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► 文 观察者网心智观察所
“即使我们竞争对手的产品免费给到客户，我们还是比他们要便(bian)宜。”
在2024年(nian)3月份SIEPR 经(jing)济峰会的主题(ti)演(yan)讲(jiang)中，英伟达CEO黄仁勋这样回答斯坦(tan)福大(da)学查尔(er)斯·R·施(shi)瓦布经(jing)济学名(ming)誉教授约翰·肖文 (John Shoven)的提(ti)问(wen)。
这一席话当时(shi)在半导体圈引起了轩然大(da)波。竞争对手的产品免费送，居然还比英伟达的GPU贵？那岂不是对手们要大(da)肆赔钱才能和英伟达竞争？
黄仁勋在公众(zhong)场合(he)一贯谦逊节制(zhi)，但(dan)也偶露峥(zheng)嵘，那一次，他可能实在是忍受不了发问(wen)人对英伟达竞争态势(shi)的质疑，语调有些“浪(lang)”了。他口中所谓的竞争对手，乍一看上去说的是AMD或者英特尔(er)，但(dan)仔(zai)细品味，是说给另(ling)一个领域(yu)的竞争对手听的，即ASIC（专用芯(xin)片）的战场。
须知，英伟达在高性能GPU（HPC和AI加速器领域(yu)）就在全球(qiu)吃掉(diao)了接近450亿美元的盘子，而ASIC市场2023年(nian)满打满算也只有200亿美元，前者的高垄断性看起来暂时(shi)不用担心以博通，Marvell为代表定制(zhi)化(hua)芯(xin)片对其市场份额的侵蚀。
但(dan)你要说黄仁勋不着急那肯定是假的。AI大(da)潮的推动下，比如TPU在Google Cloud上的应用，或者亚马逊AWS的Trainium/Inferentia让不少公司在考虑ASIC方(fang)案。2023年(nian)就有风(feng)传(chuan)英伟达也想进入ASIC这个领域(yu)，为美国(guo)诸多CSP（云服务商）提(ti)供定制(zhi)化(hua)服务。
OpenAI也在“背(bei)刺”英伟达？
据路透社近日报道，OpenAI正在通过(guo)开发其首款自家人工智能芯(xin)片，以减少其对英伟达芯(xin)片的需求。路透社还声称称OpenAI将(jiang)在近几(ji)个月内确定其芯(xin)片的最(zui)终设计，并将(jiang)方(fang)案交由台积(ji)电进行流片测试。
多年(nian)以来，OpenAI一直是英伟达的大(da)主顾之一。他们考虑非通用性GPU方(fang)案，无异于是对英伟达的一种背(bei)刺。
OpenAI 的训练和推理任务高度依(yi)赖英伟达的高性能 GPU（如 A100、H100）。OpenAI在2020年(nian)的论文中曾提(ti)到，GPT-3的训练使用了约1万块V100 GPU。不过(guo)，OpenAI并未公开披露其从英伟达采购的GPU具(ju)体数量，这类信息通常被视为商业机密或涉及合(he)作伙(huo)伴协议，因(yin)此外界难(nan)以获得准确数据。
除了采购GPU，他们之间的合(he)作模式还有两点需要指出：OpenAI 深度依(yi)赖英伟达的CUDA 并行计算平台和cuDNN加速库(ku)，以最(zui)大(da)化(hua)GPU在深度学习任务中的性能；英伟达OpenAI还有间接合(he)作，通过(guo)合(he)作伙(huo)伴（如微软Azure、亚马逊AWS）为 OpenAI 提(ti)供云GPU资源，支持其弹性计算需求。
英伟达首个DGX H200给到OpenAI
OpenAI在思考用更专用硬件ASIC的可能，步微软Maia AI芯(xin)片和谷歌TPU的后尘，主要也是苦英伟达久(jiu)矣。
英伟达通用高端(duan)GPU不仅价格昂贵，而且功耗(hao)极高，且有很(hen)强的定价权，损伤了OpenAI的“自尊心”和财务毛利率，而且某种程度上削弱了其振臂一呼搞“星际之门”的话语权和领导权。
OpenAI敢迈出这一步，也是看到了商用实地(di)落地(di)的可能性——踩着谷歌TPU的辕辐前进。
TPU是谷歌专门为机器学习（尤其是神经(jing)网络训练和推理）而设计的ASIC，从硬件到软件全栈优化(hua)，避免了GPU的通用计算冗余。
谷歌单芯(xin)片TPU v4的FP16性能约275 TFLOPS，而英伟达H100的FP16算力为400 TFLOPS，看起来差距(ju)巨大(da)，但(dan) TPU v4可以用“打群架(jia)”的方(fang)式避免单打独斗的劣势(shi)，而且，TPU的专用推理硬件在低延迟场景中表现更优。
虽然英伟达高端(duan)GPU也需要HBM，但(dan)TPU采用的HBM高带宽内存与计算单元紧密耦合(he)，减少数据搬运开销，英伟达GPU需通过(guo)显存管理优化(hua)才能避免瓶颈。
另(ling)外还有很(hen)重(zhong)要的一点， 就呼应到了本文开头的话题(ti)：成本。
在谷歌云平台，TPU的按需计费成本可能低于同等(deng)算力的GPU实例，尤其对长期训练任务或批量推理更具(ju)性价比。TPU作为托管服务，用户无需关注底层硬件运维，而自建GPU集群需投(tou)入更多运维资源。
这一切，加速了OpenAI与英伟达软脱钩(gou)的念想，双方(fang)有了某种程度上的离心力。
尽(jin)管如此，采用ASIC方(fang)案的局限性依(yi)然十分明显，TPU绑定了特定框架(jia)（TensorFlow/JAX），而GPU支持更广泛的开源工具(ju)和私有化(hua)部署，而且，ASIC一旦流片无法修改，而GPU可通过(guo)架(jia)构升级和软件优化(hua)适应新需求。
英伟达GPU的“专用特性”
黄仁勋在业界以危机感嗅觉著称，他的名(ming)言“要时(shi)刻为企(qi)业一个月内破产做好准备”享誉全球(qiu)，他不断督促自己洞察一切可能的挑战和危机。
ASIC的冲击，他也洞若观火。
在最(zui)近这两代（Grace Hopper和Blackwell）的AI加速器中，他其实已经(jing)用了“通用+专用”的混合(he)架(jia)构。他明白，AI训练/推理、科学计算等(deng)场景对算力需求爆炸(zha)式增长，通用架(jia)构难(nan)以满足(zu)能效和性能要求。专用硬件可显著降低大(da)模型训练成本（如Blackwell的FP4/FP6支持稀疏计算）。
国(guo)内某知名(ming)GPU图(tu)形渲染供应商市场主管告(gao)诉心智观察所，通用芯(xin)片性能提(ti)升趋缓，通过(guo)领域(yu)专用架(jia)构（DSA）实现差异化(hua)会成为必然选择。
Grace Hopper和Blackwell正在不断增加专用硬件单元，比如针对深度学习矩阵运算优化(hua)（FP16/FP8精度、稀疏计算）的Tensor Core专用于光线追踪(zong)的硬件加速的RT Core，针对大(da)规模AI集群做了通信优化(hua)（如Grace Hopper的芯(xin)片间互(hu)连），Blackwell架(jia)构还直接面向大(da)语言模型（LLM）做了硬件加速Transformer引擎。
这一切的一切都说明英伟达看到了谷歌TPU、亚马逊Trainium等(deng)专用AI芯(xin)片的威胁，迫使英伟达通过(guo)专用化(hua)巩固技术壁垒。
仍(reng)然需要指出的是，英伟达的高端(duan)GPU确实在向领域(yu)专用架(jia)构（DSA）演(yan)进，但(dan)其本质仍(reng)是以通用性为基础、通过(guo)专用模块提(ti)升关键场景效率的混合(he)模式，与ASIC的完(wan)全固化(hua)设计有本质区(qu)别(bie)。
制(zhi)造端(duan)，英伟达的另(ling)一个隐秘的“护城河(he)”
业界喜欢谈英伟达的护城河(he)，CUDA开发者平台是其中之一，老生常谈之外，还有他们和台积(ji)电的联盟属性不可不察。
OpenAI曾经(jing)和Meta展开GPU的军备竞赛(sai)，总裁(cai)Altman不惜屈尊去游说台积(ji)电的张忠谋，让台积(ji)电大(da)肆斥(chi)千亿美元在美国(guo)本土扩建晶圆厂配合(he)英伟达扩建，在半导体圈曾一度被传(chuan)为笑谈。这也说明，芯(xin)片光设计出来没用，需要造出来才能用——代工厂的地(di)位不可低估，甚(shen)至他们经(jing)常扮演(yan)产业链的核心角色。
英伟达的高端(duan)GPU，如Hopper架(jia)构的H100、Blackwell架(jia)构的B200长期依(yi)赖台积(ji)电的先进制(zhi)程工艺（如7nm、5nm、4nm及更先进节点），以实现更高性能、更低功耗(hao)。台积(ji)电为英伟达提(ti)供工艺定制(zhi)服务，例如在4N工艺中优化(hua)了高频性能和功耗(hao)。
台积(ji)电投(tou)桃报李，将(jiang)英伟达列为关键客户，在先进制(zhi)程（如4nm）和封(feng)装产能上优先分配，应对AI芯(xin)片的爆发式需求。受地(di)缘(yuan)政治影响，双方(fang)合(he)作扩展至台积(ji)电美国(guo)亚利桑那工厂（Fab 21），计划未来部分生产转移至美国(guo)本土。
英伟达不但(dan)在新架(jia)构设计阶(jie)段即与台积(ji)电合(he)作，验证工艺可行性，而且双方(fang)合(he)作定义(yi)Chiplet互(hu)联标准（如NVLink-C2C），推动异构计算生态。英伟达与台积(ji)电的合(he)作通过(guo)制(zhi)程迭代、封(feng)装创(chuang)新和供应链协同，共同定义(yi)了AI芯(xin)片的性能天(tian)花板(ban)。这种合(he)作不仅推动技术进步，更重(zhong)塑了全球(qiu)半导体产业链的竞争格局。
这恰恰就是英伟达一个隐秘的“护城河(he)”，那就是 他们和台积(ji)电保持着紧密的合(he)作关系(xi)，而竞争对手则未必。
为什么 台积(ji)电这样的顶级代工厂喜欢英伟达的通用GPU，而相对不那么喜欢制(zhi)造ASIC？
GPU（尤其是AI/高性能计算GPU）市场需求量大(da)且稳定，客户如英伟达、AMD等(deng)头部厂商的订单规模庞大(da)，代工厂可通过(guo)规模效应显著降低成本。而ASIC通常为特定客户定制(zhi)，需求碎片化(hua)且单次订单量小，难(nan)以形成规模经(jing)济。
GPU迭代周期较长，代工厂可长期维持同一制(zhi)程的生产优化(hua)；而ASIC可能因(yin)客户业务调整快速过(guo)时(shi)，导致产能浪(lang)费。ASIC需要代工厂投(tou)入大(da)量资源进行定制(zhi)化(hua)设计、掩膜版制(zhi)作和测试，但(dan)客户可能因(yin)项目失败或需求变化(hua)取消订单，导致NRE（非重(zhong)复性工程）成本难(nan)以回收。相比之下，GPU的NRE费用由大(da)客户承担，且订单确定性更高。
因(yin)此，代工厂通用GPU的长期稳定订单可为代工厂提(ti)供更高的毛利率（尤其是先进制(zhi)程节点），而ASIC项目通常需价格谈判，利润率较低。
黄仁勋深知， 牢牢抓住台积(ji)电，就抓住了最(zui)深的那条“护城河(he)”。
DeepSeek崛(jue)起，英伟达帝国(guo)的裂缝越来越大(da)
DeepSeek-V3火爆之后，该公司公开论文中的更多细节逐渐被人挖掘出来。
韩国(guo)未来资产证券(quan)的分析称，V3的硬件效率之所以能比Meta等(deng)高出10倍，可以总结为“他们从头开始重(zhong)建了一切”——用英伟达的PTX（Parallel Thread Execution）语言实现的，而不是CUDA。PTX在接近汇编语言的层级运行，允许进行细粒度的优化(hua)，如寄存器分配和Thread/Warp级别(bie)的调整。
短期内，CUDA的统治地(di)位虽然难(nan)以被撼动，但(dan)DeepSeek的PTX可能在特定市场（如政策驱动的国(guo)产化(hua)替代、轻量级AI推理）或技术路径(jing)（如开源生态、跨硬件支持）中开辟细分赛(sai)道。
长远(yuan)来看，其影响力取决于能否构建差异化(hua)价值，并突破英伟达的软硬件协同壁垒。
英伟达制(zhi)造端(duan)的“护城河(he)”始于历(li)史演(yan)进，也必将(jiang)符(fu)合(he)历(li)史进程的辩证法。
英伟达和台积(ji)电这两家过(guo)去20多年(nian)是两株根系(xi)交缠的常青藤，但(dan)这不意味着那些被信任浇灌的藤蔓不会褪色，在AI模型从训练到推理应用大(da)规模迁移的微妙时(shi)刻，裂痕像午夜窗棂的冰花，在月光下折(she)射出锋利的棱(leng)角，契约书上的墨迹突然开始游动，每个标点都在宣纸背(bei)面长出锯(ju)齿。
裂纹(wen)在出现。
最(zui)致命的那道裂纹(wen)往往开始于心脏背(bei)面，在硬科技行业中我们已经(jing)见证了太多，诸如格芯(xin)和IBM，英特尔(er)和诺基亚......当猜(cai)忌的孢(bao)子乘着沉默的风(feng)，在曾经(jing)透明的默契里(li)悄(qiao)然着陆——直到某天(tian)整座瓷器轰然崩解，我们才看清每块碎片里(li)都冻(dong)着未曾启齿的疑云。
来源|心智观察所
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