作者:赵金杰编辑:王静原标题《英伟达带来最强AI芯片，资本市场却泼了些冷水》，标题来自:视觉中国。
股价正在追赶苹果的NVIDIA首先在产品上向苹果学习了一招。
在北京时间3月19日发布的B200GPU芯片上，NVIDIA首次采用了芯片封装设计，即将两个制造工艺相同的小芯片集成在一个大芯片上。
如何在不提升制程工艺的情况下，实现芯片性能的进一步突破？2022年，苹果率先给出了解决问题的思路——将两颗M1 Max芯片组合成M1 Ultra，在相同制造工艺的基础上实现了性能提升。
B200被黄仁勋视为地表最强的人工智能芯片，在B200发布后，包括微软执行董事长兼首席执行官satyanarayana nadella、Alphabet和谷歌首席执行官sundar pichai以及亚马逊总裁兼首席执行官Andy Jassy在内的许多云服务供应商都来到该平台支持它。
特斯拉和xAI首席执行官埃隆·马斯克也称赞道:“在当前的AI领域，英伟达的硬件是无与伦比的。”
英伟达（NVIDIA）作为生成式人工智能热门趋势中的“人工智能军火商”，自2023年以来，凭借其此前发布的A100和H100等GPU股价飙升，总市值先后超过1万亿美元和2万亿美元。目前已成为美股市场仅次于微软和苹果的第三大上市公司。
在英伟达的另一边，在人工智能领域投资缓慢的公司正在承受被甩在后面的代价。苹果是移动互联网时代的领导者，曾经是标准普尔500指数的最大贡献者。由于推迟布局生成式人工智能，苹果股价在这一年中下跌了近10%，总市值从3万亿美元的高点跌至目前的26，826亿美元。
然而，面对股价在不到一个季度的时间里飙升近80%的英伟达，资本市场开始出现分化，一些机构从看涨转为套现，例如方舟投资管理公司（Ark Investment Management Company，被称为“穆姐姐”）的基金经理Cathy Wood。
看着英伟达的股价几乎每天都创下新的纪录，瑞穗证券分析师乔丹·克莱因（Jordan Klein）最近在一份报告中警告说:“感觉有点不健康，这让人们想起了1999年和2000年疯狂的科技市场心态。”
随着投资者恐高情绪的蔓延，乔丹·克莱因等分析师试图为过热的市场降温。花旗集团甚至在报告中指出，英伟达面临的回调风险正在增加。
在资本市场已经分化的情况下，尽管有B200芯片的全新加持，NVIDIA的股价也经历了一波大起大落。股价从盘中的逾4%上涨至收盘后的0.7%。
英伟达股价收盘后下跌1.76%。
面对每一次技术浪潮带来的市场变化，50 Park Investments创始人兼首席执行官Adam Saran表示，“我们一次又一次地看到，当投资者被当前的技术创新概念吸引时，逻辑就会被抛到一边。当感性占上风时，股价将无限上涨空。”
NVIDIA无疑正在成为投资者理性与感性博弈的风暴中心。
一个
继两年前推出Hopper架构之后，NVIDIA又一次用新一代Blackwell震惊了人工智能世界，黄仁勋希望这将开启人工智能革命时刻。
基于Blackwell架构开发的B200芯片在制程工艺上延续了H100的5nm。然而，为了尽可能提高计算能力，NVIDIA首次在B200上采用了封装技术，该技术由两个基于台积电4NP技术的Blackwell GPU组成。晶体管总数达到2080亿个，是H100（8000亿个）的两倍多，并且它可以提供多达20个千万亿次浮点运算，是H100（4个千万亿次浮点运算）的五倍。
与H100相比，B200在提高性能的同时，最多可将成本和能耗降低25倍。用B200加8个HBM3e内存最多可以支持10万亿参数模型的训练。相比之下，OpenAI的GPT-3模型参数为1750亿，根据黄仁勋的说法，GPT-4模型参数约为1.8万亿。
以训练1.8万亿参数模型的GPT-4为例。以前用8000个Hopper GPU完成的工作现在可以用2000个Blackwell GPU完成，功耗降低到原来的1/4左右，即从15 MW降低到4 MW。
如果想要更高的性能，用户只需要将两个B200 GPU与一个Grace CPU组合在一起，构建一个GB200超级芯片，就可以将大语言模型推理环节的工作效率提高30倍。
在具有1750亿个参数的GPT-3 LLM基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，训练速度是H100的4倍。
值得一提的是，Blackwell并不是某款芯片的专属名称，而是指代NVIDIA中的新一代芯片平台。基于该平台，NVIDIA提供了多种服务器节点规格，性能由小到大依次为:HGX B100、HGX B200和GB200 NVL72。
HGX B100配备了x86 CPU和八个B100 GPU。HGX B200使用八个B200 GPU和一个x86 CPU。最强大的GB200 NVL72系统配备了36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，推理性能为1440 petaflops，FP8 AI训练性能为720 Peta FLOPS。
“一个GB200 NVL72机柜可以训练一个具有27万亿个参数的模型。”黄仁勋说。这意味着一个GB200 NVL72机柜可以支持大约15个具有GPT-4参数的大型型号。
不过，英伟达并未说明B200芯片的具体时间和价格，仅表示将于今年晚些时候交付。届时，亚马逊、谷歌、微软和甲骨文将成为首批提供Blackwell芯片驱动程序的云服务提供商。
二
除了制造工艺的停滞之外，它还会让外界担心NVIDIA是否会继续保持AI芯片领先地位的耐用性。此外，人工智能热情高涨可能带来的库存挑战也让一些投资机构打退堂鼓。
“以2017年为例。当时，加密货币行业的兴起导致NVIDIA对GPU的需求激增。曾经，市场对GPU的需求过于强劲，即市场参与者急于购买GPU，这导致了超出正常需求的多个订单，最终导致库存积压。每当我听说我必须加倍订购、三倍订购或四倍订购才能应对短缺时，我都会远离。”
现实中，多家大公司确实在争相抢购NVIDIA芯片:扎克伯格宣布将建立一个“大规模计算基础设施”，到2024年底将包括近60万个GPU储备，其中包括35万个NVIDIA H100显卡；亚马逊也已经开始计划建造世界上最快的GPU驱动的AI超级计算机，并计划配置超过1.6万台NVIDIA GH200超级计算机。B200芯片发布后，亚马逊率先声明AWS已计划采购由2万颗GB200超级芯片组成的服务器集群。
尽管越来越多的大型公司正在以高于实际需求的速度抢购NVIDIA芯片，但后者的供应速度远未达到预期。
在第四季度财务报告会议上，黄仁勋再次警告称，来自供应链的短缺正在加剧芯片供应的现状。
上一代H100和新一代B200都需要HBM内存。在生成式人工智能疫情爆发前，HBM模式由于成本高而没有大规模商业化，全球储备能力也不多。目前，SK海力士垄断了HBM近一半的市场份额。即使有了新的三星和Micron，它是否能满足NVIDIA的需求也值得怀疑，更不用说将已经捉襟见肘的产能分配给NVIDIA的竞争产品，例如谷歌和AMD等自研AI芯片。
除了HBM之外，英伟达人工智能芯片的最终诞生还需要台积电的科沃斯进行封装。在5纳米工艺节点下，目前只有台积电能够大规模生产CoWoS先进封装。CoWoS的封装能力原本不足以支持H100，现在不得不让位于同样使用5nm的B200。
无论是HBM还是CoWoS，都需要至少一年的时间来提前规划，以进一步提高产能。
因供不应求而无法满足市场需求的NVIDIA，也给后来者留下了竞争生存的机会空。除了AMD、谷歌、微软、亚马逊和Meta等现有的朋友之外，一些新的竞争对手仍在到来。
2024年，奥特曼开始喊出7万亿美元的全产业链芯片制造计划。据透露，软银的创始人孙正义正在寻求高达1000亿美元的资金来建立一个人工智能芯片巨头，与英伟达竞争。
随着越来越多的公司加入AI芯片产品的研发队列，不排除会进一步加剧未来市场的AI库存压力。
三
与芯片库存带来的长期泡沫相比，面对英伟达创纪录的股价，许多投资者已经开始感到“恐高”，越来越多的声音试图为过热的市场降温。根据花旗集团的报告，投资市场过度乐观和“一边倒”，股票市场面临的回调风险加剧。
瑞穗证券（Mizuho Securities）分析师乔丹·克莱因（Jordan Klein）表示，投资者似乎陷入了“纯粹的追逐模式”，这导致半导体股票的价格不断上涨，并出现了“自我强化”的趋势。“投资者应该记住，英伟达等人工智能芯片股票‘不可能天天上涨’，就像最近的非自然市场一样。”
“穆姐姐”率先付诸行动。自2023年第四季度以来，木姐逐渐加大了出售NVIDIA的力度。对于抛售行为，穆姐解释道:“2014年，大多数投资者仍将NVIDIA视为一家PC游戏芯片公司，因此我们选择以5美元的价格收购它。如今，NVIDIA的收入已经超过了150倍，我们选择获利了结。”
在今年3月致股东的一封信中，穆姐进一步为英伟达敲响了警钟，警告称其惊人的增长可能会放缓。“从长远来看，与思科的历史轨迹不同，英伟达的竞争环境可能会更加严峻。这不仅是因为一些竞争对手正在逐渐取得市场成功，更重要的是，包括云服务提供商和特斯拉在内的NVIDIA的主要客户都在积极设计独立的人工智能芯片。”
自2000年互联网泡沫破裂以来，思科的股价在随后的几年里暴跌了约90%，此后再也没能回到互联网泡沫的巅峰时期。在木姐看来，今天的NVIDIA就是昨天的思科。“就像思科的交换机和路由器引发了互联网革命一样，英伟达是推动人工智能革命发展的关键公司，因此其股价也将经历巨大的起伏，就像思科在股市中经历的那样。”
然而，与思科高达100倍的市盈率以及频繁的大规模投资和并购相比，NVIDIA的市盈率仍处于不到30倍的低水平。与此同时，随着收入和利润的不断增长，英伟达的资产负债表优于思科。
但正如乔丹·克莱因所说，没有一家公司的股价会一直上涨。谁也不能保证他们会高价购买。
参考资料:
“见证人工智能的变化时刻”黄仁勋
“NVIDIA倒闭了，谁的锅？”华尔街经验”
“一位亿万富翁投资者开始对美国股市崩盘的风险保持警惕”《福布斯》
谁卡了NVIDIA的脖子？远川科技评论
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