Nvidia 在 2024 年占据了主导地位。明年?有很多挑战。


英伟达 (NVDA) 经历了大多数公司只能梦想的一年。

由于对人工智能技术的有先见之明的投资,该公司的收入和股价飙升,这些投资在生成式人工智能浪潮的支持下获得了丰厚的回报。

这还不是全部。它多次与苹果公司 (AAPL) 互换位置,成为全球市值最大的上市公司,突破 3 万亿美元大关。首席执行官黄仁勋已成为硅谷最受欢迎的高管之一,他会见从科技名人到世界领导人等所有人。

还有更多的事情即将发生。该公司正在加大用于人工智能应用的高性能 Blackwell 芯片的生产,预计仅第四季度就将交付价值数十亿美元的硬件,预计全年的出货量将远超预期。

Futurum Group 首席执行官 Daniel Newman 告诉雅虎财经:“Nvidia 确实拥有人工智能计算时代的(硬件和软件)。” “所有这些都在(服务器)机架内部和(服务器)机架外部进行连接,然后该软件就非常受开发者社区的欢迎。”

但竞争并没有袖手旁观。

AMD (AMD) 等公司正在努力挖走 Nvidia 的客户,并瓜分其估计 80% 至 90% 的市场份额。甚至英伟达自己的客户也在开发芯片,以减少对这家图形巨头半导体的依赖。

华尔街也正在加入进来。

Broadcom (AVGO) 与谷歌 (GOOG, GOOGL) 等公司合作设计人工智能芯片,今年迄今已上涨 113%,在首席执行官 Hock Tan 表示人工智能可能代表 600 亿美元后,上个月股价飙升 44%仅 2027 年就为该公司带来了 900 亿美元的机遇。

尽管如此,对任何公司来说,挑战英伟达都将是一项艰巨的任务。至少在 2025 年,推翻它作为人工智能之王的宝座几乎是不可能的。

英伟达凭借对人工智能软件的早期投资,将其图形芯片解锁为高性能处理器,从而在人工智能市场上获得了先发优势。由于其硬件以及允许开发人员为其芯片构建应用程序的 Cuda 软件的不断进步,它成功地保持了该领域的领先地位。

正因为如此,所谓的超大规模企业、大型云计算提供商,包括微软 (MSFT)、Alphabet 旗下的谷歌、亚马逊 (AMZN)、Meta (META) 等,继续投入大量资金购买尽可能多的 Nvidia 芯片。英伟达最近一个季度的总收入为 351 亿美元。其中,308亿美元(87%)来自其数据中心业务。

“每个人都想构建和训练这些巨大的模型,而最有效的方法是使用 CUDA 软件和 Nvidia 硬件,”TECHnaanalysis Research 总裁兼首席分析师 Bob O'Donnell 告诉雅虎财经。

最重要的是:首席执行官黄仁勋于 2024 年 3 月 18 日星期一在加利福尼亚州圣何塞举行的 Nvidia GTC 主题演讲中发表讲话。(美联社照片/Eric Risberg) · 美联社

预计 Nvidia 也将在 2025 年继续为人工智能行业的大部分提供动力。该公司的 Blackwell 芯片是人工智能应用所需的热门 Hopper 系列处理器的后继产品,现已投入生产,其客户(例如亚马逊)已经在其数据中心添加新的冷却功能,以处理处理器产生的巨大热量。

“我不知道当前的积压(对于英伟达的芯片来说)是多少,但如果不是一年,那就接近一年了,”奥唐纳说。 “所以,他们明年可能生产的大部分产品都已经卖完了。”

由于超大规模企业要求 2025 年增加资本支出或至少与 2024 年保持相同水平,因此您可以预计其中很大一部分最终将用于购买 Blackwell 芯片。

尽管英伟达将继续保持对人工智能王冠的控制,但不乏寻求夺取其宝座的挑战者。 AMD和英特尔(INTC)是芯片制造商中的顶级竞争者,并且都在市场上有产品。 AMD 的 MI300X 系列芯片旨在应对 Nvidia 的 H100 Hopper 芯片,而英特尔则拥有 Gaudi 3 处理器。

不过,随着英特尔在扭亏为盈和寻找新首席执行官的过程中继续苦苦挣扎,AMD 更有能力从 Nvidia 手中夺取市场份额。但即便是 AMD 也很难打破 Nvidia 的领先地位。

面临风险?去年三月,英伟达首席执行官黄仁勋在加利福尼亚州圣何塞。 (美联社照片/埃里克·里斯伯格) · 美联社

“AMD 需要做的是让软件真正可用,与开发人员一起构建有更多需求的系统,最终可以创造更多销量,”纽曼说。 “因为这些云提供商将出售客户所需的东西。”

不过,不仅仅是 AMD 和英特尔。英伟达的客户越来越多地开发和推广自己的人工智能芯片。谷歌拥有基于 Broadcom 的张量处理单元芯片 (TPU),亚马逊 (AMZN) 拥有其 Trainium 2 处理器,微软 (MSFT) 拥有其 Maia 100 加速器。

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还有人担心向“推理人工智能模型”的转变将减少对高性能 Nvidia 芯片的需求。

科技公司通过对大量数据进行训练来开发人工智能模型,也称为训练过程。训练需要极其强大的芯片和大量的能量。推理或实际将这些人工智能模型投入使用,资源和能源密集度较低。人们认为,随着推理成为人工智能工作负载的重要组成部分,公司将不再需要购买如此多的 Nvidia 芯片。

黄仁勋表示,他已为此做好准备,并在各种活动中解释说,英伟达的芯片在推理方面和训练方面一样出色。

即使英伟达的市场份额下滑,也并不一定意味着其业务会比以前更差。

纽曼说:“这绝对是举手之劳的情况。” “因此,即使竞争更加激烈(我认为他们肯定会遇到),但这并不意味着他们会失败。这是人们在做更大的蛋糕。”

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