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作者 | 方文三
在当前大模型和生成式人工智能技术迅猛发展的背景下，计算能力的芯片成为了科技公司不可或缺的重要资产。
除了确保供应链稳定、降低成本和参与市场竞争之外，一些大型企业选择自主研发芯片，更多是出于保持其独特竞争优势的考虑。
黄仁勋各方追捧与复杂的地位
人工智能领域的竞争，其核心要素无疑是计算能力。计算能力相当于战争中的弹药，弹药充足则火力强大，胜算自然更高。
自两年前聊天机器人ChatGPT首次亮相以来，大型科技公司纷纷投入百亿美元发展AI基础设施，引发了前所未有的投资热潮。
根据市场研究咨询机构Omdia的最新数据，微软已成为英伟达旗舰产品Hopper芯片的最大采购者，其采购量显著超过其他科技领域的竞争对手。
Omdia的分析师预计，微软今年采购了48.5万枚Hopper芯片，相比之下，美国第二大客户Meta Platforms的采购量为22.4万枚，不足微软采购量的一半。
据Omdia所述，字节跳动和腾讯今年分别订购了约23万枚英伟达芯片，数量上略高于Meta。
尽管亚马逊和谷歌正致力于部署自定义的替代产品，但两家公司仍分别购买了19.6万枚和16.9万枚Hopper芯片。
数据显示，特斯拉和xAI的芯片采购总量略高于亚马逊。
在科技界的宏大棋盘上，黄仁勋无疑是一颗极具重量的棋子。对于硅谷的众多大佬而言，他宛如一位[得罪不起的供货商]。
毕竟，芯片的供应量决定了在大型语言模型（LLM）、自动驾驶等多个关键领域的竞争格局——一旦英伟达决定停止向某家厂商供货，那么该厂商将面临立即退出市场的风险。
英伟达在黄仁勋的掌舵下，于GPU领域一骑绝尘。
其先进的芯片技术，是众多科技企业开展人工智能、深度学习等前沿业务的关键支撑。
像谷歌、微软等硅谷巨头，在大力拓展云计算、人工智能研究等项目时，对英伟达的芯片供应有着深度依赖。
一旦失去与英伟达的良好合作，其研发进程可能陷入僵局，市场竞争优势亦会大打折扣。
毕竟，在这个科技高速发展的时代，谁能率先在人工智能等领域取得突破，谁就能占据行业的制高点，而英伟达的芯片就是通往这一制高点的重要[通行证]。
诸如谷歌、苹果、Meta、亚马逊、特斯拉等主要客户，正尝试采取双轨策略，既使用英伟达的芯片，同时也在自主研发相关技术。
例如，谷歌开发了专为深度学习设计的TPU，旨在提供高效的AI算力。
TPU与英伟达的GPU形成直接竞争，特别是在深度学习和大规模模型训练方面，TPU展现出了强大的竞争力。
此外，AMD也在GPU领域与英伟达竞争，提供替代性的计算解决方案。
目前，由高通、谷歌、英特尔等科技企业组成的联盟正计划采取一项策略，旨在通过推广一种特定软件来解决被英伟达芯片供应商限制的问题。
该软件的核心功能是将开发者与英伟达的芯片产品紧密绑定。
随着越来越多的投资者和企业加入这一行列，它们正逐步削弱英伟达在人工智能领域的领导地位，这些参与者正是该联盟的组成部分。
视角转向台积电发现魏哲家才是关键
黄仁勋领导的英伟达虽在芯片设计领域独占鳌头，但在芯片制造环节，却离不开台积电的支持。
英伟达的订单固然对台积电的营收有着显著贡献，但台积电的客户群广泛且多元，涵盖了苹果、高通等众多行业翘楚。
在芯片制造行业，掌握高精度的机械设备仅是基础，而操控技术与供应链管理才是核心所在。
台积电凭借数十年的专业代工经验，积累了深厚的技术底蕴，并构建了一个庞大的芯片制造生态系统。
在生产层面，这体现为相较于竞争对手更高的合格率和更低的生产成本，进而确立了其在芯片产业上下游中的主导地位。
这种优势使台积电能够稳固地占据市场，持续获得丰厚的利润。
这种强大的供应方角色，在某些竞争失利者或面临巨大成本压力的企业眼中，或许就成为了一种[霸权]象征。
比如一些初创科技公司因英伟达芯片的高昂价格与供应限制，发展之路受阻，从而心生不满，视黄仁勋为阻碍其前进的[反派]。
对于那些在芯片供应上得不到理想支持，或者因台积电工艺升级导致自身竞争力下降的企业而言，魏哲家所代表的台积电便成了他们眼中的[操控者]。
基辛格拒绝台积电的后果已显现
三年前，帕特·基辛格担任英特尔首席执行官之际，他怀揣着振兴这一美国工业象征性企业的愿景。然而，他迅速遭遇了一项重大失误。
英特尔曾有机会与芯片代工领域的领军企业台积电达成一项互利的协议：台积电将负责生产英特尔设计却无法自行制造的芯片。
据四位了解内情的人士透露，台积电还向英特尔提供了相当可观的代工优惠。
然而，基辛格决心恢复英特尔的自主制造能力，不仅未致力于深化与台积电的合作关系，反而无意中得罪了对方。
他在2021年5月发表言论称：[不宜将所有资源仅依赖于一个台湾的晶圆厂。]
尽管台积电在公开场合对这些评论轻描淡写，其创始人张忠谋却指出基辛格的言论[有些失礼]。
据知情人士透露，台积电私下决定不再向英特尔提供代工优惠，即不再对3纳米晶圆（每片价值2.3万美元）提供大约40%的折扣。
这导致英特尔不得不以全价购买，从而降低了该交易的利润率。
在拒绝了台积电的提议后，基辛格推出了自己的IDM2.0计划——在此之前，英特尔的代工服务主要面向内部，而基辛格此时希望挑战台积电。
然而，代工厂所需的巨额资本投入成为了英特尔的沉重负担。
在连续三年亏损超过150亿美元之后，英特尔公司今年第二季度的财务报告出现了重大亏损，净亏损额达到16.1亿美元。
到了2024年第三季度，英特尔的亏损进一步加剧，达到了166亿美元。
备受基辛格期待的代工业务亏损高达58.4亿美元，同时收入也出现了8%的下降，降至43.5亿美元。
这位备受瞩目的首席执行官，大力投资于晶圆代工业务，却意外地为英特尔挖了一个深坑。
随着公司状况的恶化，基辛格也遭遇了昔日盟友的背叛。
今年5月，英特尔的重要合作伙伴微软在其新一代个人电脑中采用了高通公司的芯片，这一策略性转变被视为微软对英特尔的背离。
在数据中心CPU市场中，去年六月，主要客户谷歌宣布采用AMD的服务器芯片。
市场占有率领先的Azure开始转向采用AMD的GPU和CPU。
安蒙合作推动AI生态位
在人工智能的浪潮中，高通的雄心壮志已不再仅限于智能手机领域，其目光也投向了英特尔、AMD以及苹果所占据的市场。
在10月下旬举办的骁龙技术峰会上，高通首席执行官安蒙亲自登台，向公众展示了其合作伙伴网络，包括微软、Meta、OpenAI等。
旨在为高通芯片在人工智能时代开辟应用场景，涵盖可穿戴设备、音频设备、智能手表以及空间计算设备等。
去年10月，高通推出了专为个人电脑设计的骁龙X Elite处理器，该处理器搭载了全新定制的高通Oryon CPU，能够支持在终端设备上运行超过130亿参数的生成式人工智能模型。
安蒙在峰会上表示，Oryon CPU在单线程性能上的峰值功耗比M2 Max低30%，相较于i9-13980HX更是低了70%。
在这些业务中，高通的人工智能个人电脑（AIPC）业务备受瞩目。
安蒙坚信，下一代AIPC将成为行业的转折点，而高通在这一领域具有显著的优势。
安蒙的自信部分源自其强大的合作伙伴网络——微软。
在与英特尔的竞争中取得优势后，微软选择了ARM架构的高通作为其[Copilot+PC]项目的合作伙伴之一，并已陆续推出了多款相关产品。
安蒙认为，如果在未来三年内，Copilot+PC的市场份额能够突破50%，这将为高通带来完美的发展契机。
微软已将旗下的AI助手Copilot全面集成至Windows操作系统中，显著提升了个人计算机的AI性能。
通过引入骁龙X系列处理器，微软的全新一代AI Copilot+PC与早期推出的其他AI个人计算机产品形成了鲜明对比。
除了微软，安蒙也在积极拓展其他应用端的合作伙伴。
在整个2024年，安蒙几乎与所有主要的个人电脑制造商进行了接触，包括联想、戴尔等，这些企业纷纷转向了ARM架构阵营。
苏姿丰联合能合作的一切
自基辛格的不甚礼貌之举后，AMD与台积电的合作日益频繁。
他们共同开发的先进芯片技术，使得AMD在数据中心市场和消费者市场不断蚕食英特尔的市场份额，这成为基辛格执掌英特尔三年期间，该公司收入波动的直接原因。
AMD计划于2024年第三季度开始量产Zen5芯片，并继续与台积电合作，由台积电负责生产研发代号为[Nirvana]的Zen5芯片。
此外，在推出MI300系列AI加速卡之后，AMD已增加对台积电的订单量，主要集中在3纳米、4纳米和5纳米工艺上。
AMD宣布推出了新的AI芯片MI325X，对标英伟达Blackwell，将在2024年第四季度投入量产，2025年正式上市。
AMD 成台积电亚利桑那工厂新客户，高性能AI芯片明年在美生产，将成为继苹果之后该工厂的第二个高知名度客户。
在应用领域，苏姿丰同样拥有众多合作伙伴，华硕和微星等公司已相继发布了搭载AI 300芯片的AIPC产品。
为了与高通竞争，苏姿丰甚至与自己十年来的主要竞争对手合作。
在联想Tech World大会上，英特尔和AMD宣布组建X86生态系统咨询小组，旨在共同塑造X86的未来，简化软件开发、确保互操作性和接口一致性。
苏姿丰和基辛格都深知，英特尔与AMD之间的竞争仅是厂商间的竞争，但如果x86阵营失败，两家公司都将面临失去所有机会的严重后果。
奥特曼与黄仁勋从兄弟到反目
在斯坦福大学期间，奥特曼与黄仁勋结下了深厚的缘分。
奥特曼参加人工智能大学生设计大赛，凭借着和室友共同设计的利用英伟达显卡实现人工智能模型计算和培训的软件，一举夺得冠军。
而此次大赛的赞助者正是英伟达，黄仁勋在现场对奥特曼的软件爱不释手，后来还将其买下，成为了CUDA的原型。
一年后，奥特曼辍学创业，黄仁勋又给予了他一笔风险投资。
此后，两人在人工智能领域成为无话不谈的忘年交。
在黄仁勋的竭力支持下，OpenAI在刚创立的时候，就拿到了英伟达还在工程技术阶段的 H100 芯片进行AI训练。
可以说，H100的成功是英伟达和OpenAI共同努力的结果。
然而，在利益的纠葛面前，这份交情也面临着考验。
今年年初，OpenAI首席执行官奥特曼曾传出一项雄心勃勃的计划，拟筹集高达七万亿美元的资金用于芯片制造，尽管该消息随后遭到当事人的否认。
据内部人士透露，每一代产品迭代，若以7纳米制程节点计算，其研发及量产成本至少需增加二十亿美元。
OpenAI 正全力推进GPT5，对高性能芯片的需求巨大。
训练GPT - 5需要大量的H100芯片，然而英伟达的高端GPU由于代工、CoWoS封装以及HBM等产能限制，不仅成本高昂，而且供应缺口巨大。
OpenAI曾有紧急扩充H100芯片的计划，但英伟达的供货量无法满足，这一情况触及了奥特曼的逆鳞。
扎克伯格与黄仁勋演绎AI江湖风云
在SIGGRAPH图形大会上，黄仁勋和扎克伯格进行了一场备受瞩目的炉边谈话。
这场谈话不仅展示了两位科技巨头对行业未来的深刻洞察，也凸显了他们之间的紧密合作。
此外，两人还互换外套，这一有趣的举动表达了他们之间的兄弟情深。
这一互动不仅在社交媒体上引起了轰动，也暗示着Meta与英伟达在人工智能领域的潜在合作将更加紧密。
Meta自开发AI大模型以来，一直是英伟达重要的客户。Meta拥有大量英伟达GPU，数量可能已达到60万个。
双方的合作不仅体现在硬件方面，还在智能眼镜等领域有着广阔的合作展望。
然而，在今年第三季度，Meta的净利润仅为一百五十六亿美元，这意味着Facebook辛苦赚取的广告收入中，相当一部分流入了黄仁勋的囊中。
Meta公司是英伟达H100芯片的主要持有者之一，即便以最低价三万美元计算，Meta购买H100芯片的支出也已超过一百亿美元。
在扎克伯格通过Meta的自研芯片项目MTIA，表现出对黄仁勋领导的英伟达的不满和竞争。
然而，将这一行为称为[反水]可能过于强烈，更准确地描述应该是科技巨头之间在激烈市场竞争中的正常策略调整。
作为芯片产业的非专业人士，扎克伯格与奥特曼在业界的影响力相对有限，缺乏广泛的支持网络。
然而，他们所拥有的最大优势在于，他们自身便具备了最广阔的应用场景——GPT和Llama3。
他们无需像高通和AMD那样积极寻求客户，构建应用生态系统，因为他们自身便构成了一个生态系统。
因此，这场社交博弈得以简化。除了台积电的代工服务外，硅谷的巨头们仅需专注于解决设计问题，而博通公司能够为此提供帮助。
这家专业集成电路芯片制造商在过去两个交易日内股价飙升近40%，成功跻身于万亿美元市值的行列。
结尾：合作与利益的关系始终是一个关键议题
正如我们所看到的，合作在半导体行业中确实是暂时的，而利益才是永恒的追求。
从各国和企业之间的合作与竞争，到技术的不断创新与突破，再到市场格局的动态调整，都充分体现了利益在其中的核心驱动作用。
组织聚会并非不妥，然而，策划一场高端的聚会显得尤为重要，以免错失产业发展的重要机遇期。
未来，对于AI芯片的专业化、定制化以及小型化的需求，将超越对前沿基础大型模型的需求。
通过较低成本训练出开源的、较小规模的模型，或者对大型模型进行微调、蒸馏等处理，以及进行推理，都为自主研发的芯片开辟了广阔的发展空间。
部分资料参考：略大参考：《硅谷[朋友圈]的明牌与暗线：与黄仁勋搞关系、和英伟达打芯片战》，财联社：《英伟达AI芯片的最大买家是谁？》，半导体行业观察：《英伟达的100亿芯片业务，悬了！》，芯潮IC：《中、美巨头自研芯片[围剿]英伟达》，徐德文科学频道：《三大巨头卡住AI脖子：英伟达、台积电，还有一个是谁？》，砍柴网：《拒绝台积电40%优惠 英特尔CEO犯下重大错误》
