Groupon IPO变数陡增：涉嫌违反相关规定
06-17
??? 新加坡，一个国土狭小的国家，正在成为人工智能大国。
2019年11月21日，NVIDIA向美国证券交易委员会（SEC）提交文件显示，该财年第三季度（对应8月至10月）NVIDIA营收（约27亿美元）约15%来自新加坡年）。
，位列英伟达全球第四大市场，仅次于美国、台湾和中国大陆（包括香港）。
值得一提的是，这是英伟达首次在财报中披露新加坡作为单独消费市场的数据。
此前，英伟达仅披露了美国、中国大陆和台湾地区的营收数据。
这三个市场通常占据70%至85%的市场份额。
包括新加坡在内的其他市场被归类为“其他”。
近日，NVIDIA CEO弗拉基米尔·黄仁勋的亚洲四国之行来到新加坡，作为继日本之后东南亚的第一站，这也证实了新加坡在东南亚市场的战略地位。
黄仁勋宣布与新加坡在本地AI大模型领域以及未来基础设施投资方面进行合作。
这是黄仁勋时隔25年后第二次访问新加坡。
新加坡是东南亚的金融、经济和航运中心，但其国土面积只有0.1平方公里（年），约为台湾省的1/50。
这么小的国家却是芯片消费大国。
上季度，新加坡人在 Nvidia 芯片上的人均支出为 1 美元，而美国人均支出仅为 60 美元，中国人均支出约为 3 美元。
新加坡为何成为英伟达全球第四大市场？ 1、GPU收入单季度增长4倍。
本财年第三季度，英伟达总营收为2000万美元。
全球最大的四个市场是美国、中国台湾地区、中国大陆和新加坡，分别贡献了63.02亿美元和43.33亿美元的收入。
、40.30亿美元、27.02亿美元。
新加坡对英伟达计算能力的需求在上个季度几乎突然“激增”。
上一财年第三季度，新加坡仅为NVIDIA贡献了5.36亿美元营收，占比9.04%。
到今年第三季度，新加坡对NVIDIA的营收贡献达到14.91%。
同期，英伟达整体收入仅增长%，其中中国大陆贡献的收入增长%，新加坡贡献的收入增长%。
新加坡也从“其他国家和地区”一跃成为英伟达第四大市场。
谁在购买 Nvidia 芯片？ 英伟达不会直接透露客户姓名。
NVIDIA在财报中表示，终端客户通常不会直接从NVIDIA采购，而是从NVIDIA的客户——包括原始设备制造商、系统制造商、系统集成商、零售商/分销商、汽车制造商和一级汽车供应商采购。
今年第三季度，来自客户A的销售额占总收入的12%；前九个月，来自客户B的销售额占总收入的11%，两者均归属于计算和网络部门。
计算和网络部门是Nvidia最大的部门，其中包括最流行的数据中心加速计算平台。
今年第三季度，英伟达数据中心收入达到1400万美元，同比增长10%。
H是英伟达目前在售的最强大的芯片（更强的H预计将在今年第二季度推出），是数据中心建设不可替代的“AI燃料”。
Omdia Research 的数据显示，第三季度 Meta 和微软购买 H 数量最多，各 15 万份，其次是谷歌、亚马逊、甲骨文、腾讯、CoreWeave、百度、阿里巴巴、Lambda Labs、字节跳动和泰斯拉。
Nvidia H 出货量，图片来自 Omdia Research 尽管无法将这些科技巨头的名单与新加坡市场直接关联起来，但这份名单上的几乎所有云供应商都在新加坡建设和运营数据中心。
数据中心会成为新加坡主要的计算能力需求吗？ 2、小国大数据中心。
“一个小国家用这些芯片做什么？当然是建设数据中心！”淡马锡和 GIC 前高管 Sang Shin 在 LinkedIn 上表示。
他曾担任淡马锡数字创新总监、GIC 数字战略和架构主管，现在是人工智能初创公司 FoFty 的创始人。
新加坡虽然国土面积不大，但却是一个大数据中心国家。
根据高纬环球 (Cushman and Wakefield) 的报告，新加坡的数据中心市场排名全球第三，在亚太地区*。
并列第一的是美国的北弗吉尼亚州和波特兰，中国香港排名第四。
由于基础设施强大、国际和区域连通性良好、自然灾害风险低以及数字技术的广泛应用，新加坡已成为亚太地区的数据中心枢纽，托管着该地区60%的数据中心。
中美两国许多大型科技公司都选择在新加坡建设数据中心，比如美国的谷歌、亚马逊、微软、IBM，中国的阿里巴巴、腾讯、字节跳动等。
根据新加坡经济发展局（EDB）的一份报告，全球最大的公司中有三分之一的地区总部设在新加坡。
然而，数据中心却是一个“耗电大户”。
新加坡目前有70多个数据中心在运营，总功率超过MW，占新加坡总电力的7%以上。
为了履行2017年规定的环保义务，应对减少碳排放的挑战，新加坡当局于2016年发布了数据中心“禁令”，暂停了新数据中心的建设，并开始大力发展绿色能源，例如太阳能和氢能，并尝试将绿色能源、液体冷却等技术应用于可持续的数据中心。
经过三年的“降温”，新加坡于今年1月解除了禁令。
今年7月，新加坡经济发展局和资讯通信媒体发展局（IMDA）宣布了一项试点计划，允许建设符合要求的新数据中心项目。
年底ChatGPT的出现，为正在复苏的新加坡数据中心市场增添了动力。
GPU驱动的加速计算数据中心已成为生成式AI产业发展不可或缺的引擎。
最大的受益者当然是NVIDIA。
NVIDIA首席执行官黄仁勋今年誓言：“我们正处于数据中心智能化十年的元年”。
2020年7月，新加坡当局向四家数据中心运营商拨款。
新增产能约80MW，这是数据中心禁令放松后的首次产能配置。
这四家运营商是由美国数据中心运营商Equinix、微软、中国数据中心运营商GDS以及澳大利亚数据中心运营商AirTrunk和字节跳动组成的财团。
新加坡希望在这一波生成式人工智能浪潮中继续充当亚太乃至全球市场领先的数据中心。
新加坡《联合早报》文章《全球化算力中心的新加坡机遇》表示：人工智能引领新一轮技术爆发后，算力将成为全球经济周期的“上游资源”。
如果新加坡能够抓住机遇，成为区域乃至全球算力中心，将在区域和全球高科技产业链中占据重要地位。
除了数据中心的建设，新加坡也在加大对人工智能的投资。
一位毕业于新加坡南洋理工大学的从业者告诉《甲子光年》，人工智能一直是新加坡政府支持的一个方向。
新加坡政府于2019年12月4日发布了更新后的国家人工智能战略2.0（NAIS 2.0）。
在未来三到五年内，新加坡的目标是将本地人工智能从业者数量增加两倍以上至0。
并建立“标志性的人工智能国家战略”。
” 网站培育国家的人工智能社区。
近期，黄仁勋先后访问日本、新加坡、马来西亚、越南，与当地政府和大企业洽谈合作投资。
黄仁勋表示，英伟达将深化与新加坡在人工智能领域的合作，目前正在与咨询通信和媒体发展局合作，创建11种语言的大型语言模型，为研究人员、初创公司和AI领域开发本地人工智能。
新加坡 工业用途。
英伟达已经在新加坡拥有一台超级计算机，但希望在那里做更多事情，包括建造一台更大的超级计算机，并“可能投资一个主要的人工智能地标站点”。
黄仁勋还谈到了新加坡对人工智能芯片和系统的需求。
他表示，全球最大的互联网和云服务提供商发起了第一波浪潮，而英伟达则看到下一波浪潮正在迅速崛起。
核心需求方是拥有主权人工智能基础设施的国家建设国家，以及与之一起建设人工智能工厂的行业、公司和部门。
一个明显的趋势是，数据中心和人工智能两大算力需求带动了新加坡GPU的大量部署。
但这就是全部吗？ 3、GPU中转站：新加坡本地数据中心建设和人工智能会消化所有NVIDIA芯片吗？答案是否定的。
事实上，新加坡数据中心的建设有着严格的碳排放指标。
新加坡当局规定数据中心建设方案必须投资氢或太阳能电池板，电力使用效率（PUE）为1.3及以下，获得新加坡BCA-IMDA绿色标签白金认证，并采用“最先进技术和可持续发展” “ *实践”。
此外，提案还应加强新加坡的国际互联互通和区域枢纽地位，并为新加坡更广泛的经济目标做出重大贡献。
因此，第一批数据中心建设的容量被分配给了四家实力雄厚的公司：Equinix、微软、GDS、AirTrunk和字节跳动联盟。
某中国企业新加坡AI研究院负责人告诉甲子光年：“由于碳排放指标的限制，新加坡本地数据中心建设的需求其实并没有那么高。
在新加坡采购的芯片很可能分布到东南亚其他国家建设数据中心。
”在淡马锡和GIC前高管Sang Shin对新加坡芯片市场的看法的LinkedIn帖子中，马来西亚企业营销公司MACROKIOSK首席运营官Henry Goh也给出了类似的观点：“这些芯片不一定在新加坡消费或使用， Henry Goh 表示，Nvidia 在新加坡只有一个东盟办事处，这意味着所有东盟国家都会通过这个办事处采购芯片。
这就是 MACROKIOSK 的运作方式。
同时他还表示，如果情况确实如此，至于为什么英伟达的财务报告中反映的是新加坡而不是东南亚，这个问题或许只有英伟达官方才能回答。
东南亚目前正处于淘金热，数据中心建设的需求也在不断上升。
高纬环球(Cushman & Wakefield)在上半年亚太数据中心报告中表示：“新加坡暂停对IT容量的限制，导致市场需求得不到满足。
这种需求已经蔓延到马来西亚柔佛州等近岸市场正在开发大量数据中心项目和土地储备的承诺同样，印度尼西亚首都雅加达的大型数据中心受到其位于东南亚中心位置的推动，而且该国巨大的人口增长保持了对主要投资者的吸引力“值得一提的是，由于美国的禁令，中国市场自然被排除在新加坡的转售体系之外。
今年10月17日，美国商务部工业与安全局（BIS）发布新的芯片出口禁令，进一步升级对中国半导体的制裁。
受此影响，中国客户将无法购买NVIDIA的A、A、H、H、L40、L40s等高性能芯片。
不过，中国企业的海外业务暂时不会受到影响。
上述新加坡AI研究院负责人告诉《甲子光年》，他们新加坡AI研究院可以通过正常渠道采购英伟达的芯片。
当然，与中国大陆巨大的市场需求相比，这些海外业务的需求可能微不足道。
NVIDIA并不想放弃中国市场。
不仅因为中国是其第三大市场，上季度贡献了其22%的收入，还因为这一禁令可能迫使中国芯片企业加速增长，成为英伟达的竞争对手。
。
在被NVIDIA GPU卡住之后，中国AI企业并没有太悲观，而是逐步实行国产替代。
在今年9月的华为全联接大会上，华为发布了全新架构的升腾AI计算集群，号称可支持超万亿参数的大型模型训练，为全球客户提供算力的第二选择。
科大讯飞是华为重要的大机型客户。
其董事长刘庆峰曾公开力挺华为，称华为Ascend B已经可以与英伟达的A竞争。
《甲子光年》了解到，华为Ascend已与多地合作建设人工智能计算中心，部署Ascend A芯片。
预计今年年底将扩大新Ascend B芯片的产能。
多位业内人士向《甲子光年》透露，基于Ascend B芯片的全套国产智能计算集群正在部署到相关智能计算中心。
“在一些大型模型测试中，A和B都可以进行基准测试。
” NVIDIA的A、B的性能会更好。
”某智能计算中心负责人表示。
黄仁勋在新加坡接受采访时还公开表示，华为、英特尔以及不断成长的半导体初创公司对英伟达在人工智能加速器市场的主导地位构成了严峻挑战。
除了华为之外，还有一批逐渐成熟的国内芯片初创企业，正在逐步将自己的AI芯片产品推向市场并接受客户检验。
在浪潮信息11月份举办的AICC人工智能算力大会上，有一面芯片墙专门展示了各家芯片公司的计算卡、加速卡、训练卡和推理卡。
中国芯片与NVIDIA相比还存在明显差距，不仅在产品本身，在生态上也是如此。
在近日“甲子光年”举办的甲子引力年终盛典上，山思开物COO于毅表示，如果国内大部分厂商开发自己的生态或者软件，研发人员可能会不知道做什么。
如何使用。
国内某大型模型公司的技术总监告诉《甲子光年》，适应国内算力*的难点在于算法适配，工作量巨大，可能需要2到3个月的时间。
对于算法迭代极快的大型模型来说，这是AI公司无法承受的时间成本。
但如果无法获得Nvidia芯片，算法公司将被迫与国内算力公司进行生态合作，在实践中发现问题，迭代产品，从长远来看将加速生态系统的健康发展。
如果大模型是下一次工业革命，这对于国内算力和模型来说既是危险的挑战，也是巨大的机遇。
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