業務的營收已經是游戲業務的兩倍有余， 對英偉達的營收貢獻高達64.6%。

2021年第四季度（最右）—2023年第三季度（最左）英偉達各部門營收

來源：英偉達

有意思的是，讓英偉達踏上AI這條路的，不是GPU硬件，而是軟件編程平臺：CUDA（統一計算架構）。

在21世紀初，CPU難以繼續維持每年50%的性能提升，而內部包含數千個核心的GPU能夠利用內在的并行性繼續提升性能，且GPU的眾核結構更加適合高并發的深度學習任務。這一特性逐漸被深度學習領域的開發者注意。但是，作為一種圖形處理芯片，GPU難以像CPU一樣用C語言、Java等高級程序語言，極大地限制了GPU向通用計算領域發展。

英偉達很快注意到了這種需求。為了讓開發者能夠用英偉達GPU執行圖形處理以外的計算任務，英偉達在2006年推出了CUDA平臺，支持開發者用熟悉的高級程序語言開發深度學習模型，靈活調用英偉達GPU算力，并提供數據庫、排錯程序、API接口等一系列工具。雖然當時方興未艾的深度學習并沒有給英偉達帶來顯著的收益，但英偉達一直堅持投資CUDA產品線，推動GPU在AI等通用計算領域前行。

2012年，來自多倫多大學的博士生Alex Krizhevsky用120萬張圖片訓練神經網絡模型，和前人不同的是，他選擇 用英偉達GeForce GPU為訓練提供算力。在當年的ImageNet，Krizhevsky的模型以約15%的差錯率奪冠，震驚了神經網絡學術圈。

2010年—2014年，ImageNet top-5錯誤率（對一張圖像預測5個類別）及GPU使用數量

（ 紅色折線為錯誤率，綠色線柱為參賽團隊GPU使用量）

這一標志性事件，證明了GPU對于深度學習的價值，也打破了深度學習的算力枷鎖。自此，GPU被廣泛應用于AI訓練等大規模并發計算場景。數據顯示，在2010-2011年，ImageNet挑戰賽中沒有任何團隊使用GPU，2012年Krizhevsky首開先河后，2013年參賽團隊使用的GPU達到了60塊，2014年進一步提升至110塊。

除了學術圈，科技企業也紛紛向英偉達伸出橄欖枝。2012年，英偉達與谷歌人工智能團隊打造了當時最大的人工神經網絡。到2016年，Facebook、谷歌、IBM、微軟的深度學習架構都運行在英偉達的GPU平臺上。2017年，英偉達GPU被惠普、戴爾等廠商引入服務器，被亞馬遜、微軟、谷歌等廠商用于云服務。2018年，英偉達為AI和高性能計算打造的Tesla GPU被用于加速美國、歐洲和日本最快的超級計算機。

與英偉達AI版圖一起成長的，是股價和市值。2016年初，英偉達的股價在30美元左右。而2018年10月，英偉達股價來到292美元的高位，一度被資本市場譽為“AI芯片第一股”。2020年7月，英偉達市值首次超越英特爾，成為當時美國最大的芯片公司。

ChatGPT的最大受益者？

在AI計算領域的長期儲備，讓英偉達在ChatGPT尚處于商業化探索的早期，就率先受益，在股市斬獲頗豐。接下來，ChatGPT的火熱有望進一步體現在英偉達的銷售額上。IDC亞太區研究總監郭俊麗向《中國電子報》表示，從算力來看，ChatGPT至少導入了1萬顆英偉達高端GPU，總算力消耗達到了3640PF-days。

“我們預計，ChatGPT很可能推動英偉達相關產品在12個月內銷售額達到 35億至100億美元?！惫←愓f。

ChatGPT引起了全球用戶的極大興趣，在于它能夠滿足各種各樣的需求。解釋名詞概念、寫作文、作詩、填寫表單、編寫SQL查詢并且執行，甚至可以編寫代碼。而支撐這種多元化功能的，是AI大模型技術。一位AI從業者向《中國電子報》記者表示，大模型技術涉及AI開發、推理、訓練的方方面面，所謂模型的“大”主要是參數量大、計算量大，需要更大體量的數據和更高的算力支撐。對于GPU廠商來說，大模型是值得期待的算力紅利。

可英偉達真的能夠在這一波算力紅利中獨占鰲頭嗎？如今，在通用GPU領域，AMD一直是獨立GPU的第二大供應商，且一直保持著高速成長步伐，2022年AMD數據中心事業部的營業額實現了高達64%的同比增長。英特爾一直是全球最大的集成顯卡供應商，在宣布重返獨立GPU市場后，推出了面向數據中心和 AI 的Xe HP架構以及面向高性能計算的Xe HPC架構。與此同時，乘著AI東風崛起的一批中小GPU企業，也對新的市場機會虎視眈眈。顯然，英偉達并不是AI開發者們的唯一選擇。

那么，美股市場對英偉達的信心來源于什么？首先是 GPU平臺的通用性。一位互聯網從業者向記者表示，小模型是做一個任務就訓練一個模型，而大模型要具備一定的通用性。如果說對小模型的訓練是一堂課，對大模型的培訓就相當于九年義務教育。

而CUDA平臺加持的英偉達GPU，就是以通用性見長?！坝ミ_通用性高，支持AI的能力強。當一個新的AI熱點出現，其成長過程中會出現哪些新型應用是難以在初期預測的，通用性強的芯片平臺是更加安全的選擇，因此AI開發者往往會優先選擇英偉達的GPU。等這個AI熱點成熟了，方向相對明確了，再去研發自己的芯片?！盙artner研發副總裁盛陵海向記者表示。

英偉達的另一道護城河，是其 AI生態的黏性。CUDA幾乎只支持英偉達的Tesla架構GPU，不容易遷移，有利于AI開發者與英偉達軟硬件長期綁定?！霸贏I領域，英偉達的GPU占據絕對的領導地位，在訓練領域英偉達的GPU產品的市場份額超過80%。再配合CUDA軟件工具，實現對GPU等硬件芯片的捆綁，構筑了行業壁壘?！辟惖项檰柤呻娐樊a業研究中心總經理滕冉向記者表示。

這波紅利能吃多久？

在英偉達的發展史中，令其股價飆升的熱點有很多。有些是技術暢想，比如AI和元宇宙，在為全社會帶來想象空間的同時，也倒逼英偉達推出了新的產品和平臺。但也有一些是單純的GPU走量，比如“挖礦”，雖然短期內急速拉升了英偉達和AMD的顯卡銷量，但也對芯片供應秩序和GPU廠商財務表現的穩定性造成了傷害，成了曇花一現的短期紅利。

ChatGPU帶來的算力紅利，又能持續多久？這個問題，可以分兩個層次來看。

第一個層次，在于ChatGPU是不是一項能夠長期發展的顛覆性技術。

在黃仁勛本人看來，答案是肯定的。在近期參加的Berkeley Haas 商學院 Dean’s Speaker 系列談話中，黃仁勛表示人工智能領域出現了ChatGPT，相當于手機領域出現了iPhone：“ChatGPT 的出現對人工智能領域的意義，類似手機領域‘iPhone’的出現。這一刻在科技領域具有里程碑的意義，因為現在大家可以將所有關于移動計算的想法，匯集到了一個產品中。例如，通過API接口，可以將ChatGPT連接到數據表、Powerpoint、繪圖程序，照片編輯程序等，一切都可以變得更完善?！?/span>

但也有觀點認為，ChatGPT并沒有為底層技術帶來變革。Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆表示，ChatGPT并沒有為底層技術帶來創新，更多的是一個組合得很好的產品。盛陵海向記者表示，目前來看ChatGPT還是基于現有的數據進行組合式回答，而不是去創造新的內容。ChatGPT要長遠發展，需要持續向生產工具演變，比如短期內可以用來提升搜索引擎的正確率，而不是僅僅停留在與用戶對話。

在芯片層面，尚未看到針對ChatGPT推出的新產品。但ChatGPT作為明星產品，引發的是全社會對于 生成式AI和大模型技術的關注，而后者對于芯片用量的更大需求、芯片規格的更高要求，已經是較為明朗的趨勢?！拔磥泶竽Ｐ蛯⒊蔀锳I技術領域重要的生產工具，需要更強的訓練、推理能力，支撐海量數據模型且高效地完成計算，這些要求會對芯片的算力、存儲容量、軟件棧、帶寬等技術有更高的要求?！惫←惐硎?。

其次是在ChatGPT等生成式AI發展的不同時期，英偉達的蛋糕份額是否會有所變化。

對于中小企業來說，一旦想明白了要用ChatGPT做什么，按照業務特點定制AI芯片，是更經濟的選擇。郭俊麗表示，隨著ChatGPT技術不斷成熟推進、算法不斷優化普及，ASIC將更具備競爭優勢。

而頭部企業普遍想從芯片層、框架層、模型層一直做到應用層，因而無論國際的谷歌、微軟、亞馬遜，國內的百度、阿里，都推出了自己的算力芯片。為了讓芯片層更加貼合自己的框架模型，科技企業會不斷提升軟硬件的契合度，進一步提升自研芯片的比例。

因此，當ChatGPT發展到成熟期，其算力底座有可能從英偉達獨占鰲頭的局面逐漸向“百家爭鳴”的割據戰傾斜，從而壓縮英偉達在該領域的盈利空間。但那個時期，可能又會有下一個AI熱點出現，開啟下一輪從通用GPU平臺進行早期探索的循環。畢竟芯片企業的起起落落，概念股票的跌跌漲漲，都源于人們對于技術進步和美好生活的期待。只要想象力不會終止，就永遠有新的發現令市場矚目，新的熱點供企業追逐。

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作者丨張心怡

編輯丨陳炳欣

美編丨馬利亞

監制丨連曉東