英伟达将华为列为多个领域的顶级竞争对手，其中包括为人工智能（AI）系统提供动力的 处理器的关键生产领域。

这家总部位于圣克拉拉的公司周三在年度报告中表示，华为在其业务的五个主要类别中的四个方面都是竞争对手：图形处理单元（GPU）的硬件和软件、云服务、基于 Arm 的中央处理单元（CPU） ）和网络产品。

其他在某些领域也被列为其竞争对手的公司包括AMD、亚马逊、微软和博通。

据路透社报道，就在命名华为的两个月前，英伟达 ( NVDA ) 首席执行官黄仁勋在新加坡对记者表示，这家中国科技巨头是生产人工智能芯片的“强大”竞争对手。

但是，随着中美之间的地缘政治关系的变化，英伟达表示担心进一步陷入紧张局势。

该公司在年度报告中表示，如果美国对芯片的出口管制进一步改变，其竞争地位已受到损害，并且从长远来看可能会受到进一步影响。

“如果[美国出口管制规则]发生这种变化，我们可能无法出售此类产品的库存，也可能无法开发不受许可要求约束的替代产品，这实际上将我们排除在全部或部分中国市场以及其他受影响的市场，包括中东，”英伟达表示。

英伟达周三公布了强劲的财报。截至1月28日的三个月利润较去年同期增长769%。但其中国业务受到美国限制向中国销售芯片的打击。

Nvidia 首席财务官科莱特·克雷斯 (Colette Kress) 在财报电话会议上表示：“除中国外，所有地区的增长均强劲，在美国政府 [2022] 年 10 月实施出口管制法规后，我们的数据中心在当地的收入大幅下降。”

数据中心，包括广泛用于生成人工智能的显卡，是英伟达最大的收入来源。第四季度核心数据中心业务销售额同比增长 409%，达到创纪录的 184 亿美元。她表示，第四季度中国数据中心收入占该公司数据中心收入的“中个位数百分比”，预计本季度将保持在“类似范围”。

英伟达暴涨背后的芯片

通常人们不会期望计算机组件能够改变整个企业和行业，但 Nvidia 公司于 2023 年发布的图形处理单元却做到了这一点。H100 数据中心芯片为 Nvidia 增加了超过 1 万亿美元的价值，并让该公司一夜之间成为人工智能造王者。它向投资者表明，围绕生成人工智能的热潮正在转化为实际收入，至少对英伟达及其最重要的供应商来说是这样。H100 的需求如此之大，以至于一些客户不得不等待长达六个月才能收到它。

1.

Nvidia的H100芯片是什么？

H100 是一款图形处理器，其名称是向计算机科学先驱格蕾丝·霍珀 (Grace Hopper) 致敬。它是通常安装在 PC 中的一种芯片的增强版本，可帮助游戏玩家获得最真实的视觉体验。但它已经过优化，可以高速处理大量数据和计算，使其非常适合训练人工智能模型的耗电任务。Nvidia 成立于 1993 年，在近二十年的投资中开拓了这一市场，当时该公司押注并行工作的能力有一天将使其芯片在游戏以外的应用中发挥价值。

2.

为什么H100如此特别？

生成式人工智能平台通过对大量预先存在的材料进行训练，学会完成翻译文本、总结报告和合成图像等任务。他们看到的越多，他们就越擅长识别人类语音或撰写求职信等事情。他们通过反复试验进行开发，进行数十亿次尝试以达到熟练程度，并在此过程中消耗大量的计算能力。Nvidia 表示，H100 在训练这些所谓的大型语言模型 (LLM) 方面比该芯片的前身 A100 快四倍，并且对用户提示的响应速度快 30 倍。对于竞相培训法学硕士执行新任务的公司来说，这种绩效优势至关重要。

3.

Nvidia是如何成为人工智能领域的领导者的？

这家位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司是图形芯片领域的世界领先者，图形芯片是生成您在屏幕上看到的图像的计算机部件。其中最强大的是由数百个处理核心构建而成，这些处理核心执行多个同步计算线程，对阴影和反射等复杂物理进行建模。Nvidia 的工程师在 2000 年代初期意识到，他们可以通过将任务分成更小的块然后同时处理它们来为其他应用程序重新设计图形加速器。就在十多年前，人工智能研究人员发现，通过使用这种类型的芯片，他们的工作终于可以变得实用。

4.

Nvidia 有真正的竞争对手吗？

Nvidia 控制着亚马逊公司的 AWS、Alphabet 公司的谷歌云和微软公司的 Azure 运营的人工智能数据中心加速器约 80% 的市场。这些公司内部努力构建自己的芯片，以及来自 Advanced Micro Devices Inc. 和 Intel Corp. 等芯片制造商的竞争对手产品，但迄今为止尚未在人工智能加速器市场上产生太大影响。

5

Nvidia 如何领先于竞争对手？

英伟达迅速更新了其产品，包括支持硬件的软件，其速度是其他公司无法比拟的。该公司还设计了各种集群系统，帮助客户批量购买 H100 并快速部署。像英特尔至强处理器这样的芯片能够进行更复杂的数据处理，但它们的核心数量较少，并且在处理通常用于训练人工智能软件的大量信息时速度要慢得多。Nvidia 数据中心部门的收入在 2023 年最后一个季度增长了 81%，达到 220 亿美元。

6.

AMD和Intel与Nvidia相比如何？

第二大计算机图形芯片制造商 AMD 在 6 月份推出了 Instinct 系列的一个版本，瞄准了 Nvidia 产品主导的市场。AMD 首席执行官苏姿丰 (Lisa Su) 在旧金山举行的一次活动中告诉观众，这款名为 MI300X 的芯片拥有更多内存，可以处理生成式 AI 的工作负载。“我们仍处于人工智能生命周期非常非常早期的阶段，”她去年 12 月表示。英特尔正在向市场推出用于人工智能工作负载的特定芯片，但承认目前数据中心图形芯片的需求增长速度快于传统上其优势的处理器单元的需求增长速度。英伟达的优势不仅仅在于其硬件的性能。该公司发明了一种名为 CUDA 的语言，这是一种用于其图形芯片的语言，允许对图形芯片进行编程，以支持人工智能程序的工作类型。

7.

Nvidia接下来计划发布什么？

今年晚些时候，H100 将把火炬传递给继任者 H200，之后 Nvidia 对设计进行更实质性的改变，进一步推出 B100 型号。首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 充当了该技术的大使，并寻求让政府和私营企业尽早购买，否则将面临被淘汰的风险。