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Nvidia在AI芯片市场的主导地位正在驱动整个技术行业发生巨大变革。伴随这些颠覆性的变化，既蕴藏着机遇，也伴随着风险，以及部分玩家可能被迫面临适应或出局的命运。
Nvidia最近季度财报的惊人表现，证明了许多人已经相信了一段时间的事实：技术的颠覆性变革正在席卷而来。
这种变革是朝向生成式AI的使用、AI驱动的软件助手，以及自然语言界面的使用。
所谓的“tyranny of large numbers”是指，对于一家快速发展的公司而言，年销售额从几百万美元增长到几千万美元是可以理解的。这并不罕见，因为基数相对较小。
但Nvidia的年销售额从2023财年的近270亿美元增长到预测中的2024财年的590亿美元，这是前所未有的。
我们来看下Nvidia发布的截至10月29日的2024财年第三季度财报。该公司当季销售额达到创纪录的180亿美元，是去年同期的三倍多。这些销售额也比前一季度的指导预测高出25亿美元。在180亿美元的销售额中，Nvidia实现了超过90亿美元的净利润。
这些数字证实了Nvidia作为全球上第一大芯片公司的地位。无论是在收入还是利润方面，都是第一，而且在中短期内没有明显的原因会阻止该公司持续的高增长。
供应限制在即？
AI芯片的需求正在加速增长。Nvidia的数据中心收入在该季度攀升至140亿美元，占其销售额的80%。无论是在数据中心还是在边缘计算领域，都没有其他公司经历过如此大的AI热潮。目前看来，Nvidia是从通用计算向加速计算和生成式AI转变的主要推动者和受益者。
即使竞争对手，如Intel、AMD或其他公司能够推出具有竞争力的基于GPU的AI处理器，他们也需要用几个季度来提升销量。如果激烈的竞争在2024年到来，也不太可能在短期内对Nvidia的主导地位构成威胁。
随着当前AI发展的大势，Nvidia在2023年预计的800亿美元年销售额似乎有可能在2024年增长到1000亿美元。这将占据2024年全球芯片市场约6000亿美元的约六分之一。
在AI需求的推动下，2024年的全球芯片市场要么会更大，要么会出现一些限制因素压低Nvidia的数字。
一种限制可能是数据中心部署的速度。以800亿美元的扩展速度计算，Nvidia的产品在市场上的占有率可能会接近饱和。
第二个限制是，随着2024年智能手机和PC需求的增长，代工厂可能会将产能优先分配给高端芯片和chiplet，从而限制Nvidia芯片的产能。
但这只是短期内的情况。向AI的过渡才刚刚开始，大多数消费者还未完全体验到其颠覆性影响。这种影响不亚于20世纪的计算机问世。
Nvidia的销售还存在其他潜在限制，但在那些领域似乎也蕴藏着更大机遇。
例如，Nvidia一直在向主要数据中心运营商供应高端产品，获得高溢价，这反过来又刺激这些巨头们（Google、Amazon、Meta和Microsoft）开发用于其数据中心的专有AI处理器。这种情况已经持续了一段时间，但随着这扇门的关闭，Nvidia发现了更多为企业客户提供AI功能的机会。
历史回顾
这让人想起了计算机的发展历史，最初只是用于主要机构的大型计算机，随后商业企业开始广泛部署小型计算机。又过不久，面向商业和消费者的PC问世。
在讨论最新财务结果的电话会议中，Nvidia的Jensen Huang还提到了主权AI基础设施的出现。他引用了印度、瑞典、日本和法国的发展作为起点，表示各国和地区正选择发展自己的AI基础设施，以便掌握自己的数据和文化。
这一切都暗示，从中期看来，Nvidia有很大的机会持续盈利，并在AI领域设定通用实践和标准。
挑战
然而，Nvidia的光辉前景中也不乏挑战。
其中之一是大规模采用AI所带来的能耗负担。如果要继续扩大AI的应用规模，就必须将功耗降低几个数量级。其次是foundry的产能是否能满足Nvidia及其它公司对芯片的需求。
第三个问题已经显现。AI的战略意义已经与政府的政策制定纠缠在一起。Nvidia正面临着对某些国家（尤其是中国）出口芯片进行详细的性能门槛设定。
Nvidia的高管在最近的电话会议中表示，虽然中国区销售的损失可能很大，但预计将被其他地区需求的增长所弥补。
Nvidia的演变
Nvidia的业务可以从多方向发展，涵盖软件和硬件。
该公司正向上游发展，提供越来越定制化的平台用于软件和服务。这包括Omniverse（用于metaverse和3D开发）、AI foundry service和AI Enterprise software等。
在硬件方面，Nvidia将继续在数据中心追求基于GPU的AI。随着AI软件的不断发展，需要既能为AI提供高能效，又能满足数据中心多种AI任务的通用处理器。
Nvidia还将开发更加专业的AI专用集成电路，因为需要为有更多专门AI需求的客户降低功耗和拥有成本。此外，AI还将成为量子计算的垫脚石。
最后一个方向尽管市场尚未成形，但却是必然发展方向，那就是“边缘AI”。目前，Nvidia对这些领域关注相对较少，而许多初创公司正在投资者的资金支持下在这些领域努力，希望在其中一个或多个领域获得先发优势。
如果某个初创公司在边缘计算AI方面开始取得进展，Nvidia或其他主要芯片巨头很可能会采用收购的模式。凭借Nvidia的强大财力，它能够为理想的标的物支付更高的价格。
预期的发展
新技术时代的新的市场领导者的出现是颠覆性的，通常会引发市场的剧变，包括众多后来者试图借助领导者的影响力，在大量兼并和收购中崭露头角。
然而，半导体行业正处于全球化进程的末尾，玩家相对较少，再加上AI的战略性质，这些都将成为抑制发展的因素。我们看到的一个主要趋势是，除了资本密集的芯片制造外，企业正回归到更垂直整合的模式。
随着Nvidia越来越精通服务和软件，它也在逐渐成为垂直整合的全栈式供应商。全栈意味着一家公司可以提供从服务、平台和软件到中间件、算法、处理器、chiplet，甚至以IP形式提供的处理器core等一切产品。
Nvidia的成功反过来又会刺激Microsoft、Google、Amazon和Meta等公司进行垂直整合。
随着Nvidia在AI领域的主导地位越来越稳固，许多数据中心AI初创公司现在可能都面临着被收购或破产的命运。Intel在过去十年中进行了许多昂贵的初创公司收购，试图在AI处理领域占有一席之地，这种收购可能会继续，但Intel和其他公司可能需要以更明智和更低的价格进行购买。
虽然Nvidia不会自己成为foundry，但显然可能会用其强大的现金储备预先支付保证金给foundry来提前确保自己的产能。为了完全避免产能分配问题，Nvidia甚至可能投资创建一个或多个专门满足其中期需求的晶圆厂。
对Nvidia的AI产品和服务的需求几乎是无限的。考虑到该公司面临的竞争并不充分，供应不足可能成为2024年Nvidia增长的最大限制因素。由于Nvidia的崛起具有颠覆性，预计市场将会出现更多的并购活动，但领先企业数量有限，AI的战略和政治意义可能会使监管机构倾向于阻止激进的变革。为保护自身利益，Nvidia可能会向foundry支付预付款，以提前确保产能。
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