英偉達的“陽謀”：拿捏四大科技巨頭，靠饑餓營銷狂賺暴利

英偉達最新財報新鮮出爐，有人感慨其飆升的營收，但也有人看出些許端倪，這家市值即將突破5萬美元大關的科技巨頭，近一半的竟然來自四家企業。

這四家企業分別是微軟、谷歌、亞馬遜和Meta，這四家企業也并非等閑之輩，全都是萬億級市值的巨頭，但為何他們偏偏愿意成為英偉達的“金主”？

其實他們之間的愛恨情仇遠比我們想得更復雜，英偉達之所以能坐穩這個位置，靠的根本不是大家以為的GPU技術，而是一套爐火純青的“商業PUA”。

英偉達最新財年第四季度營收飆到681億美元，足足增長了73%，光數據中心業務就占了623億美元，幾乎包攬九成以上的收入。

而這份亮眼成績單的背后，離不開四大巨頭的鼎力輸血，這還真沒有任何夸張的成分，光是微軟、谷歌、亞馬遜和Meta四家企業，就貢獻了英偉達近一半的營收。

其中微軟和Meta最慷慨，業內推測兩家就占了英偉達Q2營收的39%。

放眼全球商業史，這種格局幾乎是獨一份的存在，畢竟“輸血”的這四家本身就不是善茬，微軟壟斷PC系統，谷歌掌握全球搜索，亞馬遜是云計算老大，Meta在社交領域也是風生水起。

明明都是悍將，為何都對英偉達“俯首稱臣”？原因并不復雜，在AI大模型爆發后，誰掌握了高端AI芯片，誰就掌握了AI時代的命門，而英偉達恰好壟斷了這一賽道。

其實早在2006年，那時的AI還沒成氣候，但英偉達卻十分有先見之明，斥巨資推出CUDA并行計算平臺。

當時可沒人當回事，如今卻為英偉達構建了壟斷的護城河，相信大家都知道2016年AlphaGo擊敗李世石的故事，或許從那個時候開始，外界就開始普遍關注起AI算力發展。

而英偉達憑借GPU的并行計算優勢，當機立斷決定搶占高端AI芯片市場，數年如一日地布局，讓它一步步坐穩了這個位置。

截至去年，英偉達在全球AI芯片市場的份額超過60%，尤其是超過70%的毛利潤更讓外界瞠目結舌。

都知道英偉達的來財之路，但為何這四家企業依舊沒能改變“輸血”的被動局面？

因為英偉達搶占先機靠的不僅僅是GPU，還有一套用得爐火純青的“商業PUA”路子。

英偉達最強大的底氣，除了GPU之外，還有其深耕20年的CUDA生態。

2006年CUDA剛推出時，英偉達免費開放開發工具甚至還補貼開發者，為何要下血本這么干？

就是為了讓全球開發者都習慣用他們的平臺，久而久之，全球數億GPU裝機量、數千個工具框架甚至數十萬個開源項目都漸漸離不開CUDA。

就像咱們現在都習慣用的社交軟件，一旦突然要換一個，那肯定一百個不愿意，這就是依賴！

四大巨頭也面臨著同樣的困境，他們何嘗恨透了英偉達的高價和限制，但讓他們換芯片，估計還是會繼續忍氣吞聲，這又是為何？

因為一旦換成自研芯片，不僅要花巨額資金重新開發適配的軟件和框架，輕則項目延期，重則開發者流失，實在得不償失。

英偉達就是抓住了這一點，所以才敢變本加厲，就連六年前推出的Ampere架構GPU，在云端的定價到今天依舊呈現上漲勢頭。

英偉達的野心很大，還通過收購強化壁壘。于2020年收購邁絡思科技，完成了有關數據中心芯片互連技術領域的最后一塊拼圖。

我們當時就意識到不對勁，而這次收購也正是我國監管部門立案調查英偉達的重要原因之一。

除了打造“生態舒適圈”之外，英偉達在供應上也沒少“下功夫”。

AI大模型爆發后高端GPU自然成為香餑餑，一時間供不應求，但英偉達偏偏反其道而行之，非但不擴大產能反而刻意控制供應量。

說到這是不是很熟悉，顯然英偉達就是在搞饑餓營銷，但這一套路可不簡單，英偉達為啥敢這么干？

無非兩個原因——一是技術壟斷，二是和臺積電的密切關系。

英偉達的很多高端芯片大都由臺積電代工，去年其和臺積電在美國亞利桑那的工廠還展示了第一片Blackwell芯片晶圓，不僅保障了供應穩定，還搭上了美國制造業回歸的快車。

面對四大巨頭，英偉達卻玩起了區別對待，不僅限制供貨量，還附加苛刻條件——想買GPU可以，必須同時購買英偉達的企業軟件，而且軟件授權要按每枚GPU計費。

既然已經圖窮匕見，英偉達索性不再掩飾，想當年如嬴政一般“合縱連橫”，不讓四大巨頭站在在一起，根據他們是否愿意接受高價、有沒有自研跡象，來選擇是否實施優先供貨。

正是因為一騎絕塵的壟斷地位，英偉達在定價上徹底放飛自我，旗艦芯片Blackwell GB200，2024年3月在GTC大會上一發布就引爆市場，采用和臺積電合作的4NP工藝，擁有2080億個晶體管，算力遠超上一代。

但價格一出卻讓人愣在原地，根據谷歌內部透露的消息，這款芯片的運行成本高達每小時2.28美元，而谷歌自研的TPU v7，運行成本大約只有其一半。

但即便如此，四大巨頭也只能硬著頭皮買，這又是為何？因為自研芯片短期內根本無法完全替代，而AI業務的擴張刻不容緩，一旦算力跟不上就會被競爭對手超越。

但英偉達可并不滿足于此，他們還會通過版本迭代逼著四大巨頭升級采購，每次推出新一代GPU，就刻意降低舊款芯片的性能支持和軟件更新，讓舊款芯片慢慢過時。

久而久之，四大巨頭想逃都逃不掉，敢怒不敢言！

難不成故事到這里就結束了？當然不是，四家企業畢竟不是等閑之輩，怎么可能任由英偉達拿捏。

他們早就意識到，過度依賴英偉達不僅要花冤枉錢，還會被卡脖子，一旦英偉達斷供，自己的業務就會受到影響。

于是，一場悄無聲息的“反PUA”斗爭悄然拉開序幕。

作為全球最大的云計算廠商，亞馬遜AWS早在2018年就啟動了自研芯片戰略，從CPU芯片入手，一步步向AI芯片進軍。

截至去年底，亞馬遜已經部署了超過100萬枚自研的Trainium系列AI芯片，這款芯片不僅能為AWS帶來數十億美元的收入，訓練成本還比英偉達GPU低了近50%。

當然也不得不承認其短板——Trainium 3單卡性能只有英偉達GB200的56%，單靠單卡根本比不過。

但亞馬遜有自己的辦法，那便是“系統堆料”，它推出的Trn3 UltraServer服務器一口氣集成了144枚Trainium 3芯片，總算力甚至超過了英偉達的旗艦服務器Blackwell GB200 NVL72。

看來為了擺脫對英偉達的依賴，亞馬遜真是花費了大手筆。

功夫不負有心人，亞馬遜的Graviton系列CPU已經替代了英特爾和AMD，在AWS新增CPU算力中占比超過50%。

Trainium芯片也逐步能向Anthropic、Databricks等企業提供服務，成為英偉達的有力競爭。

谷歌的反抗雖然不如亞馬遜那般強硬，但它是最早意識到“芯片自主”重要性的企業，其實自研的TPU早就成了對抗英偉達GPU的秘密武器。

和英偉達GPU的通用性不同，谷歌TPU走的是專用路線——專門優化大模型訓練和推理場景。

根據摩根士丹利的研報，谷歌TPU的出貨量一路飆升，從2023年50萬枚，一年之后直接翻了將近五倍，雖然去年降低不少，但已經有權威機構進行預測，今年出貨量將突破300萬大關。

和谷歌頗為類似，Meta也不打算和英偉達硬剛，甚至還沒降低過芯片購買力度，難不成Meta打算“繳械投降”？

并非如此，他們深諳“高筑墻、廣積糧、緩稱王”的道理，一直在悶聲干大事——推進自研。

前不久Meta一次性公布了MTIA系列自研AI芯片的路線圖，推出了MTIA 300、400、450、500四款產品，并且計劃明年全面部署。

光是從性能方面來看，Meta進步的確不容小覷，從MTIA 300到MTIA 500，HBM帶寬提升4.5倍，計算能力提升25倍。

目前MTIA 300已經量產，MTIA 400完成了實驗室測試，后面兩款也在緊鑼密鼓地研發中。

而作為英偉達“頭號金主”的微軟，又是如何反抗的呢？

“頭號金主”看似讓微軟成為“冤大頭”，但微軟心里清楚，自己對英偉達的依賴很不是根深蒂固，不管是Azure云計算、Copilot AI還是OpenAI，全都離不開英偉達GPU。

所以斗爭之路道阻且長，還需要慢慢隱忍，所以面對英偉達的邀請，他們才不假思索地參與了英偉達的CUDA生態，甚至和英偉達合作推出定制化GPU保障算力需求。

但私底下他們何嘗沒有盡全力尋找替代方案，并且已經和AMD達成一致推進自研芯片研發，還在Azure中引入亞馬遜的Trainium、谷歌的TPU，這樣一來選擇課就更多了。

雖然四大巨頭之間也是激烈的競爭對手，微軟和谷歌都在搜索引擎領域頗有建樹，亞馬遜和微軟也在云計算方面爭得頭破血流，Meta和谷歌也在社交版塊各顯神通，但在對抗英偉達這件事上他們卻達成了“默契同盟”。

四家都選擇了ASIC自研芯片路線，都在推進芯片規模化部署，都在試圖打破CUDA生態的壟斷。

采購英偉達GPU時，他們會暗中聯合議價，畢竟價格如果能降低，對大家都是好事。

技術研發上雖然沒有直接合作，但各自的自研芯片，無形中形成了對英偉達的“圍堵”。

并且他們還一起扶持英偉達的競爭對手——AMD、英特爾等芯片廠商，只要推出新的AI芯片，四大巨頭都會第一時間表達合作意向。

今年的CES展上，英特爾就推出了酷睿Ultra 3處理器，四大巨頭紛紛拋出了橄欖枝，不得不說，英偉達的確在面臨嚴峻挑戰。

作為一位旁觀者，英偉達如果能繼續維持一家獨大的局面，實在恐怖。

但好在如今局面已經發生微妙反轉，根據高盛的研報，將來全球AI芯片需求量會從1000萬顆增長到1700萬顆，但英偉達的市場份額會從62%降到55%。

四大巨頭的自研芯片，加上AMD、英特爾的崛起，AI芯片市場也正在從英偉達的一騎絕塵走向多元。