berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Artikel ini berasal dari: Luar dan dalam, penulis: Zhou Xiao, Tan Jiuyun, Xie Fangchen, editor: Fu Xiaoling, Cao Binling

"Menjual sekop" adalah bisnis yang bagus, namun mungkin tidak demikian jika bisnis tersebut selalu dijual kepada beberapa penambang dan selalu dihadapkan pada "risiko pelanggan utama".

Sama seperti Nvidia yang jelas-jelas merupakan pemain dominan dalam chip AI, Huang Renxun "bangun setiap pagi karena khawatir perusahaannya akan bangkrut."

Terlihat bahwa pelanggan Nvidia selalu sangat terkonsentrasi, dengan CR5 terhitung lebih dari setengahnya sepanjang tahun. Pada puncaknya pada tahun 2002, lima pelanggan teratas menyumbang 65% pendapatan, dan dua pelanggan teratas menyumbang 40% yang mencengangkan. Setelah Microsoft, pemodal besar pada saat itu, menarik pesanannya, kinerja NVIDIA anjlok dan sahamnya harga anjlok hingga 90%.

"Krisis pelanggan besar" serupa terjadi lagi pada tahun 2008 ketika tiga raksasa PC besar Apple, Dell, dan HP menghentikan pesanan secara kolektif, dan kemudian ketika pelanggan benchmark seperti Google dan Tesla mulai mengembangkan chip mereka sendiri.

Hingga hari ini (tahun fiskal 2024), dua pelanggan teratas NVIDIA masih menyumbang 32% dari pendapatan, dan lima pelanggan teratas diperkirakan mendekati 50%. Jadi salah satu item yang dicadangkan oleh analis Wall Street adalah setiap kali NVIDIA merilis laporan keuangannya, Hitung rasio konsentrasi pelanggannya yang besar.

Namun, meski para pemodal super mengendalikan kehidupan Nvidia, mereka tidak lagi berani membalikkan keadaan dengan mudah.

Raksasa yang memaksa Nvidia menurunkan harga dengan menarik pesanan tiba-tiba menjadi pengikut Nvidia. Setiap kali Boss Huang merilis GPU baru, mereka mengantri untuk membelinya dengan harga lebih tinggi, berapa pun biayanya.

Jadi, dari sikap bergantung pada orang lain hingga berbalik melawan pelanggan, bagaimana Yingvida melawan?

Artikel ini mengulas tiga putaran perjuangannya dengan pelanggan besar dan menemukan bahwa sejarah kekayaan Nvidia adalah sejarah singkat evolusi teknologi dan industri. Dari kepemimpinan sementara hingga kepemimpinan absolut, dari yang dapat digantikan hingga yang tidak tergantikan, ia mendapatkan kembali haknya untuk berbicara selangkah demi selangkah hingga menjadi "Naga Lembah Silikon" di era baru.

1. Bertindak sebagai "Balsem Taiwan" untuk game PC dan berdiri di pundak pelanggan

Tahun 2002 pasti menjadi tahun yang tak terlupakan bagi Huang Renxun.

Tahun ini, harga saham Nvidia anjlok 90%, dan kekayaan pribadinya juga menyusut 10 kali lipat, turun langsung dari "miliarder" kembali ke jajaran "multijutawan".

Rasa sakitnya datang dari pemodal besar Microsoft: Proyek konsol game Xbox tempat kedua perusahaan bekerja sama mengalami perang harga. Microsoft meminta Nvidia untuk menurunkan harga GPU, tetapi pada saat itu Nvidia juga memproduksi inti berdasarkan garis biaya. jadi tentu saja menolak untuk tawar-menawar, Microsoft memutuskan kerja sama antara kedua pihak karena marah.

Tahukah Anda, kontrak Microsoft ini menyumbang hampir 70% dari penjualan tahunan Nvidia. Setelah kerja sama tersebut gagal, pendapatan Nvidia menyusut dengan cepat dan nilai pasarnya anjlok.

Setelah merasa diintimidasi oleh pelanggan, Huang Renxun harus berkompromi dan setuju untuk "mengurangi biaya Xbox di masa depan".

Namun, enam tahun kemudian, dihadapkan pada "skandal kartu grafis" di mana Apple, Dell, dan HP tidak puas dengan penarikan kolektif pesanan chip seri GeForce 6000-9000, dan harga saham anjlok 95%, Bos Huang memilih untuk melakukannya. menyinggung ayah pelanggan sampai akhir.

Dia dengan lembut membeberkan masalah kartu grafis yang menyebabkan komputer menjadi terlalu panas dan terbakar. Belakangan, Apple datang untuk meminta kerja sama yang disesuaikan, tetapi mereka langsung menolaknya.

Kedua sikap yang sangat berbeda ini sebagian besar disebabkan oleh pergeseran hak untuk berbicara.

Di era konsol awal abad ini, produsen konsol game mengendalikan "lalu lintas masuk", dan distribusi serta pengoperasian game semuanya ditangani oleh raksasa seperti Sony dan Nintendo. Pemasok chip biasanya hanya bisa "menghormati mereka". .

Meskipun Nvidia mempelopori konsep GPU dan mendominasi bidang kartu grafis - dimulai dari produk pembuat zaman Geforce256, teknologi kartu grafis terus berkembang pesat, dan memegang kunci untuk mengubah 2D menjadi 3D di industri game, namun Nvidia dapat tidak luput dari ditentukan oleh hidup dan mati.

Setelah putus dengan Microsoft, Nvidia langsung melewatkan spesifikasi baru Microsoft DirectX9, sehingga GeForce FX yang baru diluncurkan tidak sesuai dengan standar Microsoft. Selain itu, produknya sendiri belum matang dan penjualannya suram.

ATI, yang mendapat dukungan dari Microsoft, meluncurkan Radeon 9700, yang mengalahkan GeForce FX milik Nvidia, dan berkembang pesat di pasar GPU. Pada kuartal ketiga tahun 2004, di pasar kartu grafis independen, pangsa pasar ATI sebesar 59%, sedangkan pangsa pasar Nvidia hanya 37%.

Namun seiring berjalannya waktu di pasar game PC, monopoli "pintu masuk lalu lintas" produsen konsol game pun terpatahkan.

Di bidang ini, inti industri terletak pada game itu sendiri, dan lebih cenderung pada "produsen game berjalan sesuka mereka, dan perusahaan perangkat keras mengejar mereka dengan putus asa." Ada pembagian kerja dalam penelitian dan pengembangan, distribusi, dan perangkat keras , dan perangkat lunak di industri.

Artinya, dibandingkan Sony, Nintendo, dan Microsoft yang hanya segelintir orang di era konsol game, calon pelanggan produsen chip tiba-tiba meluas ke setiap sudut rantai industri.

Seperti terlihat pada gambar di bawah, pendapatan Nvidia terus tumbuh dari tahun 2004 hingga 2006, sementara proporsi pendapatan yang disumbangkan oleh lima pelanggan teratasnya terus menurun.

Pada saat yang sama, gelombang "3D sejati" yang didorong oleh teknologi kartu grafis dan gelombang koneksi PC yang dipicu oleh popularitas jaringan dan broadband yang dilapiskan juga telah mengajukan persyaratan yang lebih tinggi untuk kemampuan chip di rantai industri hulu dan hilir.

Mengambil sisi konsumen sebagai contoh, game dengan grafis keren ini juga dikenal sebagai pembunuh komputer karena pemodelan 3D-nya yang kompleks, dan pemain tidak bisa berhenti memperbarui komputernya. Dan upaya mereka dalam mengejar kinerja perangkat telah memaksa produsen PC untuk memilih chip yang terkenal dengan kinerjanya.

Misalnya saja, "Crysis", yang melanda seluruh negeri dan luar negeri pada tahun 2007, memiliki grafis yang sangat nyata sehingga membuat orang ketagihan, namun sangat menguji performa kartu grafisnya. Salah satu pemain mengenang, "Saya melawan bos terakhir sepanjang hari selama liburan musim panas kuliah saya. Setelah setiap bom nuklir ditembakkan, komputer harus dihentikan sementara untuk menenangkan diri."

Hal ini membuat kartu grafis NVIDIA Geforce9800GT yang dapat menjalankan "Crysis" dengan lancar menjadi sangat populer, dengan lebih dari 5 juta unit terjual di seluruh dunia.

Terus terang, dibandingkan dengan industri konsol, di hulu game PC, selama kinerja, hasil, dan harga seimbang, produk dapat berbicara sendiri, dan tidak perlu menjadi "rendah- kunci" Pihak B.

Terlihat bahwa sejak tahun 2004, formula GPU Nvidia yang "menggandakan kinerja dan terus menurunkan harga di setiap putaran pembaruan" telah menjadi populer di pasar game PC.

Namun, Nvidia bukan satu-satunya yang mengincar hal ini, raksasa chip juga tidak ketinggalan.

Pemain CPU mapan seperti Intel dan AMD dengan cepat beralih ke GPU, dan musuh lama mereka, ATI, juga semakin mendekat. AMD bahkan mengumumkan merger dengan ATI pada tahun 2005, dengan harapan dapat mendominasi industri melalui kombinasi CPU dan GPU yang kuat.

Pertarungan sengit sudah dekat. Tanpa diduga, ATI membeli sejumlah besar paten teknologi GPU yang sudah ketinggalan zaman untuk menjualnya dengan harga yang lebih baik. Hal ini tidak hanya menyebabkan AMD terlilit hutang selama bertahun-tahun, tetapi juga memperlambat lajunya Integrasi GPU. Dalam industri chip yang terus melakukan iterasi, AMD Kalah di tengah keramaian.

Nvidia cukup bangga dengan ketertinggalan lawannya. Seperti yang ditunjukkan oleh Huang Renxun: "Ini adalah hadiah yang luar biasa. Kami telah menjadi satu-satunya perusahaan chip grafis independen di dunia."

Dan NVIDIA, pemain dominan dengan teknologi yang dimilikinya, telah memperoleh kemampuan untuk bersaing dengan pelanggan.

Misalnya, Dell dan HP, yang menarik pesanan mereka selama "skandal kartu grafis" yang disebutkan di atas, melakukan pemesanan satu demi satu setelah NVIDIA meluncurkan produk baru, Apple, setelah beralih ke AMD, harus mengambil keputusan dan memulai ulang NVIDIA karena buruknya; hasil.

Namun sebelum Bos Huang bisa tertawa lama, krisis baru datang dengan tenang.

2. Fokus pada universalitas GPU, sehingga sulit bagi pelanggan besar untuk menghindarinya

Salah satu perbuatan terkenal dari penjual super Huang Renxun adalah dia mengaku sebagai penggemar nasi pada konferensi peluncuran Xiaomi pada tahun 2013 dan berteriak, "Tolong beri saya kesempatan untuk memperkenalkan NVIDIA!"

Saat itu, masyarakat pemakan melon menyayangkan sikap Boss Huang yang fleksibel dan mengira Nvidia akan bersaing di pasar chip seluler.

Tanpa diduga, pada tahun berikutnya, Huang Renxun melepaskan kesempatan yang selama ini ia miliki dan mengumumkan bahwa ia akan secara bertahap menarik diri dari pasar chip ponsel pintar dan tablet.

Penjelasan Huang Renxun saat itu adalah: Persaingan harga yang ketat antar produsen ponsel mengharuskan perusahaan hulu untuk terus menurunkan harga, namun harga bukanlah kelebihan Nvidia, sehingga hanya bisa mundur.

Namun saat ini kita tahu bahwa perang harga hanyalah fenomena dangkal. Alasan yang lebih dalam adalah permintaan chip seluler tidak sejalan dengan kinerja terbaik yang dikejar Nvidia.

Keberhasilan pasar PC telah membuat Huang Renxun memahami lebih baik dari siapa pun bahwa di bidang chip, perusahaan dengan teknologi terkemuka (atau bahkan unik) seringkali bisa mendapatkan keuntungan yang lebih besar dan memiliki parit yang lebih dalam.

Oleh karena itu, Nvidia telah menerapkan jalur "kemenangan teknologi" untuk chip seluler: seri Tegra telah menumpuk daya komputasi secara gila-gilaan. Dari Tegra 2 hingga Tegra 3, jumlah inti GPU meningkat dari 8 menjadi 12, dan Tegra 4 melonjak menjadi 12. 72. Keseluruhan seri Semuanya dianggap sebagai alat penilaian.

Namun, chip seluler yang dipasang pada ponsel cerdas dan tablet harus bekerja dalam ruang dan daya terbatas. Chip NVIDIA, yang lebih menekankan pada konfigurasi seimbang dan mengutamakan kinerja, akan segera mengalami masalah dengan konsumsi energi yang tidak terkendali dan pemanasan yang serius.

Lebih penting lagi, teknologi sinyal komunikasi dikontrol ketat oleh Qualcomm. Jika produsen ponsel bekerja sama dengan Nvidia, mereka harus mengeluarkan banyak uang untuk menyediakan baseband sendiri, sehingga mereka mundur.

Dalam keadaan ini, jika Nvidia terus mengejar mobilitas, ia harus berkompromi pada kinerja, dan ini tidak sesuai dengan gaya "ahli teknologi" Huang Renxun. Dia memutuskan untuk "memfokuskan kembali energinya pada kinerja tinggi, komputasi visual, atau berorientasi pada game "di perangkat".

Namun pasar tidak membelinya. Pada saat itu, pasar utama Nvidia, game PC, telah mengakhiri tahap penetrasi yang dipercepat, dan seluruh Internet berada dalam periode peralihan seluler yang panas kemerosotan, tapi juga berarti ingin Mengejar teknologi meninggalkan pasar yang sedang booming.

Nvidia telah bertindak seperti ini lebih dari sekali, dan di lain waktu dapat ditelusuri kembali ke tahun 2006.

Di mata dunia pada saat itu, GPU hanyalah peralatan permainan. Huang Renxun secara tidak sengaja melihat beberapa orang melakukan perdagangan frekuensi tinggi dan penghitungan keuangan di Wall Street menggunakan GPU NVIDIA untuk menjalankan transaksi, namun mereka hanya dapat menulis banyak transaksi rendah. kode mesin tingkat untuk mengimplementasikannya, dan mereka tidak dapat melakukannya seperti CPU. Program dalam bahasa seperti C++.

Hal ini membuat Huang Renxun menyadari bahwa pasar memiliki permintaan tertentu untuk skenario komputasi umum. Ketika dia kembali, dia meminta lebih banyak pengembangan perangkat lunak (yaitu, platform CUDA) agar GPU kompeten untuk berbagai tugas, tidak hanya untuk menggambar gambar. lapangan permainan.

Setelah proyek ini diluncurkan, biaya penelitian dan pengembangan tahunan diperkirakan mencapai US$500 juta. Saat itu, pendapatan tahunan Nvidia hanya US$3 miliar.

Selain itu, tidak ada permintaan pasar yang jelas terhadap kekuatan komputasi tujuan umum yang besar yang dibawa oleh komputasi paralel pada saat itu. Ini sebagian besar digunakan di bidang yang tidak populer seperti laboratorium fisika tingkat lanjut dan perdagangan kuantitatif. GPU yang diperlukan untuk satu proyek terbatas satu digit. Wall Street pernah menganggap CUDA sebagai Penilaian teknisnya nol.

Dengan kata lain, Boss Huang mempertaruhkan 1/6 pendapatan perusahaannya pada platform perangkat lunak yang tidak ada hubungannya dengan bisnis inti dan prospeknya tidak terbatas.

Tidak hanya membutuhkan biaya, tetapi untuk beradaptasi dengan platform CUDA, chip Nvidia perlu menambahkan lebih banyak sirkuit logika, yang meningkatkan area chip, meningkatkan persyaratan pembuangan panas, dan secara signifikan meningkatkan tingkat kegagalan.

Insiden pembatalan pesanan yang disebutkan di atas oleh HP, Dell, Apple, dll. justru karena chip Nvidia terlalu panas sehingga menyebabkan banyak komputer notebook mogok dan tidak berfungsi.

Namun Huang Renxun sangat yakin bahwa "cara pembuatan perangkat lunak ini dapat mengubah segalanya." Meskipun dia menghabiskan sejumlah besar uang sebesar 200 juta untuk memberi kompensasi kepada pelanggan, dia masih berinvestasi di CUDA dengan rasa paranoid.

Ternyata dia benar.

Pada kompetisi ImageNet di akhir tahun 2012, jaringan saraf konvolusional AlexNet berdasarkan perhitungan chip NVIDIA meningkatkan akurasi pengenalan hingga 84% dalam satu gerakan, sehingga memulai revolusi AI dalam sepuluh tahun ke depan.

Hal ini juga menjadikan kombinasi GPU NVIDIA+CUDA sebagai blockbuster di bidang pembelajaran mendalam. Google yang pernah mengejek bahwa "GPU hanya untuk bermain game", langsung menjadi pendukung Nvidia, dan raksasa seperti Microsoft dan Facebook juga memesan GPU dalam jumlah besar untuk pelatihan kecerdasan buatan.

Dan ini hanyalah permulaan. Dengan terobosan berkelanjutan di bidang pembelajaran mendalam, para raksasa secara bertahap "berbalik" dari NVIDIA dalam berbagai skenario.

Misalnya, pada tahun 2015, ketika tingkat kesalahan pembelajaran mendalam di bidang pengenalan gambar lebih rendah dibandingkan manusia, pasar mengemudi otonom meledak. Di sisi mobil, pemanasan dan konsumsi energi tidak lagi menjadi masalah. yang tidak disukai oleh produsen ponsel, disukai oleh perusahaan mobil.

Pada tahun 2016, AlphaGo mengalahkan Lee Sedol atas nama AI, memicu seluruh pasar B-side.

Terlihat bahwa produsen besar mulai menyediakan rangkaian produk layanan AI berbasis deep learning seperti pengenalan gambar, autentikasi, dan pengambilan untuk pelanggan B-side di berbagai industri.

Selain meningkatnya permintaan GPU di industri seperti Internet dan kendaraan otonom, perusahaan yang dapat menerapkan teknologi AI di bidang biomedis dan perdagangan kuantitatif juga telah bergabung dengan jajaran pelanggan NVIDIA.

Data menunjukkan bahwa pada tahun 2016, pangsa pasar Nvidia di bidang deep learning mencapai 97%.

Pada titik ini, NVIDIA, yang terobsesi dengan kinerja GPU dan CUDA, telah menunggu momen "daya komputasi adalah kekuatan" terwujud: pelanggan besar tidak dapat menghindari NVIDIA dalam bisnis mereka, dan mereka telah kehilangan kualifikasi untuk mengubah tabel .

Peningkatan suara ini memberi Nvidia angin segar, tetapi juga menyembunyikan bahaya yang tersembunyi.

3. Pelanggan utama yang mengembangkan chip yang dikembangkan sendiri ditekan oleh Nvidia

Pada tahun 2017, "larangan satu nota" Nvidia memicu kemarahan publik di kalangan teknologi global: pelanggan tidak lagi diperbolehkan menggunakan produk GeForce untuk melakukan pembelajaran mendalam di pusat data.

Saat itu, NVIDIA sedang mempromosikan produk barunya yang kelas atas, seri Tesla. Server ini memiliki arsitektur yang sama dengan seri GeForce, namun harganya sangat berbeda. Pemberlakuan larangan tersebut berarti bahwa pelanggan tidak dapat lagi menggunakan GeForce untuk menggantikan Tesla, dan startup dengan sumber daya keuangan yang lemah bahkan mungkin kehilangan cara untuk bertahan hidup.

Di tengah protes, "aksi naga" tersebut akhirnya terhenti, namun pertahanan perusahaan teknologi terhadap Nvidia semakin intensif.

Melihat ke belakang selama beberapa tahun terakhir, raksasa internet seperti Google, Meta, dan Microsoft, serta perusahaan kendaraan listrik seperti Tesla, secara berturut-turut mulai mengembangkan chip mereka sendiri dalam upaya mengurangi ketergantungan mereka pada GPU Nvidia.

Selain membenci "pajak NVIDIA", chip yang dikembangkan sendiri lebih terjangkau daripada membeli dari NVIDIA.

Ambil contoh industri otomotif. Yang paling membutuhkan daya komputasi di sisi mobil adalah sistem mengemudi yang cerdas. Namun, chip NVIDIA adalah "pejuang heksagonal" untuk keperluan umum. Tidak hanya kecepatan komputasinya yang tidak memuaskan, tetapi juga memakan waktu banyak ruang.

Chip yang dikembangkan sendiri dibuat khusus untuk mengemudi tanpa pengemudi, seperti chip FSD Tesla. Dibandingkan dengan NVIDIA DRIVE PX 2 seukuran telapak tangan, area tersebut sangat berkurang, dan konsumsi energi juga berkurang hingga sepertiga.

Chip FSD juga memberikan prioritas pada NPU yang bertanggung jawab untuk pembelajaran mendalam dan prediksi. Dibandingkan dengan GPU, chip ini lebih efisien dalam pembelajaran mesin AI dan memiliki peningkatan daya komputasi sebesar 5 kali lipat.

Hal yang sama juga berlaku di bidang pan-AI. Chip diadaptasi dan diubah dari arsitektur, sistem operasi lapisan atas, middleware hingga kode bisnis untuk mencapai kinerja terbaik.

Diantaranya, Google TPU 15-30 kali lebih cepat dibandingkan GPU NVIDIA dalam bidang penghitungan inferensi, dan rasio konsumsi daya kinerja sekitar 30-80 kali lebih tinggi.

Dengan kata lain, chip yang dikembangkan sendiri tidak hanya dapat dikustomisasi, tetapi juga melampaui chip keperluan umum Nvidia dalam hal kinerja, ukuran, dan konsumsi daya.

Terlebih lagi, meskipun chip saat ini disebut "dikembangkan sendiri", chip tersebut tidak memerlukan penelitian dan pengembangan menyeluruh. Mengambil Tesla sebagai contoh, kecuali untuk NPU yang dikembangkan sendiri, sisa CPU, GPU, antarmuka, dll. semua pembelian IP standar. Hanya dalam 18 bulan, Pengembangan selesai.

Oleh karena itu, setelah pelanggan besar melakukan penelitian mandiri, NVIDIA terjebak dalam keraguan akan "ditumbangkan". Namun meskipun pelanggan besar berani membangun core, tidak mudah untuk menggantikan Nvidia.

Seperti kita ketahui, biaya tetap pembuatan chip seperti penelitian dan pengembangan, desain, peralatan lokasi, dll. sangatlah tinggi. Tape-out optik adalah biaya yang sangat besar chipnya sekitar 200 juta yuan.

Berdasarkan hal ini, industri ini selalu berpusat pada "penskalaan biaya": di sisi penelitian dan pengembangan, semakin banyak skenario yang dapat digunakan chip tersebut, semakin besar biaya penelitian yang harus dikeluarkan oleh produsen, semakin besar biaya yang harus dikeluarkan; pesanan, semakin dapat sepenuhnya Memobilisasi pemanfaatan kapasitas produksi dan mempertahankan keuntungan pengiriman pada tingkat tertentu.

Dapat dilihat bahwa dengan arsitektur umum NVIDIA, pengeluaran penelitian dan pengembangan untuk satu skenario dapat dikurangi. Misalnya, biaya arsitektur Hopper yang digunakan dalam chip otomotif Thor mungkin sama dengan H100 dengan arsitektur yang sama.

Ini jelas tidak tersedia untuk pelanggan besar yang chipnya dikembangkan sendiri dan sebagian besar digunakan dalam skenario khusus. Akibatnya, biaya penelitian dan pengembangan yang besar mungkin membuat biaya tersebut menjadi mahal.

Hal yang sama berlaku untuk manufaktur. Sebuah organisasi pernah menghitung sebuah akun: Asumsikan bahwa perusahaan mobil memproduksi 1,2 juta kendaraan per tahun dan menggunakan 1,2 juta chip komputasi tinggi, yaitu 100.000 per bulan. Jika setiap wafer 12 inci berisi 500 chip, maka jumlahnya hanya 100.000 per bulan. Permintaan 200 wafer.

Dengan permintaan yang begitu kecil, TSMC hanya dapat dianggap sebagai pelanggan terkecil, dan hal yang sama berlaku untuk pabrik pengemasan dan pengujian. Ketika pasokan Fab dan kapasitas produksi pengemasan dan pengujian melebihi permintaan, mereka akan memberikan prioritas untuk memastikan pasokan pelanggan besar dan memperpanjang waktu tunggu pemesanan.

Ditambah dengan reaksi berantai pengujian dan tautan lainnya, siklus implementasi aplikasi chip yang sebenarnya mungkin menjadi lebih lama. Misalnya, chip FSD Tesla menyelesaikan produksi uji coba pertamanya pada akhir tahun 2017, tetapi baru mulai dipasang pada mobil dua tahun kemudian, dan pembaruan serta iterasinya bahkan lebih lambat. Sebagai perbandingan, Nvidia pada dasarnya dapat memperbarui chip otomotifnya setiap 18 bulan.

Hal ini telah memaksa banyak perusahaan untuk kembali menggunakan NVIDIA. Apalagi setelah boomingnya model besar dan AI generatif, daya komputasi telah menjadi sumber daya yang harus dimiliki. Bahkan produsen besar yang masih berkomitmen pada penelitian mandiri pun tidak berani memberikannya hingga membeli GPU canggih.

Chip daya komputasi Nvidia tiba-tiba menjadi mata uang keras. Rumor mengatakan bahwa pendiri Oracle dan Musk pernah memohon kepada Jen-Hsun Huang selama satu jam di sebuah toko makanan Jepang hanya untuk mendapatkan pengiriman chip GPU.

Menurut laporan, setiap kali NVIDIA menjual H100, ia dapat memperoleh keuntungan sebesar 1.000%. 50% keuntungan dari industri terkait AI masuk ke kantong Nvidia.

Dihadapkan dengan "pajak NVIDIA" yang semakin intensif, pelanggan besar mengertakkan gigi, tetapi tidak berdaya - persaingan chip saat ini berfokus pada perangkat lunak dan perangkat keras, dan NVIDIA tidak hanya memegang chip tersebut, tetapi juga memiliki parit perangkat lunak CUDA.

Selama lebih dari sepuluh tahun, CUDA, sebagai perpustakaan fungsi dan basis kode, telah terbuka untuk pengembang sejak lama dan telah menarik jutaan pengembang. Mereka telah mengembangkan lebih banyak alat, menjadikan ekosistem CUDA lebih matang dan hampir menjadi "infrastruktur ". Kehadiran.

Jika GPU diibaratkan sebagai pembangkit listrik, maka pengembang ibarat orang yang membuat peralatan listrik, dan CUDA ibarat "sistem jaringan listrik". Spesifikasi tegangan peralatan listrik disesuaikan dengan jaringan listrik.

Hal ini ditakdirkan sulit menggantikan status CUDA. Tahun lalu, untuk mematahkan monopoli CUDA pada desain bersama chip perangkat lunak, pelanggan utama NVIDIA meluncurkan "Aliansi Anti-CUDA" dalam upaya untuk membuat ulang alat kompilasi yang kompatibel dengan CUDA.

Namun, ketika solusi perusahaan perangkat lunak pihak ketiga mencapai tingkat yang mendekati CUDA, Nvidia telah merilis GPU generasi berikutnya. Perangkat lunak dan perangkat keras saling mengimbangi, sehingga para penantang tetap dapat mengejar ketinggalan.

Terlebih lagi, Nvidia, yang mencium bahayanya, sudah mulai membangun tembok: pertama dikatakan "beli rak server, dapatkan GB200 dulu", dibundel dan dijual rak khusus yang mahal, memperburuk biaya migrasi pelanggan; kemudian memperketat dekompilasi Blok kebijakan cara agar alat lain kompatibel dengan CUDA.

Akibatnya, para pelanggan besar yang mengembangkan chip mereka sendiri pada akhirnya akan menjadi daging di talenan Nvidia.

ringkasan

"Pertama ada Renxun, lalu akan ada surga, dan kartu grafis akan menyiksa para dewa." Nvidia "orang percaya" di bilah kartu grafis domestik pernah mengomentari Huang Renxun dengan gaya "Catatan Sejarah".

Dengan restu dari banyak outlet, seperti yang diyakini oleh Huang Renxun, kekuatan komputasi telah benar-benar mengubah dunia.

Namun mereka yang menciptakan sejarah tidak pernah bisa meramalkan koordinatnya sendiri dalam proses sejarah. Hal ini menentukan bahwa bagi Huang Renxun, setiap hari adalah keadaan "siap beraksi".