黃仁勳“七天四城”壯軍心背後:英偉達增長放緩 AI紅利或轉移

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臨近春節,英偉達創始人、CEO黃仁勳開啓了在華“特種兵”式的行程。截止1月21日的七天時間內,黃仁勳分別到訪了中國臺北、深圳、北京、上海四座城市,訪問理由主要是參加當地公司年會。

“AI將在未來創造出‘非凡的機遇’”在北京的“答謝迎春會”上,黃仁勳頻繁使用“不可思議”“非凡”等鼓舞人心的詞彙來描述AI事業,對這場AI紅利的可持續性信心滿滿。

據悉,這場“答謝迎春會”面向外部合作伙伴、媒體、社區開發者和高校教育界人士,參與者衆,較爲高調,社交媒體上也有不少黃仁勳答媒體問的視頻發佈。而在2024年黃仁勳到訪中國時,其並未在一場外界參與人士如此之多、參與者身份如此多元的“答謝迎春會” 上高調露面,並對外強調AI的美好藍圖。

實際上,在“一片大好”的AI行業形勢下,AI的發展被認爲正在轉向。

大模型的進化正在趨緩。“這個行業(大語言模型)中的每個人都看到了收益遞減。”據媒體報道,2024年年末谷歌DeepMind實驗室負責人、諾貝爾獎得主、人工智能專家德米斯·哈薩比斯表示,此前工作人員通過收集大量數據訓練模型,但現在科技公司已經幾乎用盡這些數據。

AI紅利不會消失,但會轉移。在此背景下,已有大模型正在尋求更具商業化前景的落地,也就是將大模型與各個行業結合,進入應用層,而這需要定製化推理芯片的參與。

未盡研究發佈的《看DAO2025》報告顯示,大模型敘事已經發生變化,開始在當前AI芯片主戰場外,開闢出第二條戰線——定製推理芯片。英偉達的競爭對手,英偉達的客戶,均已加入第二條戰線的陣營。《看DAO2025》指出,訓練好比實驗室探索,推理類似工廠量產。此外,與訓練芯片相比,定製化推理芯片的成本、供應鏈更可控。

而在推理芯片領域,“定製化”的要素被強化了,這並不利於以訓練芯片爲主打產品的英偉達。在終端產品上,這一需求正在顯現。

自動駕駛被視作AI商業化落地的“先行者”,英偉達也將汽車視作未來三大支柱業務之一。目前,完全自動駕駛技術落地較爲困難。今年1月,英偉達汽車業務副總裁阿里·卡尼(Ali Kani)表示,完全自動駕駛的汽車在2030年不太可能在公共道路上全面使用。

但身處智駕競賽的中國車企,在加速擁抱定製推理芯片。專用、高效、平價等需求的推動下,特斯拉自研的FSD芯片、蔚來、小鵬選擇自研智駕芯片,都已經展現出車企需求的一角。即便英偉達面向自動駕駛系統推出了Orin、Thor兩款產品,但成本、專用性、功耗、供應穩定等問題仍如影隨形。

01 AI紅利或轉移

英偉達正在面臨AI紅利轉移的風險。最直觀的表現是,在財報上,2025財年第三財季,其營收同比增速放緩。

自2024財年第一財季(2023年2月1日 - 2023年4月30日)以來,英偉達財季銷售收入同比增速一直超過100%。但在2025財年第三財季,其營收雖創新高達350.82億美元,但同比增長率降至94%,出現放緩趨勢。並且,其業績指引顯示,下個財季的營收將進一步放緩。

與此同時,英偉達的股價也在起起伏伏中短暫進入“瓶頸期”。當地時間1月7日,在CES 2025黃仁勳發表主題演講當日,其股價下跌6.22%。與此同時,叫陣英偉達的AI芯片定製公司博通卻在今年1月衝破萬億美元市值大關。

英偉達因AI而興,而其如今在財務和股價上的一系列變化,也與AI行業的發展不無關係。

2024年末,路透社、彭博社等媒體均指出,AI大模型正在遭遇訓練瓶頸。據報道,AI大模型訓練主要面臨兩道難關,一道是成本,一道是數據。

有知情人士透露,大模型的“訓練運行”可能耗資數千萬美元,要求同時運行數百個芯片,複雜的系統更容易導致硬件故障,研究人員可能需要等待數月才知道模型的最終表現。其次,大語言模型需要大量數據,AI模型幾乎已經用盡了全球易獲取的數據資源。訓練運行還受到電力短缺的阻礙,因爲這一過程需要巨大的能源投入。

在此背景下,將已有大模型下放到應用層,與細分市場產品結合,成爲了AI大模型行業的第二階段發展方向。

2024年下半年,微軟CEO納德拉曾直言,AI的網絡效應只存在於在應用層,因此沒有必要在單一模型上投太多錢。微軟AI部門負責任人蘇萊曼在第三屆IA峰會上表示,預訓練模型將被商品化,不同場景用不同的模型,未來醫療、法律和金融等領域將會有專門的模型。

在此過程中,定製推理芯片將分走一部分AI紅利。

訓練芯片主要用於訓練大模型,幫助製造“機器”。而定製推理芯片主要使用已經訓練好的模型進行推理,也就是使用“機器”來製造產品。

比如在汽車智駕領域,訓練芯片主要會處理大量的數據來訓練複雜的大模型。當“成品”大模型搭載到車端後,則需要推理芯片來執行預先訓練好的大模型,並在車輛行駛過程中提供實時計算支持。與訓練芯片相比,直接作用於應用層的推理芯片,更注重效率、快速響應和低成本、低功耗。

伴隨着AI大模型進入各個細分行業,“AI+”成爲主流,推理芯片的需求也應聲而漲。英偉達2024財年Q4的業績會紀要顯示,公司2024財年數據中心已經有40%的收入來自推理業務。

但在英偉達的產品體系內,通用訓練芯片仍是主力,並且定製能力較爲薄弱。致力於幫助科技公司開發AI芯片的博通認爲,博通2027年面對最高900億美元的可及市場(SAM),增量來自定製AI芯片。到2028年,英偉達GPU在推理市場的份額預計將從目前的80%降至50%。

目前,谷歌已與博通合作開發了TPU(一種專用集成電路芯片),微軟實現了“CPU+GPU+DPU”全面自研,Meta發佈了第二代MTIA(一種專用集成電路芯片)。

02 汽車終端演繹挑戰

汽車業務是英偉達佈局具身智能的一個抓手。黃仁勳曾將自動駕駛技術技術抽象爲機器人、自動機器中的自動系統、半自動系統。

他表示,未來,英偉達的潛在市場規模將達到1萬億美元。具體到細分市場,汽車行業的收入將佔33%,超過3000億美元。在黃仁勳眼中,汽車業務、數據中心、遊戲是英偉達的三大支柱業務,即便目前汽車業務在英偉達的營收中佔比仍然較小。

因此,當AI大模型發展方向轉移,AI芯片的“第二戰場”開啓,這一趨勢快速反映到智能汽車這一終端上。而在全球智能汽車市場中,中國是領頭企業最集中的市場。

“車廠將來既要做芯片,也要合作芯片。”2024年9月,在雲棲大會上,小鵬汽車董事長、CEO何小鵬說,小鵬汽車的邏輯是主要芯片,如大算力、專有化的AI推理芯片考慮自己做,但是很多芯片還是和合作夥伴一起做。一些雲端算力、本地端算力的芯片,需要社會化分工,用英偉達、高通等公司的產品。但在專有能力上,自研芯片能做得更強、更便宜。

這一思路的背景是,在汽車智能化演進愈發深入的當下,如何做出差異成爲車企、智駕方案供應商、智艙方案供應商的難題。與通用芯片相比,定製化芯片能對算力大小、佔比進行更細緻的把控,能將算力真正有效使用,因此能夠一定程度上幫助企業實現差異化。

何小鵬曾表示,公版芯片在實際應用中存在大量通用算力的浪費,爲了匹配這一需求,小鵬汽車選擇自研芯片,旨在實現更高的資源利用效率和更強的技術掌控力。而蔚來汽車董事長、CEO李斌也曾表示,蔚來研發芯片也是爲了提升毛利,智能駕駛芯片的目標是用一顆自研芯片實現目前業界四顆旗艦芯片的性能,使得效率和成本更優。

同時,英偉達芯片存在供應上的不穩定,也讓部分車企望而卻步。比如,小鵬汽車的產品負責人曾透露,原本小鵬P7+計劃使用英偉達Thor芯片,但由於芯片延期,最終選擇了雙Orin-X配置。

在CES 2025展會開幕首日,黃仁勳公佈了英偉達在汽車領域開展合作的公司,蔚來和小鵬已經不再出現在這份名單中。

不過,英偉達的AI紅利仍然存在,只是會隨形勢變化而有所改變。英偉達全球副總裁、汽車事業部負責人吳新宙表示,英偉達可以補車廠的一些短板,比如說其也在做大模型,可以向車廠提供大模型,也可以提供整體的全棧方案。

複製到其他可落地的產業領域內,該邏輯仍然成立。只是對英偉達來說,這份AI紅利可能會不如預期。