三十年前，互联网彻底改变了美国企业的格局。尽管互联网技术的成熟和企业对其潜力的认识需要数年时间，但它无疑改变了企业的增长轨迹，打开了此前从未存在的新大门。
自20世纪90年代中期以来，华尔街一直在等待一项新技术或具有颠覆性意义的创新来复制互联网对企业的影响。人工智能（AI）似乎已经回应了这一期待。
人工智能的巨大潜力与英伟达的崛起
人工智能之所以如此引人注目，在于其广泛的实用性。人工智能驱动的软件和系统能够随着时间的推移变得更智能、更高效地完成分配的任务。更重要的是，这些软件和系统或许能够在没有人为干预的情况下学习新任务。
在一些人看来，人工智能的潜力无限。普华永道分析师在其《衡量奖项》报告中预测，到2030年，人工智能将使全球国内生产总值增加15.7万亿美元，这将得益于生产力提高和消费端效应的共同作用。
15.7万亿美元的可寻址市场为众多公司提供了成为赢家的机会。但在过去两年中，没有哪家公司比半导体巨头英伟达（纳斯达克股票代码：NVDA）更能从人工智能革命中受益。英伟达的市值从2022年底的3600亿美元飙升至11月11日收盘时的3.56万亿美元。
英伟达的近乎完美扩张
投资者无需费力就能发现英伟达成为华尔街市值最高的上市公司的原因。其图形处理器（GPU）已成为运行人工智能加速数据中心的企业首选。英伟达的H100 GPU（俗称“Hopper”）及其后续的Blackwell GPU架构，实际上是使人工智能软件和系统能够进行瞬间决策的大脑。
根据TechInsights分析师的一项研究，英伟达在2022年运往数据中心的267万块GPU中占据了约98%的份额，在2023年运往数据中心的385万块GPU中也占据了约98%的份额。今年，英伟达不太可能失去其近乎垄断的市场份额，因为Hopper芯片和Blackwell芯片的订单积压严重。
值得一提的是，当商品或服务的需求超过供应时，其价格往往会上涨。英伟达能够以3万至4万美元的价格销售Hopper芯片，比竞争对手的人工智能GPU价格高出100%至300%。鉴于英伟达硬件提供的计算优势，企业愿意支付这种溢价，这也转化为该公司毛利率的大幅提升。
英伟达的CUDA平台也因其近乎完美的运营扩展而值得称赞。CUDA是开发人员用来充分利用其GPU的软件工具包，包括构建大型语言模型（LLM）。它在保持英伟达客户对其解决方案生态系统的忠诚度方面发挥着关键作用。
最后，投资者被一家市场领先公司前所未有的增长速度所吸引。截至2023年1月29日，英伟达2023财年的全年销售额为270亿美元。但根据华尔街对2026财年的预测，英伟达有望实现1800亿美元的营收。这相当于三年复合年销售增长率约为88%！
然而，尽管英伟达的运营扩张近乎完美，但一个不可否认的威胁正笼罩着它——而且几乎没有人谈论它。
潜在的威胁：内部竞争与外部挑战
正如大多数投资者可能已经意识到的那样，人工智能惊人的可寻址市场吸引了众多企业争相分一杯羹。在接下来的几个季度中，英伟达将面临大量的外部竞争。
尽管AMD（纳斯达克股票代码：AMD）进入市场的时间比英伟达晚，但它在为其MI300X AI-GPU提高产量方面毫不费力。AMD最近还推出了其下一代芯片MI325X，预计该芯片将在今年年底前投产。AMD的芯片价格明显低于英伟达的Hopper和Blackwell，这可能会使其对希望在其数据中心利用人工智能的企业更具吸引力。
然而，外部竞争并不是推翻英伟达的最大威胁。相反，英伟达面临的最大直接阻力是内部竞争。
许多美国最具影响力的企业都在其高性能计算数据中心中订购并使用英伟达的GPU。其中包括微软（纳斯达克股票代码：MSFT）、Meta Platforms（纳斯达克股票代码：META）、亚马逊（纳斯达克股票代码：AMZN）、Alphabet（纳斯达克股票代码：GOOGL）（纳斯达克股票代码：GOOG）、特斯拉、OpenAI和人工智能基础设施巨头超微计算机（Super Micro Computer），后者将其GPU整合到其可定制的机架服务器中。
截至2024年7月28日的三个月中，英伟达的四个客户（该公司未披露其顶级客户的名称）占其净销售额的46%，第五个客户的贡献比例不到10%，但也可能达到较高的个位数。我们可以肯定地说，英伟达一半的收入来自仅仅五个客户。如果我必须猜测，我认为这五个客户是微软、Meta、亚马逊、Alphabet和超微（顺序不确定）。
人工智能GPU的稀缺导致英伟达的毛利率飙升。随着其主要客户开发自己的硬件，这种稀缺性最终会减弱，英伟达的利润率也会下降。
微软开发了Azure Maia AI芯片，可用于训练大型语言模型并在该公司的Azure云基础设施平台内监督生成式AI解决方案。
Meta正在内部开发“Meta训练和推理加速器”芯片，以最大限度地发挥其人工智能数据中心的潜力。
亚马逊正在开发多款GPU芯片，包括Trainium2和Inferentia，这些芯片将迎合其全球领先的云基础设施服务平台亚马逊网络服务（AWS）的客户。
Alphabet依赖张量处理单元（TPU）来训练LLM和进行推理。TPU是为人工智能应用程序定制构建的专用集成电路。
虽然这些内部开发的芯片的各个方面可能优于英伟达的Hopper和/或Blackwell，但在计算能力方面，后者的硬件应该仍然具有显著优势。然而，这可能不足以阻止英伟达在未来几个季度失去宝贵的数据中心市场份额。
微软、Meta、亚马逊和Alphabet拥有雄厚的资金和丰富的经营现金流。虽然他们都能负担得起英伟达人工智能GPU的高价，但这并不意味着他们满足于为这种硬件支付如此高的价格。英伟达芯片的订单积压，加上使用内部开发的人工智能GPU的便捷性和低成本，可能会导致英伟达在未来失去数据中心市场份额。
内部竞争无疑是对英伟达人工智能霸权的最大威胁。
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