英偉達，暴跌20％

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英偉達在2025 年開局不利。相關統計資料顯示，今年迄今為止，這家全球領先的晶片巨頭的股價已下跌超20%，公司市值與高峰期相比縮水近萬億美元。

當一家公司的股價開始下跌時，人們很容易將其歸咎於糟糕的運營業績。但英偉達的情況並非如此。第四季度的收益顯示，該公司的業務仍在全力以赴。收入較上年同期飆升 78%，達到創紀錄的 393 億美元，這得益於該公司資料中心部門的強勁表現，該公司在該部門生產用於執行和訓練大型語言模型(LLM) 的先進 AI 晶片。

截至本文撰寫之時，Nvidia 的股價較 2 月 26 日公佈財報時下跌了 14%。這一下跌表明，儘管該公司增長率高且成功推出了 Blackwell 晶片，但市場對該公司的印象並不好。有些人可能將此歸咎於毛利率下降。雖然公司CEO黃仁勳表示晶片需求瘋狂。

然而，更大的挑戰可能來自長期需求。或者說，背後的很多邏輯已經變了。

DeepSeek改變了需求？

在DeepSeek橫空出世以後，英偉達曾經暴跌17%，雖然後面他們已經收復了失地。但在分析人士看來，這動搖了大家瘋狂堆積算力的根基。

今年 2 月，微軟取消了美國部分資料中心的租約，此舉震驚了科技界。據信，微軟是 Nvidia 的最大消費者之一，而資料中心容量的減少可能表明其希望減少對該行業的投資。

雖然微軟可能不會放棄人工智慧，但其執行長薩蒂亞·納德拉 (Satya Nadella) 表示，這項技術目前還沒有創造太多有意義的價值。如果一位行業領袖公開這麼說，其他 Nvidia 客戶（如Alphabet和Meta Platforms）在幕後可能會有同樣的感受。

金融時報在最新的報道也指出，DeepSeek 的 R1 和其他所謂的“推理”模型（例如 OpenAI 的 o3 和 Anthropic 的 Claude 3.7）在使用者提出請求時消耗的計算資源比以前的AI系統更多，這個過程稱為“推理”。

這改變了人工智慧計算需求的焦點，因為直到最近，人工智慧計算還以訓練或建立模型為中心。隨著個人和企業對超越當今流行聊天機器人（如 ChatGPT 或 xAI 的 Grok）的應用程式的需求不斷增長，推理預計將成為該技術需求的重要組成部分。

Nvidia在大型計算叢集市場佔據主導地位，例如埃隆·馬斯克在孟菲斯的 xAI 設施或 OpenAI 與軟銀合作的 Stargate 專案。但其投資者希望確保 Nvidia 能夠繼續在專注於推理的、規模小得多的資料中心的銷售上超越競爭對手。

摩根士丹利 (Morgan Stanley) 的分析師估計，未來幾年美國資料中心 75% 以上的電力和計算需求將用於推理，但他們警告稱，這一轉變究竟如何進行存在“很大的不確定性”。

巴克萊分析師也預估，未來兩年內，“前沿人工智慧”（指最大、最先進的系統）的推理資本支出將超過訓練資本支出，從 2025 年的 1226 億美元躍升至 2026 年的 2082 億美元。

根據金融時報引述巴克萊的資料預測，儘管Nvidia 將在前沿 AI 訓練領域“佔據 100% 的市場份額”，但從長遠來看，它只能佔據 50% 的推理計算份額。這意味著到 2028 年，該公司的競爭對手將面臨近 2000 億美元的晶片支出。

雖然Nvidia 執行長黃仁勳堅稱，該公司晶片的推理能力與訓練能力同樣強大，因為他看到了巨大的新市場機會。但從市場的反應看來，很多廠商正在趁機崛起。

競爭對手的咄咄逼人

在英偉達眾多競爭對手中，Cerebras無疑是其中最激進的一個。基於其打造的晶圓大小晶片，這家公司近年來在推理領域頻頻發力。Cerebras 一直將自己定位為高速推理專家，聲稱其晶圓級引擎 (WSE-3) 處理器可以比基於 GPU 的解決方案快 10 到 70 倍地執行 AI 模型。隨著 AI 模型向更復雜的推理能力發展，這種速度優勢變得越來越有價值。

為了挑戰Nvidia在人工智慧市場的主導地位，該公司週二宣佈大幅擴充套件其資料中心足跡，並建立兩家主要企業合作伙伴關係，使該公司成為高速人工智慧推理服務的領先提供商。

據介紹，該公司將在北美和歐洲增加六個新的 AI 資料中心，將其推理能力提高 20 倍，達到每秒超過 4000 萬個tokens。

Cerebras 產品營銷總監 James Wang 在接受採訪時表示：“今年，公司的目標是真正滿足所有需求，我們預計所有新需求都將隨著 Llama 4 和新 DeepSeek 模型等新模型的推出而出現。這是我們今年的重大增長計劃，旨在滿足對推理token的幾乎無限的需求。

他們指出，透過這些新配置，公司將速度提高了 10 倍，以前需要五秒鐘或更長時間才能完成的任務在 Cerebras 上基本上可以立即完成。

Cerebras 認可黃仁勳推理是下一個大趨勢的說法。但他們認為，黃仁勳並沒有告訴我們，推理會讓整個過程慢 10 倍，因為模型必須思考併產生一堆內心獨白，然後才能給出最終答案。這種放緩為 Cerebras 創造了機會，其專用硬體旨在加速這些更復雜的 AI 工作負載。

“目前使用 GPT-4 的任何人都可以直接升級到 Llama 3.3 70B 作為替代品，”Cerebras解釋道。“GPT-4 的價格約為 4.40 美元。而 Llama 3.3 的價格約為 60 美分。我們大約是 60 美分，對吧？因此，成本幾乎降低了一個數量級。如果你使用 Cerebras，速度就會再提高一個數量級。”

與此同時，類似Fractile、Groq和d-Matrix 等初創公司以及 Nvidia 的傳統晶片製造競爭對手（如 AMD 和英特爾）推出更適合推理的晶片，因為 Nvidia 專注於滿足大型科技公司對其高階硬體的巨大需求。

此前，一家名為Positron 的公司獲得了鉅額融資，他們也將成為英偉達的挑戰者。據介紹，該公司的的晶片主要用於推理，即使用 AI 模型的階段，而不是用於訓練 AI 模型。目前，對訓練晶片的需求更高，但分析師預測，隨著更多 AI 應用的部署，對推理晶片的需求可能會超過訓練晶片。

寫在最後

其實，在英偉達的這個故事裡面，還有很多繞不開的公司。例如博通和Marvell這些ASIC供應商，他們利用其裝備精良的武器庫，為其克服提供源源不斷的武器庫。這也讓亞馬遜、Meta和谷歌等公司擁有時間和機會來叫板英偉達。

同時，特朗普的關稅政策以及出口限制，也在給英偉達帶來新的風險。

當然，如果從整個市場層面上看，英偉達也應該是無憂的。例如甲骨文在週一報告稱，其訂單積壓金額達 1300 億美元，其中不包括星際之門的任何合同。執行長薩弗拉·卡茲指出，創紀錄的訂單量表明需求“巨大”。背後帶來的GPU需求顯而易見。

此外，埃隆·馬斯克的 xAI 購買了 100 萬平方英尺的土地，用於建設第二個孟菲斯資料中心。據介紹，新的資料中心最多可容納 350,000 個 GPU。據報道，該資料中心執行著 10 萬個 GPU，但馬斯克在 2024 年 10 月表示，計劃將GPU 數量增加到20 萬個，該公司在 12 月透露，最終希望在孟菲斯執行100 萬個 GPU。

不過，英偉達的邏輯變了，應該也是個不爭事實。

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