Nvidia 股票的上漲使該公司躋身最大公司之列

著名芯片製造商英偉達(Nvidia)已成爲人工智能熱潮的早期贏家之一,近期股價的上漲使該公司更上一層樓。

5 月 30 日,公司市值突破 1 萬億美元的里程碑。

考慮到 Nvidia 僅作爲芯片設計商運營,沒有自己的製造能力,這一成就對於 Nvidia 來說意義重大。

截至 6 月 1 日,該公司的市值約爲 9700 億美元,使英偉達躋身精英俱樂部之列,只有其他五家公司共享:蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜和沙特阿美。

此前,只有特斯拉、Meta 和中石油這三家公司的市值突破了 1 萬億美元的門檻。

自今年年初以來,Nvidia 的股價漲幅高達 170%,超過了標準普爾 500 指數的其他成份股。

這種增長與人工智能工具的意識和使用的提高直接相關,突出了對企業和消費者的潛在影響。

Nvidia 的成功與其在圖形處理單元 (GPU) 市場的主導地位有關。

ChatGPT語言模型自 2022 年 11 月發佈以來就在會議室和隨意的談話中受到關注,截至 2023 年 1 月已經吸引了 1 億用戶。

ChatGPT 建立在一個包含 1750 億個參數的龐大語言模型上,已經使用大約 10,000 個 Nvidia A100 GPU 進行了訓練。

Nvidia 目前在全球 GPU 市場佔有 80% 的份額,由於其並行處理能力,GPU 的用途超出了 AI 算法,包括數據挖掘和加密貨幣挖掘

市場研究公司 IDTechEx 最近發佈了一份報告,預測Nvidia將繼續佔據主導地位,不僅在 GPU 領域,尤其是作爲 AI 硬件領域的領導者。

該報告預測,到 2033 年,Nvidia 將佔據估計 2570 億美元 AI 芯片收入的很大一部分。

英偉達的收入主要來自數據中心和網絡細分市場,其中包括數據中心平臺、自動駕駛汽車解決方案和加密貨幣挖礦處理器。

在 2023 財年,英偉達從數據中心獲得的收入高達 150.1 億美元,佔公司當年總收入的 55.6%。

這意味着數據中心收入將比 2022 年大幅增長 41%,表明英偉達自 2020 年以來同比穩定增長超過 40%。

相比之下,其他 AI 芯片設計商,如最近收購 Xilinx 的 AMD 以及高通,在數據中心 AI 領域落後於 Nvidia。

儘管目前表現不佳,但英偉達仍在繼續前進。今年早些時候,該公司發佈了基於其新 Hopper 架構的 H100 GPU。

採用臺積電4N工藝(5nm節點的改進版)生產的Hopper架構,具有800億個晶體管,超過了採用7nm工藝生產的A100的542億個晶體管。

Nvidia 的訓練和推理速度比 A100 提高了 7 到 30 倍,加上 PCIe 外形尺寸中相當的熱設計能力,Nvidia 準備提供支持未來日益複雜的 AI 算法所需的基本硬件。

雖然 Nvidia 繼續主導數據中心計算市場,但邊緣計算領域的芯片設計人員有充足的機會。

根據IDTechEx 最新發布的 AI 芯片報告,預計未來十年邊緣市場的複合年增長率將高於雲端 AI 市場。邊緣 AI 提出了不同的要求,特別是由於嵌入式設備的熱限制而在功耗方面。

由於邊緣芯片通常只消耗幾瓦,因此它們運行的模型的複雜性必須大大簡化。

因此,A100 等最先進的芯片具有大尺寸和高晶體管密度,不適合邊緣應用。

相反,公司可能會選擇使用更成熟的節點工藝來設計芯片,與前沿節點相比,這些工藝提供更低的價格點和更低的進入門檻。

很難說人工智能的拐點何時會出現,還有多遠的未來。

然而,不可否認的是,人工智能的持續繁榮以及人工智能工具在各個行業的變革潛力。 Nvidia 的成功證明了 AI 在塑造技術格局方面的重要性日益增加。

IDTechEx 的“AI 芯片 2023-2033”報告爲那些有興趣瞭解全球 AI 芯片市場的更多信息(包括技術發展、主要參與者和具有 AI 功能的硬件的市場前景)提供了寶貴的見解。

英偉達的市值突破 1 萬億美元大關,不僅意味着該公司的成功,也意味着 AI 技術的巨大潛力。

憑藉其在 GPU 市場的主導地位和在數據中心 AI 領域的強勢地位,Nvidia 有望引領 AI 硬件的未來。

公司持續的創新,例如即將推出的基於 Hopper 架構的 H100 GPU,進一步鞏固了其行業領導者的地位。

然而,Nvidia 的成功並沒有減少其他芯片設計師的機會。新興的邊緣計算市場具有巨大的增長潛力,人工智能應用需要針對功耗和嵌入式設備優化的定製芯片。

隨着邊緣計算對 AI 的需求增加,芯片設計人員可以探索更成熟節點的製造,從而在不犧牲性能的情況下實現具有成本效益的解決方案。

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