英偉達市值超3.6萬億，巨頭開囤GPU

2026-03-13 芯片 ai 英偉達 gpu it芯片

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英偉達超越蘋果成為全球最值錢的公司，而市場依舊對英偉達保持樂觀。
與此同時，美國科技公司的服務器集群頻頻曝光。年關將至，巨頭們開始展示自己的AI肌肉，試圖在年底給投資者們一點甜頭。
就在埃隆·馬斯克xAI集群首次曝光后，小扎也迫不及待在Meta的業績發布會上表示， Llama 4背后服務器集群的實力“比我見過的任何報道中其他人正在做的（規模）要大” 。這番言論無疑是對埃隆·馬斯克“地表最強的AI集群”的正面回應。
在科技巨頭們開啟算力競賽時代，英偉達的GPU成為巨頭們的“糧草” 。本文就來看看英偉達的大客戶們AI之戰的囤糧情況。
01巨頭血拼H100

“前”地表最強——xAI
2023年7月14日，馬斯克在個人推特賬號宣布新公司定名為xAI ，并于同日舉行Twitter空間會議。新成立的xAI公司會與Twitter和特斯拉緊密合作，其中一個目標是打造能進行高階邏輯推理的人工智能模型，并超越市面上其他模型。
四個月后， xAI宣布推出Grok ，稱此模型“最大限度地造福全人類，并將是任何人的強大的研究助理。 ”
2024年9月xAI推出Colossus 100k H100 訓練集群。馬斯克在 X 上稱，它是“世界上最強大的人工智能訓練系統。此外，它的規模將在幾個月內翻一番，達到 200k（50k H200x）。 ”
2024年10月，埃隆·馬斯克的新項目 Colossus AI超級計算機第一次被詳細介紹。一則視頻展示了其包含10萬臺GPU集群的內部結構。 Colossus 的基本構建模塊是 Supermicro 液冷機架。它由 8 臺 4U 服務器組成，每臺服務器配備 8 個 NVIDIA H100 ，每臺機架總共有 64 個 GPU 。 8 臺這樣的 GPU 服務器加上一臺Supermicro 冷卻液分配單元 (CDU)和相關硬件構成了一個 GPU 計算機架。每個HGX H100之間都夾有1U歧管，為服務器提供所需的液體冷卻。每個機架底部還有另一個Supermicro 4U單元，配備的是冗余泵系統和機架監控系統。
Meta：購買35萬個H100
正如前文所說，在Colossus AI計算機視頻流出后，埃隆·馬斯克的“死對頭”扎克伯格在Meta的業績發布會上表示自己家的GPU比目前公開的數量都多。
年初，扎克伯格在Instagram上發表文章稱，計劃在今年年底前向芯片設計商英偉達購買35萬個H100 GPU芯片。 Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）上個月在舊金山舉行的一次活動中強調了GPU對于構建通用人工智能（AGI）的重要性。他說：“如果你認為AGI時代正在到來，你就必須購買更多的GPU 。這是一場人工智能戰爭，而英偉達正在提供武器。 ”
據業內人士介紹，每個英偉達H100芯片售價為25000至30000美元。那么購買35萬個H100的成本在87.5億之間到105億美元之間。如果按照每個服務器配備8個GPU的數據估算， Meta將建造超過4.3萬臺服務器；目前市場配備一臺服務器的價格在27萬美金左右，那么2024年Meta的在服務器的設備成本大概是118億美元。此外，還要配備相應的存儲、網絡、供電、廠房等等其他設施；從成本結構來看（按服務器設備成本占比30%估算），如果Meta在2024年購買的35萬個H100全部按時到貨，且投入使用，那么Meta為H100搭建的數據中心投資預計超過350億美元（還不包括后續運營成本）。顯然扎克伯格希望用35萬個H100芯片為Meta的Llama 4 帶來更強的推理能力和更快的速度。

據估算10萬個H100的算力峰值可以飆升到198/99 FP8/FP16 ExaFLOPS 。來源：semianalysis ，半導體產業縱橫調研
微軟：2023年最大買主
根據Omdia Research的分析， 2023年英偉達的H100大多供應給了大型云服務商。該機構估計， 2023年H100最大的買家就是微軟和Meta ，預計為15萬個。

來到2024年，微軟將AI芯片的囤貨目標提到了180 萬塊，且將主要來自英偉達。 business inside表示，到 2027 財年，微軟預計將在 GPU 和數據中心上花費約 1000 億美元。微軟的AI芯片目標顯然不全是H100 ，但這樣的數字也足以見得微軟對英偉達的“高需求” 。
亞馬遜&谷歌：一邊買，一邊造
相對于本文提到的其他三家公司，亞馬遜和谷歌在購買GPU采購上相對低調。
事實上亞馬遜在2023年7月就已經宣布推出基于H100 GPU的虛擬機實例EC2 P5 。 P5 實例可以組合成稱為 UltraScale 的 GPU 集群，提供高達 20 百億億次浮點運算的總體性能。每個 UltraScale 集群中可擴展多達 20000 個 H100 GPU 。用戶可以部署可擴展到數十億或數萬億個參數的 ML 模型。
同樣在2023年，谷歌也推出了承載26000 個英偉達H100 GPU 的 A3 超級計算機。 A3 最大可提供 26 ExaFlops 的處理能力，可顯著減少訓練大型機器學習模型的所需時間與成本。若用在 AI 推理， A3 的成效更為顯著，若以 A2 的運算效能為基準， A3 領先幅度可達到 30 倍。
作為云巨頭，亞馬遜和谷歌為何在H100的采購上有如此大的數量差距？
一個重要原因是，這兩家巨頭都在“悄悄”發力自研芯片。
亞馬遜開發的AI專用芯片包括Inferentia和Trainium 。據亞馬遜方面表示，在亞馬遜的促銷日期間，該公司部署了80000個AI芯片實施云計算，以應對其平臺上活動的激增。此外， AWS計算和網絡副總裁戴維·布朗(David Brown)透露：“在某些情況下，該芯片性能相較英偉達可提高40%至50% ，因此其成本應該是使用英偉達運行相同型號的一半。 ”
谷歌TPU 是定制設計的 AI 加速器，針對大型 AI 模型的訓練和推理進行了優化。它們非常適合各種使用場景，例如聊天機器人、代碼生成、媒體內容生成、合成語音、視覺服務、推薦引擎、個性化模型等等。 Cloud TPU 能夠針對各種 AI 工作負載（涵蓋訓練、微調和推理）進行經濟高效的擴縮。 Cloud TPU 提供了多種功能，可加速領先 AI 框架（包括 PyTorch、JAX 和 TensorFlow）上的工作負載。通過 Google Kubernetes Engine (GKE) 中的 Cloud TPU 集成，無縫編排大規模 AI 工作負載。利用動態工作負載調度程序同時安排所有需要的加速器，從而提高工作負載的可伸縮性。尋求最簡單的 AI 模型開發方法的客戶還可以在全托管式 AI 平臺 Vertex AI 中利用 Cloud TPU 。
02背后贏家英偉達

英偉達在2023年為H100定下的銷售目標是2024年出貨150萬至200萬臺。
根據英偉達財報， 2024年第二季度營收實現翻倍，其中四個大客戶的采購占比占英偉達300億美元營業額的46% 。出于競爭原因，對四家客戶的身份進行匿名處理。在英偉達公布備受期待的季度投資者報告時提交的10-Q監管申報文件顯示，四家客戶貢獻的營業額約為138億美元。時長猜測。四家人工智能巨頭可能就在亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet、OpenAI或特斯拉+xAI之間產生。
微軟、Alphabet(谷歌母公司)、亞馬遜和Meta ，四家公司第三季度在數據中心設備和其他固定資產上總共投入了590億美元，創下了季度紀錄。這意味著英偉達有望在本季度也交出一張漂亮的答卷。
除了以上巨頭，蘋果、OpenAI、中國互聯網大廠都是英偉達的重要買家，基于這樣的背景。華爾街分析師對英偉達的看法非常樂觀，機構追蹤的75位分析師中有67位將該股評為“買入” 。他們還在繼續提高預期，根據匯編的數據，過去三個月，他們對明年的利潤預測提高了約10% 。
2024年11月8日，英偉達市值突破3.6萬億美元，刷新了美股歷史。在11月份，英偉達股價已經累計上漲了12% ， 2024年年初至今，該公司市值已經增長了兩倍。

2024年11月8日英偉達市值
03AI改變芯片市場

11月1日，標普道瓊斯指數公司公布，將英偉達納入道瓊斯工業平均指數，取代道指目前的芯片業成分股英特爾。這次調整標志著人工智能和高性能計算的重要性日益增強。英偉達作為AI GPU的領先供應商，能夠吸引更多投資者關注新興技術，傳統的半導體公司則面臨較大壓力，尤其是在數據處理、AI模型訓練等高增長領域。
當然，這樣的調整更說明AI正在引導市場投資風向。
上周巨頭業績后，各家投行陸續上調了明年整體資本開支。大摩從2700億美金上調到3000億美金。 3000億美金，作為對比先后完成6次登月的阿波羅登月計劃共花費239.15億美元；3000億美金的數字可以在2023年非洲國家GDP排名中位列第4 ，僅低于埃及（3939億美元）、南非（3777億美元）、尼日利亞（3749億美元）。
在人們感慨英偉達時代來臨的時候，或許應該意識到AI時代真的來了。
AI成就了英偉達， AI時代并不會只屬于英偉達。凱文凱利在《5000天后的世界》中預測：在未來的50年里， AI將成為可以與自動化和產業革命相提并論的，不，應該是影響更為深遠的趨勢。
【英偉達市值超3.6萬億，巨頭開囤GPU】一個新時代，將會由一個新玩家建造。

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