英伟达(NVDA.US)重金砸向AI新生势力! “NVIDIA AI 帝国”愈发强盛

2024-09-12 20:08:28 智通财经 
新闻摘要
智通财经APP获悉,英伟达首席执行官黄仁勋周三在高盛组织的一次科技会议上表示,英伟达新一代AIGPU——Blackwell架构AIGPU太抢手以至于让一些无法及时获得产品的大型客户们感到不满,老黄这一“凡尔赛式”的发言可谓显示出英伟达在AI基础设施建设领域接近垄断的地位,以及市场对于英伟达AIGPU的狂热需求仍未退潮。此外还有统计数据显示,英伟达自2023年以来通过向全球范围的AI初创公司们疯狂砸钱,来巩固其在生成式AI基建领域的绝对主宰者地位。以上这些最新的英伟达动态消息都表明,AI芯片领域当之无愧的霸主——英伟达凭借超强性能AIGPU+CUDA生态壁垒所建立起来的“NVIDIAAI帝国”越来越强大

智通财经APP获悉,英伟达(NVDA.US)首席执行官黄仁勋周三在高盛组织的一次科技会议上表示,英伟达新一代AI GPU——Blackwell架构 AI GPU太抢手以至于让一些无法及时获得产品的大型客户们感到不满,老黄这一“凡尔赛式”的发言可谓显示出英伟达在AI基础设施建设领域接近垄断的地位,以及市场对于英伟达AI GPU的狂热需求仍未退潮。此外还有统计数据显示,英伟达自2023年以来通过向全球范围的AI初创公司们疯狂砸钱,来巩固其在生成式AI基建领域的绝对主宰者地位。

毫无疑问,英伟达是迄今为止全球人工智能投资狂热浪潮的最大赢家之一。由于全球企业以及政府机构对其高性能AI GPU的火爆需求,英伟达股票价格自2023年初以来飙升超700%,自2022年10月的历史低位以来更是狂飙超过900%。随着英伟达的市值和营收规模飙升,该公司管理层可谓不断巩固“英伟达软硬件生态”对于人工智能行业的渗透程度,对于人工智能初创公司的投资步伐也在不断加快,自2005年开始投资以来,该公司超过一半的初创公司投资发生在过去两年间。

有统计数据显示,这家一度荣膺“全球最高市值上市公司”头衔的AI芯片霸主对于AI初创公司的投资规模在2024年初期总计超过15亿美元,与一年前的3亿美元相比可谓出现大幅增长。根据Crunchbase的统计数据,仅在2024年,这家AI芯片巨头就参与了十多次针对人工智能初创公司的1亿美元以上的融资,自2023年以来,英伟达已经投资超过50家AI初创公司,其中不乏Perplexity A以及Hugging Face等AI领域重要公司。

此外,英伟达还考虑在即将到来的 ChatGPT开发者OpenAI的最新融资轮中进行投资。以上这些最新的英伟达动态消息都表明,AI芯片领域当之无愧的霸主——英伟达凭借超强性能AI GPU+CUDA生态壁垒所建立起来的“NVIDIA AI 帝国”越来越强大。

AI初创公司对于全球AI行业发展,尤其是企业端AI应用市场蓬勃发展而言可谓至关重要。不同于亚马逊AWS、微软Azure以及谷歌云平台等全球云计算巨头聚焦于AI应用开发生态系统构建或者AI底层基础设施,这些AI初创公司聚焦于各种不同的细分AI应用场景,对于提升企业经营效率或者提高全球C端用户工作或学习效率而言至关重要。

比如,来自美国的人工智能初创公司Perplexity AI,聚焦于“AI搜索”这一前沿领域;法国AI初创公司Bioptimus聚焦于将最前沿AI技术与医疗科学以及生物技术全面结合;AI初创公司Cognition则推出被认为是世界上第一个“完全自主的虚拟化AI软件工程师”,这位虚拟工程师具备强大的编程和软件开发能力,能够在多个前沿技术方面协助程序员或完全独立地完成大型软件开发项目。

以下为英伟达参与投资的那些在AI领域具有重要地位的初创公司

Perplexity AI

黄仁勋毫不掩饰他对Perplexity AI的热爱,堪称“谷歌杀手”的Perplexity AI出人意料地成为英伟达CEO黄仁勋最爱的AI工具。黄仁勋今年在一次采访中被问到:“你自己使用ChatGPT或者谷歌AI聊天机器人的频率高吗?还是会用其它产品?”黄仁勋回答道:“我一般用Perplexity,且几乎每天都在用,比如当我近期想了解AI如何辅助药物研发的时候,就会用Perplexity进行相关的搜索。”

他甚至用实际行动表达对于Perplexity的支持,英伟达在 4 月份参与了 Perplexity AI 的一轮大约6270万美元的融资,该AI初创公司估值 大约10亿美元。顶级投资者丹尼尔·格罗斯 (Daniel Gross)领衔,亚马逊创始人杰夫·贝佐斯 (Jeff Bezos) 等人参与其中。这并不是英伟达第一次支持该公司——这家芯片巨头还在1月份的一轮融资中投资Perplexity AI,当时该AI初创公司获得高达7360 万美元融资。

Hugging Face

Hugging Face是一家提供开源人工智能大模型或应用开发平台的AI初创公司,长期以来与英伟达关系密切。这家芯片巨头于2023年8月参加了Hugging Face的一轮高达2.35亿美元的融资,经历该轮融资后的Hugging Face估值大约为45亿美元。参与当时Hugging Face融资的其他企业投资者包括谷歌、亚马逊、英特尔、AMD和Salesforce。

Hugging Face长期以来将英伟达的硬件体系以及CUDA软件工具和库资源纳入其共享资源。5月份,该初创公司启动了一个新项目,捐赠价值高达1000 万美元的免费共享英伟达GPU,供人工智能开发人员使用。

Adept AI

与OpenAI和Anthropic等AI初创公司为人们熟知的生成式人工智能聊天机器人不同,Adept AI的主要产品并不以文本或图像生成为中心。相反,这家AI初创公司专注于打造一个可以在电脑上完成任务的软件工程助手,比如生成报告或浏览网页,并且能够使用软件工具。英伟达也参与其中,于2023年3月参与了一轮高达3.5亿美元的融资。

Databricks

去年秋天,Databricks 获得 430 亿美元的巨额估值,成为世界上最有价值的人工智能初创公司之一。不出所料,这家数据分析软件提供商大规模采用英伟达AI GPU,并得到了这家芯片巨头以及安德森·霍洛维茨,乃至Capital One Ventures等其他风险投资机构的支持,所有这些投资者都参与了2023年9月的一轮5亿美元融资。“Databricks正在利用英伟达软硬件技术进行令人难以置信的工作,以加速数据处理和大型生成人工智能模型.”黄仁勋当时在一份声明中表示。

Cohere

加拿大知名AI初创公司Cohere是OpenAI和Anthropic的强大对手,专门为企业提供专属人工智能模型。该公司过去五年的增长吸引了英伟达、Salesforce和思科等大型科技支持者,这些公司在7月份的一轮融资中为Cohere提供了资金支持。英伟达还参与了2023年5月的一轮融资,这轮融资为这家AI初创公司带来了大约2.7亿美元的资金支持。

“NVIDIA AI 帝国”愈发强盛

当英伟达投资于聚焦不同应用领域的AI初创公司时,这些公司基本上将大部分投资资金用于购买英伟达AI GPU,以建立或扩展其AI训练和推理基础设施。AI初创公司需要大量的算力资源来训练其深度学习模型,而英伟达的GPU(如H100、H200以及即将量产Blackwell GPU)在性能上是业界标准,这使得他们选择英伟达的产品成为自然而然的决定。

英伟达CUDA则是一个高度优化的并行计算平台和编程模型,它与英伟达的GPU硬件深度绑定。接受英伟达投资的AI初创公司基本上都斥巨资购买CUDA加速工具包的高级版本,这进一步加深了对英伟达生态系统的依赖。这种“锁定效应”确保了这些初创公司在开发AI应用或大模型迭代时,几乎不可避免地继续使用英伟达的硬件和软件工具。

未来,当企业们使用这些AI初创公司开发的AI大模型或应用时,由于它们在英伟达的生态系统上构建和迭代优化,这些企业不得不在推理和部署阶段继续依赖英伟达全栈生态的软硬件协同平台,这使得英伟达能够通过初创公司进一步扩大其市场占有率。

此外,如果实际用到这些AI初创企业的AI大模型或者AI应用的企业选择的是云计算平台部署训练/推理算力,反过来要求AWS以及微软和甲骨文等云巨头继续加大力度购买英伟达不断迭代的AI GPU来构建AI基础设施。许多企业在部署AI应用时更倾向于使用云计算平台,如AWS、微软Azure和甲骨文OCI等。如果这些云服务提供商的客户正在使用基于英伟达软硬件生态系统开发的AI模型和应用,这些云服务提供商也将需要不断地大量采购英伟达最新的AI GPU以及配置CUDA高级加速工具和库来满足庞大的算力需求。以上这些因素共同构成的软硬件全栈生态,推动英伟达建立起的“NVIDIA AI 帝国”愈发壮大。

其中,CUDA生态壁垒,可谓是英伟达的“最强大护城河”。英伟达在全球高性能计算领域已深耕多年,尤其是其一手打造的CUDA运算平台风靡全球,可谓AI训练/推理等高性能计算领域首选的软硬件协同系统。CUDA加速运算生态是英伟达独家开发的一种并行化计算加速平台和编程辅助软件,允许软件开发者和软件工程师使用英伟达GPU加速并行通用计算(仅支持英伟达GPU,无法兼容AMD以及英特尔等主流GPU)。

CUDA可谓是开发ChatGPT等生成式AI应用极度依赖的平台,其重要性与硬件体系不分上下,对于人工智能大模型的开发和部署至关重要。CUDA凭借极高的技术成熟度、绝对的性能优化优势和广泛的生态系统支持,成为了AI研究和商业部署中最常用且全面普及的协同平台。

根据英伟达官网资料,使用英伟达GPU进行CUDA常规加速计算编程以及一些基础工具是免费途径,但如果涉及到CUDA企业级大规模应用和支持(比如NVIDIA AI Enterprise ),或在云平台上(如亚马逊AWS、Google Cloud、微软 Azure)租赁英伟达算力时需要订阅式的高级CUDA微服务开发AI系统,则可能需要支付额外的费用。

基于无比强大且渗透率极高的CUDA平台和性能强大的AI GPU,英伟达近期在软硬件全栈生态方面的布局可谓不断加码。英伟达在3月GTC正式推出名为“NVIDIA NIM”的微服务,按每GPU使用时间收费,它是专注于优化的云原生微服务,旨在缩短基于AI 大模型的生成式AI应用上市时间并简化它们在云端、数据中心和 GPU 加速工作站上的部署工作负载,使得企业能够在英伟达AI GPU云推理算力以及基于CUDA平台提供的加速基础上部署AI应用,寻求建立专属英伟达GPU体系的AI应用全栈开发生态。

华尔街高呼英伟达股票遭“过度”抛售,最好趁现在“逢低买入”

这也是为什么华尔街知名投资机构Rosenblatt相比于英伟达AI GPU创收,更加看好以CUDA为核心的软件创收增速的核心逻辑。Rosenblatt芯片行业分析师Hans Mosesmann在一份研报中将该机构对英伟达的12个月内目标股价从140美元大幅上调至每股200美元的惊人水平,位列华尔街对于英伟达的最高目标价。

Mosesmann表示,基于英伟达以CUDA为核心的软件业务潜在繁荣预期,即使AI芯片霸主英伟达股价在一年股价暴涨,但未来12个月该芯片巨头的股价仍将继续攀升。因此,除了CUDA牢牢绑定英伟达AI GPU所带来的巨额GPU营收,以及CUDA企业级的大规模应用带来创收,以CUDA为核心衍生出的软件业务同样是英伟达实现巨额创收的引擎。

关于近日英伟达股价暴跌,且总市值近一周蒸发约4000亿美元,高盛等华尔街顶级投资巨头们纷纷表示,英伟达被谨慎的投资者们“过度抛售”。高盛分析师Toshiya Hari近日维持对英伟达的“买入”评级,他表示:“最近(英伟达)的股价表现不太好,但我们仍然看好这只股票,近期的抛售明显过度。首先,全球对加速计算的需求仍然非常强劲。我们倾向于花费较多注意力在超大规模企业上,比如亚马逊、谷歌、微软等全球大型企业,但你将看到的是,需求范围正扩大到企业,甚至是主权国家。”

随着微软、亚马逊等大型科技公司在AI领域的竞争进一步加剧,国际大行瑞银近日预计这些科技巨头在今年和2025年的整体AI资本支出可能分别增长47%和16.5%,达到2180亿美元和2540亿美元。尽管如此,瑞银表示,大型科技公司的综合资本支出强度(资本支出除以销售额)仍低于历史峰值。瑞银预计,随着 生成式AI 加速变现,这些科技巨头似乎有望在未来几个季度实现接近15-20%的盈利增长。瑞银预计,大型科技公司的自由现金流总额或从今年的4130亿美元增长到2025年的5220亿美元。

在华尔街,“逢低买入”情绪可谓异常浓厚,华尔街的美股多头们坚信这轮回调挤掉了绝大部分“AI泡沫”,后市行情中那些能够在AI浪潮中持续获利的科技公司有望步入新一轮“主升浪”暴涨,比如英伟达、AMD、台积电、爱德万测试以及博通等热门芯片股。芯片对于ChatGPT等热门生成式AI工具来说不可或缺的核心基础设施,这些热门芯片股堪称AI热潮最大赢家,尤其是“CUDA生态+高性能AI GPU”,共同构成英伟达无比强大的护城河。

除了高盛,美国银行、摩根士丹利等大行的分析师们也对英伟达股价走势乐观,并且高喊“逢低买入”良机已至。其中,美国银行分析师Vivek Arya近日重申他对英伟达的“买入”评级,称其为“最佳行业选择”,表示英伟达股价下跌提供了良好切入点,并将英伟达目标股价从150美元上调至165美元,相比之下英伟达周三收于116.910美元。美银分析师强调,至少在2026年之前,市场对人工智能潜力的怀疑是不必要的。

当前AI芯片需求可谓无比强劲,未来很长一段时间可能也是如此。台积电管理层近期在业绩说法会上表示,AI芯片所需的CoWoS先进封装预计供不应求形势将持续至2025年,2026年有可能小幅缓解。近日有业内人士曝出,由于全球对于英伟达即将量产的Blackwell架构AI GPU需求极为强劲,英伟达已将其与芯片代工巨头台积电的AI GPU代工订单量大幅增加至少25%。

黄仁勋在周三的会议上表示:“AI GPU需求可以说非常强劲,每个人都想要成为第一个收到货的,每个人都想收到最多的产品。”“我们现在可能有更多的情绪化客户,这也是理所应当的。现在局势有些紧张,我们正在尽最大努力了。”他补充称,最新一代AI GPU——Blackwell GPU的需求强烈,供应商们正在迎头赶上。

此外,当被问及大规模的人工智能支出是否为客户提供了投资回报——在这轮人工智能热潮中这一直是一个令人担忧的问题,黄仁勋表示,除了拥抱“加速计算”,企业们别无选择。他指出,英伟达的技术加快了传统的工作负载处理,还能处理旧有技术无法应对的人工智能任务。

(责任编辑:张晓波 )

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