在GPU领域，到目前为止还没有一家科技巨头可以与英伟达NVIDIA真正抗衡，对不对？
虽然英特尔、AMD，以及国内的某线程、某武纪等都是分刻苦努力，但依然无法直接与英伟达直接赤膊上阵扳手腕。为什么？一看资本市场。很多业内人士都喜欢拿着英伟达的市值来说事，这里我也简单说说看。英伟达从诞生开始就颇受资本市场青睐，而今大模型与AI风起雨涌更是加速了资本市场对英伟达器重。
可能，有朋友要说了，虽然国内的GPU芯片厂商还处于初创起步阶段，但是不是还有台积电、腾讯、阿里巴巴么，再怎么说还有顶牛的茅台。然而以最新市值表现来看，英伟达约等于4.8个阿里巴巴、2.7个腾讯、1.9个台积电，以及3.3个贵州茅台。从净利润来比较，英伟达2022财年净利润97.75亿美元，约合人民币620亿元。
也就基本上排名在台积电、阿里巴巴、腾讯和贵州茅台后面了。可是，就算这样，英伟达2022净利润都比英特尔与AMD加在一起都还要多。英特尔2022财年净利润为80.14亿美元，AMD2022财年净利润为13.20亿美元。惊讶不？
毕竟各自财年核算时间有所不同，按照同等差不多时间的年度净利润来看，台积电2022财年净利润为340.97亿美元，约合人民币2442亿元。阿里巴巴22/23财年净利润为725.09亿元。腾讯2022财年净利润为1882.43亿元。贵州茅台2022财年净利润为627.16亿元。
如此说来，英伟达的净利润还不够高，还不算突出，还需要再加一把力么？然而按照2023年12月6日最新总市值来说，1.12万亿美元，约合人民币8.02万亿元，又能谁与争锋呢？资本市场如此看好英伟达，前无古人，可能后有来者么？那你就期待吧……
二看应用市场。英伟达对于GPU一直情有独钟，不仅有高端大气上档次价格超过二十万元的产品H100，市场价甚至高到了30-50万元人民币一块。再早一些出品的A100市场价格说是1万美元左右，但实际市场价最高有15万元人民币最低也得10万元左右一块，8-9万元价格想买必然是无货可求也。
H100比A100要贵很多，也是很有道理的，毕竟H100性能更牛更强更快，强者贵也，无可厚非。
也有几万块钱的中低端普及款，还有削足适履的避开禁售的A800/H800，以及更低阶的4090 D版。不过现在属于管制禁售阶段，英伟达能否获得新的批复就另当别论了。
这只是从GPU产品市场状态来说，从实际应用来看，全球顶尖科技巨头，只要是在大模型领域领先的厂商无不是英伟达H100的忠实粉丝。如微软、Alphabet旗下谷歌、Meta、亚马逊云科技AWS、特斯拉、阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动等，皆为英伟达GPU重度用户。
?刚看到12月初外媒最新消息称，微软和META位居采购GPU榜首都从英伟达买了15万块H100 GPU，而腾讯买了5万块H800 GPU，百度和阿里巴巴分别买了3万和2.5万块GPU。
其他公司如AWS、甲骨文等都有上万块英伟达GPU的采购。就连背后有谷歌撑腰的CoreWeave的初创云服务提供商，也买了4万块GPU，当然英伟达也对其看重并投了不少钱。此外，另一个像被英伟达看重的人工智能初创企业Lambda Labs，也买了2万块英伟达GPU，并获得过英伟达的投资。
其中，谷歌在大模型领域已经对OpenAI发起了猛攻，2023年12月6日，谷歌的Gemini 1.0版正式上线，业内人士分析说这家伙比GPT-4强4倍多，不管是真强还是真的很强，我相信其背后也离不开英伟达GPU的功劳。一切大模型训练与AI的相关巨头、初创，似乎与英伟达GPU都密切关联，难分难舍。有着强大并且蓬勃发展的市场，英伟达GPU因应用广泛与深入得以更快发展，并迎来一次又一次卖断货的高潮。我想，这应是AMD和英特尔都十分艳羡的原因所在吧？
三看技术迭代创新速度与能力。看到各种资料显示英伟达全球员工规模已经超过2万人，仅在美国硅谷就早已超过了5000人的员工队伍。人才集中在了英伟达，才是让英伟达创造GPU辉煌历史的前提与基础。每年看到英伟达黄教主发布新品，每次都可以让全球业界沸腾一下，GPU芯片疯狂迭代的同时，英伟达没有忘记创造计算系统的新历史，包括构建新的超算架构。
比如当你看到DGX GH200超算平台和MGX系统的能力时，必然会为其新的举措感到更为惊讶。并且需要注意的是，在2023年初2月份左右，英伟达推出了一项新的AI云服务，允许用户在云端访问DGX AI超算，这个服务由英伟达直接向客户提供，并托管在Oracle云、Microsoft Azure、Google云平台及其他品牌的云上。从GPU芯片的迭代创新，到超算系统的创新，再到AI云服务的创新，英伟达一步一步地越来越靠近用户了。
不过，可能更多的业内朋友像我以前那样集中关注在了英伟达的GPU硬件方面，对其软件领域关注甚少。其实，在软件方面，英伟达依然拥有强大的团队与能力，据业内朋友之前介绍，每个月都可以看到英伟达在GPU相关软件领域的新功能或新特性更新，这样的创新速度让许多专业的软件公司看到都吃惊乍舌。
正因为在软件方面持续的投入与创新，才可以更好地构建起用户在具体应用过程中的持续良好体验，也才可以与先进的GPU硬件匹配起来，发挥出AI时代下GPU前所未有的价值。即使再牛的公司，在世界上都会找到潜在的对手。对于英伟达来说，直接的对手可能很少。想要与英伟达竞争的科技巨头确实也屈指可数，这里说的是想要。从想法到行动，能看到行动的恐怕就只有英特尔、AMD了吧。
毕竟作为全球处理器领域的大王与小王，他们的眼光早已瞄向了GPU，相对而言AMD动手更快一些，并为之开启了在AI芯片领域自我超越的历史。毕竟之前他们两确实没有太在意英伟达，当英伟达突然爆发式发达之时，再分出手来整治GPU道路上的难题与挑战，就显得比较累，但目前也算真的看到了一些成果。之前我也看到了英特尔公布或被透露出来的GPU路线图，如第一代Arc GPU，代号Alchemist；第二代GPU代号Battlemage；第三代GPU代号Celestial，将采用Xe3芯片设计，预计为3纳米制程工艺进行量产。
另外最新消息说ASML已经计划2024年量产推出十台2nm制程工艺的EUV光刻机High-NA量产型EXE:5200，而英特尔已经抢定了其中六台。从中可见英特尔抢跑GPU创新的决心很大。
不过，最新消息出来得挺快的AMD，已经推出全新MI300系列AI芯片，超过1500亿个晶体管，是英伟达H100内存的2.4倍，聚焦依然在大模型训练。AMD官网有公开的MI300与H100的各种性能与指标对比，各位看官有兴趣的可以自行脑补。
