Nvidia 靠 AI 驅動成為萬億俱樂部的第五家上市公司
美國上市公司 Nvidia 在發布其第一季度財報後，股票價格狂飆近 30%，使其成為第五家萬億美元的公開上市公司，加入蘋果、微軟、Alphabet 和亞馬遜的行列。而這一切要歸功於 AI 晶片在生成式 AI 時代的需求。
AI 晶片需求推動 Nvidia 成長
隨著大型語言模型如 GPT 變得越來越龐大和強大，AI 的需求者越來越需要 GPU，而 Nvidia 的硬體和軟體幫助推動了深度學習革命。現今的大型生成式 AI 模型需要數千個 GPU 進行運算，根據 Jon Peddie Research 的資料，Nvidia 佔據了約 88％ 的 GPU 市場份額。OpenAI 據報使用了 10,000 個 Nvidia GPU 來訓練 ChatGPT，而 Elon Musk 傳聞已經為他的新 AI 公司 X.ai 購買了數千個 GPU。Nvidia 的成功預測了這一趨勢，而在達成這一趨勢後，該公司的股票更是暴漲。
需要大量 GPU 的瓶頸
然而 Nvidia 的成功對於許多需要 GPU 運算的公司來說卻帶來了不幸。正如 Toronto Radical Ventures 的合夥人 David Katz 所說，“現在正在發生的事情有點像《權力遊戲》，運算的需求甚至已超越各家 AI 專注公司的能力。”AI 產業的高速發展和龐大市場需求，暴露出了 AI 產業生態的零散和疏漏，需要整合和創新的解決方案。
AI 產業生態：徵服「AI 之芯」
對於 Nvidia 的競爭者來說要超越 Nvidia 具有聲名如日中天之威力軟體，似乎遙不可及。Gartner 的分析師 Chirag Dekate 在 2 月份告訴 VentureBeat：「Nvidia 不僅僅是一個 GPU 計算公司，而是一個 AI 超級計算公司。」而 Nvidia 創造傑出業績的再一大原因是其軟體導向的策略。
Nvidia 的平臺策略廣為人知，其他商家像 AMD 和 Google 都在競爭上逐步接近，但 Nvidia 總是能發揮出其超強的優勢。當局限於出口管制的情況下，Nvidia 的顯示卡 A100 和 H100 都不能賣到中國市場。專家指出，臺灣的 MediaTek 和國家級的 BOE Technology 正在蓄勢待發。
新挑戰：重新思考 AI 晶片和生態
此外 Nvidia 的成功也暴露出了 AI 產業生態的不穩定性，需求越來越大，其中包括高昂的成本、運算能力不足、技術困難等問題。因此創新和發展是防止市場競爭者崛起的重要解決方案，即一系列創新、研究和開發整合在一起，以增強公司的 AI 基礎設施的靈活性和可擴充套件性。
AI 技術的進步與推廣擴大，促使各技術企業在尋求如何整合和開發 AI 技術、如何應對 AI 晶片的需求等方面進行思考和實踐。
總結
Nvidia 作為 AI 產業的龍頭企業，其平臺策略和軟體導向的方法成為業界的先驅。然而市場需求也帶來了困境，需求量大嚴重加劇 GPU 的供需紊亂。AI 產業的生態需要不斷創新和發展，整合和創新對於 AI 技術和生態的長期成功至關重要。
企業在面對 AI 技術的投資時，應該思考如何使其與公司整體戰略相配合，以成功地將 AI 技術應用到公司業務之中。
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