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解密輝達:搭上 AI 浪潮,股價一年狂漲 264%,到底憑什麼?

2024-02-28 編譯.整理 李岱君
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2023 年被喻為「生成式 AI 元年」,輝達股價在這一年間一口氣翻漲 264%,更在 2024 年 2 月初,市值在一周內接續超車亞馬遜(Amazon)、字母控股(Alphabet),晉升為全美市值第 3 大公司。因為其產品 GPU(圖形處理器)正是 OpenAI 等科技公司在訓練生成式 AI 所需的裝備,在各式工具如火如荼的較勁中,輝達的角色就像 AI 的軍火商。

據《金融時報》(Financial Times)報導,輝達的高階 GPU 商品 H100,在 2023 年的出貨量是 50 萬張,2024 年預估出貨量落在 150 萬到 200 萬之間,成長至少 3 倍,需求強勁。伊隆.馬斯克(Elon Musk)1 月也在 X(舊名推特)發文說將會再斥資 5 億美元,購買輝達的 GPU 來打造他的 Dojo 超級電腦。

延伸閱讀:曾遭霸凌、跳級完成高中學業… 黃仁勳成為輝達 CEO 以前,是怎樣的人?

究竟輝達的產品為何能有今日的產業地位?當初又是如何獨霸 AI 商機的?

輝達能在 AI 熱潮中扮演要角,關鍵在於其軟硬體產品組合

「我們是 AI 的引擎」,輝達執行長黃仁勳早在 2019 年接受 CNBC 採訪時說道,輝達對於 AI 發展最關鍵的影響,來自於推出多款高效能的 GPU,連帶發展運算平台跟軟體,為 AI 應用程式與服務提供後端支持。

輝達與生成式 AI 晶片產業鏈
王瓊萩製圖

GPU:從被市場冷落的壁花,翻身 AI 時代的寵兒

輝達最為人所知的就是「一間做 GPU 的晶片公司」,趕上當今的 AI 發展,其實是意外收穫。自 1993 年創立開始,輝達就將核心產品定位為「應用於電玩的 3D 繪圖晶片」,並在 1999 年推出的 GeForce 256 一戰成名後,將 GPU 作為力抗英特爾的 CPU 的主力產品。直到 2006 年轉往加速運算前,公司前 13 年的公司策略,都著重於在 GPU 市場中存活下來。

回溯 90 年代初期的矽谷,是個人電腦興起的時代。軟硬體皆有霸主盤據市場,軟體方面,微軟(Microsoft)的 Windows 生態大熱;硬體則是英特爾(Intel) 顯示卡(CPU)稱霸。因為當時 GPU 的需求還沒顯現,且主流認為要放在電子產品裡的必須是 CPU,輝達的定位被認為是小眾市場。

為何當初不被重視的 GPU,能推動如今的 AI 發展?《彭博社》(Bloomberg)比喻,假設運算就像去超市買菜,而結帳是完成運算的終點。CPU 就像是推著一輛購物車,依序到蔬果區、肉區、乳製品⋯⋯等,一樣樣商品拿完後再結帳,亦即「線性處理」;GPU 就像是同時派送多名採購員,各自拿負責的商品到櫃檯結帳,則是「平行運算」(parallel computing)。這也是 GPU 能夠在 AI 運算上勝出的緣故,因為 AI 需要訓練大量的語言模型,使用的晶片便需要極高的運算能力。

晶片迭代迅速,現在 GPU 市場已是一片紅海,旁有大廠超微(AMD)與之匹敵,後有 Google、英特爾等科技巨頭紛紛推出自家運算晶片,微軟更和超微合作 Athena 晶片。但輝達就贏在「跑得快」,且多年來都潛心打造 GPU 的產品跟系統。市調機構顧能公司(Gartner)估計,今(2024)年 1 月,輝達在 AI 晶片的市占最高可達 90%,獨霸一方。而科技分析顧問公司 Moor Insights & Strategy 執行長總結:「輝達所做的是開創市場,這讓競爭對手陷入了艱難的境地,因為當他們迎頭趕上時,輝達正在開發下一個新事物。」

歷史股價看輝達的3 次高峰
經理人

CUDA:軟體助攻硬體,打造輝達護城河的利器

全球科技產業研調公司 Omdia 表示,雖然 Google、亞馬遜、Meta、IBM 等公司也生產主攻 AI 運算的晶片,但輝達憑著 AI 晶片的高市占跟生態系統,在訓練生成式 AI 模型方面擁有更大的主導權。

2006 年,輝達推出了真正讓公司一躍上風口的 CUDA(統一計算架構,Compute Unified Device Architecture),這是用來擴展 GPU 加速運算的軟體技術,可以協助將任務拆解成更小的微任務(編按:如前述 GPU 與超市的比喻,CUDA 可協助將分工變得更仔細,好讓運算更快速完成)。這讓 GPU 從單一繪圖運算的用途,轉變為可以在物理、醫療等不同領域通用的晶片,讓使用者可以更輕鬆的開發應用程式。

延伸閱讀:不只是「AI 教父」,還是科技業在任最久的 CEO!黃仁勳如何管理輝達?

輝達開發 CUDA 的過程至少花費了超過 300 億美元,在十多年前,GPU 瞄準的遊戲市場和衍伸的這套軟體並不被外界看好,CUDA 當時在華爾街甚至被投顧公司評為「價值零分的商品」。但也正是這種軟硬體的結合,讓 AI 的發展有了突破。2012 年,大幅降低圖像辨識錯誤率的模型 AlexNet 亮相,且當中僅使用 2 個輝達的 GPU 訓練幾天,就有其他晶片耗上數個月的成果,驚豔市場。

CUDA 平台的建構,讓輝達的競爭優勢不只有硬體(GPU)上的技術領先,還打造了一個涵蓋了硬體、軟體、網路的 AI 生態系統,輝達因此正式吹響進軍加速運算領域的號角,更鞏固了其在 AI 市場的護城河。

輝達不只推晶片、運算架構,也將觸手伸向 AI 終端應用

從晶片串連到運算架構,現在輝達也參戰生成式 AI 的終端應用,今(2024)年 2 月中旬,輝達發布了由 GeForce RTX GPU 支援的 AI 聊天機器人 Chat with RTX,目前可供 Windows 用戶下載。由於是下載到電腦本身,因此不用網路即可使用。讓使用者能夠串連自己的文檔、影片、數據等內容,創造屬於自己的 GPT 大型語言模型(LLM),並向 Chat with RTX 提出請求,例如詢問「我曾經在東京去過的咖啡廳資訊」,AI 工具就會對電腦的資料進行深度搜索並訓練。至於輝達能否透過終端服務的布局,吃到更多 AI 紅利?則有待時間檢驗。

歷年來撐起輝達兆元市值的產品線.jpg
經理人

資料來源:ForbesThe New York TimesBBCTom’s HardwareYahoo Finance(1)Yahoo Finance(2)CNBCNvidia

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