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2024-01-24
Nvidia主宰AI市場 但別忽視這3個挑戰者
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$英特尔$計劃將其新的面向AI的GPU與其數據中心GPU捆綁在一起。在最新一季,Nvidia的80%收入來自其數據中心芯片,而其遊戲業務僅為其收入的16%。Nvidia當前的客戶名單支持這種樂觀的觀點。但從長遠來看,其他芯片製造商可能會減輕Nvidia對AI市場的鐵腕。這些科技巨頭仍在購買大量 Nvidia 的 A100 GPU 來處理他們的人工智慧任務,但他們可以逐漸用他們的第一方晶片取代這些晶片以降低成本。","content":"<html><head></head><body><p><em>編譯自 The Motley Fool《Nvidia Dominates the AI Market, but Don't Ignore These 3 Challengers》,作者:</em><strong><em>Leo Sun</em></strong></p><p>重點</p><ul style=\"\"><li><p> <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>計劃將其新的面向AI的GPU與其數據中心GPU捆綁在一起。</p></li><li><p>AMD( <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> )正在以其最新的Instinct GPU瞄準AI市場。</p></li><li><p>Nvidia( <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> )的頂級客戶正在開發自己的第一方AI芯片。</p></li></ul><p>投資者不應假設這家火熱的芯片製造商是不可戰勝的。</p><p>在過去的五年中,Nvidia(NVDA)的股價飆漲了1420%。其增長主要是由人工智能(AI)市場的擴大推動的,這促使更多公司在其數據中心安裝其高端GPU。</p><p>在最新一季,Nvidia的80%收入來自其數據中心芯片,而其遊戲業務(在AI激增之前是其原始增長引擎)僅為其收入的16%。樂觀者認為,隨著公司開發更先進的生成式AI平台和大型語言模型,Nvidia的數據中心業務將繼續增長,其GPU將保持處理這些複雜任務的行業標準。</p><p>Nvidia當前的客戶名單支持這種樂觀的觀點。 ChatGPT的創造者OpenAI,Microsoft(MSFT ),Alphabet的(GOOG )(GOOGL )Google,Amazon, <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>(META )和其他科技巨頭都使用其芯片來驅動其AI服務。但從長遠來看,其他芯片製造商可能會減輕Nvidia對AI市場的鐵腕。讓我們仔細看看三位最有可能的挑戰者。</p><h2 id=\"id_4212173666\">1、 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a> </h2><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e1574dc9806dcc57a4c52d21632f121\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>Nvidia 的 GPU 通常在資料中心與英特爾(INTC )高階 Xeon CPU 一起工作,以加速機器學習和AI 任務。對於仍控制約94%伺服器CPU市場的英特爾來說,英偉達向資料中心市場的擴張是一種不受歡迎的入侵,這意味著其CPU無法自行有效處理人工智慧任務。</p><p>CPU 仍然一次處理一份數據,而 GPU 則同時處理大量整數和浮點數,這使得它們更適合圖形和人工智慧應用。為了縮小這一差距,英特爾於 2020 年 9 月推出了自己的 Xe GPU 系列,其 Xe-HP(高效能)和 Xe-HPC(高效能運算)直接針對 Nvidia 的資料中心 GPU。隨後,該公司於去年推出了新的「Max」資料中心 GPU。</p><p>與第一方代工模式不同尋常的是,英特爾將 GPU 的生產外包給競爭對手台積電,該公司也生產 Nvidia 的高階 GPU。這些晶片尚未獲得太大動力,但英特爾對該業務的持續擴張——以及將 GPU 與 Xeon CPU 捆綁在一起的能力——最終可能會損害 Nvidia。</p><h2 id=\"id_3599411369\">2、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> </h2><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/75de36a77586f00d0966660d965e5656\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>Nvidia 向資料中心市場的擴張使其在與 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> ( AMD )的競爭中佔據了優勢,後者控制著獨立 GPU 市場的一小部分。然而,AMD 一直在利用其用於 AI 任務的新型 Instinct 資料中心晶片進行反擊。</p><p>它於 2017 年推出了首批三款 Instinct GPU(MI6、MI8 和 MI25),隨後在接下來的四年中又推出了更多 7 奈米和 6 奈米 MI 晶片。去年 12 月,該公司推出了最新的 MI300 Instinct 晶片,該晶片基於台積電 5 奈米和 6 奈米節點構建。在最新的基準測試中,AMD的頂級MI300X在處理能力和記憶體頻寬方面擊敗了Nvidia的H100,但Nvidia聲稱H100在優化軟體上運行時仍然優於MI300X。</p><p>AMD 的人工智慧野心可能會給英偉達帶來問題,特別是如果它繼續以較低價格銷售晶片的傳統的話。微軟、Meta、甲骨文、戴爾和惠普企業等公司已經在測試或運行 Instinct GPU,而且隨著注重成本的資料中心運營商貨比三家,客戶名單可能會更長。</p><h2 id=\"id_1237529206\">3、自主研發晶片</h2><p>最後但並非最不重要的一點是,Nvidia 在資料中心 GPU 市場的主導地位正在推動其許多頂級客戶(包括 OpenAI、 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a> 、Google、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 和 Meta)開發自己的 AI 加速器晶片。這些項目可能需要數年時間才能取得成果,但這些晶片的開發為英偉達的長期成長帶來了危險信號。</p><p>去年,Google發表了一篇研究論文,顯示其自己的第四代 TPU(張量處理單元)比 Nvidia 的 A100 晶片更快、更有效率。Meta 最近也從 Graphcore 挖角了整個研究團隊,這家人工智慧新創公司聲稱其「圖形處理」方法可以比 Nvidia 的 GPU 更有效地處理人工智慧任務。</p><p>這些科技巨頭仍在購買大量 Nvidia 的 A100 GPU 來處理他們的人工智慧任務,但他們可以逐漸用他們的第一方晶片取代這些晶片以降低成本。如果這種情況發生,英偉達最大的成長引擎可能就會熄火。</p><p><strong>投資者不應認為Nvidia是無敵的</strong></p><p>英偉達的未來看起來很光明,但投資者應該預計它在未來幾年將面臨一些不可預測的挑戰。英特爾、AMD 和第一方晶片不會很快抑制其成長,但它們最終可能演變成主要威脅。簡言之,投資人不應認為英偉達是人工智慧市場無敵的領導者。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Nvidia主宰AI市場 但別忽視這3個挑戰者</title>\n<style 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Motley Fool《Nvidia Dominates the AI Market, but Don't Ignore These 3 Challengers》,作者:</em><strong><em>Leo Sun</em></strong></p><p>重點</p><ul style=\"\"><li><p> <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>計劃將其新的面向AI的GPU與其數據中心GPU捆綁在一起。</p></li><li><p>AMD( <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> )正在以其最新的Instinct GPU瞄準AI市場。</p></li><li><p>Nvidia( <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> )的頂級客戶正在開發自己的第一方AI芯片。</p></li></ul><p>投資者不應假設這家火熱的芯片製造商是不可戰勝的。</p><p>在過去的五年中,Nvidia(NVDA)的股價飆漲了1420%。其增長主要是由人工智能(AI)市場的擴大推動的,這促使更多公司在其數據中心安裝其高端GPU。</p><p>在最新一季,Nvidia的80%收入來自其數據中心芯片,而其遊戲業務(在AI激增之前是其原始增長引擎)僅為其收入的16%。樂觀者認為,隨著公司開發更先進的生成式AI平台和大型語言模型,Nvidia的數據中心業務將繼續增長,其GPU將保持處理這些複雜任務的行業標準。</p><p>Nvidia當前的客戶名單支持這種樂觀的觀點。 ChatGPT的創造者OpenAI,Microsoft(MSFT ),Alphabet的(GOOG )(GOOGL )Google,Amazon, <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a>(META )和其他科技巨頭都使用其芯片來驅動其AI服務。但從長遠來看,其他芯片製造商可能會減輕Nvidia對AI市場的鐵腕。讓我們仔細看看三位最有可能的挑戰者。</p><h2 id=\"id_4212173666\">1、 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a> </h2><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e1574dc9806dcc57a4c52d21632f121\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>Nvidia 的 GPU 通常在資料中心與英特爾(INTC )高階 Xeon CPU 一起工作,以加速機器學習和AI 任務。對於仍控制約94%伺服器CPU市場的英特爾來說,英偉達向資料中心市場的擴張是一種不受歡迎的入侵,這意味著其CPU無法自行有效處理人工智慧任務。</p><p>CPU 仍然一次處理一份數據,而 GPU 則同時處理大量整數和浮點數,這使得它們更適合圖形和人工智慧應用。為了縮小這一差距,英特爾於 2020 年 9 月推出了自己的 Xe GPU 系列,其 Xe-HP(高效能)和 Xe-HPC(高效能運算)直接針對 Nvidia 的資料中心 GPU。隨後,該公司於去年推出了新的「Max」資料中心 GPU。</p><p>與第一方代工模式不同尋常的是,英特爾將 GPU 的生產外包給競爭對手台積電,該公司也生產 Nvidia 的高階 GPU。這些晶片尚未獲得太大動力,但英特爾對該業務的持續擴張——以及將 GPU 與 Xeon CPU 捆綁在一起的能力——最終可能會損害 Nvidia。</p><h2 id=\"id_3599411369\">2、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> </h2><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/75de36a77586f00d0966660d965e5656\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>Nvidia 向資料中心市場的擴張使其在與 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> ( AMD )的競爭中佔據了優勢,後者控制著獨立 GPU 市場的一小部分。然而,AMD 一直在利用其用於 AI 任務的新型 Instinct 資料中心晶片進行反擊。</p><p>它於 2017 年推出了首批三款 Instinct GPU(MI6、MI8 和 MI25),隨後在接下來的四年中又推出了更多 7 奈米和 6 奈米 MI 晶片。去年 12 月,該公司推出了最新的 MI300 Instinct 晶片,該晶片基於台積電 5 奈米和 6 奈米節點構建。在最新的基準測試中,AMD的頂級MI300X在處理能力和記憶體頻寬方面擊敗了Nvidia的H100,但Nvidia聲稱H100在優化軟體上運行時仍然優於MI300X。</p><p>AMD 的人工智慧野心可能會給英偉達帶來問題,特別是如果它繼續以較低價格銷售晶片的傳統的話。微軟、Meta、甲骨文、戴爾和惠普企業等公司已經在測試或運行 Instinct GPU,而且隨著注重成本的資料中心運營商貨比三家,客戶名單可能會更長。</p><h2 id=\"id_1237529206\">3、自主研發晶片</h2><p>最後但並非最不重要的一點是,Nvidia 在資料中心 GPU 市場的主導地位正在推動其許多頂級客戶(包括 OpenAI、 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a> 、Google、 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 和 Meta)開發自己的 AI 加速器晶片。這些項目可能需要數年時間才能取得成果,但這些晶片的開發為英偉達的長期成長帶來了危險信號。</p><p>去年,Google發表了一篇研究論文,顯示其自己的第四代 TPU(張量處理單元)比 Nvidia 的 A100 晶片更快、更有效率。Meta 最近也從 Graphcore 挖角了整個研究團隊,這家人工智慧新創公司聲稱其「圖形處理」方法可以比 Nvidia 的 GPU 更有效地處理人工智慧任務。</p><p>這些科技巨頭仍在購買大量 Nvidia 的 A100 GPU 來處理他們的人工智慧任務,但他們可以逐漸用他們的第一方晶片取代這些晶片以降低成本。如果這種情況發生,英偉達最大的成長引擎可能就會熄火。</p><p><strong>投資者不應認為Nvidia是無敵的</strong></p><p>英偉達的未來看起來很光明,但投資者應該預計它在未來幾年將面臨一些不可預測的挑戰。英特爾、AMD 和第一方晶片不會很快抑制其成長,但它們最終可能演變成主要威脅。簡言之,投資人不應認為英偉達是人工智慧市場無敵的領導者。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/03e38a3a3c63bd5a9d8d8ca2d384d1c5","relate_stocks":{"MSFT":"微软","AMZN":"亚马逊","NVDA":"英伟达","AMD":"美国超微公司","META":"Meta Platforms, Inc.","INTC":"英特尔"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1194806166","content_text":"編譯自 The Motley Fool《Nvidia Dominates the AI Market, but Don't Ignore These 3 Challengers》,作者:Leo Sun重點 英特尔計劃將其新的面向AI的GPU與其數據中心GPU捆綁在一起。AMD( 美国超微公司 )正在以其最新的Instinct GPU瞄準AI市場。Nvidia( 英伟达 )的頂級客戶正在開發自己的第一方AI芯片。投資者不應假設這家火熱的芯片製造商是不可戰勝的。在過去的五年中,Nvidia(NVDA)的股價飆漲了1420%。其增長主要是由人工智能(AI)市場的擴大推動的,這促使更多公司在其數據中心安裝其高端GPU。在最新一季,Nvidia的80%收入來自其數據中心芯片,而其遊戲業務(在AI激增之前是其原始增長引擎)僅為其收入的16%。樂觀者認為,隨著公司開發更先進的生成式AI平台和大型語言模型,Nvidia的數據中心業務將繼續增長,其GPU將保持處理這些複雜任務的行業標準。Nvidia當前的客戶名單支持這種樂觀的觀點。 ChatGPT的創造者OpenAI,Microsoft(MSFT ),Alphabet的(GOOG )(GOOGL )Google,Amazon, Meta Platforms(META )和其他科技巨頭都使用其芯片來驅動其AI服務。但從長遠來看,其他芯片製造商可能會減輕Nvidia對AI市場的鐵腕。讓我們仔細看看三位最有可能的挑戰者。1、 英特尔 Nvidia 的 GPU 通常在資料中心與英特爾(INTC )高階 Xeon CPU 一起工作,以加速機器學習和AI 任務。對於仍控制約94%伺服器CPU市場的英特爾來說,英偉達向資料中心市場的擴張是一種不受歡迎的入侵,這意味著其CPU無法自行有效處理人工智慧任務。CPU 仍然一次處理一份數據,而 GPU 則同時處理大量整數和浮點數,這使得它們更適合圖形和人工智慧應用。為了縮小這一差距,英特爾於 2020 年 9 月推出了自己的 Xe GPU 系列,其 Xe-HP(高效能)和 Xe-HPC(高效能運算)直接針對 Nvidia 的資料中心 GPU。隨後,該公司於去年推出了新的「Max」資料中心 GPU。與第一方代工模式不同尋常的是,英特爾將 GPU 的生產外包給競爭對手台積電,該公司也生產 Nvidia 的高階 GPU。這些晶片尚未獲得太大動力,但英特爾對該業務的持續擴張——以及將 GPU 與 Xeon CPU 捆綁在一起的能力——最終可能會損害 Nvidia。2、 美国超微公司 Nvidia 向資料中心市場的擴張使其在與 美国超微公司 ( AMD )的競爭中佔據了優勢,後者控制著獨立 GPU 市場的一小部分。然而,AMD 一直在利用其用於 AI 任務的新型 Instinct 資料中心晶片進行反擊。它於 2017 年推出了首批三款 Instinct GPU(MI6、MI8 和 MI25),隨後在接下來的四年中又推出了更多 7 奈米和 6 奈米 MI 晶片。去年 12 月,該公司推出了最新的 MI300 Instinct 晶片,該晶片基於台積電 5 奈米和 6 奈米節點構建。在最新的基準測試中,AMD的頂級MI300X在處理能力和記憶體頻寬方面擊敗了Nvidia的H100,但Nvidia聲稱H100在優化軟體上運行時仍然優於MI300X。AMD 的人工智慧野心可能會給英偉達帶來問題,特別是如果它繼續以較低價格銷售晶片的傳統的話。微軟、Meta、甲骨文、戴爾和惠普企業等公司已經在測試或運行 Instinct GPU,而且隨著注重成本的資料中心運營商貨比三家,客戶名單可能會更長。3、自主研發晶片最後但並非最不重要的一點是,Nvidia 在資料中心 GPU 市場的主導地位正在推動其許多頂級客戶(包括 OpenAI、 微软 、Google、 亚马逊 和 Meta)開發自己的 AI 加速器晶片。這些項目可能需要數年時間才能取得成果,但這些晶片的開發為英偉達的長期成長帶來了危險信號。去年,Google發表了一篇研究論文,顯示其自己的第四代 TPU(張量處理單元)比 Nvidia 的 A100 晶片更快、更有效率。Meta 最近也從 Graphcore 挖角了整個研究團隊,這家人工智慧新創公司聲稱其「圖形處理」方法可以比 Nvidia 的 GPU 更有效地處理人工智慧任務。這些科技巨頭仍在購買大量 Nvidia 的 A100 GPU 來處理他們的人工智慧任務,但他們可以逐漸用他們的第一方晶片取代這些晶片以降低成本。如果這種情況發生,英偉達最大的成長引擎可能就會熄火。投資者不應認為Nvidia是無敵的英偉達的未來看起來很光明,但投資者應該預計它在未來幾年將面臨一些不可預測的挑戰。英特爾、AMD 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