英伟达再次坐稳全球市值最高的芯片厂商交椅。

5月24日，GPU芯片龙头英伟达公布了2024财年第一季度的财报，该季度营收为71.92亿美元，较上年同期的82.88亿美元下降13%，较上一财季的60.51亿美元增长19%；净利润为20.43亿美元，同比增长26%，环比增长44%。

具体到游戏、数据中心、专业可视化、汽车四大业务板块，英伟达有超过一半营收来自数据中心业务，达42.8亿美元，创历史新高。

但真正让市场震惊的是英伟达对下一个季度的预期:英伟达预计2024财年第二财季营收将达110亿美元，上下浮动2%，同比将增长64%。这一业绩展望远超分析师此前预期，并将创下英伟达史上最高单季销量纪录。据雅虎财经频道提供的数据显示，30名分析师此前平均预期英伟达第二财季营收将达71.5亿美元。

财报发布后，英伟达盘后最高涨幅一度高达30%。5月25日美股开盘后，英伟达股价保持高开高走，整个交易日维持了20%以上的涨幅，股价收报379.80美元/股，市值在一个交易日内暴涨1840亿美元，达9392亿美元(约6.62万亿元)，超越苹果创美股历史上单日市值涨幅第一。

英伟达距离万亿美元市值只有咫尺之遥，多个金融机构预计，英伟达可能很快成为苹果、微软(MSFT)、谷歌母公司字母表(GOOGL)以及亚马逊(AMZN)之后，美国第五家市值突破一万亿美元的上市公司。今年以来，英伟达的股价也上涨了一倍。

5月26日A股开盘，半导体板块整体高开，当天板块涨幅1.63%，141只股票上涨，2只股票平盘，47只股票下跌。其中，金百泽、恒烁股份(688416.SH)、胜宏科技(300476.SZ)、寒武纪(688256.SH)、美芯晟(688458.SH)位列板块涨幅前五位，涨幅分别为20.02%、20.00%、19.98%、15.17%、7.33%。

AI芯片厂商英伟达成最大赢家

可以理解为，AI芯片是AI模型的“发动机”，在GPT等大型语言模型带动的算力需求飙升下，AI芯片厂商成为最大赢家。“整体来看，AI算力在AI大模型的进化中扮演着关键的角色。它不仅通过超强的算力推动模型规模的增长，加速训练过程，提高模型性能，也有助于促进新技术的研究和应用。”一位芯片行业分析师向时代周报表示。

英伟达GPU芯片的优势在于其专门为人工智能用途设计的图形处理器。在AI芯片方面，英伟达的拳头产品是A100和H100。

其中，A100是英伟达于2020年5月推出的新一代GPU芯片。“这是英伟达8代GPU史上的一次性能飞跃，其AI训练和推理性能相比于前代V100提升了高达20倍。”黄仁勋当时在线上发布会中如此形容其性能。H100芯片则于2022年初发布，当年9月量产。与上一代A100相比，H100包括了大量的技术更新和升级，所有设计均达到新的性能和效率水平。H100采用台积电4nm工艺制造，相比之下，A100的晶体管数量为540亿个，而H100有800亿个。

在GPT的带动下，企业争相训练和部署类ChatGPT等生成式AI程序，而A100/H100也成为了具有代表性的算力资源。据报道，美国硅谷的大型科技公司基本都已部署了英伟达GPU芯片。微软是首个采购英伟达GPU以构建算力集群的云厂商，据英伟达去年11月公告，微软Azure上部署了数万枚A100/H100高性能芯片。

据市场调查机构TrendForce数据显示，如果以A100的处理能力计算，GPT-3.5大模型需要2万块GPU来处理训练数据。目前A100的售价在10000-15000美元之间，一个训练模型英伟达或许就可以赚3亿美元。

对于芯片厂商来说，数据中心业务并不陌生。英伟达数据中心业务的大幅增长，也主要得益于AI算力需求。英伟达CEO黄仁勋表示，英伟达正在向出售整体的AI超级计算系统转变，而不仅仅是一家芯片设计公司，企业为了能够获得AI算力，愿意为英伟达的产品支付更高的价格。

在高昂的价格之下，英伟达的AI芯片仍然供不应求，价格还有被炒作的趋势。4月，有媒体报道，H100在网上的售价已经被炒到4万多美金。

据媒体报道，一台通用计算服务器的成本大约在5万元左右，而英伟达的芯片一块价格已经涨到10万元，对于投入算力基础设施的公司来说，整个采购成本都在增加。

仍有急单大量涌入

5月26日，有业内人士称，确有英伟达急件订单大量涌入台积电，将台积电5nm工艺平台的产能利用率推高至接近满负荷。英伟达AI芯片急单包括H100、A100、H800、A800。台积电以“超级急件”生产英伟达，订单已至年底。

市场预估，独吞英伟达大单的台积电全年营收可能会上调至持平或小幅增长。5月25日，台积电美股股价涨12.00%至100.95美元/股，市值5235亿美元。

从台积电的急单也可以反映出GPU架构AI芯片的算力优势，也让英伟达的话语权越来越大。为了继续抢夺数据中心业务，英伟达还表示未来将向用户提供“GPU+CPU”的完整服务器产品，这无异于向其他芯片巨头宣战。

目前，能够提供AI算力的芯片主要分为CPU+加速芯片、GPU、FPGA、ASIC等。GPU提供了多核并行计算的基础结构，可支持大量数据的并行计算，但功耗相对较高；FPGA可多次编程，延时性较低，灵活性较强，但开发难度大且价格较昂贵；ASIC则具备体积小、重量轻、功耗低等特点，但灵活性有限。有半导体行业分析师认为，CPU+加速芯片的组合可能是较优方案，可以满足高吞吐量的需求。

在AI算力需求方面，中国是全球最大的市场之一，英伟达尤为重视。英伟达一方面未向中国出售A100和H100芯片，但在2022年11月推出了比这两款芯片稍差的“特供”替代品A800。与A100相比，A800系列的规格基本相同，比较大的区别在于NVLink互连总线的连接速率，前者为600GB/s，后者限制在了400GB/s。A800 GPU在算力上与A100保持一致，但增加了40GB显存的PCIe版本，在NVLink互联速度上，A800相较于A100下降了200GB/s的速度。

事实上，国内厂商也推出了相关的可替代芯片。例如寒武纪的MLU370芯片，据业内人士称其性能大约是A100的60%-70%。