把客户逼成敌人，英伟达的两万亿秘诀

◎作者 |  贺乾明  邱豪

◎编辑 |  黄俊杰 龚方毅

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英伟达成立至今 30 年，前 20 多年专精于游戏显卡这一个小众市场。

加密货币带来的巨大挖矿需求让英伟达激活了显卡销量，英伟达的业绩和市值因此跃升，不仅收入在 2018 年冲破百亿美元、利润率冲上 30%，股价也在 2016 年到 2018 年 10 月间大涨 800%。随着比特币在新冠疫情肆虐之际冲上 6.8 万美元，英伟达的市值也逼近万亿美元，成为最值钱的芯片公司。

2023 年 3 月发布的 GPT-4 点燃了整个人工智能行业。根据芯片研究机构 SemiAnalysis 获取的信息，OpenAI 用 2.5 万张英伟达 A100 GPU 训练了三个多月，才做出 GPT-4 大模型。

A100 是英伟达 2020 年发布的 GPU。在 GPT-4 发布前几个月，英伟达推出了 H100 GPU，把计算能力提升到 A100 的 3 倍，专门为 Transformer 架构（大模型的底层）做了优化——当时 ChatGPT 还没有面世。

对于想要研发更强大模型的 OpenAI 和追赶 OpenAI 的公司，H100 都是需要大量囤积的战略资源，它立即变得供不应求。OpenAI 发布 GPT-4 后，两度因为 GPU 短缺停止付费用户注册。

埃隆·马斯克（Elon Musk）说 H100 “比毒品都难买”。迫切需要算力的公司们，转而订购 A100。受美国政府贸易限制，中国公司只能购买降低性能的 A800 和 H800。这些 GPU 的产能也远远跟不上需求。

红杉资本在今年 9 月称，许多公司的增长瓶颈不是客户需求，而是英伟达最新 GPU 的产能。

英伟达是设计公司，并不直接生产芯片，它需要请台积电生产芯片，从其他公司采购高性能内存，再交给供应商组装成一张卡。一颗 H100 的成本约 3000 美元，而英伟达卖 30000 多美元，翻十倍：

• 英伟达向台积电下订单，用 4 纳米的芯片产线制造 GPU 芯片，平均每颗成本 155 美元。
  
  
• 英伟达从 SK 海力士（未来可能有三星、美光）采购六颗 HBM3（High Bandwidth Memory，高带宽内存）芯片，成本大概 2000 美元。这是因为 GPU 处理大模型任务，还需要搭载比手机、电脑更大、数据传输速度更快的内存，才能保证效率。
  
  
• 台积电芯片产线生产出来的 GPU 和英伟达采购的 HBM3 芯片，一起送到台积电 CoWoS 封装产线，以性能折损最小的方式加工成 H100，成本大约 723 美元。
  
  
• H100 被送到其他英伟达的供应商处，4 颗或 8 颗组装在一起，加上数据传输单元，做成服务器。

利润丰厚的 H100 推动英伟达利润率攀升到 40%，超过了所有芯片同行，达到全球最大奢饰品集团 LVMH 的近两倍。