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이 기사의 출처: 외부 및 내부 작성자: Zhou Xiao, Tan Jiuyun, Xie Fangchen, 편집자: Fu Xiaoling, Cao Binling

"삽 판매"는 좋은 사업이지만 항상 소수의 광부에게 판매되고 항상 "핵심 고객 위험"에 노출되어 있다면 그렇지 않을 수도 있습니다.

Nvidia가 AI 칩의 지배적인 플레이어인 것처럼, Huang Renxun은 "매일 아침에 일어나 회사가 파산할까봐 걱정했습니다."

Nvidia의 고객은 항상 매우 집중되어 있으며 CR5가 연중 절반 이상을 차지한다는 것을 알 수 있습니다. 최고조에 달했던 2002년에는 상위 5개 고객이 매출의 65%를 차지했고, 상위 2개 고객이 무려 40%를 차지했다. 당시 주요 금융사였던 마이크로소프트가 주문을 철회한 이후 엔비디아의 실적은 급락했고 주가도 곤두박질쳤다. 가격이 90%나 폭락했습니다.

비슷한 '대규모 고객 위기'가 2008년 애플, 델, HP가 집단적으로 주문을 중단하고, 이후 구글, 테슬라 등 벤치마크 고객이 자체 칩을 개발하기 시작하면서 다시 발생했다.

오늘(2024 회계연도) 기준으로 NVIDIA의 상위 2개 고객은 여전히 ​​매출의 32%를 차지하고 있으며 상위 5개 고객은 50%에 가까운 것으로 추정됩니다. 따라서 월스트리트 분석가가 유보하는 항목 중 하나는 NVIDIA가 출시할 때마다입니다. 재무 보고서, 대규모 고객 집중 비율을 계산합니다.

그러나 슈퍼 금융가들이 Nvidia의 삶을 통제하고 있음에도 불구하고 그들은 더 이상 감히 테이블을 쉽게 뒤집을 수 없습니다.

Nvidia가 주문을 철회하여 가격을 인하하도록 강요했던 거대 기업들은 갑자기 Nvidia의 추종자가 되었습니다. Boss Huang이 새로운 GPU를 출시할 때마다 비용에 관계없이 더 높은 가격에 구매하기 위해 줄을 서게 됩니다.

그렇다면 타인에게 자비를 베푸는 것부터 고객에게 등을 돌리는 것까지, 잉비다 씨는 어떻게 반격했을까요?

이 기사에서는 주요 고객과의 세 차례의 투쟁을 검토하고 Nvidia의 행운의 역사가 기술 및 산업 발전의 응축된 역사임을 확인합니다. 임시 리더십에서 절대 리더십으로, 대체 불가능한 리더십에서 대체 불가능한 리더십으로 차근차근 발언권을 되찾아 새로운 시대의 '실리콘밸리 드래곤'이 됐다.

1. PC 게임의 'Taiwan Balm' 역할을 하며 고객의 어깨 위에 서다

2002년은 황런순에게 잊을 수 없는 해였을 것입니다.

올해 엔비디아의 주가는 90% 폭락했고 그의 개인 자산도 10배나 줄어들면서 '억만장자'에서 '백만장자' 대열로 곧바로 떨어졌다.

그의 고통은 거대 금융사인 마이크로소프트로부터 나온다: 두 회사가 협력한 Xbox 게임 콘솔 프로젝트는 가격 전쟁에 이르렀다. 마이크로소프트는 엔비디아에게 GPU 가격을 낮추라고 요구했지만, 당시 엔비디아도 원가를 기준으로 코어를 생산하고 있었다. 그래서 자연스럽게 협상을 거부했고, 마이크로소프트는 분노하여 두 당사자 간의 협력을 끊었습니다.

아시다시피, 이 Microsoft 계약은 Nvidia 연간 매출의 거의 70%를 차지합니다. 협력이 결렬된 후 Nvidia의 수익은 급격히 줄어들었고 시장 가치도 급락했습니다.

고객으로부터 괴롭힘을 당한다는 느낌을 받은 후, 황인순은 타협을 해야 했고 "Xbox의 미래 비용을 낮추는 것"에 동의했습니다.

그러나 6년 후, Apple, Dell, HP가 GeForce 6000-9000 시리즈 칩 주문을 일괄적으로 철회하는 데 불만을 품고 주가가 95% 폭락한 '그래픽 카드 스캔들'에 직면하여 황 사장은 다음을 선택했습니다. 끝까지 고객의 아버지를 화나게 합니다.

그는 컴퓨터 과열과 번인(burn-in)을 일으키는 그래픽카드 문제를 조심스럽게 폭로했다. 이후 애플이 맞춤형 협력을 요청했지만, 그들은 단호히 거절했다.

완전히 다른 두 가지 태도는 주로 발언권의 변화에 ​​기인합니다.

금세기 초 콘솔 시대에는 게임 콘솔 제조사들이 '교통 진입'을 통제했고, 게임의 유통과 운영은 모두 소니나 닌텐도 같은 거대 기업들이 담당했고, 칩 공급업체들은 보통 '그들'을 우러러볼 수밖에 없었다. .

비록 Nvidia가 GPU라는 개념을 개척하고 그래픽 카드 분야를 장악했음에도 불구하고 획기적인 제품 Geforce256을 시작으로 그래픽 카드 기술은 계속해서 빠르게 반복되었으며 게임 산업에서 2D를 3D로 전환하는 열쇠를 쥐고 있었습니다. 삶과 죽음이 결정하는 것에서 벗어날 수 없다.

엔비디아는 마이크로소프트와 결별한 뒤 마이크로소프트의 새로운 사양인 DirectX9를 직접 놓쳤고, 이로 인해 새로 출시된 지포스 FX는 마이크로소프트 표준과 호환되지 않게 됐다. 게다가 제품 자체도 미성숙했고 매출도 저조했다.

마이크로소프트의 지원을 받은 ATI는 엔비디아의 지포스 FX를 제치고 라데온 9700을 출시하며 GPU 시장에서 급부상했다. 2004년 3분기 독립 그래픽 카드 시장에서 ATI의 시장 점유율은 59%인 반면, Nvidia의 시장 점유율은 37%에 불과했습니다.

그러나 PC 게임 시장에서는 시간이 지나면서 게임 콘솔 제조사들의 '교통 진입' 독점이 깨졌다.

이 분야는 산업의 핵심이 게임 그 자체에 있으며, '게임 제조사는 마음대로 움직이고, 하드웨어 기업은 필사적으로 쫓아온다'는 경향이 더 강하다. , 업계의 소프트웨어.

이는 게임 콘솔 시대에는 소수에 불과했던 소니, 닌텐도, 마이크로소프트에 비해 칩 제조업체의 잠재 고객이 갑자기 산업 체인의 모든 구석구석으로 확대되었음을 의미합니다.

아래 그림에서 볼 수 있듯이 Nvidia의 수익은 2004년부터 2006년까지 계속 증가한 반면, 상위 5개 고객이 수익에서 기여하는 비율은 계속 감소했습니다.

동시에, 그래픽 카드 기술에 의해 주도되는 이러한 "진정한 3D" 물결과 중첩 네트워크 및 광대역의 인기로 인해 촉발된 PC 연결 물결은 산업 체인의 업스트림과 다운스트림에서 칩 성능에 대한 더 높은 요구 사항을 제시했습니다.

소비자 측면을 예로 들면, 멋진 그래픽을 갖춘 이러한 게임은 복잡한 3D 모델링으로 인해 컴퓨터 킬러라고도 알려져 있으며 플레이어는 컴퓨터 업데이트를 멈출 수 없습니다. 그리고 장치 성능을 추구하면서 PC 제조업체는 성능이 뛰어난 칩을 선택하게 되었습니다.

예를 들어 2007년 국내외를 휩쓸었던 '크라이시스(Crysis)'는 실감나는 그래픽으로 중독성이 강하지만, 그래픽카드의 성능을 극도로 시험하는 게임이다. 한 플레이어는 “대학 여름방학 때 하루 종일 최종 보스와 싸웠다. 핵폭탄이 터질 때마다 컴퓨터를 멈춰서 식혀야 했다”고 회상했다.

이로 인해 "Crysis"를 원활하게 실행할 수 있는 NVIDIA Geforce9800GT 그래픽 카드가 전 세계적으로 500만 개 이상 판매될 정도로 큰 인기를 얻었습니다.

직설적으로 말하자면, 콘솔 업계에 비해 PC 게임 업스트림에서는 성능, 수율, 가격의 균형만 잘 맞으면 제품 자체가 말할 수 있고, '저사양'이라고 할 필요도 없다. 키" 파티 B.

2004년부터 "업데이트할 때마다 성능을 두 배로 늘리고 가격을 지속적으로 낮추는" 엔비디아의 GPU 공식이 PC 게임 시장에서 인기를 끌었다는 것을 알 수 있다.

그러나 Nvidia만이 이 케이크 조각을 주목하고 있는 것은 아니며, 칩 거대 기업들도 크게 뒤처져 있지 않습니다.

Intel, AMD와 같은 기존 CPU 플레이어는 빠르게 GPU로 이동했고 그들의 오랜 적 ATI도 가까워졌습니다. AMD는 CPU와 GPU의 강력한 조합을 통해 업계를 장악하기를 희망하면서 2005년 ATI와의 합병을 발표하기도 했습니다.

이미 치열한 싸움이 코앞으로 다가오고 있었습니다. 예상외로 ATI는 더 나은 가격에 판매하기 위해 오래된 GPU 기술 특허를 대량으로 구입했으며 이로 인해 AMD는 수년간 빚을 졌을 뿐만 아니라 속도도 느려졌습니다. GPU 통합. 계속해서 반복되는 칩 업계에서 AMD는 군중 속에서 패했습니다.

Nvidia는 경쟁자들이 뒤처져 있는 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다. Huang Renxun은 다음과 같이 말했습니다. "그것은 굉장한 선물입니다. 우리는 세계에서 유일한 독립 그래픽 칩 회사가 되었습니다."

그리고 해당 기술을 보유하고 있는 지배적인 기업인 NVIDIA는 이후 고객과 경쟁할 수 있는 능력을 확보했습니다.

예를 들어 위에서 언급한 '그래픽 카드 스캔들' 당시 주문을 철회한 델과 HP는 엔비디아가 신제품을 출시하자 애플이 AMD로 전환한 후 부진으로 인해 이를 악물고 엔비디아를 다시 시작해야 했다. 결과는 협력합니다.

그러나 황 사장이 한참 웃기도 전에 조용히 새로운 위기가 찾아왔다.

2. GPU 보편성을 고수하여 대규모 고객이 피하기 어렵게 만듭니다.

슈퍼 세일즈맨 황런순(Huang Renxun)의 유명한 행동 중 하나는 2013년 샤오미 출시 컨퍼런스에서 자신이 쌀 팬이라고 주장하며 "나에게 NVIDIA를 소개할 기회를 주세요!"라고 외쳤다는 것입니다.

당시 멜론을 먹는 대중은 황 사장이 유연하고 엔비디아가 모바일 칩 시장에서 경쟁할 것이라고 생각했다고 한탄했다.

뜻밖에도 이듬해 황런순은 그동안 핥아왔던 기회를 포기하고 스마트폰과 태블릿 칩 시장에서 점차 철수하겠다고 발표했다.

당시 황런순(Huang Renxun)은 “휴대폰 제조사 간 가격 경쟁이 치열해 상류업체들이 지속적으로 가격을 인하해야 하는데 가격이 엔비디아의 장점이 아니기 때문에 철수할 수밖에 없다”고 설명했다.

그러나 오늘날 우리는 가격 전쟁이 단지 피상적인 현상일 뿐이라는 것을 알고 있습니다. 더 깊은 이유는 모바일 칩 수요가 Nvidia가 추구하는 궁극적인 성능과 일치하지 않기 때문입니다.

PC 시장의 성공으로 인해 Huang Renxun은 칩 분야에서 선도적인(또는 심지어 독특한) 기술을 보유한 기업이 종종 더 큰 케이크 조각을 얻고 더 깊은 해자를 가질 수 있다는 것을 누구보다 더 잘 이해하게 되었습니다.

따라서 Nvidia는 모바일 칩에 대한 "기술 승리" 경로를 구현했습니다. Tegra 시리즈는 Tegra 2에서 Tegra 3까지 컴퓨팅 성능을 미친 듯이 쌓아 왔으며 GPU 코어 수가 8개에서 12개로 늘어났고 Tegra 4는 8개로 급증했습니다. 72. 전체 시리즈 그들은 모두 채점 도구로 간주됩니다.

하지만 스마트폰이나 태블릿에 탑재된 모바일 칩은 제한된 공간과 전력 내에서 작동해야 하기 때문에 균형 잡힌 구성에 더 중점을 두고 성능을 추구하는 엔비디아 칩은 곧 제어할 수 없는 에너지 소비와 심각한 발열 문제를 안고 있습니다.

더 중요한 것은 통신 신호 기술이 퀄컴에 의해 확고히 통제되고 있다는 점이다. 휴대폰 제조업체들이 엔비디아와 협력한다면 자체 베이스밴드를 제공하는 데 많은 돈을 써야 하기 때문에 물러섰다.

이러한 상황에서 Nvidia가 계속해서 이동성을 추구한다면 성능을 타협해야 하며 이는 "기술 괴짜"인 Huang Renxun의 스타일에 맞지 않습니다. 그는 "고성능, 비주얼 컴퓨팅 또는 게임 지향에 에너지를 다시 집중하기로 결정했습니다." "장치에서".

하지만 당시 시장은 이를 받아들이지 않았습니다. 당시 NVIDIA의 주요 시장인 PC 게임은 가속화된 침투 단계를 마치고 인터넷 전체가 모바일 전환기에 있었습니다. 부진한 상태로 진입했지만 기술을 추구하면 호황을 누리는 시장을 포기하고 싶다는 뜻이기도 했습니다.

Nvidia는 이러한 방식으로 한 번 이상 행동했으며, 다른 한 번은 2006년으로 거슬러 올라갑니다.

당시 세상의 눈으로 볼 때 GPU는 단지 게임 장비에 불과했습니다. Huang Renxun은 우연히 월스트리트에서 일부 사람들이 NVIDIA GPU를 사용하여 거래를 실행하는 고빈도 거래 및 금융 수량화를 하는 것을 보았지만 그들은 저조한 글만 쓸 수 있었습니다. 수준의 기계 코드로 구현해야 하는데, C++와 같은 언어로 프로그래밍할 수는 없습니다.

이로 인해 Huang Renxun은 시장에 일반 컴퓨팅 시나리오에 대한 특정 수요가 있다는 것을 깨달았습니다. 그가 돌아왔을 때 그는 GPU가 단지 이미지를 그리는 것이 아니라 다양한 작업에 적합하도록 만들기 위해 더 많은 소프트웨어 개발(즉, CUDA 플랫폼)을 요구했습니다. 게임 분야.

프로젝트가 시작되면 연간 연구개발 비용은 5억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 당시 엔비디아의 연간 수익은 30억 달러에 불과했습니다.

게다가 당시에는 병렬 컴퓨팅이 가져온 거대한 범용 컴퓨팅 성능에 대한 명확한 시장 수요가 없었으며, 이는 주로 고급 물리 실험실 및 정량 거래와 같은 비인기 분야에서 사용되었습니다. 단일 프로젝트에 필요한 GPU는 제한적이었습니다. 월스트리트는 한때 CUDA를 기술적 가치가 0으로 간주했습니다.

즉, 황보스는 핵심 사업과 관련이 거의 없고 전망이 무궁무진한 소프트웨어 플랫폼에 회사 수익의 1/6을 걸었습니다.

비용이 많이 들 뿐만 아니라 CUDA 플랫폼에 적응하려면 Nvidia의 칩에 논리 회로를 더 추가해야 하며, 이로 인해 칩 면적이 늘어나고 열 방출 요구 사항이 증가하며 실패율이 크게 높아집니다.

위에서 언급한 HP, 델, 애플 등의 주문 취소 사건은 바로 엔비디아 칩이 심각한 과열로 인해 다수의 노트북 컴퓨터가 충돌하고 오작동을 일으켰기 때문이다.

그러나 Huang Renxun은 "이러한 소프트웨어 제작 방식이 모든 것을 바꿀 수 있다"고 굳게 믿었습니다. 고객에게 보상하기 위해 막대한 금액인 2억 달러를 썼음에도 불구하고 그는 여전히 편집증에 가까운 CUDA에 투자했습니다.

그가 옳았다는 것이 밝혀졌습니다.

2012년 말 이미지넷 대회에서는 엔비디아 칩 계산을 기반으로 한 합성곱 신경망 알렉스넷(AlexNet)이 단번에 인식 정확도를 84%까지 높여 향후 10년 내 AI 혁명을 시작했다.

이는 또한 NVIDIA GPU+CUDA 조합을 딥 러닝 분야의 블록버스터로 만듭니다. 한때 "GPU는 단지 게임을 하기 위한 것"이라고 조롱했던 구글은 곧바로 엔비디아의 지지자가 되었고, 마이크로소프트, 페이스북 등 거대 기업들도 인공지능 훈련용 GPU를 대거 주문했다.

그리고 이것은 시작에 불과합니다. 딥 러닝 분야의 지속적인 혁신을 통해 거대 기업들은 여러 시나리오에서 NVIDIA를 점차적으로 "전환"하고 있습니다.

예를 들어 2015년에는 영상인식 분야에서 딥러닝의 오류율이 인간보다 낮았을 때 자율주행 시장이 폭발적으로 성장하면서 자동차 측면에서는 테그라 칩이 더 이상 문제가 되지 않았다. 휴대폰 제조업체에서는 싫어했지만 자동차 회사에서는 선호했습니다.

2016년에는 알파고가 AI를 대신해 이세돌을 꺾으며 B사이드 시장 전체에 불을 붙였다.

주요 제조사들이 다양한 업종의 B-side 고객을 대상으로 이미지 인식, 인증, 검색 등 딥러닝 기반의 AI 서비스 제품을 시리즈로 제공하기 시작한 것으로 볼 수 있다.

인터넷, 자율주행 등 산업에서의 GPU 수요 증가에 더해, 바이오의학, 퀀트 트레이딩 분야에서 AI 기술을 적용할 수 있는 기업들도 엔비디아 고객 대열에 합류했습니다.

데이터에 따르면 2016년 기준 딥러닝 분야에서 Nvidia의 시장 점유율은 97%에 달합니다.

GPU와 CUDA 성능에 집착하는 엔비디아는 이 시점에서 '컴퓨팅 파워가 곧 파워'가 실현되는 순간을 기다렸다. 주요 고객은 비즈니스에서 엔비디아를 피할 수 없으며, 판을 바꿀 자격도 상실했다. .

이러한 목소리의 증가는 Nvidia에 신선한 공기를 불어넣었지만 숨겨진 위험도 숨겼습니다.

3. 자체 개발 칩을 개발하는 주요 고객은 Nvidia에 의해 억압됩니다.

2017년 Nvidia의 "원노트 금지"는 글로벌 기술계에 대중의 분노를 불러일으켰습니다. 고객은 더 이상 GeForce 제품을 사용하여 데이터 센터에서 딥 러닝을 수행하는 것이 허용되지 않습니다.

당시 NVIDIA는 고급형 신제품 Tesla 시리즈를 홍보하고 있었습니다. 이 서버는 GeForce 시리즈와 동일한 아키텍처를 갖고 있었지만 가격은 매우 달랐습니다. 최상위 버전은 거의 10배 더 비쌌습니다. 금지령이 선포된다는 것은 고객들이 더 이상 지포스를 사용해 테슬라를 대체할 수 없고, 자금력이 취약한 스타트업들은 생존의 길을 잃을 수도 있다는 것을 의미한다.

시위 속에서 '용의 행동'은 마침내 멈췄지만, 엔비디아에 대한 기술 기업들의 방어는 점점 더 강화됐다.

지난 몇 년을 되돌아보면 Google, Meta, Microsoft와 같은 인터넷 거대 기업과 Tesla와 같은 전기 자동차 회사는 Nvidia GPU에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 칩 개발을 잇달아 시작했습니다.

"NVIDIA 세금"을 싫어하는 것 외에도 자체 개발 칩은 NVIDIA에서 구입하는 것보다 더 저렴합니다.

자동차 산업을 예로 들면, 자동차 측면에서 가장 컴퓨팅 성능이 필요한 것은 지능형 구동 시스템입니다. 그러나 NVIDIA 칩은 컴퓨팅 속도가 만족스럽지 못할 뿐만 아니라 많은 공간.

Tesla의 FSD 칩과 같이 자체 개발한 칩은 손바닥 크기의 NVIDIA DRIVE PX 2에 비해 면적이 크게 줄어들고 에너지 소비도 1/3로 줄어듭니다.

FSD 칩은 딥러닝과 예측을 담당하는 NPU에 우선순위를 두어 GPU에 비해 ​​AI 머신러닝 효율이 5배 향상됐다.

범AI 분야에서도 마찬가지다. 칩은 아키텍처, 상위 운영체제, 미들웨어부터 비즈니스 코드까지 적응하고 변형해 궁극의 성능을 추구한다. 구글의 TPU 칩이나 아마존의 그래비톤 칩도 마찬가지다.

그 중 Google TPU는 추론 계산 분야에서 NVIDIA GPU보다 15~30배 빠르며, 성능-전력 소비 비율도 약 30~80배 더 높습니다.

즉, 자체 개발한 칩은 맞춤 제작이 가능할 뿐만 아니라 성능, 크기, 전력 소비 측면에서 엔비디아의 범용 칩을 능가합니다.

게다가 현재 칩은 "자체 개발"이라고 불리지만 자체 개발한 NPU, 나머지 CPU, GPU, 인터페이스를 제외하고는 Tesla를 예로 들어 풀 스택 연구 개발이 필요하지 않습니다. 등 모든 표준 IP를 구매하여 단 18개월 만에 개발이 완료되었습니다.

따라서 주요 고객들이 광적인 자기 연구에 돌입한 이후 엔비디아는 '전복'됐다는 의혹에 갇혔다. 하지만 주요 고객들이 코어를 구축할 용기가 있음에도 엔비디아를 대체하기는 쉽지 않다.

우리 모두 알고 있듯이, 연구개발, 설계, 현장 장비 등 칩 제조의 고정 비용은 놀라울 정도로 높습니다. 광 테이프아웃은 7나노미터의 일회성 테이프아웃 비용입니다. 칩 가격은 약 2억 위안이다.

이를 바탕으로 이 산업은 항상 "비용 확장"에 중점을 두었습니다. R&D 측면에서는 칩을 더 많이 사용할 수 있을수록 제조업체의 막대한 R&D 비용이 더 많이 희석될 수 있습니다. 주문이 많을수록 생산 능력 활용도를 완전히 동원하고 출하 이익을 일정 수준으로 유지할 수 있습니다.

NVIDIA가 공통 아키텍처를 사용하면 단일 시나리오에 대한 R&D 지출이 희석될 수 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어 자동차 칩 Thor에 사용되는 Hopper 아키텍처의 비용은 동일한 아키텍처를 사용하는 H100에서 공유되었을 수 있습니다.

자체 개발한 칩을 특수 시나리오에서 주로 사용하는 대규모 고객에게는 분명히 이 기능을 사용할 수 없습니다. 결과적으로 막대한 R&D 비용으로 인해 엄청난 비용이 발생할 수 있습니다.

제조업도 마찬가지다. 한 조직은 다음과 같이 계정을 계산했습니다. 자동차 회사가 연간 120만 대의 차량을 생산하고 120만 개의 고성능 컴퓨팅 칩을 사용한다고 가정합니다. 즉, 12인치 웨이퍼 1개당 500개의 칩이 포함되면 한 달에 100,000개에 불과합니다. 200개의 웨이퍼에 대한 수요.

수요가 이렇게 적은 상황에서 TSMC는 가장 작은 고객으로만 간주될 수 있으며, 포장 및 테스트 공장도 마찬가지입니다. Fab 공급과 포장 및 테스트 생산 능력이 수요를 초과하는 경우 대규모 고객의 공급을 우선적으로 보장하고 주문 대기 시간을 연장합니다.

테스트 및 기타 링크의 연쇄 반응과 결합하여 칩의 실제 애플리케이션 구현 주기가 길어질 수 있습니다. 예를 들어 Tesla의 FSD 칩은 2017년 말에 첫 번째 시험 생산을 완료했지만 2년 후에야 자동차에 설치되기 시작했으며 업데이트와 반복은 훨씬 더 느립니다. 이에 비해 Nvidia는 기본적으로 18개월마다 자동차 칩을 업데이트할 수 있습니다.

이로 인해 많은 기업들이 다시 NVIDIA를 채택하게 되었습니다. 특히 대형 모델과 생성 AI의 붐 이후에는 컴퓨팅 성능이 필수 리소스가 되었습니다. NVIDIA 고급 GPU 구입.

NVIDIA의 컴퓨팅 성능 칩은 갑자기 화폐가 되었습니다. Oracle과 Musk의 창립자가 GPU 칩 배송을 위해 일본 식품점에서 Jen-Hsun Huang에게 한 시간 동안 간청했다는 소문이 있습니다.

보고서에 따르면 NVIDIA는 H100을 판매할 때마다 1,000%의 엄청난 수익을 올릴 수 있다고 합니다. AI 관련 산업 수익의 50%는 엔비디아 주머니로 들어간다.

강화된 "NVIDIA 세금"에 직면하여 주요 고객은 이를 갈고 있지만 무력합니다. 현재 칩 경쟁은 소프트웨어와 하드웨어 모두에 초점을 맞추고 있으며 NVIDIA는 칩을 보유할 뿐만 아니라 소프트웨어 해자 CUDA도 보유하고 있습니다.

10년이 넘도록 함수 라이브러리이자 코드 기반인 CUDA는 오랫동안 개발자에게 개방되어 수백만 명의 개발자를 끌어 모았고, 더 많은 도구를 개발하여 CUDA 생태계를 더욱 성숙시키고 거의 "인프라"로 만들었습니다. ". 존재감.

GPU를 발전소에 비유한다면 개발자는 가전제품을 만드는 사람과 같고, CUDA는 전기제품의 전압 사양을 전력망에 맞춰 조정하는 '전력망 시스템'과 같습니다.

이는 CUDA의 상태를 대체하기 어려울 수밖에 없습니다. 작년에 소프트웨어 칩 공동 설계에 대한 CUDA의 독점을 깨기 위해 NVIDIA의 주요 고객은 CUDA 호환 컴파일 도구를 재현하려는 시도로 "Anti-CUDA Alliance"를 시작했습니다.

그러나 타사 소프트웨어 회사의 솔루션이 CUDA에 가까운 수준에 도달했을 때 Nvidia는 이미 차세대 GPU를 출시하여 도전자들이 따라잡을 수 있도록 했습니다.

게다가 위험을 감지한 Nvidia는 이미 벽을 쌓기 시작했습니다. 먼저 "서버 랙을 구입하고 GB200을 먼저 구입하세요"라고 말하고 값비싼 맞춤형 랙을 번들로 판매하여 고객 마이그레이션 비용을 악화시킨 다음 디컴파일을 강화했습니다. 다른 도구가 CUDA와 호환되는 방법입니다.

결과적으로 자체 칩을 개발하는 대형 고객은 결국 Nvidia의 도마 위에서 고기가 될 것입니다.

요약

"먼저 Renxun이 있으면 천국이 있을 것이며 그래픽 카드는 신들을 고문할 것입니다." 국내 그래픽 카드 바의 Nvidia "신자들"은 한때 Huang Renxun에 대해 "역사적 기록" 스타일로 논평했습니다.

Huang Renxun이 확고히 믿는 것처럼 많은 매체의 축복으로 컴퓨팅 능력이 실제로 세상을 변화시켰으며 그의 믿음은 일반적으로 인정받았으며 그의 힘은 심지어 시장을 지배할 수도 있습니다.

그러나 역사를 창조하는 사람은 역사 과정에서 자신의 좌표를 결코 예측할 수 없습니다. 이는 황런순에게는 매일이 '준비와 준비'의 상태임을 결정한다.