文|适道
卖铲人怕什么?一怕金矿挖不出金子;二怕篮子不够装金子;三怕挖矿人自己造铲子。
这就是英伟达虽贵为新王,但黄仁勋依旧念叨“我们离倒闭还有30天”的原因。
据The Information报道,老黄在去年圣诞节前后,和高管们讨论了一个严峻的问题:如果客户的数据中心空间不够用,GPU不就变成了摆设?
会议刚结束,英伟达开始对云服务商们“旁敲侧击”:亲,家里空间够不够,电力足不足?放得下咱家GPU不?V我证据展示实力,不然就先不给亲安排发货了。
随后,另一个严峻的问题又浮现在了老黄眼前:如果投资者不让客户烧钱怎么办?
目前,微软、Meta、OpenAI、xAI都需要用GPU训练实验性的AI模型。但这些模型并不能很快产生收入。投资者不高兴,后果很严重,结果就是科技大厂只能少买点GPU。比如今年4月,扎克伯格刚刚承认收入不确定,Meta就股价大跌了。
于是,黄仁勋想到了上一个“铲子公司”——思科。
同样是极强确定性;同样是飞升的股王;同样有技术护城河。不同的是,一个崛起于互联网时代且已经坠落,一个崛起于AI时代,正如日中天。如何避免成为下一个思科,让这位秀纹身、亮肌肉的花甲老人心事重重。
01 英伟达以攻为守
第一招——锁喉神功,严格分配资源
前段时间,一家规模不大的云计算公司掌门人侃侃而谈:“指望AWS们部署GPU云,就像是走进福特公司,要求他们生产一辆Model Y。”谁都知道,跟AWS抢云计算是多么地愚蠢。除非你有个好爸爸。而放出如此“狂言”的正是英伟达“好大儿”——CoreWeave。
GPU有多稀缺?堪比盘尼西林。老黄因也一直牢牢地将GPU“分配权”抓在手中,防止任何一家巨头囤积过多。传说中,Oracle创始人Larry Ellison和他的好友Elon Musk,曾在硅谷一家豪华日料餐厅跪求了黄仁勋一小时。
如果你急着用怎么办?去找我儿子拿货。
CoreWeave有多豪横?去年8月,CoreWeave将英伟达H100当抵押品,拿到了 23 亿美元的债务融资。2022年,公司营收还是2500万美元,后面凭借租GPU,营收就飙升到4.4亿美元。这暴涨出的真金白银,都是微软爸爸们含泪交的税。
巨头们实在有苦难言,H100还没分到位,H200又来了,而GB200正在路上。但你又不得不订。一方面,黄氏定律不是苹果式“挤牙膏”;另一方面,AI军备竞赛白热化,自家大模型可不能输啊。
第二招——三尸脑神丹,强买强卖
强压之下,必有反抗,更何况是向来不用看人脸色的巨头。对此,各家或自研算力芯片,或另寻出路,默契地达成了“反英伟达联盟”。
黄仁勋的应对之策是——搞配货,卖架子。
英伟达在介绍GB200时,会敦促客户在数据中心换上英伟达的服务器机架。原因:用上一整套,能够极大提升GPU性能。
但内部人士和一些英伟达客户认为,如果用这批定制机架,未来改换其他芯片,就会非常地麻烦。
英伟达副总裁Andrew Bell放话:“谁买架子,谁能优先获得GB200。”
据悉,微软跟英伟达已经就“架子问题”扯了几周的头花。某参与谈判的知情人士透露,用上英伟达定制架,微软就不能丝滑地在不同AI芯片间来回切换了。
显然,微软不是第一次吃亏。此前为了拿到优先出货权,微软就买了英伟达的网线,而到2023年初算账时发现,给英伟达交的钱,居然有1/3都花给了这些“破烂”玩意儿。
目前的结果是,微软CEO Satya Nadella和CTO Kevin Scott出马,得以让英伟达后退一步,不再强制配货。
但据英伟达员工透露,Google和AWS还是败下阵来,将被迫用上GB200定制架。
另外,需要考虑的是,如果这种“强买强卖”花样翻新,且变成常态,就会让Dell、HPE和Supermicro“躺枪”。
如此,英伟达不仅得罪了甲方,还会抢乙方的饭。四面树敌真不容易,也难怪老黄“黄袍加身”,但忧心忡忡。
第三招——小无相功,模仿造云
除了扶持CoreWeave等小规模云计算服务商当“干儿子”,英伟达也在自己造云。
去年3月的GTC 2023大会上,老黄首次发布了云产品DGX Cloud,用户可以用月租的方式,在本地或者本地数据中心获取英伟达的AI产品与服务,直接与自己的客户——微软、AWS“开撕”。
DGX Cloud何尝不是另一种形式的“配货”,因为它是托管在别人家的云平台上。也就是说,英伟达是AWS们和AI公司之间的“二道贩子”。面对这么霸道的协议,一开始AWS誓死不从,但最后还是被迫接受了。
到去年年底,英伟达云业务的贡献了约10亿美元,大概是公司总收入的1%。相比之下,去年GPU可是卖出了475亿美元。
虽然DGX Cloud不那么赚钱,却不失为一条好“退路”。前英伟达高管、现任创投公司Playground Global合伙人Sasha Ostojic表示,云和软件业务每年能够产生数十亿美元,这点没有被大家充分认识。他补充道:英伟达拥有“所有的杠杆”来发展与其芯片互补的服务。
而且,DGX Cloud还能帮助其他客户过渡到新一代芯片。例如软件制造商ServiceNow,过去一直为自己的数据中心购买英伟达服务器,现在则是直接从英伟达租用服务器。
实际上,去年秋季,老黄就开始考虑自己搞数据中心来发展DGX Cloud,以此绕开其他云服务商。最近,英伟达还挖到了Meta的Alexis Black Bjorlin来负责云业务,但不清楚要不要开搞。
英伟达的销售人员已经全方位刺探情报。他们在卖芯片给现有客户时,都会发出疑问三连:芯片卖给谁?具体有何用途?租赁协议长啥样?
老黄之心,路人皆知,正如他所言讲:“我的目标是,世界上所有的公司……都会在英伟达AI Enterprise上运行。”
02 最怕重蹈覆辙
话说回来,老黄能如此紧张,以及他紧张的“点”,都和著名“铲子公司”思科(Cisco)的坠落有关。那么,英伟达和思科有多么像呢?
英伟达主打AI公司必备的GPU,而思科主打交换机和路由器,这也是所有互联网公司的必备硬件。
上世纪90年代早期,互联网技术被投资者认定为未来趋势。彼时,应用层还没有出现太多水花,而“卖铲子”的思科便成了最大受益公司。
从1990年上市以来,一直到2000年,思科几乎年年股价翻倍,10年间年化增长为104%。一度成为美股市值最大的公司,超过5000亿美元。即便到了2000年互联网泡沫前夕,公司也保持超40%的增长。同时,思科的毛利率常年维持在65%以上。
当时,华尔街将微软,英特尔和思科称为wintelco,他们认为这三家公司将会彻底统治整个互联网时代——微软搞软件,英特尔搞芯片,而思科将会主导互联网的硬件和网络市场。
思科的flop,要从2000年初的互联网泡沫说起。
2000年3月,一些小型互联网公司相继暴雷,低迷的情况因现有公司涌入互联网领域而加剧。大家节衣缩食,整体行业需求放缓,很多互联网公司在财报中指出,将缩减未来采购硬件的规模。
此时,Nortel,Juniper,Lucent等互联网硬件提供商的业绩开始大幅下滑,但思科的业绩几乎没有受到任何影响,依旧保持60%以上的增速。
当时有分析师将“思科现象”解释为技术壁垒,这让他们在艰难环境中抢走了对手的市场份额。而这也“骗过了”思科的管理层,他们一边告诉华尔街,自己很乐观,没有看到任何需求放缓的迹象;一边加快采购设备,继续增加库存。
两个季度后,思科的股价直接暴跌了60%。随后几年,思科的硬件也被同行广泛复制,导致其销售额始终难回巅峰。
总结,思科flop缘于管理层在互联网泡沫中进行了“傲慢”决策。
但黄仁勋一点都不傲慢,他可是将“公司要倒闭”挂在嘴边的人。
因此,英伟达真正要面对的问题只剩下两个。
第一个问题,AI需求会是泡沫吗?
根据“华尔街TMT之王”Coatue的观点,AI不仅不是炒作,而且黄金时代还没来。
炒作有三大特征:1、入账价值与投资不符,1990年代的光纤;2、高估技术发展的时间和能力,自动驾驶;3、技术尚未成熟导致缺乏普遍的实用性,量子计算。
一方面,大多数 AI 投资聚焦在模型层面(60%),入账价值已经显现。另一方面,AI应用层正在迸发巨大机遇,各个领域证明了其实用性。开发人员使用CopilotGithub节省了55%时间;在 Runway 上编辑视频节约了90%的时间等等。即便处于早期阶段,有60%的企业都计划采用AI。此外,以新技术在美国达到50%用户渗透率的时间对比,PC用了20年,互联网用了12年,智能手机用了6年,而生成式AI大概只用3年。
但如果我们反过来想,这个“炒作”的定义对于“铲子”公司略为宽泛。
打个比方,你能说互联网技术是炒作吗?一方面,互联网技术从真正冒头到泡沫破裂可是用了10年;另一方面,在互联网泡沫后,行业在未来20多年间,可是得到了充分发展。但就是那么一小段“泡沫”时光,能让一个如日中天的铲子公司奄奄一息。
这也印证了老黄的担心——LLM回报不确定,投资者不让客户烧钱怎么办?
正如当年很多互联网公司拼命囤货,高价抢购思科的硬件;如今,英伟达的GPU也被炒成了“盘尼西林”。需要防范的是,如果AI应用赚不到钱,一些非理性的需求就会消散,势必会影响英伟达的王座。
从这个层面讲,黄仁勋的“严格分配”确实行之有效。
第二个问题,对手能力如何?
AMD集CPU和GPU于一身;英特尔作为x86架构的奠基人,如今也涉足AI加速卡领域。但它们目前只是拿不到英伟达的“备选”,属于虎视眈眈,但不造成实际威胁的对手。
巨头们群狼环伺——微软软件硬件两手抓;谷歌打造最强TPU;OpenAI眉来眼去NPU。。。。
根据彭博社推测,在英伟达最新季度的总营收中,微软贡献15%,Meta贡献13%,AWS和Alphabet分别贡献了6%。
虽然这些贡献半壁江山的客户,在自研芯片方面尚未对英伟达产生威胁,但大家却存在一个共识:“英伟达不会永远在大规模训练和推理芯片市场占据垄断地位。”
正如思科当年一骑绝尘的技术优势,英伟达现在也是。但如果拉长周期,技术护城河还能流淌多久?比如5年后,10年后?毕竟思科可是笑傲了10年。需要思考的是:当AI训练需求见顶,推理需求大幅提升时,市场是否还会如此渴求英伟达;当行业普遍技术提升到一定门槛,物美价廉的硬件是否更受欢迎?
黄仁勋曾讲到:“为了食物而奔跑,或者为了不被他人当食物而奔跑。无论哪一种情况,都要保持奔跑。”或许,一直加速前进的英伟达,将会跑赢风险。
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