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      成為首家市值超5萬億美元的公司,英偉達做對了啥?

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      隨著10月29日美股開盤,英偉達的股價上漲了4個點,再一次創下了歷史新高,并且成為了全球首家市值突破5萬億美元的公司。就在早一些時間,英偉達宣布了將會對通信制造商諾基亞投資的消息。據有關公開資料顯示,當地時間10月28日,諾基亞董事會宣布,以決定在定向增發中發行166389351股新股,以使英偉達能夠對諾基亞進行10億美元的股權投資。

      就在10月28日的GTC DC大會上,英偉達CEO黃仁勛表示,全世界將會有數百萬個基站,雙方合作將能在新技術的基礎上,基于加速計算和人工智能改變行業。同時,英偉達宣布將會與優步達成合作,將利用其新一代無人駕駛出租車和自動配送車隊、全新英偉達DRIVE AGX Hyperion 10自動駕駛開發平臺以及專為L4級自動駕駛打造英偉達DRIVE AV軟件,共同拓展全球L4級的自動駕駛網絡,預計到2027年,將逐步拓展至10萬輛。

      而在今年9月份,英偉達宣布與OpenAI達成戰略合作意向,OpenAI將建成并部署至少10億兆瓦的AI數據中心,配備數百萬塊英偉達GPU,用于構建下一代AI基礎設施。預計,英偉達將會在新系統落地過程當中像OpenAI投資最多1000億美元。

      如果我們將英偉達的這些動作與它的市值超5萬億元聯系起來看待的話,或許可以找到些許的蛛絲馬跡。那么,透過英偉達的動作以及英偉達的市值超5萬億美元,我們究竟可以看到當下的AI行業,正在發生著怎樣的變化呢?

      AI的基礎設施正在加速布局

      每一個時代都有屬于每一個時代的基礎設施,對于AI時代來講,同樣如此。隨著AI時代的來臨,部署屬于這樣一個時代的基礎設施,成為了像英偉達一樣的玩家們必然需要去關注的另外一個方面。透過英偉達的動作,我們可以看出,英偉達不僅在專注于芯片的研發,而且將更多關注的焦點聚焦在了更為廣闊的基礎設施的身上。

      透過英偉達的操作,我們可以看出,欲要在AI時代有所作為,必然需要加快AI基礎設施的布局,通過這樣一種布局來獲得更大的發展潛能。對于像英偉達這樣的硬件玩家們而言,如何將自身的產品與AI基礎設施的布局聯系在一起,并且找到更多新的贏利點,從而獲得更大的發展潛能,才是其真正可以獲得新的發展的關鍵所在。

      同時,我們還需要看到的是,AI基礎設施的布局,并不僅僅只是包含英偉達投資的諾基亞的通信基站,而且還包含了算力中心等諸多其他的部分。對于像英偉達這樣的玩家們而言,AI的基礎設施,其實就是它的應用場景,而它的應用場景越多,越豐富,它的市場價值的想象空間也就越大。因此,加快布局AI的基礎設施,并且通過這樣一種基礎設施的布局來提升自身的市值,才是打開新的發展的關鍵所在。

      AI的落地應用正在加速推進

      當AI的基礎設施在開始不斷地擴大布局的同時,我們還看到了以無人駕駛、無人零售、具身智能為代表的AI的落地和應用,同樣正在開始持續不斷地鋪開。英偉達早先對于OpenAI的投資,以及其與優步的達成合作,正是這樣一種現象的直接體現。站在這樣一個角度來看,如果我們去思考英偉達做對了什么的話,其對于AI應用場景的不斷加速推進,無疑是打開市場對其想象力的關鍵所在。

      的確,現在的AI,并不僅僅只是體現在了以互聯網的線上平臺為代表的“軟件領域”,同樣還體現在了以無人駕駛、無人配送車、人形機器人等“硬件領域”。可以說,AI的落地和應用,正在朝著與我們生活的方方面面持續推進。

      英偉達之所以在資本市場受到如此多的青睞,其中一個很重要的原因就在于,它朝著這樣一個方向邁進。如果我們將基礎設施的打造看成是前瞻性的布局的話,那么,英偉達在AI落地過程當中的落地,則是其打開自身的現金流通道的一個最為直接的體現。可以說,正是因為資本市場看到了英偉達在AI應用上的潛能,所以才會給予其在市值上的回報。

      AI的進化正在加速演進

      拿英偉達來講,它之所以能夠將如此多的基礎設施與自身的產品聯系在一起,它之所以能夠將如此多的場景與自身的產品聯系在一起,其中一個很重要的原因在于,它的芯片持續不斷地在進化。可以說,產品的不斷迭代和更新,才是保證它可以打開如此多的想象的關鍵所在。

      從最初的Tesla架構到最新的Blackwell架構的演進,我們就可以看出AI正在加速演進的脈絡。2006年推出的?Tesla架構?是英偉達GPU通用計算的起點,首次支持CUDA編程模型,標志著GPU從圖形處理向通用計算的轉型。隨后?Fermi架構?(2010-2012年)引入緩存層次和ECC錯誤校正技術,為數據中心計算奠定基礎。

      ?Kepler架構?(2012-2014年)通過GPUDirect技術降低通信延遲,?Maxwell架構?(2014-2016年)通過提升流處理器效率實現更低功耗,?Pascal架構?(2016-2018年)采用16nm工藝進一步優化能效比。

      ?Blackwell架構?(預計2027年推出)將采用3nm工藝,這是英偉達首次在GPU上使用3nm制程,相比前代性能提升顯著。根據最新消息,其后續產品?Feynman架構?(2028年)將全面采用臺積電A16工藝,該工藝通過納米片晶體管技術實現速度提升8%-10%或功耗降低15%-20%。

      如果我們要尋找英偉達做對了什么的話,持續不斷地推進其產品的演進,并且不斷地讓新產品與基礎設施的搭建和應用場景的落地結合在一起,或許才是其實現市值增長的關鍵所在。

      英偉達成為全球首家市值突破5萬億美元的公司,其實并不意外。透過英偉達的這一表現,我們可以看出,AI基礎設施的打造正在加速推進,AI的應用場景正在持續不斷地擴大,AI的產品正在不斷地迭代和升級。只有認清了AI行業正在發生著的這樣一種深刻變化,并且找到真正適合自身的發展模式,才能在市場當中獲得新的發展紅利。

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