成功的一種方式是在正確的時(shí)間出現(xiàn)在正確的地點(diǎn)（假設(shè)你足夠聰明可以識(shí)別到這個(gè)機(jī)會(huì)）。預(yù)見市場(chǎng)的發(fā)展是另一種方式，而創(chuàng)造市場(chǎng)則是成功的另一條路徑。Nvidia在AI領(lǐng)域做到了這一切，甚至更多。

在大型語言模型（LLM）、Transformer和生成式AI大行其道之前，Nvidia就已經(jīng)開始了當(dāng)時(shí)所謂的“加速計(jì)算”或GPU計(jì)算，并使用其CUDA C++類似的編程語言作為催化劑和通道，來利用GPU的并行處理能力。GPU是復(fù)雜的設(shè)備，讓多個(gè)數(shù)據(jù)線程正確且同步地運(yùn)行是一個(gè)棘手的過程。CUDA減輕了很多這方面的工作，而且回報(bào)非常好，以至于大型組織中的數(shù)百名開發(fā)者利用它建立了一個(gè)龐大的專有和開放程序庫(kù)，這些程序運(yùn)行在Nvidia的GPU上。

當(dāng)生成式AI出現(xiàn)時(shí)，已經(jīng)有了大量的CUDA程序員。這部分歸功于Nvidia在2000年代末的遠(yuǎn)見，在全球大多數(shù)主要大學(xué)設(shè)立CUDA編程課，并由Nvidia承擔(dān)費(fèi)用。這是一個(gè)大膽的投資，而且得到了豐厚的回報(bào)，這也是創(chuàng)造市場(chǎng)概念的一部分。

Nvidia還雇傭了許多AI領(lǐng)域的超級(jí)明星，盡管當(dāng)時(shí)他們?cè)贏I業(yè)務(wù)上并沒有很多，但公司投資于未來。這是預(yù)見市場(chǎng)的一部分。

Nvidia已鋪墊好一切，而生成式AI就這樣飄然而至。此后每次都是如此。市場(chǎng)就在計(jì)算機(jī)社區(qū)前面發(fā)展，幾乎在其他人識(shí)別到這個(gè)巨大機(jī)會(huì)之前，Nvidia就擁有了它，在正確的時(shí)間出現(xiàn)在正確的地點(diǎn)。

Nvidia擁有90%或更多的AI訓(xùn)練市場(chǎng)以及基于云的推理市場(chǎng)，通過基于云的LLM支持。他們擁有大量的工具和示例庫(kù)，以及26,000名員工和該領(lǐng)域的科學(xué)領(lǐng)軍人物。有人能趕超Nvidia，并向其發(fā)出挑戰(zhàn)嗎？

要追趕Nvidia，僅僅開發(fā)獨(dú)特的AI處理器是不夠的。那么為自己的處理器開發(fā)一個(gè)類似于CUDA的東西，并將其提供給開發(fā)者，會(huì)是超越的訣竅嗎？可能是，而像OpenCL這樣的東西確實(shí)存在。

任何專用設(shè)備都無法與Nvidia的規(guī)模經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)。Nvidia將GPU銷售給游戲玩家、汽車客戶、工程師、超算中心、電影制片廠以及AI研究人員和開發(fā)者。Nvidia提供每FLOP的最低成本，并且提供多種封裝和系統(tǒng)。是的，專用的特定應(yīng)用處理器總是會(huì)超過通用處理器的性能。但是，特定應(yīng)用處理器在價(jià)格上無法競(jìng)爭(zhēng)，無法與通用處理器的發(fā)展速度相匹配，尤其是像GPU這樣的處理器。

簡(jiǎn)單算一下，Nvidia擁有26,000多人。一個(gè)初創(chuàng)公司有多少人？可能100人，最多也許500人？Nvidia已經(jīng)從事GPU業(yè)務(wù)超過23年，他們擁有無數(shù)的經(jīng)驗(yàn)、人脈、資源和資金。Nvidia還擁有某些需要時(shí)間，甚至多年時(shí)間才能獲得的東西，即軟件、軟件工具、庫(kù)，以及成百上千的客戶用GPU做出了Nvidia和其他人沒預(yù)料到的案例，但這一切都回到了Nvidia。

Nvidia已經(jīng)這樣做了十多年。他們的游戲AI軟件，稱為DLSS（Deep Learning Super Sampling），已經(jīng)徹底改變了游戲行業(yè)，并迫使AMD和Intel處于追趕模式。目前已有500多款游戲在使用它。這至少帶來了兩個(gè)結(jié)果：一個(gè)是龐大的用戶體驗(yàn)，可用于調(diào)優(yōu)和開發(fā)改進(jìn)版本和功能；另一個(gè)是客戶忠誠(chéng)度。AI領(lǐng)域也是如此。

如何說服開發(fā)者支持自己？

那么，什么因素能激勵(lì)潛在客戶或現(xiàn)有用戶為一款未知的AI處理器開發(fā)庫(kù)呢？

客戶關(guān)懷、對(duì)應(yīng)用的專業(yè)知識(shí)，以及為特定應(yīng)用精細(xì)調(diào)整的處理器。Nvidia擁有眾多垂直市場(chǎng)的專家和領(lǐng)域?qū)＜遥?a href="http://www.brongaenegriffin.com/analog/" target="_blank">模擬、渲染、LLM、HPC、可視化等，但他們不可能為每個(gè)應(yīng)用都配備專家，尤其是那些四五年才購(gòu)買一次處理器的應(yīng)用。因此，你會(huì)看到初創(chuàng)公司吹噓他們?cè)诜浅Ｉ願(yuàn)W的應(yīng)用領(lǐng)域取得了設(shè)計(jì)勝利。這是沒問題的。從Nvidia的角度來看，這反而消除了低容量、購(gòu)買頻次低的干擾。

Nvidia現(xiàn)在無疑是華爾街的寵兒。Nvidia面臨的挑戰(zhàn)將是找到新的AI應(yīng)用。醫(yī)療領(lǐng)域可能是AI的主要市場(chǎng)，那里沉淀著幾十年的研究和病人監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。其他大型應(yīng)用包括重新審查從衛(wèi)星到地震的地球物理數(shù)據(jù)。物流也為AI提供了巨大的投資回報(bào)機(jī)會(huì)，這與數(shù)字孿生和機(jī)器人技術(shù)緊密相關(guān)。因此，Nvidia的可用市場(chǎng)總量（TAM）相當(dāng)大，他們面臨的問題將是決定追求哪些領(lǐng)域。但他們有許多聰明人在思考這個(gè)問題。

AI處理器初創(chuàng)公司應(yīng)該做些什么來獲得一些支持？盡可能遠(yuǎn)離Nvidia。找到Nvidia尚未滲透的細(xì)分市場(chǎng)，這是對(duì)初創(chuàng)公司AI意識(shí)的真正考驗(yàn)。如果他們找不到這些細(xì)分市場(chǎng)，說明他們對(duì)市場(chǎng)的了解并不充分，不應(yīng)該浪費(fèi)投資者的資金，因?yàn)樗麄儾恢揽蛻羰钦l，這些硬件永遠(yuǎn)不會(huì)被購(gòu)買。

對(duì)于初創(chuàng)公司來說，局勢(shì)本來就不利。首先，大公司喜歡與大公司打交道。他們希望有一個(gè)財(cái)力雄厚的供應(yīng)商，一旦出了問題，至少他們可以起訴供應(yīng)商。他們還希望能夠一直為他們提供支持。對(duì)于大公司和有長(zhǎng)遠(yuǎn)眼光的政府機(jī)構(gòu)來說，初創(chuàng)公司風(fēng)險(xiǎn)很大。

AMD和Intel

那么，如果初創(chuàng)公司無法真正與Nvidia競(jìng)爭(zhēng)，誰能呢？另一家大公司，比如AMD，或許還有Intel。

AMD剛剛宣布了一系列從上到下的AI產(chǎn)品，直接面對(duì)Nvidia，并在許多測(cè)試案例中超越Nvidia。該公司表示，新款MI300X GPU超過了Nvidia H100的速度，具有2.6 petaFLOPS的FP8性能。不僅如此，AMD還與Nvidia的所有合作伙伴建立了穩(wěn)固的合作關(guān)系，因此它們是久經(jīng)考驗(yàn)的實(shí)體。

Intel也潛伏在暗處，準(zhǔn)備推出自己的AI處理器、軟件和服務(wù)。Intel已經(jīng)建造了超級(jí)計(jì)算機(jī)GPU計(jì)算加速器，并且還有更多在開發(fā)中。Intel還擁有一些像Gaudi2這樣的ASP AI加速器，用于深度學(xué)習(xí)，以及開放的軟件和工具。Intel知道并且被計(jì)算機(jī)行業(yè)中的每個(gè)人所熟知。

市場(chǎng)已經(jīng)成熟。Dell亞太及日本區(qū)總裁Peter Marrs最近評(píng)論說，買家不會(huì)容忍N(yùn)vidia交付GPU的漫長(zhǎng)周期，這使得新玩家有機(jī)會(huì)進(jìn)入市場(chǎng)。AMD的Lisa Su表示，買家不必等待，我們已經(jīng)準(zhǔn)備好了。她在最近的一次演講中說，“AI絕對(duì)是AMD的首要任務(wù)”。

像Amazon、Google和Microsoft這樣的公司已經(jīng)構(gòu)建并正在構(gòu)建自己的ASP AI加速器。它們按分鐘出售處理器時(shí)間，并將為自己的處理器提供更優(yōu)惠的費(fèi)率，同時(shí)仍然提供AMD和Nvidia的G(PU)aaS GAI GPU。

那么，當(dāng)所有大公司聚集在一起，滿足當(dāng)前對(duì)GAI加速器無法滿足的需求時(shí)，初創(chuàng)公司的機(jī)會(huì)何在？

生產(chǎn)晶圓級(jí)WSE-2芯片的初創(chuàng)公司Cerebras有了一個(gè)良好的開端，它獲得了一個(gè)價(jià)值1億美元的超級(jí)計(jì)算機(jī)集群“Condor Galaxy”的建設(shè)協(xié)議。Cerebras希望為總部位于阿聯(lián)酋的G42（Group 42）建造九個(gè)設(shè)施，總成本為9億美元。

另一家備受矚目的生成式AI加速器初創(chuàng)公司Tenstorrent透露，Samsung將代工生產(chǎn)Tenstorrent基于RISC-V的處理器。如果Tenstorrent提供完全開放的RISC-V ISA，那么他們將帶來通用AI處理器，而不是像Cerebras、Google或Intel那樣的特定應(yīng)用處理器。這將使他們直接面對(duì)Nvidia和AMD的競(jìng)爭(zhēng)。

還有其他AI處理器初創(chuàng)公司，包括Hailo，它為邊緣AI應(yīng)用提供神經(jīng)學(xué)習(xí)處理器，以及Axelera AI，后者提供基于硬件和軟件的平臺(tái)，加速邊緣AI推理。大約有十家公司提供某種類型的ASP AI處理器。

在AMD創(chuàng)立之初，IBM、Amdahl和Intel是當(dāng)時(shí)王者，挑戰(zhàn)他們看起來是非常愚蠢的。當(dāng)Nvidia剛開始時(shí)，市場(chǎng)中已經(jīng)存在著包括IBM在內(nèi)的十幾家圖形處理器公司，挑戰(zhàn)他們也被認(rèn)為是愚蠢的。Intel是在強(qiáng)大的Fairchild之下起步的，同樣也被認(rèn)為是愚蠢的。

那么，初創(chuàng)公司挑戰(zhàn)Nvidia的機(jī)會(huì)是什么？沒有，因?yàn)檫@是非常愚蠢的，直到它變得不再愚蠢。

審核編輯：劉清