2023年10月1日金融快訊Market Briefing
也許當今科技投資界最熱門的問題是英偉達 (NVDA) 在過去兩季所展現的令人瞠目結舌的成長和利潤率是否可持續。如果人工智慧/AI 加速器像一些人認為的那樣在未來五年以 50% 的年化成長率成長，那麼 Nvidia 的股票實際上可能很便宜。但如果競爭力量開始蠶食其在人工智慧方面的主導地位，那麼英偉達的股票可能會像其 100 倍的本益比看起來一樣昂貴。
在最近的一次行業會議上，Nvidia競爭對手Advanced Micro Devices (AMD) 的執行長Lisa Su在談到Nvidia的AI護城河時表示，“當市場發展得如此之快時，我不相信護城河。 ”
該聲明認為，儘管英偉達在人工智慧加速器硬體和軟體開發方面擁有多年的領先優勢，但目前在動態人工智慧領域的領先地位並不確定。但拋開言辭不談，以下是從 AMD 到其他公司的領先科技巨頭如何尋求攻破 Nvidia 的城堡。
Nvidia 的 CUDA 護城河？
如今許多投資者的想法是，Nvidia 在人工智慧領域擁有巨大領先優勢，不僅來自其硬體創新，更重要的是來自其 CUDA 軟體堆疊。CUDA 的開發是為了允許對圖形晶片進行編程以並行處理常規數據，從而實現人工智慧訓練和推理。
軟體護城河可以很強大；Microsoft (MSFT) Office 套件就是最好的選擇，其中包括 PowerPoint、Excel 和 Word。一旦它成為完成大多數業務的標準，每個人都開始學習 Office。一旦達到臨界數量的使用者都開始學習 Office，對於新貴軟體替代品來說，推出具有競爭力的產品就成為一項越來越艱鉅的任務。這稱為網路效應。
Nvidia 是否已透過 CUDA 實現了堅不可摧的網路效應？Lisa Su 似乎不這麼認為。
Nvidia 的 CUDA 可能比 Microsoft Office 更容易受到干擾，原因有幾個。首先，Nvidia 的 GPU 非常昂貴，目前每個晶片的價格為 30,000 美元或更多。鑑於人工智慧系統需要數千個這樣的晶片，大型雲端平台和其他人工智慧客戶有巨大的動力去尋找有競爭力的替代品。另一方面，對於企業的整體方案來說，Microsoft Office 確實不是那麼昂貴的產品。
此外，AMD和英特爾 （INTC ），以及Meta Platforms （META）、Alphabet （GOOG ） （GOOGL ）和微軟等大型科技巨頭都替代為開放做出貢獻。這些都是擁有大量開發人員資源的大型公司，應該能夠為人工智慧時代產生可行的多晶片平台替代方案。
最後，目前大環境仍處於人工智慧熱潮的相對早期階段，這一熱潮在一年前隨著 OpenAI 的 ChatGPT 的推出而真正開始。因此，如果這些競爭對手行動得夠快，那麼在英偉達的護城河進一步強化之前，一個強大的開源競爭平台可能會流行起來。
RocM 和 SYCL
在最近的人工智慧和資料中心晶片演示中，英特爾和 AMD 都展示了他們的 CUDA 替代方案。毫不奇怪，每家公司都宣揚開放平台的好處，在該平台中，每家公司自己的內部軟體都可以移植到不同的 GPU，同時還可以與當前開源 AI 軟體領導者整合。
但是AMD 和英特爾的軟體堆疊更有趣的屬性是，每個軟體堆疊都具有可移植性功能，旨在使軟體開發人員能夠採用CUDA 編寫的程式碼，並將該程式碼移植到其他平台，以便在其他硬體上使用。
AMD 的軟體堆疊稱為 ROCm，它將服務於 AMD 的 Instinct 系列 AI 晶片，例如今天剛上市的 MI300。ROCm 實際上已經是第五代，AMD 稱讚其“大部分是開放的”，並對 Pytorch 和 Hugging Face 進行了優化。重要的是，它具有移植功能，允許開發人員從其他 GPU 移植程式碼。
同樣，英特爾擁有大量新的軟體程式軟體，包括英特爾對 Pytorch 等的重大貢獻。英特爾也鼓勵開發名為 SYCL 的開源人工智慧程式設計平台，該平台首先由 Khronos Group 開發。SYCL 是一種高級開源 C++ 軟體，允許開發人員編寫程式碼並在任何加速器上使用它。
英特爾去年也發布了一款名為 SYCLomatic 的工具，讓開發人員將程式碼從 CUDA 移植到 SYCL。最新結果表明，能夠將 90% 以上的 CUDA 程式碼移植到 SYCL，只需進行少量調整即可使 CUDA 程式碼在不同加速器之間相容。
如果沒有護城河，那將歸結為一場更艱難的硬件之戰
顯然，英偉達在人工智慧晶片方面處於領先地位。但 AMD 剛剛推出了 MI300，由於其chiplet架構，它也具有強大的功能。同時，英特爾擁有 Gaudi 系列人工智慧加速器，這些加速器至少足以被備受矚目的生成式人工智慧新創公司 Stability AI 使用。鑑於人工智慧加速器市場的高速成長，兩家競爭對手肯定會在該市場投入大量資金。
Nvidia 保持領先地位並搶佔人工智慧市場的理由可能取決於 CUDA 的網路效應，因為硬體優勢可能稍縱即逝。當然，英特爾非常清楚這一點，大約五年前，英特爾在 CPU 硬體領域佔據主導地位，失去了在最先進晶片領域的領先地位。
人工智慧市場可能足夠大，這三家公司將共同繁榮。但投資者，尤其是 Nvidia 投資者將不得不不斷監控人工智慧軟體的競爭，因為這可能意味著主導成長與我們上季度看到的超過 50% 的淨利潤率之間的差異，或者高於行業標準的20% 的利潤率之間的差異。
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