社区

在刚刚举行的硅谷最大的人工智能盛会GTC上，英伟达的创始人CEO黄仁勋，向全世界展示了他向AI进军的必胜决心以及展示一系列王炸产品。因为涉及太多专业的术语，就算你是理工科出身，看视频也会有点吃力，所以，我花了很长时间去琢磨怎么用更简单易懂的话去给大家讲解，并分析每一项新技术会为英伟达未来带来什么利好冲击？毕竟华尔街机构们最喜欢公司有源源不断的新故事了，就像特斯拉一样，故事数量和股价往往成正比。

在英伟达 GTC 2023 上，黄仁勋依旧穿着他标志性的皮夹克，站在位于英伟达总部的垂直绿墙前，发表了一场主题演讲。这场发布会几乎完全聚焦于人工智能。

整场 GTC 大会最亮眼的内容

1.发布ChatGPT专用GPU——带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL。

好处简单直接：更快以及降本。

如何更快：与用于 GPT-3 处理的 HGX A100 相比，一个搭载四对 H100 和 NVLINK 的标准服务器的处理速度快 10 倍。根据官网数据，H100 的综合技术创新。可以将大型语言模型的速度提高 30 倍。

降本体现在：H100可以将大型语言模型处理成本降低一个数量级。某种意义上来说，计算成本已经成为今天阻碍生成式 AI 发展的核心问题，OpenAI 为此烧掉了数十亿乃至上百亿美元，微软也出于成本考虑始终没有向更大范围的公众开放新 Bing，甚至限制用户每天的对话次数。

英伟达此时推出更高效的算力方案，无疑是给行业解决了一个大难题。

其实老黄曾多次表示自己在10年前就已经看到了AI行业的发展潜力，以及GPU对AI的决定性作用。英伟达正是看好这点，才孤注一掷地投入力量开发更适合AI的GPU产品。

OpenAI在2018年推出的GPT-1，只有不到1.2亿参数量，而最后一个公布了参数量的GPT-3则有1750亿，虽然有一些专家认为ChatGPT和GPT-4的参数量有可能更小，但业界多数的声音认为，更强大的模型就以为这更大的参数规模，且要消耗更多的算力。

OpenAI已公布的信息显示，在训练上一代的GPT-3时，使用了数千个NVIDIA V100 GPU。调研机构TrendForce在一份报告中提到，GPT-3训练时大概用到了20000个NVIDIA A100 GPU左右的算力，而ChatGPT商业化后所需的GPU数量将达到30000个以上。

如此大量的参数运算意味着ChatGPT需要强大的算力来支持其训练和部署，算力又取决于底层芯片。芯片，尤其是GPU、CPU、FPGA、以及定制化高性能芯片，可谓ChatGPT以及其他潜在AI聊天机器人背后的“核心底层力量”。

2.DGX Cloud：将 AI 引入每一家企业

作为计算产业的早期从业者黄仁勋见证了这个行业40年的发展，他的技术离大家越来越近，但我们也看到了计算机的编程门槛越高，形成一道无形的技术鸿沟，让大多数普通人离编程越来越远，也让很多传统行业没有办法真正用上数字技术，享受到算力进步带来的好处。

而这次英伟达整的一个大活就是把「ChatGPT 同款」搬到了云上，向公众开放。这个DGX Cloud的 AI 超级计算云服务，光听“超级”这两个字就知道多无敌。它的特点就是可以轻松搞定高负载的计算工作，此外英伟达还卖服务，扩大英伟达的规模和影响力。不过这个价格可不美丽，企业客户可以按月租36999美元。

DGX Cloud在整个人工智能的开发过程中有提供NVIDIA专家群的支援。客户可以直接跟NVIDIA的工程师合作、将模型调整到最佳状态，以及迅速解决各种产业使用案例里开发方面的疑难杂症。

2016 年，老黄亲手向 OpenAI 交付了第一台 DGX 超级计算机电脑。7 年之后，顶尖的 AI 算力通过 DGX Cloud 有机会走进每家公司，完成在过去不可能完成的任务。不难想象，像 ChatGPT 这样能够改善人类交流、提高工作效率的先进应用会持续涌现，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

ChatGPT我自己打心底里认为，是一件非常非常了不起的事情，令人惊奇的是，每个人都有不同的理由去使用它，每个人都觉得它很interesting，这就是它魅力。总结文章、写代码、报税、写诗，还能从一张图就看出来笑点，强大到让你精掉下巴，尽管它有些事今天做不到，但是未来都有可能实现！ChatGPT出现对于人工智能行业的意义相当于手机领域的iPhone，这一点我觉得老黄说的一点不错！

大家可以把移动计算的想法，汇集到一个产品中，我们看到了每个人都喜欢的产品，无论你是农民，医生，护士，一线工人，助理，旅行社，还是小企业，餐馆老板，这些都不重要，每个人都是程序员，不是吗？

而就是ChatGPT的了不起也必然让英伟达以后了不起！

那么现在的英伟达到底有多牛？

先用最直观的市值给大家做个对比：目前，英伟达市值为6538亿美元，已是英特尔市值的近6倍，而且比特斯拉市值还高出差不多500亿美元.

英伟达在AI 数据中心GPU领域几乎没有竞争，控制着90%的市场，在AI 加速芯片市场竞争与部分垄断地位，所有的人工智能核心芯片，离不开英伟达。英伟达的芯片确实牛，ChatGPT在整个地球找不到可以替代的芯片，从鸡蛋理论来讲，没有英伟达的芯片和大模型训练，就不会有ChatGPT。

英伟达的AI超级计算机DGX是语言大模型背后的引擎，DGX已经成为了AI领域的必备工具，所以，人工智能的发展和前景都要看英伟达能把自家芯片升级到什么地步。

另外，英伟达还发布了一个用2nm芯片制造的突破性计算光刻技术—NVIDIA cuLitho计算光刻库。计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年消耗数百亿CPU小时。cuLitho能够将计算光刻的速度提高到原来的40倍。

以往，芯片制造商处理单个掩膜板需要两周时间，而在GPU上运行cuLitho只需8小时。目前，全球最大晶圆厂台积电、全球最大光刻机制造商阿斯麦（ASML）、全球最大EDA公司新思科技（SNPS）都将使用这项新技术.

以上任意一条拉出来，都可以成就一家独角兽企业，而这么多牛逼的技术集合在一起，那就不仅仅是独角兽了，而是一架科技航母，也难怪英伟达能成长这么快。可以说英伟达构造了人工智能的基础架构，它是人工智能基础建设者，也是研发先驱。

英伟达发布的一整套软硬件设施，可以让客户可以更快、更容易地使用人工智能应用程序，站在更多创业公司的背后提供服务。 

尤其是ChatGPT商务出现加速了AI的商业化落地，英伟达面对的是一个无比巨大的蛋糕，另一方面，AI也将带来对当前行业的颠覆。

据悉，Adobe正在与英伟达一起构建一整套用于未来创作工作的新一代Al；Shutterstock也在与英伟达一起训练一个生成式文本-3D转换基础模型，以简化详细3D资产的创建。 

黄仁勋通过这次发布会就是告诉所有人，生成式AI带来的这波浪潮，大家必须参与，否则就会被淘汰。更残酷的是各位只能够通过我们的产品参与，因为在GPU领域呢，我没有对手！

英伟达这么贵，为什么还被市场看好？

毫无疑问英伟达是地球上最昂贵的科技股之一，公认会计原则下市盈率139倍，账面价值27倍。我们梳理数据发现，过去一年内，英伟达收入增长率为0.22%，收益增长率为-54%，而且最近两个季度营收出现下降，预计今年第一季度营收也会同比下降——这与其股价暴增趋势并不相符啊。 $英伟达(NVDA)$ $美国超微公司(AMD)$ $台积电(TSM)$

市销率来看已经来到23.9

而AMD 才 6.51

AI巨大浪潮下，英伟达的霸主地位导致估值偏高。值得注意的是，随着英伟达的转型，他们的业务重心不再是游戏显卡业务，而是数据中心，AI，高性能计算和软件业务，同时数据中心收入的增速也远高于游戏业务，以后也将会继续维持这个趋势发展，所以世界在未来对AI和算力的需求将会再次带动起英伟达的业绩增长。

英伟达在数据中心的市场地位稳如磐石。无论是竞争对手AMD，还是正进入进入裁员减薪、高管出走风波的英特尔，都无法更快争夺英伟达手里90%的份额，与其直接进行芯片竞争。 $阿斯麦(ASML)$

因此，华尔街普遍认为，英伟达有点类似荷兰光刻机巨头ASML：部分垄断，在高端市场没有竞争——这是所有投资人看好英伟达股票的关键因子之一。

投资公司Baird认为，ChatGPT的“有意义的”订单正在到来，并帮助该英伟达上调了下半年数据中心收入预期。

我们美股投资网分析认为虽然最近这波AI热潮里有不少资本炒作的成份在里面，但毋庸置疑的是，ChatGPT的出现确实让普通消费者能够看到AI开始真正的融入进我们的生活里，这也会加速未来企业对AI的投入，只不过在未来一两年经济不确定性比较高的时期里，企业可能暂时还不会有过大的资本支出，但对于长期来说，企业对AI基础建设和设备的投入必定会成为英伟达未来最大的催化剂之一