（原标题：GPU泡沫将破？英伟达再翻新高！）

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据路透社求教，Nvidia 股票在周一收盘创下历史新高，这家分量级东谈主工智能芯片制造商行将取代苹果成为全球最有价值的公司。

由于投资者押注其刻下和下一代东谈主工智能处理器的壮健需求，这家位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司的股价当日高潮 2.4%，收于 138.07 好意思元。本年 6 月，英伟达一度成为全球市值最高的公司。其后，微软超过了英伟达，这三家科技巨头的市值在夙昔几个月里一直不相高下。

最新的涨幅使 Nvidia 的市值升至 3.39 万亿好意思元，略低于苹果的 3.52 万亿好意思元，但高于微软的 3.12 万亿好意思元。Nvidia 是 Alphabe、微软和亚马逊以止境他新式公司AI竞争中的最大赢家。

由于对东谈主工智能和该公司先进半导体的需求昌盛，英伟达股价本年已高潮 179% 。比较之下，基准规范普尔 500 指数 和科技股为主的纳斯达克指数区别高潮了 23%。该股本月迄今已高潮近 14%。

那么，为什么英伟达能成为一直的赢家？

最新芯片全部卖光，客户堕入囚徒窘境

证实分析师的最新音尘自满，Nvidia 行将推出的 Blackwell 处理器在畴昔 12 个月内还是销售一空。摩根士丹利分析师约瑟夫·摩尔（Joseph Moore）在本周管待了英伟达首席实行官黄仁勋及公司其他高管后，在一份客户求教均共享了这一音尘。

据摩尔称，家具的推出正在按目的进行，Nvidia 的 Blackwell GPU“12 个月内就被预订一空”，这意味着尚未向该公司下订单的客户要到 2025 年底才智收到任何 Blackwell 家具。

Nvidia本年3 月发布了 Blackwell GPU 系列。

Blackwell GPU 选拔定制的双光罩极限 4NP TSMC 工艺制造，GPU 芯片通过 10TBps 芯片到芯片链路链接到单个同一的 GPU，领有 2080 亿个晶体管。这比 Hopper 系列的 800 亿个有所增多，并包括第二代变压器引擎和新的 4 位浮点 AI 推理功能。

本周早些时候，微软成为首家部署 Nvidia GB200 AI 作事器的云作事商，该公司在 X上发布音尘称：“Microsoft Azure 是首家运行 Nvidia Blackwell 系统并搭载 GB200 AI 作事器的云作事商。咱们正在每一层进行优化，以撑捏寰球上起初进的 AI 模子，并愚弄 Infiniband 网罗和翻新的闭环液体冷却。”

Google、Meta 和 CoreWeave 也已订购 Blackwell GPU。家具量度将于本季度启动发货，此前由于偶而但现已科罚的假想残障而蔓延发货。

8 月，Nvidia 首席财务官Colette Kress在公司 2024 年第三季度财报电话会议上告诉分析师，公司量度 2024 年临了一个季度将结束“数十亿好意思元的 Blackwell 收入”。

在分析师看来，这家半导体公司的客户堕入了“囚徒窘境”。

证实TD Cowen 分析师 Joshua Buchalter 所说，在该公司的超大限制客户中，“每个客户齐有陆续开销的能源，因为不这么作念的代价（可能）是吊销性的。”

Buchalter 写谈，跟着 Nvidia 向 Blackwell 芯片系列过渡，这将撑捏对 Nvidia 硬件的捏续需求。尽管投资者可能对 Nvidia 能否在 Blackwell 芯片蔓延发布的情况下跟上其“近期大幅高潮”的才智感到有些担忧，但他对 Blackwell 芯片的坐蓐以及 Nvidia 较旧的 Hopper 芯片系列填补任何假定空缺的后劲充满信心。

“此外，这种情况将对毛利率产生积极影响，因为该公司默示，相对不太老练的 Blackwell 供应链将在短期内导致利润率下滑，”Buchalter 在谈到 Hopper 的捏续发展势头时写谈。

事实上，从Elon Musk最新的动作看来，GPU也似乎势弗成挡。

据报谈，Elon Musk和 xAI 背后的团队创造了一项工程遗迹，他们在短短 19 天内就搭建了一个由 100000 个 H200 Blackwell GPU 构成的超等集群。Nvidia 首席实行官黄仁勋在 X 上向特斯拉车主硅谷成员施展了Elon Musk令东谈主难以置信的安设才智。

黄仁勋对Elon Musk 19 天的冒险历程充满敬畏和敬意，称其为“超东谈主”的竭力于。据称，xAI 团队在不到三周的时期内就从“成见”阶段发展到与 Nvidia“建造”鼓胀兼容。这还包括在新建的超等集群上运行 xAI 的初度 AI 熟练。

一般而言，通盘流程波及建造重大的 X 工场，GPU 将存放在那儿，并为通盘工场配备液体冷却和电源，以使所有这个词 200,000 个 GPU 平素运行。更毋庸说 Nvidia 和 Elon Musk 的工程团队之间的所有这个词协作，以便以精准和协作的步地输送和安设所有这个词硬件和基础行径。

不外黄仁勋默示，普通数据中心需要四年时期才智完成Elon Musk止境团队在 19 天内完成的职责。其中三年的时期用于磋议，临了一年用于输送建造、安设建造并使其平素运行。

黄仁勋眼里的公司城河

之是以英伟达能一往无前，与公司在GPU方面打造的护城河有介意要的关系。

咱们也看到，NVIDIA在夙昔十多年来一直在软件方面进行投资，使其硬件性能超过普通硅片。这种优异阐泉源于握住更新的软件优化和加快库。瞻望畴昔，与其图形处理单位筹商的无形钞票以及疏淡软件所波及的移动成本应陆续成为推能源。

市集内行以为，就像 iOS 一样，由于拓荒东谈主员正在为 iPhone 拓荒应用样式，因此将客户锁定在 iPhone 上，NVIDIA 也在作念雷同的事情。AI 工程师一直在学习 CUDA 平台来编程 GPU。这应该有助于锁定东谈主们。NVIDIA 量度会进一步增长，量度 2024 年第三季度的收入将达到 325 亿好意思元。该公司量度其 Hopper 架构和 Blackwell 家具将陆续膨大。

罗森布拉特证券分析师汉斯·莫斯曼 (Hans Mosesmann) 也默示：“英伟达的竞争上风相配壮健，因为夙昔 15 年来，他们一直在投资软件，通过握住更新的软件优化和加快库，使他们的硬件性能优于普通硅片。”“他们比其他所有这个词东谈主齐有这个上风。”

CFRA Research 分析师 Angelo Zino 直言，该公司的竞争上风主要在软件方面。

起头是 Nvidia 疏淡的 CUDA 软件，用于通过 GPU 加快贪图。CUDA 平台包括编译器、库和拓荒东谈主员用具，可匡助样式员加快其应用样式。全球有高出 500 万拓荒东谈主员使用 CUDA。

证实英伟达首席实行官黄仁勋的辩驳， Nvidia 在东谈主工智能处理器方面的竞争上风是可捏续的，包括东谈主工智能推理鸿沟。这对 Nvidia 来说是个好兆头。

Melius Research 分析师 Ben Reitzes 在周一的一份客户求教中默示，在 Nvidia 首席实行官黄仁勋 (Jensen Huang) 最近在 BG2 播客上谈到公司竞争定位后，他对 Nvidia 的远景愈加有信心。

Nvidia 的怀疑者默示，与熟练比较，该公司在 AI 推理方面莫得竞争上风。他们默示，定制专用集成电路将主导该市集。

但黄仁勋默示，收成于该公司的 Cuda 软件和 NVLink 网罗，Nvidia 在推理鸿沟的“护城河将会更大”。

此外，Reitzes 默示，Nvidia 也在握住纠正其算法并确保其旧芯片不祥与新应用样式兼容。

他还默示，Nvidia 在制造完好的 AI 数据中心系统方面远远起头于竞争敌手。

黄仁勋默示，信息技能市集在升级系统以撑捏东谈主工智能方面才刚刚进入“第二阶段”。他说，到咫尺为止，该市集还是铺张了大要 1500 亿好意思元，而升级“旧 IT 基础行径”所需的资金为 1 万亿好意思元。

“他似乎不仅饶恕鼓励，而且他的话也比任何东谈主齐好，”雷茨写谈。“严肃地说，这标明他对远远起头于竞争敌手的策略充满信心——莫得什么可守秘的。”

“关联词，真确的原因是基于 Nvidia 的系统不错最大化投资答复，因为 Nvidia 握住地纠正其算法并进行集成，以使其旧芯片与新芯片兼容，”Reitzes 写谈。他在一份研究求教中写谈：“Nvidia 最大的成即是创建了一个不错在所有这个词大型云到最小云上运行的基础行径，而况不祥以最快的速率结束盈利。”

Reitzes 默示，Nvidia 是一家坐蓐力极高的公司，其利润限制应该会陆续让投资者感到欢乐，这可能会推动其股价创下新高。Reitzes 指出，Nvidia 求教称，Nvidia 的东谈主均收入为 410 万好意思元，而苹果为 230 万好意思元，Meta Platforms 为 240 万好意思元 。

护城河商量可能会让那些惦记 Nvidia 在推理鸿沟不再领有与熟练市集同等上风的投资者感到冷静。

GPU，泡沫将破？

天然，英伟达如故在呼吁大进，但在latent.space的作家Eugene Cheah看来，GPU的泡沫离散风险大增。

据他在一篇分析著述建言——不要购买 H100，这是因为他看到由于预留贪图转售、洞开模子微拯救新基础模子公司的衰落，市集已从缺少（8 好意思元/小时）滚动为供过于求（2 好意思元/小时）。租用1。关于一般市集而言，由于咫尺供应多余，您不错在需要时以接近成本的价钱租用，

因此当今投资购买新的 H100 真谛不大。

他默示，因为ChatGPT引爆的生成式AI飞腾，让市集对GPU的需求暴增。于是，英伟达推出了性能更强的H100。如他所说，与 A100 比较，新款 H100 的功能壮健 3 倍，但标价仅为 2 倍。而跟着需求的增多，H100市集价钱一齐飙升。

据流露，H100 最初的房钱约为每小时 4.70 好意思元，但涨幅高出 8 好意思元。所有这个词悔悟的独创东谈主齐急于熟练他们的模子，以劝服投资者进行下一轮 1 亿好意思元的融资。这亦然一笔很可靠的交游。于是，在 2023 年的大部分时期里，H100 的价钱似乎恒久会高于 4.70 好意思元（除非你怡悦预支一大笔首付）。

但随后，跟着竞争的加重，GPU的租用价钱一齐着落。

Eugene Cheah流露，2024 年 8 月，要是您怡悦拍卖一小段 H100 时期（几天到几周），您就不错启动以每小时 1 到 2 好意思元的价钱找到 H100 GPU。

Eugene Cheah量度，GPU租用价钱每年会着落 >= 40% ，尤其是袖珍集群。NVIDIA 的市集预测是 4 年内每 GPU 小时 4 好意思元，但不到 1.5 年就挥发殆尽了。这很可怕，因为这意味着有东谈主可能会承担包袱- 尤其是要是他们仅仅购买了新 GPU。

证实他在著述入网算所得，要是价钱跌破 1.65 好意思元/小时，那么作为基础行径提供商，你注定会在 5 年内在 H100 上蚀本。格外是要是你本年才购买节点和集群的话。

在他看来，之是以会出现这种急剧下滑的趋势，主要由三种原因形成：

1）大型模子创建者脱离公有云平台

一个主要身分是，所有这个词主要的模子创建者，举例 Facebook、X.AI 以及 OpenAI（要是将它们当作微软的一部分）正在脱离现存的全球提供商，并构建我方的价值数十亿好意思元的集群，从而排除了现存集群所依赖的需求。

2）未使用/蔓延供应上线

还牢记 2023 年或 6 个月或更长时期的所有这个词 H100 大型出货蔓延吗？它们当今正在上线 - 与 H200、B200 等沿途。

与此同期，多样未使用的贪图也上线了（来自前边提到的现存初创公司、企业或风险投资公司）。

3）更低廉的 GPU 替代品（尤其是用于推理）

另一个主要身分是，一朝你超出了熟练/微调空间。推理空间充满了替代决策，格外是要是你运行的是较小的模子。

东谈主们不需要为 H100 的 Infiniband 和/或 nvidia 支付额外用度。

基于这个分析，Eugene Cheah漠视东谈主们不要购买全新的H100。

分析东谈主士默示，天然Nvidia 咫尺最畅销的家具之一是其 H100 图形处理单位 (GPU)。Meta Platforms首席实行官马克·扎克伯格和特斯拉首席实行官埃隆·马斯克齐格外提到了 H100 技能对各自业务的生成式 AI 拓荒的关键性。

关联词，尽管 H100 的需求捏续昌盛，但 Nvidia 还是行将推出后续芯片组。该公司的新款Blackwell GPU定于本年晚些时候推出，华尔街和 Nvidia 我方的治理层齐预测到本年年底销售额将增多数十亿好意思元。

此外，Meta、特斯拉、微软、亚马逊和Alphabet等公司陆续鼎力过问成本开销 (capex)，这应该会为 Nvidia 的贪图和网罗业务带来细腻的推能源。

有筹商到所有这个词这些，一朝 Blackwell 真确取获到手，Nvidia 的股价可能在畴昔几年内进一步高潮。

而为了安谧我方的地位，英伟达夙昔一段时期里握住收购，以加深护城河，适度咫尺，Nvidia 已在 2024 年进行了四次收购。本年 4 月，Nvidia 快活收购以色列公司 Run.ai，据报谈交游价值约为 7 亿好意思元。Run.ai 是 ClearML 的竞争敌手。

Nvidia 还投资了好多初创企业和科技公司，包括Arm Holdings ( ARM )、Soundhound AI ( SOUN ) 和Serve Robotics

Enderle Group的总裁兼首席分析师Rob Enderle也直言，在他与HP和IBM等多家厂商疏导以后得出论断：他们的 AI 作事策略齐严重依赖 Nvidia。

关联词，反把持担忧也在挟制着英文大，是以，大家对GPU巨头的畴昔何如看啊？

https://www.reuters.com/technology/nvidia-rallies-poised-dethrone-apple-most-valuable-company-2024-10-14/

https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidias-blackwell-gpus-sold-out-for-12-months/

https://www.marketwatch.com/amp/story/nvidias-stock-heads-for-first-record-high-in-months-as-customers-seem-locked-in-e24c22bf

https://www.latent.space/p/gpu-bubble

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