身处AI（人工智能）的“iPhone时刻”，英伟达的地位依旧稳固。

　　英伟达于近日发布的2024财年三季报显示，其营收达到创纪录的181.20亿美元，同比增长206%，环比增长34%；净利润再创新高，达到92.43亿美元，同比增长1259%，环比增长49%。

　　同时，英伟达还预计下个财季营收将达到200亿美元，这份强劲的收入展望，表明了支撑AI繁荣的芯片需求仍然旺盛。目前，英伟达的GPU占据了AI芯片绝大部分的市场份额，且供不应求，高端GPU更是一卡难求。

　　而一股自研AI芯片的风潮正在科技巨头之间兴起，不管是为了降低成本，还是减少对英伟达的依赖，包括谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、Meta等大厂先后入局造芯，下场自研AI芯片。《中国经营报》记者注意到，这份巨头自研AI芯片的列表如今又增加了新成员——微软，在11月中旬举行的开发者大会上，微软推出自家的AI芯片Maia 100；而风头正盛的OpenAI也被爆出正在探索研发自己的AI芯片。

　　“他们的算力需求比较大，英伟达的卡对他们来说太贵了，而且专门为大模型设计的芯片，能效比会比N卡更高。”一名算力提供商员工表示，做AI芯片太烧钱了，很多AI芯片公司扛不住了，大模型会加速淘汰。

　　根据英伟达数据，在没有以Transformer模型为基础架构的大模型之前，算力需求大致是每两年提升8倍；而自利用Transformer模型后，算力需求大致是每两年提升275倍。

　　“自研AI芯片是一个产业走向成熟绕不开的趋势，但凡哪个厂商AI运算的体量大幅度提升，就需要自家的芯片来支撑，这样才能达到最高的优化。”研究机构Omdia AI行业首席分析师苏廉节对记者表示，未来AI芯片市场不再由GPU独霸，“我觉得比较有趣的是英伟达自己怎么看这个趋势”。

　　而英伟达方面在业绩说明会上证实，其正在为中国开发新的合规芯片，但同时表示这些不会对第四季度的收入作出实质性贡献。“明年年初才能下单，我们在等价格，下单后啥时候能到货还不好说。”对此，记者从国内一家服务器公司的技术研发人员口中得到了一些侧面印证。

　　洗牌避免不了

　　“目前，全球几个云大厂基本上都在自研AI芯片，比如亚马逊的Trainium和Inferentia、谷歌的TPU、百度的昆仑、华为的昇腾、阿里的玄铁，现在微软也开始做自己的AI芯片。”苏廉节表示，未来云大厂会把自家的模型部署在自己的芯片上，这是产业发展绕不开的趋势。

　　然而，他还指出：“这不代表英特尔、AMD、寒武纪这种芯片厂商就没有出路，毕竟不是所有的开发者都会选择使用云厂商的芯片。”

　　同时，作为云大厂，微软也没有把自己的AI芯片Maia 100的使用权赋予所有人。微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）表示，Maia将首先为微软自己的人工智能应用程序提供支持，再提供给合作伙伴和客户。

　　据了解，微软Maia 100采用台积电5nm工艺，拥有1050亿个晶体管，比AMD的MI300X GPU的1530亿个晶体管少约30%。Maia将用于加速AI计算任务，服务于商业软件用户和使用Copilot的个人用户，以及希望制作定制人工智能服务的开发者。

　　今年6月，AMD对外展示可与英伟达H100一较高低的Instinct MI300X GPU。根据爆料信息，其显存容量提升到192GB，相当于H100 80GB 的2.4倍，同时HBM内存带宽高达5.2TB / s，Infinity Fabric总线带宽也有896GB/s，同样超过H100。

　　最新消息显示，AMD将于北京时间12月7日凌晨2点举办一场专门针对AI的特别活动，不出意外的话就是宣布正式发售MI300X。在第三财季业绩发布会上，AMD指出其AI方面的进展，预计第四财季数据中心GPU收入约为4亿美元，到2024年将超过20亿美元，MI300系列产品有望成为AMD历史上在最短时间内达到销售额上10亿美元的产品。

　　而英伟达则在11月13日发布新一代AI处理器H200，旨在培训和部署各种人工智能模型。H200是当前H100的升级产品，集成了141GB的内存，在用于推理或生成问题答案时，性能较H100提高了60%至90%。

　　英伟达透露，搭载H200的系统将于2024年第二季度由英伟达的硬件合作伙伴和主要的云服务提供商提供，包括亚马逊云AWS、谷歌云和微软云Azure等。英伟达在上个月还表示，将从两年一次的发布节奏转变为一年一次，明年将发布基于Blackwell架构的B100芯片。

　　值得一提的是，近日，有“英国英伟达”之称的AI芯片独角兽Graphcore称，由于美国出台的出口管制新规限制了公司向中国的技术销售，公司将停止在华销售。

　　“很遗憾，这意味着我们将大幅缩减在华业务。”Graphcore发言人在电子邮件中表示。但该公司拒绝透露受影响的员工人数。此前，Graphcore CEO奈杰尔·图恩(Nigel Toon)曾把中国视为一个潜在增长市场，尤其是英伟达被限制向中国销售产品之后。今年10月，图恩表示，来自中国的销售额可能占其公司业务的20%至25%。

　　如今，Graphcore已经陷入困境。该公司最新提交的文件显示，2022年营收下降46%，亏损扩大11%至2.046亿美元。去年10月，Graphcore披露需要筹集资金以维持运营。在那之后，Graphcore再未宣布任何融资消息。美国对华禁令无疑使其雪上加霜。

　　对于Graphcore的最新动态以及AI芯片行业的发展现状，记者联系Graphcore方面，该公司表示：“不方便评论。”国内AI芯片初创公司壁仞科技同样也是保持沉默。

　　对此，资深行业分析师张慧娟表示：“芯片可能会在未来很长一段时间都是AI竞争的核心，包括国家（可参考美国对高端AI芯片出口中国的限制）、巨头、初创公司之间。但行业发展还处于初期，未来肯定会有一轮洗牌。”

　　“另外，OpenAI最近的宫斗，体现了人才对于AI的重要性。所以，算力（芯片）和人才，会是很长一段时间内AI的竞争焦点。”张慧娟说。

　　非云端是突破口

　　上述算力提供商员工表示，英伟达十几年建立的CUDA生态确实不容易被撼动，但是大模型也带来了很多机会。

　　“从今年市场所看到的融资信息来看，AI芯片赛道整个都很冷，现有的市场有点饱和，最关键的是AI还没有大量变现，很多公司部署了AI不是拿来赚钱，主要是拿来降低内部运作成本。”苏廉节表示，“生成式AI软件的投资有显著的提升。”这里的软件指的是大模型，代表公司为百川智能等。

　　苏廉节还指出：“未来的AI芯片市场，可能不再由GPU独霸，比较有趣的是英伟达自己怎么看这个趋势，可以从他们现在积极部署的新市场，去看看他们的心态。”

　　对于新增长战略，英伟达在Q3财报中强调了三大要素：CPU、网络、软件和服务。据悉，Grace是英伟达第一款数据中心CPU，Grace和Grace Hopper将在明年全面投产，英伟达CEO黄仁勋指出，英伟达可以帮助客户建立一个AI工厂并创收。

　　NVIDIA Quantum Infiniband是英伟达推出的网络解决方案，其具有高带宽、低时延、高可靠、易部署的特点，可实现多台DGX计算机的高效互联，InfiniBand同比增长了5倍。

　　将GPU、CPU、网络、AI企业软件等作为增长引擎，是英伟达的远期展望和技术路线，对于处于其他阶段的玩家不一定适用。

　　苏廉节认为，边缘设备或许是AI芯片赛道上其他玩家的突破口。“比如智能汽车、机器人、无人机，现在的大模型都在云端，但它渐渐会走向终端，量就会很大。”他说。

　　张慧娟也持有类似观点。“GPU在云端大算力有绝对优势，但是端侧、边缘侧，有着非常丰富的应用类型，所以这也是其他AI芯片厂商寻求突破的点。且从市场规模来讲，边缘端增长空间很大，这也是吸引AI芯片厂商进入的一个原因。”

　　她还提到，国内AI芯片厂商，除了少数几家进入云端外，大部分集中在端侧，也有一些从端侧跨进边缘，“国内芯片厂商在边缘侧突破比较大的有瑞芯微、全志，高通、NXP、瑞萨、ADI等国际芯片厂商也在大力做边缘AI。”

　　需要指出的是，边缘和端侧没有特别明确的区分或界定。“所以，很难说这家厂商只做边缘或只做端侧。其实英伟达也有边缘AI方案，比如智能驾驶方案，也很强。英伟达、英特尔等巨头号称从云到边缘到端都做，主打一个端到端全覆盖。”张慧娟说。

　　近日，联想集团董事长兼CEO杨元庆也表示，目前大模型的用户规模还比较小，大多数大模型都在算力较强的公有云上训练。“未来，随着用户规模扩大，无论是出于数据安全和隐私保护的考虑，还是更高效率、更低成本响应用户需求的考虑，大模型的计算负载将逐渐由云端向边缘侧和端侧下沉，越来越多的人工智能的推理任务将会在边缘和设备端进行。”

　　杨元庆指出，要构建和优化大模型，支持更多生成式人工智能的应用，不仅需要提升云端的算力，在边缘和端侧也需要更强大算力的配合，形成“端-边-云”混合计算架构下更平衡的算力分配。