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06-18
OpenAI可能不再与Nvidia合作。
Nvidia最亲密的战友和客户、OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)在知名媒体镜头前称赞黄仁勋和Nvidia芯片时，突然做出了一个意想不到的决定。
1月20日，彭博社爆出一则震惊科技圈的消息。
据知情人士透露，奥特曼正计划斥资数十亿美元建造一座半导体工厂。
这不仅意味着OpenAI将进军半导体制造领域，也象征着其将从源头上掌握人工智能的“心脏”——芯片制造。
通过自主设计、制造和销售芯片，OpenAI将能够直接对话终端市场，与其他设备制造商竞争。
更重要的是，这将大大降低成本，提高对基础设施的控制，满足OpenAI不断增长的需求。
这个结果对于科技圈的观察者来说其实并不奇怪。
因为随着NVIDIA芯片能力的增强，价格也在水涨船高，这引起了OpenAI等大客户的极度不满。
据称，两个月前OpenAI“政变”前夕，奥特曼亲自前往英伟达就年度芯片采购法案进行谈判。
结果失败又回来了，然后他就萌生了奥特曼要在芯片行业大放异彩的想法。
1、奥特曼的芯片计划 奥特曼的决定并不是凭空而来的。
一方面，人工智能的进一步发展为该行业的算力芯片奠定了基础。
现在如果把这个核心资源托付给供应链上游，奥特曼觉得OpenAI的发展永远会受到束缚。
据称，上个月OpenAI曾有2万颗H芯片的紧急扩产计划，但由于Nvidia的供货量无法满足，不得不悄然终止。
这实际上触及了奥特曼的逆鳞。
在他看来，OpenAI超越业界其他竞争对手的时间其实只剩下“时间”了。
如果再拖延3-6个月，竞争对手的追赶肯定会抹掉OpenAI现有的优势。
另一方面，他看到人工智能正在逐步向硬件、基础设施方向发展，而决定这一系列发展能力的核心就是算力芯片。
这个巨大的需求可以完全支撑一条供应链。
当然，如果能够掌握计算芯片的研发、制造和生产能力，并依靠其强大的模型训练和调整技术和能力，OpenAI将与英特尔、台积电、三星等半导体巨头平起平坐。
争夺新的市场份额。
除了这两个重要原因之外，算力芯片本身的开发难度并不大，这也是奥特曼做出这个决定的一个尤为重要的依据。
这里做一个简单的科普。
我们通常所说的GPU其实是一种显卡芯片，由NVIDIA于2001年开发出来，最初主要用于大规模图形生成、3D渲染等。
它把计算机带入了多媒体和3D显示时代。
在NVIDIA发明GPU芯片之前，图形显示主要是由计算机的中央处理器，即CPU和计算机主板中的一些部件来完成的。
缺点是效率低、图形显示效果不理想。
人工智能时代，人们发现使用GPU进行人工智能计算的速度比CPU快很多。
同时，Nvidia相关芯片的设计和制造难度远低于Intel和AMD制造的CPU。
由此，英伟达从一家专门生产显卡的公司转型为大家关注的人工智能核心基础企业。
在去年11月最新产品发布之前，A、H这两款GPU芯片是NVIDIA向人工智能计算市场提供的核心产品。
但它们仍然只是图形处理芯片，而不是专门的计算芯片。
对于大型模型训练，无论是A还是H，这些GPU芯片所包含的图形能力都不是必须的。
对于OpenAI的日常使用，NVIDIA相关芯片仅使用了其部分功能。
如果让OpenAI自行开发，就可以完全去掉这些不必要的功能，设计出更强大算力的专用芯片。
为了实现这一宏伟愿景，奥特曼四处寻找资金支持，并将目光投向了阿布扎比的云计算巨头G42和日本软银集团。
尽管谈判仍处于初期阶段，但奥特曼的决心和OpenAI的野心引起了业界的广泛关注。
即使去年11月短暂辞去OpenAI首席执行官一职，奥特曼也没有放弃这个梦想。
他知道这就是 OpenAI 的未来。
回国后，他把这个计划推上了快车道。
据悉，他已经测试了微软对该计划的态度，并得到了积极的回应。
然而，梦想与现实之间总是存在着巨大的差距。
建造一座最先进的半导体制造工厂可能耗资数百亿美元。
建设全球制造工厂网络所需的时间和资金更是难以估计。
据知情人士透露，OpenAI希望从G42筹集80亿美元至8亿美元的投资。
但谈判进展仍不明朗。
2. NVIDIA，不断拔羊毛的人。
从某种意义上来说，黄仁勋就是站在奥特曼背后的人。
在斯坦福大学计算机科学系学习期间，奥特曼参加了人工智能大学生设计比赛。
在那场比赛中，他和室友创造性地设计了一款利用NVIDIA显卡计算和训练人工智能模型的小软件。
奥特曼队最终获得冠军，本次比赛的赞助商是NVIDIA。
在现场，黄队长看着这款奥特曼设计的小软件，爱不释手，仿佛发现了新世界。
据说奥特曼的这个小软件后来被黄师傅买了，成为了CUDA的雏形。
一年后，奥特曼辍学创业，黄仁勋也给了他一笔风险投资。
CUDA其实是一个开发软件，程序员可以用它来调用GPU芯片进行计算。
因此，它被视为人工智能驶入快车道的技术基础。
后来，在人工智能领域，两人成了无话不谈的朋友。
在黄仁勋的全力支持下，OpenAI刚成立时就获得了英伟达当时还处于工程技术阶段的H芯片，用于AI训练。
换句话说，H的成功是Nvidia和OpenAI共同努力的结果。
然而，所有的友谊都敌不过利益的纠葛。
最终，山姆奥特曼“背刺”了曾经站在自己身后的男人。
随着OpenAI的发展壮大以及微软数百亿资金的注入，其对GPU训练芯片的需求不断增加，并逐渐成为Nvidia最重要的客户。
按理说，对于重要客户，一般企业的发展都会通过降价、让利来维持。
然而英伟达这两年却反其道而行之，不断提高价格，似乎想从这些大客户身上薅更多的羊毛。
权威数据显示，英伟达在全球人工智能处理器市场的份额高达80%，这无疑给OpenAI带来了巨大压力。
花旗研究分析师 Christopher Danely 甚至指出，英伟达在 AI 训练领域拥有“至少 90%”的市场份额。
这意味着OpenAI在芯片供应方面几乎完全被Nvidia控制。
成本问题同样严重。
据投资银行伯恩斯坦分析师估计，H的价格已飙升至0美元至0美元。
在二手市场上，价格轻松超过4万美元。
这使得ChatGPT的单次查询成本增加到4美分左右，这也意味着随着用户数量的增加，OpenAI需要投入巨额资金购买更多的AI芯片来维持服务的正常运行。
这不仅对OpenAI的财务状况构成巨大挑战，也为其长期发展带来不确定性。
假设ChatGPT的搜索量能达到谷歌的十分之一，OpenAI初期需要投资约1亿美元的AI芯片用于计算，并且每年还需要额外投资1亿美元的芯片来进行计算。
维持其运作。
这无疑是一个天文数字。
因为按照目前的业务计划，OpenAI将在下半年实现盈亏平衡。
这种每年超过1亿美元的固定硬件成本显然是现有产品体系无法覆盖的。
OpenAI 并不是唯一感受到芯片短缺之苦的人。
随着生成式AI竞争日趋激烈，各大科技巨头纷纷加大对人工智能芯片的投入。
亚马逊、甲骨文和Meta等公司都在积极打造自己的AI系统，并斥巨资采购英伟达的高端芯片，这使得本已紧张的芯片供应更加捉襟见肘。
特别是Meta正在花费数十亿美元购买Nvidia的高端芯片H——这款芯片被视为AI研发的核心。
Meta首席执行官马克·扎克伯格甚至雄心勃勃地表示，公司的人工智能未来计划包括建设“大规模计算基础设施”，到今年年底将包括数量惊人的35万个Nvidia芯片。
H芯片。
业内专家认为，即使以中档价格收购Meta，支出也将接近1亿美元。
这超出了所有科技巨头的承受能力。
3.难以言说的困难 事实上，对于黄仁勋来说，抓几只羊并用力拉的行为仍然有他自己难以言说的困难。
本财年三季报显示，英伟达来自中国大陆（含香港）的营收为40亿美元，占总营收的22.4%，成为该公司第三大市场。
不过，本财年，包括中国大陆、香港和台湾在内的市场收入占其总收入的47%，成为最大市场。
这是因为去年年中，由于美国政府的限制，英伟达无法向中国市场出口进口A和H芯片。
英伟达不得不按照美国政府的标准，紧急针对中国市场推出两款“*”芯片A和H。
虽然性能被阉割了，但这些芯片仍然是当时中国市场上最好的，因此英伟达的中国市场份额并没有受到太大影响。
然而10月，美国商务部的禁令彻底堵死了英伟达在中国市场的前进道路。
为了满足美国商务部的要求，英伟达制造了新的阉割芯片。
然而，中国客户对这些被阉割过的芯片根本不感兴趣。
根据相关市场规模测算，2014年至2017年英伟达在中国市场的实际损失接近80亿美元。
作为一家上市公司，英伟达负责收入和利润。
中国市场近50%的收入缺口只能由能够采购芯片的欧美大公司来填补。
这就是为什么客户越来越集中，而英伟达新芯片的价格却越来越高的原因。
这种事情可以做一次，但是如果你一直抓这些羊，羊就会反抗。
OpenAI创始人奥特曼目前的立场以及已经推进的计划，实际上只是这些欧美大型科技公司在芯片领域的趋势的一部分。
由于人们对英伟达芯片价格普遍不满，扎克伯格、马斯克等欧美科技公司领导人纷纷表示，将投资建设自己的计算芯片设计和生产系统。
一方面，他们对自己的计算能力和模型训练有非常明确的需求，他们设计的芯片的相应能力和效率会非常高。
另一方面，由于一切都是自己做的，内控的代价就会达到很低的水平。
马斯克曾表示，如果自己设计和制造计算芯片，芯片的成本可以控制在美元以下。
这或许是奥特曼不遗余力推广自己的芯片计划的最重要原因。
毕竟，微软这次能够救他于水火之中，并不代表他以后每次都能躲过危险。
想方设法让OpenAI在短时间内盈利，是保住CEO职位的最重要手段。
为了让 OpenAI 盈利，最大限度地降低成本是关键。
当然，这样的事情对于黄仁勋和英伟达来说并不是一个好消息。
目前分析师普遍对英伟达的长期股价发展持悲观态度。
毕竟，原本最集中的市场是不允许销售的，现在最集中的客户群也因为价格问题寻求自行生产。
未来黄师的回旋余地将会变得很小。
更有趣的是，由于NVIDIA是台积电的核心客户，而这些欧美科技巨头纷纷进军算力芯片行业，并选择了包括芯片制造在内的一站式模式，分析师开始对台积电的发展前景抱有一定的预期。
悲观的看法。
从某种意义上说，奥特曼或许已经推倒了资本市场的多米诺骨牌。
或许，2020年的资本市场，在人工智能蓬勃发展的前提下，科技巨头携芯片入局，或许会彻底改变原有的芯片生产格局。
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