任何人都能阻止Nvidia

雷竞技电脑网站游戏芯片制作者Nvidia十年前宣布它计划向数据中心转移策略时, 有很多问题:他们能搭建全机企业级提供吗?连AI市场都存在吗

雷竞技电脑网站公司最新收入报告后, 问题在于是否有人可以挑战Nvidia,

Nvidia通过智能获取、内部硬件/软件开发以及战略联盟完全自容利用基因化AI疯狂发布聊天GPT既不全行业芯片短缺,也不崩溃拟购400亿美元芯片竞争 Arm有限公司对Nvidia惊人生长产生任何可见效果

一个新的计算时代已经开始全世界公司正从通用转向加速计算和基因化AI,Nvidia创建人和CEOJensen Huang在公司收入报表中表示NvidiaGPUs通过Mellanox联网开关技术连接并运行CUDAAI软件堆

数字支持他Nvidia第二季度收入从67亿美元增长到135亿美元 — — 即全年收入翻番净收入从6.56亿美元增长61亿美元,比一年前增长854%,比前四分之一增202%边缘效应达70%,Nvidia向企业和超标者收费点点GPU

雷竞技电脑网站数据中心收入达103亿美元(四分之一提高141%),目前占总收入76%Nvidia下一季度末总收入将超过Cisco股价交易范围为490元并据IDC估计,它拥有企业GPUs90%市场份额,GPUs是AI系统构件块

行业分析师粗鲁Deutsche银行的RossSeymore表示, “ 我们仍然相信Nvidia独有性能从AI硬件和潜在软件增长中得益。 ”Atif Malik花牌预测AI加速器市场会“以悬浮速度增长 ”, Nvidia夸大 AI性能优于AMD

Cowen公司Matthew Ramsy预测Nvidia收入2024年可达460亿美元,2025年可达650亿美元。雷竞技电脑网站Ramsy表示:「这些向上修改完全集中于数据中心段内。”并补充道,“当我们认识到这些数字异常时,我们相信供求量足以支持如此规模的收入增长。”

Omdia首席分析师Alexander Harrowell表示, “ 有很多公司拥有强大的神经网络加速芯片,但只有一家拥有Nvidia软件生态系统 。 ”他补充道,Nvidia以核心技术创建强健开发者社区的能力赋予它明显的优势,这与苹果对iPhones所做的不同。开发者开发策略极难逆向发生后,

Nvidia生态圈

黄水公司表示Nvidia并不想从行业主控者那里获取市场份额雷竞技电脑网站企业向现有的CPU数据中心添加AI能力时,它想引路Nvidia成功缝合针头, 创建了伙伴关系和联盟网,

想要保留数据内部 并构建自己的AI能力Nividia联手戴尔向企业提供完整预设AI包,整合NvidiaGPUs、联网、软件和Nemo大语言模型框架Dell服务器、存储器和预配置特殊使用案例设计

Nvidia得到云覆盖DGX云服务运行中acle语言云速微软Azure和Google云DGX云完全硬件软件包,企业使用Nvidia技术生成超标环境变形AI模型

Nvidia联手提供VMwareVMware私人AI基金会完全集成化自新平台 公司可以在办公楼 合用设施 或私密云中运行

Nvidia正与ServiceNow和Accenture开发AI灯塔ServiceNow企业自动化平台和引擎、NVIDIA超计算软件和Accenture咨询和部署服务组合帮助企业建立定制AI大语言模型和应用程序

开发者前端除自身强开发者社区外,Nvidia与开源AI开发者社区HugingFace合作,为HugingFace开发大语言模型访问DGX云开发商能够训练并调用高级AI模型 Nvidia超计算基础

诸如数字双机和机器人等工业应用如何Nvidia开发Omniverse实时3D图形协作平台Moor Insights首席执行官Patrick Moorhead表示,“微软Azure云中NvidiaOmniverse的可用性对Nvidia企业和希望从数字双技术获益的企业来说是向前迈出的一大步。”

少数公司能做Nvidia对Omniverse所做的事中心点Nvidia正从硬件的强健优势中发扬光大,使这个令人难以置信的AI驱动软件平台成为可能。使Omniverse成为企业在快速进化技术全景中寻找精简操作并超前曲线的宝贵工具

智能汽车软件驱动汽车产业也在Nvidia雷达屏幕上公司正与MediaTek合作开发OEMs芯片或芯片汽车系统

GPU战场

Nvidia在GPUs市场占有支配地位,远比AMD和Intel竞争者领先,并持续更新产品组合,定期发布更多强芯片雷竞技电脑网站最新季度,它宣布GH2000GraceHoper超芯片复杂AI和高性能计算工作量,L40SGPU通用数据中心处理器加速最计算密集应用

可AMD不是站立拍Nvidia使用新的InstinctMI300X芯片挑战并正在搭建强大的AI加速器,将多MI300X芯片与Zen4CPU芯片合并亚马逊CELSA SU六月在旧金山事件上表示,求更多计算的需求成倍增长, 无论是讲训练或推理

i300X提供2.4倍内存和1.6倍内存带宽,并加载所有这些内存容量后,大语言模型实际上有优势,因为我们可直接运行大型内存模型 Su说 。

新AMD芯片运量要到2024年英特尔继续延时3月英特尔宣布取消Rialto桥生成GPUs并推迟FalconShoresGPU架构2025

Nvidia高性能GPS没有有意义的竞赛, 直至AMD2024年初开始运出新的AI高速加速器,

BreyerCEOJM Breyer补充道 3年时间框架Nvidia不可阻抗Breyer补充道,从他的角度讲Nvidia的最大挑战不是来自AMD或Intel谷歌

Google开工缓慢, 创业者Sergey Brin和LarryPage据说退休后返回Google总部,

Google从搜索引擎角度更多访问AI, 试图维护Chrome支配权, 面对微软挑战, 微软将聊天GPT整合入边缘浏览器微软/OpenAI聊天GPT技术运行Nvidia芯片

Google还使用NvidiaGPUs,但开发了自己的TPUsGoogle完全有可能加速TPU制作并基于自己的PALM2大语言模型构建全机自创AI提供

亚马逊开发自己的GPUs2015年亚马逊用3.5亿美元购买以色列芯片设计启动Andapurna实验室并开发了两种GPUs-Tenium

亚马逊CEO Andy Jasssy表示AWS使用电机推理本身,人工智能模型培训比类似GPU系统“成本低70%”。

亚马逊仍然从Nvidia购买绝大部分AI芯片, 所以不清楚亚马逊河口能取出多少Nvidia芯片市场份额永不低估谷歌或AWS技术切片,深度口袋, 都拥有自己的大语言模型, 自己的市场开发者社区,

直接挑战NvidiaStacyRasgon高级分析师Bernstein研究指出,“Nvidia芯片拥有大规模软件生态系,在过去15年中在它们周围建立起来,而其他人没有这种系统。”

潜在陷阱

技术或看似支配技术提供者都不可战胜,黑莓拥有者都可证明这一点。有几个因素可能导致竞争者从Nvidia获取市场份额

今日Nvidia市内唯一赛事,单GPU运行量可达4万美元等AMD和Intel合并后,他们无疑会提供低成本替代方法

此外,企业总是关心供销商锁住问题,因此,随着时间的推移,企业很可能在组合中增加第二个GPU商这些因素可能消除Nvidia市场份额,但至少它们会驱动Nvidia降低物价,对收入施压。

Nvidia的其他潜在陷阱会成为自身成功的受害者传播自身太薄,不执行,变得太自大,失去与客户接触公司并非第一次自残

Nvidia关键强度之一是黄氏稳健领导黄工事件频繁讲演60岁时,他不接近退休年龄,但如果他决定以任何理由退出,公司可能面临领导真空

变异AI的另一个方面 正在引起人们的注意 即电量消耗Nvidia拥有生成世界第一芯片 提取千瓦电源的特征AI时代证明极易耗用能源 正值我们最买不起它的时候 Harrowell说

福雷斯特分析师Glenn O'Donnell指出大型企业技术领先者可能因基因化AI而兴奋,但CFO可能从不同角度看待花吨钱和燃烧大片能量的概念,这些概念可能令人振奋,但不一定显示清晰ROI

归根结底,我们知道每一项技术进步最终会跳跃到下一个大事件上Harrowell表示干扰者Nvidia领导位置可能来自基础AI研究,开发比大规模大语言模型更有效的AI方法替代处理器架构可能出自Tesla公司、Apple公司、Google公司、IBM公司、Meta公司或其他公司

短期内Nvidia规则O'Donnell表示Nvidia系统执行游戏计划创建芯片 创建生态圈 并赢得思想分享战无法阻止这个Jugernat继续统治