5月30日 NVIDIA股价暴涨24%!市值直逼万亿!大家为啥看好它?

5月30日 NVIDIA股价暴涨24%!市值直逼万亿!大家为啥看好它?

00:00
05:18

【王煜全 要闻评论】粉丝群已经开通


欢迎加入前哨粉丝群,在这里你可以和科技投资人、创业者、各行业专业人士互动沟通,分享心得体会,也可以第一时间了解到前哨相关活动动态,结交志同道合的小伙伴。


入群方式:
微信扫码下方二维码即可入群

如果您想洽谈合作,请添加创新地图的微信:innovationmap ,并附上简介。


你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。


生成式AI发展到现在,已经不只是技术变革,而是正在成为名副其实的“AI淘金热”,最大的获利者之一就是卖“AI淘金工具”的NVIDIA。


上周四,NVIDIA股价上涨24.4%,创下2016年以来该股最大单日涨幅,市值达到9380亿美元,距1万亿美元市值大关一步之遥,盘中NVIDIA的市值一度涨了将近2000亿美元,几乎相当于两个英特尔的市值。


这次股价飙升的背后,则是NVIDIA最新财报大幅超过市场预期,具体来说,NVIDIA发布的2024财年Q1 财报,营收71.92亿美元,高于分析师预期的65.3亿美元,而且,NVIDIA预期Q2营收为110亿美元,比分析师预期的71.1亿美元高出50%,有可能创下单季最高营收纪录。


图片


2022年7月的时候,我就在科技特训营里分析,认为NVIDIA的市值很可能达到万亿美元,因为他们在AI训练的硬件市场上可以说是一家独大,掌握着AI大模型“军备竞赛”的算力“命门”。


生成式AI训练大规模神经网络,需要高度复杂、并行的计算能力,传统CPU的并行计算效率较低,GPU的并行计算能力极强,非常适合训练生成式AI。


NVIDIA占据GPU市场84%的份额,他们的A100和H100两款AI芯片是ChatGPT这样的大语言模型的核心动力,仅ChatGPT就用了上万张的A100芯片。


并且,各大科技公司也开始大规模采购GPU,争取快速训练自家的AI大模型,而训练一个大模型就可能需要数千个GPU,比如推特买了1万张NVIDIA A100 GPU打造自己的数据中心,谷歌最近发布的“A3”超级计算机,用了大约26000个NVIDIA H100 GPU,这就代表,AI军备竞赛已经开始。


你看,NVIDIA已经成为新一轮AI军备竞赛的主要硬件供应商,这就是它能够获得市场认可的核心。


其实,这并不是NVIDIA第一次站上风口,2017年之后,NVIDIA就搭上过加密货币、疫情远程办公、元宇宙等热潮,市值突破8000亿美元,但随着市场风潮减弱,其市值在2022年10月跌至3000亿美元以下。


图片


那么,这次还会像以前一样只是赶上了一个短暂风潮吗?NVIDIA还有进一步提升的空间吗?


其实,生成式AI与加密货币和元宇宙有很大不同,生成式AI有明确的商业化用途,已经在办公、教育、医疗、金融、财务、法律等各个领域实际应用,是一次生产工具的升级,能够带来实际价值的提升,而不是概念泡沫。


并且,从NVIDIA的业绩来说,AI数据中心业务已经连续第五个季度成为公司的营收支柱,其营收占比高达59.6%,加之各大公司都在批量采购GPU,这就意味着ChatGPT不是一个短期事件,因为大型科技公司很少为了短期泡沫花巨大的成本采购硬件设备,所以,生成式AI并不是短期风潮,而是长期趋势。


不过即使如此,也有人说NVIDIA的“AI芯片帝国”存在裂缝,因为GPU在AI芯片领域也有其他竞争者,比如Google的TPU、微软的Athena芯片等等。


尤其是Google的TPU曾经在多个AI场景下,性能和功耗胜过了NVIDIA同期GPU,这让业内人士认识到GPU可能不是AI芯片的唯一的答案,定制化专用芯片(ASIC)有突破NVIDIA垄断地位的可能性。


但是,生成式AI已经进入展开期,无论是OpenAI、微软、谷歌等大模型平台公司,还是midjourney、character AI等应用公司,都在加速推进AI产品和服务的升级迭代,同时还有更多新公司、新产品出现,AI军备竞赛迫在眉睫。


在时间紧迫的情况下,企业对AI芯片的最大需求就是实用、稳定并且经过验证,而不是微小的性能提升。


图片


试想一下,一位指挥官马上要带兵打一场具有决定性意义的战役,即使新武器的精准度更好一些,指挥官还是会选经过验证的旧武器,因为他会担心新武器的质量问题而贻误战机。


同样的道理,企业利用生成式AI来创新商业模式,就相当于创造新的战术,如果此时使用新武器,那就会有更大的风险,所以更稳妥的做法是使用经过验证的旧武器,也就是GPU,来尽快试验出新打法。


从本质上说,企业打造AI服务的核心是AI技术的应用,而硬件基础设施的领先并不一定导致应用效果的领先,并且AI数据中心是成千上万个芯片的累加,单台芯片之间微小的性能差距,靠增加GPU数量就可以解决。


另外,企业采购大批量芯片时还会考虑供应商的供货能力,如果产能没有保障的话同样会贻误战机。


所以,即使有其他AI芯片企业竞争,NVIDIA仍然具有独特的竞争优势,因为它经过了长期验证,并且供货能力更强。


图片


总体来看,随着AI芯片采购需求的增多,NVIDIA的优势还可能进一步扩大,替代品短时间内难以占据上风,NVIDIA何时站上万亿市值的台阶,非常值得期待。


最后,NVIDIA只是生成式AI的获利者之一,未来真正能够在“AI淘金热”中获利的大机会属于AI应用公司,但关键要抓住AI应用开发稍纵即逝的窗口机会,我们将在7月的“前哨AI创业营”中会分享很多抓住AI机遇的方法与干货,欢迎感兴趣的朋友扫描海报中的二维码报名参加。


以上是今天的内容,更多详细的产业分析和底层逻辑,我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号,报名加入!


王煜全要闻评论,我们明天见!

图片




以上内容来自专辑
用户评论
  • 听友205222011

    所有好像有所不同,是用AI生成的语言吗