據《巴倫周刊》資深撰稿人Tae Kim在推特上發(fā)表一篇推文，Nvidia每銷售一臺H100GPU加速器，就能獲得高達1000%的利潤。

以美元計算，Nvidia 每個高性能計算 (HPC) 加速器（最便宜的 PCIe 版本）的市場價格約為25000至30000美元（約合18.3至21.9萬元人民幣），大概是其每個芯片和外設成本3320美元的10倍。

Tae Kim援引的是金融咨詢公司Raymond James數據，H100 GPU的成本為3320 美元。目前尚不清楚成本分析有多深入，可能這是一個純粹的制造成本問題（在考慮良率的情況下平均每片晶圓和其他組件的價格），那么Nvidia 仍然需要支付大量的費用利潤。

此外，產品開發(fā)需要時間和資源，考慮到工程師和其他參與 H100 等產品開發(fā)生命周期的人員，在得出最終的平均產品開發(fā)成本之前，Nvidia 的研發(fā)成本也必須考慮在內。

根據Glassdoor的數據，Nvidia電子硬件工程師的平均年薪約為20.2萬美元，這還只是一個工程師的年薪，像 H100 這樣的芯片開發(fā)很可能需要多名專業(yè)人員花費數千小時，所有這些都必須考慮在內。

不過，僅從生產成本/ 售價比來看，英偉達H100 GPU就已經算是一個“超級印鈔機”了。

更重要的是，Nvidia GPU不愁賣，很快就被各大科技巨頭搶購一空了。目前，Nvidia GPU的產品訂單似乎已經賣到 2024年了，且預計到2027年，人工智能加速器市場的規(guī)模將達到1500億美元左右。

此前文章指出，僅微軟 、Meta等四巨頭訂單就足以讓Nvidia實現(xiàn)本季度的銷售目標。伯恩斯坦分析師指出，英偉達將有可能在2024年創(chuàng)造750億至900億美元的數據中心和AI芯片收入。


AI芯片已成為重要議題

考慮到人工智能及其所需的先進芯片需要巨額投資和基礎設施支持，政府的態(tài)度至關重要。

韓國政府計劃投資8262億韓元（約合6.31億美元），希望到2030年在韓國塑造一個以本土高端人工智能芯片為核心的人工智能生態(tài)系統(tǒng)。

“人工智能將對半導體、數據和平臺服務乃至安全產生重大影響?！?韓國總統(tǒng)在九月份的一次政府間會議上表示。他說：“政府支持應該起到催化作用，以促進企業(yè)投資和創(chuàng)新。”

政府的中心倡議項目命名為“K-Cloud ”。參與者包括人工智能芯片設計公司、云計算公司、學術專家和科學技術部，將花費約1000億韓元用于到2025年開發(fā)用于人工智能數據中心的神經處理單元（NPU）。

K-Cloud 項目旨在建立基于新的NPU的數據中心集群，提供39.9 petaflops的人工智能計算能力，其中公共部門和私營部門分別提供19.95 petaflops。1 petaflop每秒執(zhí)行一千萬億（即一萬億億，或10的15次方）次計算。

在第二階段，該項目計劃在2028年基于DRAM技術創(chuàng)建一種低功耗的內存內處理（PIM）芯片。PIM芯片整合了存儲和處理功能，以減少延遲并解決馮·諾伊曼瓶頸問題。

最后階段將在2030年之前，升級基于非易失性存儲器和超低能耗的PIM芯片。

根據市場跟蹤機構Gartner的預測，全球人工智能芯片市場預計到2026年將達到861億美元，每年增長16%。


數據中心加入AI熱潮

另一個預計從人工智能技術中獲益的行業(yè)是數據中心。新冠疫情期間，數據中心和云計算的需求增加，生成式人工智能受到廣泛關注。公司將需要計算資源來訓練自己的大型語言模型，因此預計這一趨勢將進一步擴大。

韓國三家移動運營商——SK Telecom、KT和LG Uplus——在全國范圍內共擁有31個數據中心，其中18個位于首爾。根據元大證券（ Yuanta Securities）的報告，這三家公司占據了總數據中心容量的93%。

“從2028年開始，互聯(lián)網數據中心市場將轉向以供應商為導向的模式?！痹笞C券分析師Lee Seung-woong表示：“到2030年，數據中心的需求可能會增加1088億韓元，而同期供應可能僅增加609億韓元。由于在短期內供應很難超過需求，數據中心可能會在中長期內提升電信公司的盈利能力?！?/span>

在韓國國內擴大規(guī)模之后，SK Telecom和KT計劃將它們的數據中心基礎設施出口海外，首選東南亞地區(qū)。

上個月，一場介紹其人工智能戰(zhàn)略的新聞發(fā)布會上，SK Telecom的CEO Ryu Young-sang表示，該公司計劃將其數據中心的國內容量增加一倍以上（從1億韓元增加到2.07億韓元），并與外國云服務提供商合作，將其基礎設施擴展到海外。

KT旗下的云計算子公司KT Cloud于5月從當地私募股權公司IMM Credit & Solutions獲得了6000億韓元的資金，用于擴大其基礎設施云和數據中心基礎設施。預計到2026年，其年收入將達到2萬億韓元。

在此趨勢下，國內芯片企業(yè)如何分一杯羹？


異構計算：未來將成為主流的計算方案

異構計算，就是使用不同類型指令集和體系架構的計算單元組成系統(tǒng)的計算方式，通常以“CPU+GPU”為主，目的便是為了使二者相互配合，以達到更好的計算效果。

CPU是智能設備的心臟，主要負責多任務管理、調度，具有很強的通用性，但其更擅長邏輯控制，在面對大規(guī)模并行計算任務時表現(xiàn)并不佳。GPU則在圖像渲染等涉及大量重復運算的領域擁有更強運算能力，AI領域中用于圖像識別的深度學習、用于決策和推理的機器學習以及超級計算都需要大規(guī)模的并行計算，大多都采用GPU進行。

隨著算力發(fā)展，多元化計算需求逐漸增多，算力場景也愈發(fā)多樣。這也導致CPU或GPU都難以獨立滿足全場景的算力需求，而CPU+GPU的異構計算模式也為此應運而生。在CPU+GPU異構計算模式中，GPU可作為協(xié)處理器負責并行加速計算，CPU可作為控制中心，在復雜場景實現(xiàn)更優(yōu)性能，在高性能計算、海量數據處理等方面明顯更具優(yōu)勢。

可以預見，隨著計算產業(yè)的演進，CPU+GPU異構計算模式將成為未來的主流方案，擁有廣泛的發(fā)展與應用空間。


AI PC或為CPU扳回一局

近日，英特爾發(fā)布了全新的酷睿Ultra系列處理器，這一創(chuàng)新產品不僅在工藝、設計上取得了重大突破，更為AIPC（AI Personal Computer，人工智能個人計算機）的未來發(fā)展帶來了新的機遇。

首先，酷睿Ultra系列處理器是英特爾首款基于Intel 4工藝打造的處理器產品。與AMD Ryzen 7 7840U、高通驍龍8cx Gen 3和蘋果自研M3芯片等筆記本電腦處理器相比，酷睿Ultra 7 165H芯片的多線程性能提高了11%。這一提升意味著，無論是進行大規(guī)模計算任務，還是運行復雜的應用程序，酷睿Ultra系列處理器都能提供更高效、更穩(wěn)定的性能支持。

在設計層面，酷睿Ultra系列處理器加入了片上AI加速器神經網絡處理單元NPU。這一創(chuàng)新設計大幅度提高了設備本地運行AI應用的能效比和本地運行能力。這意味著，無論是進行語音識別、圖像識別等AI任務，還是運行各種智能應用，酷睿Ultra系列處理器都能提供強大的計算支持。

隨著PC硬件層兩大供應商相繼發(fā)布主打AI能力的CPU產品，未來AIPC的核心硬件基礎已經初步奠定。這意味著，未來AIPC將擁有更強大的計算能力和更豐富的AI應用場景。同時，這也為產業(yè)鏈帶來了新的機遇，將不斷涌現(xiàn)出更多的商業(yè)機會和創(chuàng)新應用。

硬件迭代或加速的同時，配套軟件生態(tài)也有望進一步繁榮。算力和AI應用互促之下，各類設計、研發(fā)、編輯軟件有望適配更多AI功能。對于個人而言，目前AIPC可以實現(xiàn)高實時性交互場景的AI應用，例如視頻會議的實時轉錄和語音修飾，本地文檔信息匯總和摘要，離線場景或小規(guī)模AI輔助設計加速等等。而隨著AIPC的普及，更多深度適配的應用也將不斷涌現(xiàn)并產生價值。