This Is the Biggest Threat to Nvidia's Artificial Intelligence (AI) Dominance That Virtually No One Is Talking About

大約三十年前，互聯網的出現改變了美國企業的一切。儘管互聯網作為一項技術成熟需要許多年，企業也需要時間來意識到其全部潛力，但它積極地改變了商業的增長軌跡，並打開了以前不存在的新機遇。

自 1990 年代中期以來，華爾街一直在等待一種新技術或顛覆性創新，以複製互聯網對商業的影響。人工智能（AI）似乎回應了這一呼喚。

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人工智能之所以成為如此引人注目的技術，是因為它的廣泛實用性。基於人工智能的軟件和系統有能力隨着時間的推移變得更加智能和高效。此外，這些軟件和系統可能能夠在沒有人類干預的情況下學習新任務。

對一些人來説，人工智能的潛力真的是無窮無盡。在《Sizing the Prize》中，普華永道的分析師預測，到 2030 年，人工智能將使全球國內生產總值增加 15.7 萬億美元，這些增長將來自生產力的提高和消費側效應的結合。

一個 15.7 萬億美元的可尋址市場為多家公司提供了獲勝的空間。但在過去兩年中，半導體巨頭 Nvidia（NVDA 0.34%）無疑是人工智能革命中最明顯的受益者，其市值從 2022 年底的 3600 億美元飆升至截至 11 月 11 日的 3.56 萬億美元。

Nvidia 的運營擴展幾乎無可挑剔

投資者無需遠行就能發現 Nvidia 為何成為華爾街最有價值的上市公司。其圖形處理單元（GPU）已成為運營人工智能加速數據中心的企業的首選。Nvidia 的 H100 GPU，通常被稱為 “Hopper”，以及其後繼的 Blackwell GPU 架構，實際上是使人工智能軟件和系統能夠進行瞬時決策的 “大腦”。

根據 TechInsights 分析師的研究，Nvidia 在 2022 年向數據中心出貨的 267 萬 GPU 中佔據了約 98% 的份額，以及在 2023 年出貨的 385 萬 GPU。預計今年它也不太可能失去其近乎壟斷的市場份額，Hopper 芯片和 Blackwell 的訂單已經積壓。

此時提到，當對某種商品或服務的需求超過供應時，該商品或服務的價格往往會上漲。Nvidia 能夠以 30,000 到 40,000 美元的價格出售 Hopper，這比競爭對手的人工智能 GPU 價格高出 100% 到 300%。鑑於 Nvidia 硬件所提供的計算優勢，企業願意支付這一溢價，這也轉化為公司毛利率的顯著提升。

公司的 CUDA 平台也應為其幾乎無可挑剔的運營擴展而受到讚譽。CUDA 是開發者用來充分利用其 GPU 的軟件工具包，包括構建大型語言模型（LLM）。它在保持 Nvidia 客户忠誠於公司解決方案生態系統方面發揮了關鍵作用。

最後，投資者被市場領先公司前所未見的增長率所吸引。當 2023 財年於 2023 年 1 月 29 日結束時，Nvidia 報告全年銷售額為 270 億美元。但根據華爾街對 2026 財年的預測，Nvidia 有望實現 1800 億美元的收入。這是三年複合年銷售增長率約為 88%！

然而，儘管其運營擴展幾乎教科書般完美，但對 Nvidia 來説，有一個不可否認的威脅正在逼近——而幾乎沒有人談論它。

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這個威脅有可能將華爾街的人工智能寵兒拉下神壇

正如大多數投資者可能已經意識到的，人工智能的驚人可尋址市場使企業爭相分一杯羹。在接下來的幾個季度中，Nvidia 將面臨外部競爭的壓力。

儘管 Advanced Micro Devices（AMD -0.33%）在 Nvidia 之後進入市場，但它在 MI300X 人工智能 GPU 的生產上沒有遇到任何困難。AMD 最近還推出了其下一代芯片 MI325X，預計將在今年年底前投入生產。AMD 的芯片價格明顯低於 Nvidia 的 Hopper 和 Blackwell，這可能使它們對希望在數據中心利用人工智能的企業具有吸引力。

然而，外部競爭並不是推翻 Nvidia 的最大威脅。相反，Nvidia 面臨的最大直接阻力是內部競爭。

許多美國最具影響力的企業已經訂購併在其高計算數據中心中使用 Nvidia 的 GPU。這包括 Microsoft（MSFT 0.40%）、Meta Platforms（META -0.49%）、Amazon（AMZN -1.22%）、Alphabet（GOOGL -1.85%）（GOOG -1.74%）、Tesla、OpenAI，以及將 Nvidia 的 GPU 集成到其可定製機架服務器中的人工智能基礎設施巨頭 Super Micro Computer。

截至 2024 年 7 月 28 日的三個月內，Nvidia 的四個客户——它並未披露其主要客户的名稱——佔其淨銷售額的 46%，第五個客户貢獻不到 10%，但仍可能在高個位數範圍內。我們可以自信地説，Nvidia 的一半收入來自僅五個客户。如果我必須猜測，我會認為這些客户是 Microsoft、Meta、Amazon、Alphabet 和 Super Micro（不按此順序）。

人工智能 GPU 的稀缺性使 Nvidia 的毛利率飆升。NVDA 毛利率（季度）數據來自 YCharts。

對英偉達的擔憂在於，這些頂級客户大多數正在為各自的數據中心開發 AI-GPU。

• 微軟開發了 Azure Maia AI 芯片，可以用於訓練大型語言模型並監督公司 Azure 雲基礎設施平台內的生成式 AI 解決方案。
• Meta 正在內部開發 “Meta 訓練與推理加速器” 芯片，以最大化其 AI 數據中心的潛力。
• 亞馬遜正在開發多款 GPU 芯片，包括 Trainium2 和 Inferentia，旨在滿足其全球領先的雲基礎設施服務平台 Amazon Web Services (AWS) 的客户需求。
• Alphabet 依賴張量處理單元（TPU）來訓練大型語言模型和進行推理。TPU 是為 AI 應用量身定製的特定應用集成電路。

雖然這些內部開發的芯片在某些方面可能超越英偉達的 Hopper 和/或 Blackwell，但後者的硬件在計算能力方面仍應保持明顯的優勢。然而，這可能不足以阻止英偉達在未來幾個季度失去寶貴的數據中心空間。

微軟、Meta、亞馬遜和 Alphabet 的財力雄厚，運營現金流充足。雖然他們都能承受英偉達 AI-GPU 的高價，但這並不意味着他們願意為這款硬件支付更高的價格。與英偉達芯片相關的訂單積壓，加上使用內部開發的 AI-GPU 的便利性和成本，將可能導致英偉達在未來失去數據中心空間。

請記住，AI-GPU 的稀缺性一直是推動英偉達卓越定價能力的主要催化劑。隨着其頂級客户開發自己的硬件，這種稀缺性遲早會減弱，英偉達的利潤率也會隨之下降。

內部競爭無疑是對英偉達 AI 主導地位最大的威脅。