被炒至30萬元一顆！這顆英偉達芯片對產(chǎn)業(yè)的影響分析

英偉達DGX——AI大語言模型背后的核心引擎

2023年3月15日，OpenAI正式官宣了多模態(tài)大模型GPT4，其能力已接近人類水平。通過以搜索引擎和辦公軟件為支點，AI下游應(yīng)用多點開花。GPT4作為大型多模態(tài)模型支持圖像和文本的輸入，背后是大語言模型的演進與參數(shù)量、訓練數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，帶動AI服務(wù)器需求量快速上漲。

AI邁入大模型時代，參數(shù)量過千億

資料來源：浙商證券

根據(jù)GTC2023，DGX配有8個H100GPU模組，H100配有Transformer引擎，旨在支持類似ChatGPT的大模型。這8個H100模組通過NVLINKSwitch彼此相連，以實現(xiàn)全面無阻塞通信。8個H100協(xié)同工作，形成一個巨型GPU。通過400Gbps超低延遲的NVIDIAQuantumInfiniBand進行網(wǎng)絡(luò)內(nèi)計算，將成千上萬個DGX節(jié)點連接成一臺AI超級計算機，并不斷擴展應(yīng)用范圍，成為全球客戶構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施的藍圖。

NVIDIA DGXH 100 超級計算機結(jié)構(gòu)

資料來源：GTC2023

根據(jù)英偉達測算，要完成一次10000億參數(shù)大語言模型的訓練，使用4096顆A100 GPU約需4周時間，使用4096顆H100GPU約需1周時間。按每臺服務(wù)器配備8顆H100GPU計算,則完成一次萬億參數(shù)的大語言模型訓練需約500臺服務(wù)器，配備8個H100GPU的服務(wù)器價格約為40萬美元，則單個大語言模型訓練驅(qū)動AI訓練服務(wù)器約2億美元需求。

從下游需求看，ChatGPT、文心一言等AIGC大模型帶來計算資源需求井噴，催生AI服務(wù)器需求快速增長。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年全球AI服務(wù)器市場規(guī)模156億美元，預計到2025年全球AI服務(wù)器市場將達到318億美元,21-25CAGR為19.5%；2021年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模達52億美元，預計2025年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模將達到105億元，2021-2025年的CAGR為19.0%。按照中高端服務(wù)器GPU占比35%-60%測算，則2025年全球AI服務(wù)器GPU芯片規(guī)模不低于111億美元。

下游客戶看，2022年AI服務(wù)器采購量中，北美四大云端供應(yīng)商微軟、谷歌、Meta、亞馬遜合計占比約66%，而中國近年來AI建設(shè)浪潮持續(xù)升溫，字節(jié)跳動年采購占比達6.2%，騰訊、阿里巴巴、百度緊接其后，分別約為2.3%、1.5%與1.5%。

資料來源：IDC

近期，隨著市場熱度及終端需求飆升，英偉達最新的顯卡H100芯片在美國電商平臺eBay上的售價已經(jīng)超過4萬美元，甚至有些賣家標價高達6.5萬美元。短期來看，作為服務(wù)器GPU領(lǐng)導者，英偉達將直接受益于AIGC大熱帶來的核心算力硬件性能需求提升。

資料來源：英偉達、芯八哥整理

從全球市場來看，英偉達和AMD為AI訓練GPU芯片領(lǐng)域代表性廠商，二者占據(jù)市場絕大部分份額，Intel和谷歌為代表競爭對手仍處于早期階段。

資料來源：IDC

具體而言，目前AI訓練市場主要采用英偉達V100/A100/H100芯片，以及AMD推出的AI訓練芯片包括MI250/250X/300等。

資料來源：芯八哥整理

中國市場方面，英偉達占比超過92%，呈現(xiàn)出“一家獨大”，但以寒武紀及華為海思為代表的國產(chǎn)廠商取得了一定突破。

資料來源：IDC

具體來看，近年來國內(nèi)AI訓練芯片進展較快，但與英偉達在性能和生態(tài)有一定差距。以云邃T20產(chǎn)品為例，其32位單精度浮點性能達32TFLOPS，高于A100的19.5TFLOPS，且在功耗上更具優(yōu)勢，但內(nèi)存寬帶不足A100的1/3，在應(yīng)對機器學習和深度學習的帶寬需求上仍有差距。寒武紀去年年底推出思元590系列可能在部分模型上由于其ASIC專用性表現(xiàn)出更優(yōu)異的性能，但仍需要后期適配和技術(shù)支持。

資料來源：各公司官網(wǎng)、芯八哥整理

H100對產(chǎn)業(yè)格局的影響分析

當前，AI正在成為這個時代最具影響力的技術(shù)力量，各類 AI+應(yīng)用即將落地，像ChatGPT對話機器人，以及特斯拉即將自動駕駛中引入AI學習框架，傳統(tǒng)應(yīng)用在引入AI后將迎來巨變。可以看到，英偉達發(fā)布H100后，逐漸完成了由 GPU 顯卡供應(yīng)商向軟硬件一體 AI 解決方案供應(yīng)商的轉(zhuǎn)變后，形成了競爭對手難以企及的平臺化優(yōu)勢。

具體來看，其相對于競爭對手而言，對于產(chǎn)業(yè)格局的影響力在于：

（1）硬件端產(chǎn)品布局齊全且性能突出，公司在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中完成CPU+DPU+GPU的組合布局。數(shù)據(jù)中心GPU市占率遙遙領(lǐng)先，H100、A100等高端訓練卡供不應(yīng)求，且性能大幅度領(lǐng)先競爭對手AMD的同代產(chǎn)品，而英特爾仍處于起步階段。

（2）軟件端前瞻布局，競爭對手稀少。CUDA平臺是目前最適合深度學習、AI訓練的GPU架構(gòu)。主要競爭對手AMD的ROCm平臺在用戶生態(tài)和性能優(yōu)化上還存在差距。其本身豐富的工具、領(lǐng)先的技術(shù)疊加沒有競爭對手的先發(fā)優(yōu)勢將持續(xù)鞏固公司在元宇宙以及數(shù)字工業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)勢。

短期內(nèi)，AIGC產(chǎn)品與應(yīng)用的步落地催生了巨大的算力需求，英偉達將直接受益于AIGC大熱帶來的核心算力硬件性能需求提升，H100為代表的業(yè)務(wù)有望迎來量價齊升。

長期來看，以H100為代表的軟硬件結(jié)合的平臺化布局隨著未來AI應(yīng)用范圍的深入和拓展，英偉達有望成為平臺化布局的最大受益者。