1、AI驱动下，英伟达数据中心业务蓬勃发展

英伟达是GPU的发明创造者。1999年，英伟达在纳斯达克挂牌上市，并于同年提出了GPU概念，发布了GeForce 256。这被业界视为现代计算机图形技术的开端。

最初，GPU主要应用于PC游戏和主机游戏（如Sega、Xbox和PS3），能够通过硬件支持T&L（多边形转换与光源处理）。T&L在3D图像渲染中扮演重要角色，计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，提供细致的3D物体和高级的光线特效。由于3D图像渲染中的任务是并行计算的，各区域之间没有联系或依赖关系，因此可以轻松拆分成独立的并行任务，提高计算速度。

这种并行计算能力让GPU意外成为AI计算的硬件基础设施。在AI计算中，深度学习是最常见的任务。深度学习模型需要进行大量的矩阵计算，而GPU擅长同时执行大量的矩阵运算，加速了深度学习模型的训练和推理过程。

英伟达作为全球GPU市场的巨头，目前占据主导地位，并在AI时代迎来新的发展机遇。由于芯片产业的赢家通吃效应，英伟达在数据中心领域的GPU应用获得广泛认可，并在各行业的AI项目中广泛采用。随着人工智能应用的兴起和需求的增加，英伟达的数据中心业务有望持续高增长。

除了深度学习，GPU在其他领域的应用也在不断扩大。科学研究、医学影像处理、金融分析等领域都能够受益于GPU强大的计算能力和加速效果。这些领域的需求为英伟达的数据中心业务提供了增长的机会。

英伟达的收入主要来源于游戏和数据中心，而数据中心业务在近期已经超过传统的游戏业务，成为公司的核心支柱。英伟达目前着眼于四个主要市场领域，包括游戏、数据中心、专业可视化和汽车。

游戏业务一直是英伟达的传统主业，高性能游戏显卡是其拳头产品。曾经占据收入最大比例的游戏业务，在2022年已被数据中心业务超越。数据中心业务目前是英伟达最主要的收入来源。云服务提供商正在广泛应用图形处理单元（GPU）技术来处理用户生成的海量数据，包括存储在云服务器上的视频、照片和消息等。因此，对GPU的需求非常旺盛，尤其是AI应用带来的大规模计算需求进一步推动了数据中心业务的发展。

专业可视化产品在设计制造、数字内容创造和企业图像视觉领域扮演着重要角色，能够提升图像显示效果。英伟达在这一领域也发挥着重要作用。

而智能汽车业务有望成为英伟达未来的核心业务。该业务包括向主机厂和供应商销售GPU和SoC芯片，以及提供相应的开发平台。

2、算力领域的架构创新与大模型竞争

英伟达不断改进芯片架构以满足高算力需求。每1到2年推出新的架构，适应计算需求的升级。历年来的架构创新包括：

• Kepler架构（2012年）引入了GPUDirect技术，实现了本机和其他机器GPU之间的直接数据交换。
• Pascal架构（2016年）除了支持深度学习和DP unit外，还引入了NVLink来实现单机内多GPU的点到点通信，带宽达到160GB/s。
• Volta架构（2017年）以Deep Learning为核心，引入了Tensor Core。
• Ampere架构（2020年）提高了FP32着色器操作数量、RT Cores的光线/三角形相交测试吞吐量，并加速稀疏神经网络处理速度。
• Hopper架构（2022年）引入了新一代流式多处理器的FP8 Tensor Core，加速AI训练和推理，并提供高速的Transformer引擎，在大型NLP模型上提供高达9倍的AI训练速度和30倍的AI推理速度。

芯片架构的演进使得计算性能不断提升。例如，代表芯片V100、A100和H100相较于V100，A100在单精度和双精度浮点计算能力上都有显著提升。

大模型的兴起催化了对算力的需求，训练和推理大模型需要大量算力支持。英伟达作为主要的算力供应商，受益于这一趋势。

为了满足大模型竞争，全球科技巨头开始储备算力资源，英伟达直接受益于这一算力军备竞赛。一些公司已经采购了大量的GPU，以支持大模型的训练和运营。据报道，英伟达推出了性能更强大的产品组合，包括GH200 Grace Hopper超级芯片和基于NVIDIA NVLink Switch System的NVIDIA DGX GH200超级计算机。这些产品具有更高的带宽和更低的互连功耗。
3、CUDA软件生态构筑软件壁垒，推出定制AI模型代工服务

英伟达以其高性能计算芯片产品而闻名，然而，其软件生态却成为竞争对手难以企及的优势。通过统一的底层软件架构“CUDA”和运行库“CUDA-X”，英伟达将复杂的显卡编程打包成简单的接口，使开发人员能够轻松高效地利用这些接口和工具进行各种应用开发。CUDA软件生态已成为英伟达的核心壁垒之一，这是多年软件研发投入取得的成果。

除了CUDA，英伟达还推出了定制AI模型代工服务，以协助应用开发。最新发布的NVIDIA ACE游戏开发版利用AI驱动的自然语言交互技术，为游戏中的非玩家角色（NPC）赋予智能，从而改变游戏体验。开发者可以使用ACE游戏开发版在游戏和应用中构建和部署定制的语音、对话和动画AI模型。这一解决方案提供了优化的AI基础模型，包括NVIDIA NeMo™大型语言模型、NVIDIA Riva自动语音识别和文本转语音以及NVIDIA Omniverse Audio2Face用于实时创建脸部表情动画。

通过CUDA的软件生态和定制AI模型代工服务，英伟达在软件领域构筑了强大的软件壁垒，进一步巩固了其在计算领域的领先地位

4、边缘计算平台覆盖更多场景

英伟达在2023年的GTC大会上宣布与多家云服务供应商合作，推出了NVIDIA DGX Cloud。该云服务基于与合作伙伴托管的DGX Cloud基础设施，使企业无需购买和拥有服务器，通过浏览器即可获得超算电脑级的AI运算功能。微软Azure和Google Cloud将陆续开始提供该服务，每个实例的收费标准为每月36999美元起。DGX Cloud的实例包括八个Nvidia H100或A100 80GB GPU，每个GPU节点内存高达640GB，实现计算资源的专用性，不与其他租户共享。

除了DGX Cloud，英伟达的AI平台还包括AI Enterprise和AI Foundations。AI Foundations是一组云服务，可推动企业级生成AI，并支持跨文本、视觉内容和生物学等领域的定制应用。AI Enterprise是英伟达AI平台的软件层，提供端到端的AI框架和预训练模型，简化了生产AI的开发和部署过程。DGX Cloud AI Foundations主要包括NeMo、Picasso和BioNeMo三项服务，分别用于文本生成模型构建、视觉语言模型构建和生命科学服务。

此外，英伟达的Jetson边缘计算平台适用于机器人、智能驾驶、智能制造等多个应用场景。Jetson平台包括Jetson模组、JetPack SDK以及生态系统中的传感器、SDK、服务和产品，加快了开发速度。Jetson平台具有体积小巧、功耗低、可定制化程度高等优势，而且在COMPUTEX 2023上发布的Jetson AGX Orin工业级模块更能提供更高级别的计算能力。英伟达通过打造软件隔离层降低了软件迁移成本，并提供通用的软件工具和解决方案SDK，使在不同Jetson硬件平台上的迁移更加简便。

通过推出DGX Cloud和扩展Jetson边缘计算平台的应用场景，英伟达为中小企业释放了AI能力，并加速了先进技术的普及。这也是云计算的核心优势之一，将昂贵的IT服务平民化，使更多企业能够受益于AI时代的红利。

5、GPU市场增长势头强劲，英伟达占据领导地位，AMD竞争激烈

GPU市场正以高速增长势头持续发展，预计未来将继续蓬勃增长。据数据显示，2021年全球GPU行业市场规模达到了3347亿美元，而预计到2030年，这一数字将增至47737亿美元。年均复合增长率预计将达到34.4%。

在独立GPU领域，英伟达牢牢占据着绝对的领导地位，市场份额约为81%，而AMD则占比约为19%。然而，在人工智能所带来的算力历史性机遇下，AMD正在积极追赶英伟达。作为英伟达在全球唯一一个有分量的竞争对手，AMD正在采用一种新的策略，将CPU、GPU和大量高速内存封装在同一个芯片上，被称为APU。

APU的设计允许CPU和GPU共享统一的物理内存，这为新设计的提升性能提供了优势。CPU可以将数据存储在高带宽内存（HBM）中，而GPU可以直接读取这些数据。相比之下，HBM的带宽要远高于CPU和GPU之间的Infinity链接或PCIe接口。这一设计简化了插座级别的高性能计算（HPC）和人工智能（AI）编程，因为两种处理器类型都可以直接访问同一个内存池。

基于APU架构的MI300芯片预计将于年底应用于超级计算机领域。最新的超级计算机El Capitan，其性能将达到2 exaflop，在2023年国际超算大会（ISC）上亮相并在年底启动。El Capitan将取代目前的Frontier成为全球最快的超级计算机。这款超级计算机将采用AMD最新的Instinct MI300芯片，MI300是一款数据中心APU，集成了13块小芯片，其中包括24个Zen 4 CPU核心、1个CDNA 3图形引擎和8个HBM3内存，总内存容量为128GB。MI300的晶体管数量达到了1460亿个，是AMD目前生产规模最大的芯片。其中，九个计算管芯（compute die）由5nm的CPU和GPU混合而成，而3D堆叠技术则应用于四个6nm的基本管芯（base die）。

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