英偉達GPU創紀錄，市佔率高達90%

英伟达(NVDA.US)被称为人工智能领域“无可争议的领导者”，该公司的全球人工智能芯片市场份额预计已达到90%，创下新纪录。

NVIDIA 在 AI 领域所表现出的卓越表现并不令人意外，尤其是该公司如何通过其顶尖的 AI 产品以及成熟的CUDA平台技术来“击败”所有其他竞争对手 。

Green 团队（指代英伟达）成功地充分利用了人工智能的热潮，这就是该公司能够进入万亿美元俱乐部的原因，并在财务数据方面创造了新的记录，尤其是在数据中心领域。

NVIDIA 似乎将占据王位一段时间，研究公司Gartner和 Moor Insights & Strategy 的知名分析师预测该公司将在 2024 年保持强劲势头。据报道，Team Green 已成功吸引了大多数人的关注由于该公司已获得全球超过 70% 的市场份额，因此人工智能市场已落入其手中。该公司的 H100 AI GPU 以及其他几款产品在市场上大受欢迎，它们仍然是参与该业务的公司的首要任务，据报道，Meta 等公司已经购买了大量 GPU。

“软件仍然是英伟达的战略护城河。这些交钥匙体验使 Nvidia 能够处于思想共享和采用的最前沿。”Gartner 副总裁分析师 Chirag Dekate说。

英伟达的领先并非一朝一夕就能实现的。尽管投资者质疑此举，但该公司多年来一直致力于人工智能产品。

Moor Insights & Strategy 首席执行官帕特里克·穆尔黑德 (Patrick Moorhead) 解释道：“值得赞扬的是，Nvidia 大约 15 年前就开始与大学合作，寻找除了游戏和可视化之外还可以使用 GPU 完成的新奇事物。”

Patrick Moorhead指出，英伟达所做的是帮助创造市场，这让竞争对手陷入了非常艰难的境地，因为当他们迎头赶上时，英伟达正在开发下一个新事物。

值得注意的是，这里披露的市场份额数据更多的是估计值，虽然它们可能被视为一个大概，但 NVIDIA 的实际情况并没有什么不同，因为人工智能市场长期以来一直青睐 Team Green 。据报道，该公司计划今年销售约 150 万至 200 万个 AI GPU，这是我们在 2023 年看到的三倍增量，这证明 NVIDIA 在该行业的主导地位目前无可挑战。然而，人们普遍认为公司的成功在于他们通过硬件资源提供的计算能力，但这并不是完整的情况。

NVIDIA 在人工智能领域占据主导地位，并不是因为它拥有强大的计算能力，而是因为它的 CUDA 平台的构建方式能够充分利用该公司人工智能加速器的性能。一个典型的例子是，最近，Team Green与 AMD 最近推出的 MI300X进行了比较 ，声称仅因为其围绕 CUDA 生态系统的软件堆栈而具有更优越的性能。

尽管遭遇了包括来自美国政府和中国客户在内的挫折，NVIDIA 似乎已做好充分准备，在 2024 年再次公布出色的业绩，并且随着该公司下一代 Hopper H200 和 Blackwell B100 AI GPU 的首次亮相，情况确实可以快速发展，这对 NVIDIA 有利。

但英伟达的统治地位面临的威胁正在上升。竞争对手英特尔(INTC.US) 和 美国超微公司(AMD.US)正在集结力量，抢占人工智能市场的份额。去年 12 月，AMD 推出了 MI300 加速器，旨在与 Nvidia 自己的数据中心加速器展开正面竞争。与此同时，英特尔正在构建其 Gaudi3 AI 加速器，该加速器也将与 Nvidia 的产品竞争。

不过，不仅仅是 AMD 和英特尔。超大规模企业，包括云服务提供商微软(MSFT.US)、谷歌-C(GOOG.US)/谷歌-A(GOOGL.US)和亚马逊(AMZN.US)以及 Meta Platforms(META.US)，越来越多地转向使用自己的芯片，即所谓的 ASIC 或专用集成电路。

将 Nvidia、AMD 和 Intel 的 AI 图形加速器视为万能的。它们可用于一系列不同的人工智能相关任务，确保无论公司需要什么，芯片都能处理。

另一方面，ASIC 是单一交易的大师。它们是专为公司自身的人工智能需求而构建的，通常比 Nvidia、AMD 和 Intel 的图形处理单元更高效。

这对 Nvidia 来说是一个问题，因为超大规模厂商在 AI GPU 方面花费巨大。但随着超大规模企业更加关注自己的 ASIC，他们对 Nvidia 芯片的需求可能会减少。

也就是说，总体而言，英伟达的技术远远领先于竞争对手。

“他们拥有……长期的研究渠道，可以继续推动 GPU 领导地位的未来，”Dekate 解释道。

谈到人工智能芯片时要记住的另一件事是它们的使用方式。第一种方法是训练模型，这就是所谓的训练。第二个是将这些模型付诸实践，以便人们可以使用它们来做一些事情，例如生成您想要的特定输出，无论是文本、图像还是其他形式。这就是所谓的推理。

OpenAI 有 ChatGPT 的推理，而 微软有 Copilot 的推理。每次您向任一程序发送请求时，它们都会利用人工智能加速器来生成您想要的文本或图像。

随着时间的推移，随着越来越多的公司寻求利用不同的人工智能模型，推理可能会成为人工智能芯片的主要用例。

尽管如此，人工智能的爆炸才刚刚开始。而绝大多数将从人工智能中受益的公司尚未加入其中。因此，即使英伟达的市场份额受到打击，随着人工智能领域的蓬勃发展，其收入仍将继续增加。

编辑/jayden

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