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　　奇异果体育app免费下载在美国当地时间19日，英伟达的股价较前一个交易日下跌10%，是公司自2020年3月16日以来最大单日跌幅。据ChosunBiz 报道 ，此次下跌与美国服务器供应商超微公司（Supermicro，SMCI）所引起的恐慌不无关系：该公司在19日并没有提前公布第一季度的初步财报，导致投资者信心受挫，连带英伟达也受到了影响。

　　英伟达股价的下跌引发了市场对于其在AI半导体市场垄断地位的质疑，从供应链上看，英伟达所依赖的代工厂台积电已在最近下调了对今年半导体市场的增长预期，同时减少了投资建设生产设施的意愿，这意味着英伟达相关产品的产出与市场的需求并不对等，从而对整个IT行业的发展造成掣肘。

　　另外，光刻机制造商ASML也宣布，其今年第一季度获得的新订单总额只有36亿欧元，比市场预期的54亿欧元低33%，这也从侧面反映了AI半导体供应链缺乏增长动力，超微公司不提前公布财报的行为进一步强化了投资者对于未来AI半导体市场的担忧。

　　同时也有分析称，使用英伟达GPU来构建数据中心的公司从其所带来的巨额成本感受到了压力。韩国最大的互联网公司Naver的一位官员表示，如果公司生成式AI服务器使用昂贵的GPU，如英伟达的H100和A100，那么数据中心的建设成本就会远高于公司预期，需要不知道多长的周期才能实现盈利。另外，英伟达GPU的功耗问题同样是巨额成本的来源之一，有业内人士表示，假设数据中心都使用英伟达的产品，那么到2027年，全球数据中心的功耗将增加至85-134TWh，相当于荷兰、阿根廷、瑞典的年用电量。

　　因此，寻找英伟达GPU的替代品或许是下个阶段数据公司的方向之一，Naver官方已经表示其正在与英特尔和三星合作，希望能得到英伟达GPU的替代品，以在某些领域实现有意义的成本节约。

　　先前我们说过多次，需求方和供应方是要相互制衡的，我们可能看到的是Nvidia赋能某某AI项目，支持某某AI发展，但实际上，对唯一供应商的依赖会导致成本的失控，Nvidia价格高昂的专业显卡定价就是证据。而对于有一定开发能力的大厂来说，针对自家项目适配的专用芯片肯定是比GPU这种通用解高效的多又便宜，微软、亚马逊、OpenAI，都在这样做。而越来越多的替代方案出现，终于也是影响到了Nvidia这个AI硬件寡头，股价开始下跌。Nvidia一向很会抓机会，但总是不计后果。曾经在2016-2017矿潮期间，Nvidia也迎来了巨量的营收，之后就是面对投资者的集体诉讼导致股价大跌，这次的AI热潮是不是有些类似呢？AI这个巨大的泡沫，这么快也要破裂了吗？？

　　新 闻 ②： 英伟达承认AI市场“竞争激烈”，重申旗下业务包括硬件和软件

　　过去一年多里，人工智能（AI）成为了业界最热门的词汇。以ChatGPT为首的人工智能工具在全球范围内掀起了一股热潮，对高性能数据中心GPU的需求大幅度提高，让英伟达成为了半导体行业里最耀眼的明星，营收也实现了大幅度的增长。

　　随着人工智能市场规模快速增长，AMD和英特尔等其他芯片公司都想从中分得一杯羹，投入了大量的资源，希望能抢夺更多的市场份额。作为开发GPU加速软件的通用并行计算架构奇异果体育首页，英伟达耗费多年构建的完整 CUDA 生态系统可以说是其最重要的护城河之一，巩固了其作为领先GPU计算和人工智能芯片制造商的地位。

　　竞争对手步步逼近也让英伟达感到了前所未有的压力，似乎开始意识到，想保持人工智能芯片市场的垄断地位不是一件轻松的事。近日，英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro在其社交媒体账户上 表示 ，现在人工智能市场的竞争很激烈，而且越来越激烈，不过这是必然的，因为人工智能是历史上最大的计算问题。

　　Bryan Catanzaro的表态并不代表英伟达对竞争感到恐惧，而且他随后还强调了另外一件事，即人们对英伟达的发展历程以及其从以硬件为中心向以软件为中心的转变存在普遍的误解。英伟达设计的GPU很强大，比如最新的Blackwell架构GPU，但通过软件优化尽可能提升计算效能同样关键，如果要有完善的管理计算能力，需要一个强大的软件生态系统，将硬件性能推向极致。

　　AMD和英特尔一直试图通过自己的开放API产品，包括ROCm和oneAPI进入计算领域。近期高通、英特尔和谷歌 联手 还建立UXL基金会，这是以oneAPI构建的开源项目，为那些使用CUDA生态系统的用户提供另外一种选择，最终目标就是要推翻英伟达的统治。

　　目前人工智能市场还处于起步阶段，未来的情况还很难说，而真正的战争似乎才刚刚开始。

　　Nvidia自己也是感觉到了竞争的压力，越来越多的竞争对手绕过了Nvidia视为护城河的CUDA生态，也有越来越多的厂商感觉到了CUDA这个看似便捷泛用的工具有些过于“低效”，专用的NPU芯片开始抢占越来越多的生态位，Nvidia纯粹的硬件优势会随着AI大潮持续的越来越久而越来越小。而Nvidia面对这种情况，则是选择通过软件工具来进一步强化优势，其实不久之前Nvidia也曾说过，自家硬件价格并不是什么大问题，Nvidia是方案提供商，与整套方案相比，硬件成本几乎可以忽略不计，这或许也证实了Nvidia未来的盈利方向有可能改变。虽然竞争激烈，且已经出现股价下跌的迹象，但起步极早的Nvidia还是有独到的优势的，应该还是会成为那个最强的AI硬件厂商吧。

　　新 闻 ③ ： 英伟达Blackwell新平台产品需求看涨，或带动台积电全年CoWoS产能提升逾150%

　　今年3月，在美国加州圣何塞会议中心举行的GTC 2024大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋 带来 了Blackwell架构GPU，新款数据中心产品再次巩固了自身在人工智能市场的主导地位，开创了AI计算的新时代。

　　Blackwell平台产品包括了用于取代H100/H200的B200 GPU，另外还有与Grace CPU相结合的GB200。同时英伟达在去年末，还以现有的Hopper架构为基础， 推出 了H200和GH200产品线，在Blackwell平台产品到来之前作为过渡，其中GH200占据了英伟达高端GPU约5%的出货量。虽然距离发货还有一段时间，但供应链对GB200寄予厚望，预计2025年出货量可能上百万级别，占据英伟达高端GPU约40%至50%的出货量。

　　据TrendForce 报道 ，Blackwell平台的产品将采用更复杂、更高精度的CoWoS-L封装技术，验证方面也耗费更多的时间，预计B100、B200和GB200等产品要到今年第四季度才会少量出货，线等产品也需要消耗更多的CoWoS产能，这也迫使台积电（TSMC）在2024年需要全面提升封装产能，预计年底每月产能将达到4万片，相比于2023年提升至少150%。此外，台积电已经在规划2025年的CoWoS产能计划，很可能还要实现倍增，其中英伟达的需求占据了一半以上。

　　年初有 报道 称，英伟达转向英特尔寻求封装服务。不过英特尔的技术仍然以CoWoS-S封装为主，最多只能满足英伟达H系列产品的要求，短期内技术也难有突破，所以相应的产能扩张计划也较为保守，除非未来能额外得到其他订单。

　　结合上边两条说的，虽然股价有所下跌，但Nvidia目前的优势暂时还是无可替代的，在AI需求依旧在持续增长的发展阶段，Nvidia下一代的Blackwell产品依旧是看涨的。Blackwell的推出，也带动了其他产业，比如台积电的先进封装业务以及海力士美光的HBM3E内存。AI需求在未来的几年还会继续提升，不知道对于普通消费者来说会有怎样的影响了……