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竞争对手难见辉达车尾灯,三大关键解释辉达竞争优势

by Atkinson
2024 年 7 月 8 日
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辉达 (NVIDIA) 上季资料中心业务成长 427%,获利也是所有大型科技公司最高,投资人都在想,什麽原因阻碍 AMD 和英特尔追上辉达。股价大幅成长使市场分析师调整辉达股票评等,人工智慧市场持续成长,辉达又横扫资料中心 AI 晶片市场下,外媒整理了辉达难超越的三大竞争优势。

第一个历史因素。简单说辉达比地球任何科技公司都专注人工智慧,2007 年创建 CUDA (Compute Unified Devices Architectured,统一计算架构),2012 年 ImageNet 竞赛取得初步突破,支援人工智慧产业。

苹果用 iPhone 杀进智慧手机市场,但辉达是进入从未有人进入的市场,说辉达为人工智慧市场付出天大努力也不为过。辉达与学术界於深度学习基础上独家合作,提供知名大学的人工智慧研究使用自家 GPU ,都奠定辉达的基础。

辉达花费数年开发 GPU 程式设计软体、创建软体库,新行业 GPU 程式设计更容易。虽然华尔街普遍认是浪费,但辉达深入参与现代人工智慧模型创建,很早了解如何建立完整堆叠支援人工智慧运算,全面化部署还没有其他厂商做得到。

其次,辉达创建 CUDA 资料库,将人工智慧扩展至新兴产业。辉达从 2007 年就致力开发 CUDA,反观 AMD CUDA 版(ROCm)甚至很难增加基本功能。AMD 确实对投资更多,使 AMD 这几年竞争表现更突出。

但现实人工智慧领域,不一定很多人专门从事程式设计,即便对程式设计较了解且有经验,也不是专长,如果想了解 CUDA 如何运用,还是必须靠辉达。关键是 CUDA 有巨大领先优势,几乎所有学术环境都有应用,是超越对手的最强优势,即便对手努力追赶。从学术界到人工智慧产业 CUDA 非常强大,且多数客户对 CUDA 很满意。

最後,NCCL 是 NVIDIA Collective Communications Library 的缩写,因人工智慧产业 GPU 成长下阶段是丛集发展,约 4,000 个 GPU 发展到有 100 万个 GPU 丛集,各领域密集讨论中。从长远角度观察,市场竞争不太容易维持,如博通最新财报电话会议,高层花费大量时间讨论网路成长,并声称与网路排名前八的七家资料中心商合作。

虽然,这确实说明了博通未来几年价值产生的最大领域,是藉由推动拥有一百万个处理器的丛集形式中来产生。不过,未来只要辉达能够为客户保持高价值发展,且拥有从软体到晶片再到网路最佳平台,实现下阶段人工智慧成长,竞争对手短时间难与之抗衡。

(首图来源:科技新报摄)

Atkinson

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