作家｜王艺

裁剪｜王博

6月6日，英伟达市值达到了3.01万亿好意思元，向上苹果成为全球市值第二高的公司，仅次于微软。

而客岁此时，英伟达的市值刚刚龙套万亿好意思元，成为好意思国第七个，亦然史上第九个置身万亿市值俱乐部的科技公司。

当年的曹阿瞒，如今已成为了曹丞相。

“范畴达3万亿好意思元的IT行业，行将打造的商品能够直接处事于100万亿好意思元的其他行业。这个商品不再只是是信息存储或数据处理器具，而是一个能为各个行业生成智能的工场。”英伟达创举东谈主兼CEO黄仁勋6月2日在Computex 2024（2024台北海外电脑展）上发表主题演讲时志空隙满。

在生成式AI时期，英伟达的生效无需赘述。尽管台下站满了挑战者，包括老敌手英特尔、AMD，大厂华为、谷歌、微软，以及国内独角兽摩尔线程、寒武纪、壁仞科技等，时时还有英伟达的“间隙”“破绽”瓜分析著述，挑战者不可谓不彊，分析也不是莫得兴味，但英伟达的市值施展了一切。

然则，这并不料味着其它芯片厂商就莫得契机，关节是要找到合适的门径。

靠近堪称领有的八十万雄兵的曹操，江东群儒民怨兴盛，以致有东谈主喊出：“曹操虽挟皇帝以令诸侯，犹是相国曹参之后。刘豫州虽云中山靖王苗裔，却无可稽考，目击只是织席贩屦之夫耳，何足与曹操抗衡哉！”

靠近强势的英伟达，国内自惭形愧之声也不少，就像当年的江东群儒一样。

但也有东谈主在念念考“破曹之策”。曹操此前取得官渡之战，来自乌巢的一场火。而赤壁之战前，诸葛亮和周瑜写在手心的领悟亦然“火”。

用英伟达蚕食英特尔市集的样子，来与英伟达抗衡，等于芯片厂商欲燃起的“火”。

1.改变CPU依赖

上世纪80到90年代，是英特尔终点x86架构主导的年代。

x86架构始于1978年，那时英特尔公司推出了16位微处理器8086。由于以“86”当作驱逐，因此其架构被称为x86。

到了1997年，全球向上90%的个东谈主电脑和数据中心都搭载了英特尔的CPU（中央处理器），狡计机里面大部分的互联条约、接口要领、芯片组和主板要领、内存要领、网罗要领等，都是由英特尔界说的。

阿谁年代，还有不少公司也在开导CPU这种推论输入狡计机的敕令的通用芯片。不外，上世纪90年代初，SunSoft公司有三位工程师（两位工程师、一位合作工程师）被请托构建一种不错与CPU一王人插入SunSoft职责站并不错在屏幕上渲染图形的芯片。

这款芯片被以为是英伟达GPU（图形处理器）的前身，而这三个东谈主是克里斯·马拉科夫斯基（Chris Malachowsky）、柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）和黄仁勋。

1993年，他们三个东谈主共同创立了英伟达，他们并莫得选拔研发CPU直接与英特尔竞争，而是选拔入局基于图形和视频游戏的狡计卡市集。

尽管英伟达首款居品NV1卖得并不好，然则1997年其推出的128位3D处理器RIVA 128在四个月内出货量龙套100万台；1999年推出的GeForce 256更是成为了那时的爆款居品，图形狡计卡也因此有了一个新的名字——GPU。

GeForce256的改造性龙套在于T&L引擎（Transforming&Lighting，坐标升沉和光照狡计）的加入，这使得显卡能够进行多量浮点运算，并将蓝本依赖CPU的3D狡计剥离到显卡上，从而开释了多量CPU资源。这让游戏运行更通顺的同期，也大幅提高了画面的良好度。

因此，GeForce256直接改变了业内的竞争景观，之前用“高端CPU”才能完成的职责，酿成了用“惯例CPU+GeForce256”就能完成，而且通顺度更好。

这意味着，一部分用户对CPU的依赖，逐步转到了对GPU的依赖。

CPU和GPU是狡计机中两种不同类型的处理器，CPU假想用于推论芜俚的狡计任务，荒谬是限定处理和复杂逻辑，领有较少但功能康健的中枢；而GPU则专为处理多量并行狡计任务而假想，如图形渲染和视频处理，领有多量但功能相对爽朗的中枢，使得GPU在处理多线程和数据密集型任务时更为高效。

英伟达最初假想GPU是为了给《光环》和《侠盗猎车手》等热点的电子游戏快速渲染图形，但在这个进程中，深度学习的有计划东谈主员意志到，GPU相同擅长运行撑握神经网罗的数学。基于这些芯片，神经网罗能够在更短的时期内从更多的数据中进行学习。

2006年，英伟达推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，挽救狡计架构），极地面简化了并行编程的复杂性，使得开导者能够随意地为装有GPU的电脑编程，让电脑不仅能够处理图形假想任务，还能够进行高效的数据运算。现实上，这样的电脑在性能上仍是绝顶于一个超等狡计机，成本却大大裁减，这使得高性能狡计变得愈加普及。

2009年深秋，一位六十多岁的学者从加拿大多伦多来到好意思国西雅图，由于腰椎间盘有伤，他简直无法弯腰或坐着，只可躺着或站着，但他如故坚握和当地微软实验室的同仁开启了一个样子——专揽之前的有计划遵守打造一个原型，练习一个神经网罗来识别白话词汇。

这位学者等于多伦多大学狡计机科学系训诫杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），在这个样子中，他们就使用了英伟达的GPU。在样子组里的东谈主以为GPU是用来玩游戏的，而不是用来作念东谈主工智能有计划的时候，辛顿那时直言，如果莫得一套王人备不同的硬件，包括一块价值一万好意思元的GPU显卡，这个样子就不会生效。

2012年10月，辛顿和他的两名学生——亚历克斯·克里哲夫斯基(Alex Krizhevsky)、伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever），在ImageNet图像识别比赛上拿了冠军，况且发表论文先容了AlexNet架构，而他们练习这种全新的深度卷积神经网罗架构仅用了两块英伟达GPU。

AlexNet团队参赛的时候发现，如果用CPU来练习AlexNet需要几个月的时期，于是他们尝试了一下英伟达的GPU，没料想用两张GTX 580显卡只花了一周的时期就完成了1400万张图片的练习。这场比赛不仅加速了神经网罗有计划的发展，更是让GPU进入了更多AI有计划者、工程师的视线——很快，互联网公司和高校实验室就初始向英伟达订购GPU。

英伟达当然也意志到了GPU关于AI加速狡计的紧要性，并初始把稳布局专门用于AI练习的GPU居品。2016年，黄仁勋向OpenAI捐赠了首台DGX-1，并在上头写到：To Elon & the OpenAI Team! To the future of computing and humanity. I present you the World's First DGX-1！（致埃隆和OpenAI团队！致狡计和东谈主类的改日。我为你们呈上寰宇上首台DGX-1！）

六年后，OpenAI的ChatGPT掀翻大模子海浪，开启了对算力的新一轮困难需求；后头的故事环球都知谈了——英伟达的GPU和数据中心迎超刚毅爆发，一年内利润暴涨8倍，一卡难求。

而英特尔，逐步被英伟达甩开了。

把柄Counterpoint的数据，2022年Q4英特尔的数据中心还有46.4%的市集份额，然则由于在AI芯片边界的竞争力不及，2023年Q3其市集份额降至19.1%；而英伟达数据中心的市集份额则一齐走高，从2022年Q4的36.5%增长到2023年Q3的72.8%。

如今，英伟达是AI边界绕不外去的名字。四年前，当27岁的英伟达市值初次向上英特尔时，这被看作“一个时期的终结”。而到了本年6月6日，当英伟达市值达到3.01万亿好意思元时，其市值已是英特尔的23倍。

英伟达卓绝英特尔并不是研发出了比英特尔更强的CPU，也不是强行新建生态，而是先融入到英特尔的生态中，再专揽其特殊上风，对准GPU进行单点龙套，让用户逐步减少对CPU的依赖，转而加强对GPU的依赖，最终确立我方的生态。

最终的结果是，由于需求的减少，CPU的迭代速率变慢，而GPU的迭代速率在加速。

客岁，英伟达发文晓喻了“黄氏定律（Huang's Law）”，该定律展望GPU将鼓动AI性能完结逐年翻倍。与摩尔定律照应于晶体管数目的翻倍不同，黄氏定律把稳于GPU在AI处理能力方面的增长。在夙昔十年中，英伟达GPU的东谈主工智能处理能力增长了1000倍。

黄仁勋在Computex 2024的主题演讲中特地晒出了CPU和GPU的对比图，并示意，CPU性能的蔓延速率无法再跟上数据握续呈指数级增长的速率，但还有一个更好的办法等于加速狡计。

“CUDA增强了（蓝本由）CPU（提供的狡计能力），卸载的同期加速了更合适由专用处理器处理的职责负载。事实上，性能擢升十分显贵，跟着CPU蔓延速率放慢并最终基本住手，谜底无庸赘述，加速狡计才是处治之谈。”黄仁勋说。

如果要用一个词总结英伟达的吩咐，那等于“异构”。

英伟达所作念的“异构”，等于把算力的提供方从CPU，酿成CPU+GPU。这种创新架构带来的性能擢升是惊东谈主的，加速100倍，而功率仅加多约3倍，成本仅飞腾约50%。“咱们在PC行业早已实践了这种计策。在数据中心，咱们也接受了相同的门径。”黄仁勋说。

英伟达在本年GTC推出的GB200超等芯片等于由两张B200 Blackwell GPU和一张Grace CPU组成。这种组合提供了康健的推理能力，荒谬是在处理谎言语模子时，推感性能比H100擢升了30倍，成本和能耗降至原来的1/25。

英伟达卓绝英特尔，不是一个新的CPU的故事，也不是GPU取代了CPU的故事，而是CPU+GPU异构的硬件形态逐步地取代了CPU集群的故事。

英伟达的吩咐，对如今的AI芯片公司有很大的鉴戒道理道理——跟巨头竞争，不错不走“替代”的逻辑，而是进行“配比”的艺术，在原有的游戏规则下把单点拉满，贵金属交易拉到原有霸主追不上，进而蔓延我方的生态位。

那么，新的单点是什么呢？

2.寻找新的单点

当今算力行业的痛点是，英伟达的芯片太贵、供不应求，关于国内用户来说，还要加上高性能芯片无法通过正当渠谈买到这一条。

尽管其它芯片厂家也在追逐英伟达，推出多样AI芯片。然则，某芯片厂商大模子巨匠陈风（假名）告诉「甲子光年」，想要擢升算力，必须在软件和硬件两方面同步发力，而英伟达的CUDA和其硬件的适配体系作念得太好，以至于在算力专揽率上，其他厂商很难望其肩背。

“就以AMD为例，单卡算力是383TFLOPs，仍是比英伟达的某些卡要高了，然则算力的专揽率等于比英伟达低，为什么呢？因为软件莫得办法充分进展硬件的性能。环球都能作念7纳米又怎样？你即使是用7纳米的芯片，算力专揽率也作念不外英伟达320TFLOPs的GPU。”陈风说。

不外英伟达的这种算力集群，亦然范畴不经济的。如今，大模子辽远的角落成本也仍是成为其买卖化最大的波折。红杉成本透露，AI行业客岁仅在英伟达芯片上就破耗了500亿好意思元，但产出的营收惟有30亿好意思元，干涉产出比为17:1。

有芯片厂商意志到，英伟达的好和贵，是把自家单卡居品叠叠罗汉、加上NVLink、NVSwitch和Infiniband等互联技艺和CUDA平台，组成一个顽固的体系完结的。如果参考英伟达卓绝英特尔的样子，不跟英伟达硬拼“CPU+GPU”，而是去找一个新单点，用“CPU+GPU+新单点”的体系，冉冉侵蚀掉英伟达顽固不菲的旧体系，是不是就能把价钱打下来，同期解构掉英伟达原来的上风地位了呢？

那么，这个新单点是什么呢？

把眼神放到需求端，一切似乎都有了谜底。

目下，以GPT为代表的大模子主如果Transformer架构，这一架构的特色等于绝顶吃显存。

这不单是因为Transformer模子频繁包含多量的权重参数，更是因为自追思算法让Transformer模子在处理序列数据时，每加多一个输入序列的长度，就需要更多的显存来存储该序列的镶嵌向量、键（key）、查询（query）和值（value）向量，以及中间狡计的荫藏气象，荒谬是自把稳力机制的狡计复杂度还与序列长度的平常成正比；同期，Transformer每层都会产生多量的激活张量，这些张量在反向传播期间用于狡计梯度，也需要暂存在显存中……各样身分，导致跟着输入序列长度的增长，显存占用连忙飞腾。

针对大模子推理这类访存密集型的任务，显存终点带宽会彰着放弃其对算力的专揽，因此在有计划算力需求的时候，似乎也不成单单有计划FLOPs的需求，显存容量及带宽相同紧要。

在大模子的游戏规则下，显存容量、显存带宽以及互联带宽酿成了最中枢的竞争力，而算力的紧要性和优先级则在肃静向后排。

作念一张“显存假想很高的新式狡计卡”等于新的单点，这就给其它芯片厂商提供了一个和英伟达竞争的新念念路——向着显存，全速前进。

3.斗胆假定，防卫求证

季宇等于这样想的，当作英伟达的粉丝，他但愿用英伟达的样子卓绝英伟达，也因此将眼神聚焦在了大模子对显存的需求上。

季宇毕业于清华大学狡计机系，博士期间一直专注于神经网罗加速器、编译器和面向系统优化的机器学习的有计划，毕业后当作华为“天才少年”在海念念从事昇腾编译器架构师联系职责。2023年8月，他创立了行云集成电路，主要致力于于于研发下一代针对大模子场景的AI加速狡计芯片。

具体来说，行云集成电路但愿作念一张“显存假想很高的新式狡计卡”，通过”CPU+GPU+新式狡计卡”的组合，去支吾大模子推理时访存密集的多样任务，进而把“显存”这一单点拉满，成为与英伟达体系相抗衡的存在。

“大模子有辽远的显存需求是业界的共鸣。在英伟达也在不休擢升GPU的显存规格来空隙市集需求，但咱们但愿用两张卡，也等于一张算力密集的卡、一张访存密集的卡来处治这个问题。两张卡的决策里面，算力密集的那张卡以致不错是英伟达的GPU。”季宇说。

季宇也荒谬贯注“异构”，“不外我讲的‘异构’是雷同夙昔CPU和GPU这种不同居品生态位的异构，今天算力行业说得好多的‘异构’是指吞并个芯片生态位下不同芯片的异构，比如不同的AI芯片”。行云集成电路的定位是一家芯片厂商，而非算力运营商，“咱们是卖卡，英伟达和处事器厂商什么关系，咱们就和处事器厂商什么关系”。

关于生态，季宇以为任何茁壮的产业都需要一个绽放的生态体系，也等于一个“白盒”，大模子产业也不例外。但英伟达是一个顽固的体系，把算力、内存、互联等各项要领都作念得很强，导致我方的黑盒体系越来越有竞争力、也越来越顽固。

“今天有太多公司为了跟英伟达的这套体系竞争，既要作念单卡、又要作念互联、处事器、网罗，自建和英伟达对看法特有体系干涉辽远，也极其困难，如果能给业界塑造一个可蔓延的白盒体系，让体系内的参与者在每个维度与英伟达充分竞争，把英伟达的这套特有体系的力量打散，好像能有与英伟达体系博弈的契机。”季宇告诉「甲子光年」，“虽然英伟达也不错在每个维度作念到相当最初，只是它的溢价一定会被越来越强的同业给稀释收场。”

不外季宇也坦言，目下居品还没出来，一些假定也有待论证。目下最紧要的是诱惑更多志同谈合的东谈主才、合作伙伴，沉静作念好研发职责。

恒久照应半导体行业的新鼎成本结伴东谈主以为，这种新的AI芯片竞争念念路不错更好地空隙不同的应用需求，在某些特定的场景下会产生更好的效果和性价比。“这种决策真实很有启发性，然则也有困难和风险，触及到各个厂商之间的高度的配合和和洽，也触及到技艺假想、利润分派等多样复杂的问题，需要在研发进程当中，不休的适配新场景，不休的探索和优化。”

鲁民投上海投资总监杨浩也示意，这种联合全行业作念白盒生态的念念路相当新颖，“当今环球都想挑战英伟达，然则如实生态跟不上，国内惟有少部分公司在作念。如果能通过新式居品掀开龙套口，确立一个新的生态的话，远景如实值得期待。”

关联词，在国内某芯片初创公司工程师刘永（假名）看来，行云集成电路提议的新念念路，还有待盘问。

“目下主流扩显存的样子是在一张卡里把GPU和HBM的配比作念到平衡，然后专揽片间互连的样子，将多张这样的卡连络洽，共同为大模子提供处事。这种样子能够完结显存的蔓延，也不错充分专揽其他卡的算力资源，完结并行狡计，同期高效的数据交换和同步。”刘永说。

刘永以为，行云集成电路真实提议了一种新颖的假想样子，不错显贵蔓延可用显存容量，从而能够处理更大范畴的模子和数据集，卓绝单卡显存容量的放弃，在大显存卡上可能会颠覆现存的存储端倪结构（多级cache+HBM的决策），假想可能会更爽朗，也有更多面积不错用到HBM上，成本更低、容量更大。

刘永提到的HBM（High Bandwidth Memory，高带宽内存）是一种先进的存储技艺，专为需要多量数据费解量的应用场景假想，相当合适用于AI加速狡计，HBM亦然制约单芯片能力的最大瓶颈之一。

HBM将多个DRAM芯片通过硅中介层（interposer）堆叠在一王人，并直接接洽到GPU或其他处理器，而不是像传统内存那样通过主板上的内存插槽接洽。由于每个DRAM层都能够通过短路平直接与处理器通讯，减少了数据传输的蔓延，因此HBM的这种三维堆叠结构极大提高了显存容量和能力。

但HBM技艺触及到先进封装工艺，亦然国内被外部放弃的边界，想靠HBM扩大显存，阻力重重。

“HBM的成本简直占据了一张芯片成本的50%，而且当今国内能作念HBM的企业未几，惟有长鑫存储，然则长鑫存储的工艺较之台积电、日蟾光如故过期少许。HBM3E（最新一代HBM）还在流片进程中且质料不沉静，而英伟达Blackwell架构的GPU B100仍是用上HBM3E了。”昇腾大模子练习巨匠、B站AI科普视频UP主ZOMI酱告诉「甲子光年」。

由此看来，大模子和GPU是明战，HBM则是暗战。

甲子光年智库以为，AI坐蓐时期，算力是坐蓐力的压舱石。这里面最大的命题是，要处治算力供需结构的矛盾。悉数这个词“算力江湖”的组成是极其复杂和多元的，并不存在一个能够统治全局的“铁王座”。

虽说技艺对芯片至关紧要，但芯片更需要的是市集。

英伟达用一种样子卓绝了英特尔，谁能说不会出现新的挑战者，用英伟达的样子与英伟达抗衡呢？

“东风不与周郎便，铜雀春深锁二乔。”在芯片的“干戈”中，不少芯片厂商如同江东的将士们一样，仍是作念好了准备，“只待风来”。

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