计算机巨头微软和苹果已被英伟达超越，成为全球市值最高的上市公司。这家生产人工智能和图形处理芯片的公司以 3.34 万亿美元的市值超越了其竞争对手。
1993 年，英伟达刚成立时是一家游戏公司，生产用于视频游戏的高性能显卡。但当它意识到人工智能有能力改变一切时，公司的发展道路发生了不同寻常的转变，并将资源重新用于开发必要的技术。
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人工智能军备竞赛和 Nvidia 的竞争优势
Nvidia 的图形处理器被 OpenAI、谷歌、亚马逊和微软等大型科技公司用来创建人工智能系统和基础设施。Nvidia 的处理器最初是为显示视频游戏的视觉效果而设计的，它们已经证明可以满足人工智能 (AI) 算法的计算需求，并提供运行和训练这些模型所需的处理能力。
通过早期采用人工智能并针对人工智能工作负载定制硬件和软件，Nvidia 得以在该领域建立优势。Nvidia 已成为人工智能生态系统的供应商，包括硬件、软件、云服务和预训练的人工智能模型，以及用于人工智能开发的专用处理器和软件。
根据研究公司 Omdia 的数据，Nvidia 主导着这一不断增长的领域，占 AI 芯片销售额的 70% 以上，并在生成式 AI 模型训练中发挥着重要作用。由于其主导地位，需求急剧增加。Nvidia 预计 2023 年 5 月季度销售额将增长 64%，超出了华尔街的预期。
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Nvidia 的 AI 实力：基础
自 2006 年发布 CUDA 软件以来，Nvidia 一直涉足人工智能领域，该软件允许程序员将其 GPU 用于图形渲染以外的目的。这使得 Nvidia 的 CPU 更容易用于机器学习和图像识别，这有助于确立 Nvidia 在人工智能领域的地位。
后来，Nvidia 投资设计专门用于处理 AI 工作负载的硬件和软件。结果，它生产了用于 AI 训练的 DGX-1 超级计算机等产品，并于 2017 年将其提供给 AI 研究公司 OpenAI。
据称，Nvidia 的 AI 处理器（例如 H100）的 AI 训练速度比其取代的 A100 快 9 倍，推理速度快 30 倍。这些处理器与 Nvidia 的软件一起支持众多人工智能 (AI) 系统，为语言模型和自动驾驶汽车技术等应用提供支持。
引爆点：人工智能和“iPhone时刻”
Nvidia 在 AI 领域一直在稳步发展，而最近生成式 AI 的出现更是刺激了这一增长。ChatGPT 和其他类似应用的成功导致对 Nvidia 处理器的需求激增，因为企业需要处理能力来创建和运行这些模型。
英伟达首席执行官黄仁勋表示，这是人工智能的“iPhone 时刻”，他将其比作苹果智能手机开创计算新时代。黄仁勋认为，生成式人工智能将从根本上改变技术的使用方式，而英伟达将引领这一变革。
凭借在 AI 芯片领域的霸主地位，英伟达取得了卓越的财务成功。最近一个季度，数据中心收入同比增长 427%，占总销售额的 86%。据《福布斯》报道，这帮助英伟达在市值上超越了 IT 巨头苹果和微软，黄仁勋的净资产也超过 1170 亿美元。
AI芯片市场现状
近年来，由于各行各业对人工智能技术的需求不断增长，人工智能芯片市场规模大幅扩张。去年开始的全球人工智能热潮加速了这一增长，预计未来十年将增长十倍，收入达到 3000 亿美元。
人工智能 (AI) 芯片是专用的半导体设备，可执行 AI 应用所需的复杂计算和操作。这可以提高效率、降低功耗并提高成本效益。预计未来几年全球对这些设备的需求将激增。
Statista 和 Market.us 的数据预测，全球 AI 芯片行业规模将在 2024 年达到 300 亿美元，比上一年的收入增加 70 亿美元。预计未来三年市场收入将增长四倍以上，到 2027 年将达到 650 亿美元以上。
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预计到 2029 年，市场规模将达到 1000 亿美元，到 2023 年，市场规模将增长至 2600 亿美元。预计到 2033 年，收入将比今年增长 1000%，达到 3410 亿美元。投资于 AI 芯片初创公司的风险投资金额也大幅增加；2023 年，这些公司的投资额超过 200 亿美元，比前一年增加了 50 亿美元。
预计今年的投资活动将由投资者对人工智能芯片潜力和应用的参与推动。到 2024 年，预计将有超过 200 亿美元的新资本进入该市场，使人工智能芯片公司三年的总融资额达到惊人的 600 亿美元。
未来之路：维持 Nvidia 的主导地位
作为全球最有价值的上市公司，人们担心英伟达能否在日益激烈的竞争和不断变化的人工智能趋势面前保持领先地位。
凭借其广泛的 AI 生态系统和数十年的 GPU 专业化，Nvidia 为试图在 AI 芯片市场迎头赶上的 AMD 和英特尔等公司设置了进入障碍。由于其集成的硬件、软件、云服务和 AI 模型库，客户和合作伙伴仍然对其充满吸引力。
作为对创新的承诺之一，Nvidia 每年都会规划新的 AI 芯片设计。Grace Hopper 平台就是其推动 AI 计算发展的尝试的体现，该平台结合了 GPU 和微处理器。
然而，随着芯片需求的飙升，Nvidia 必须保证产品的可获得性和可负担性，这将限制供应。开源 AI 模型的出现和对能源效率的关注可能会打破 Nvidia 的优势。
英伟达今年已成为人工智能芯片行业的领军企业，这得益于其早期对技术的重视以及建立了广泛的人工智能产品合作伙伴。英伟达在生成式人工智能方面的成功使其成为全球最有价值的上市公司，但要保持这一霸主地位，就需要管理人工智能环境和竞争的变化。
这篇文章《Nvidia 斥资 3.34 万亿美元打造的“AI 末日”如何超越微软和苹果》首先出现在 Metaverse Post 上。
