這兩天,， 我們再次回顧了黃仁勛在 GTC 2024 上的演講,，在對產品做更深一層的分析解讀時，發(fā)現(xiàn)了一些當時熬夜忽略掉的亮點,。

一是老黃的演講風格,，幽默、自然,、很有交流感,，也難怪能把一場科技產品發(fā)布會開成演唱會的模樣。

圖源：愛范兒

二是結合著前幾代產品，再次審視最新發(fā)布的 Blackwell 架構以及系列 GPU,，只能說它的算力性能,、成本造價和今后表現(xiàn)，遠超乎我的想像,。

就如英偉達的名字,，NVIDIA 的前兩個字母 N 和 V，代表著 Next Version「下一代」,。

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與往年的 GTC 一樣,，英偉達如期發(fā)布了下一代產品,，性能更高、表現(xiàn)更好,；但又和以前完全不同,，因為 Blackwell 所代表的不僅是下一代產品，更是下一個時代,。

重新認識,，地表最強 GPU

自我介紹一般都從名字開始，那這顆最新最強的 AI 芯片,，也從這里講起吧,。

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Blackwell 的全名是 David Harold Blackwell,，他是美國統(tǒng)計學家,、拉奧-布萊克韋爾定理的提出者之一。更重要的是,，他還是美國國家科學院的首位黑人院士,，和加州大學伯克利分校的首位黑人終身教員。

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GTC 2024 上發(fā)布的這顆「Blackwell」就來源于此，倒不是說 Blackwell 本人對英偉達有過什么突出的貢獻,，而是在英偉達的命名體系中,，拿歷史上一些著名科學家（或數學家）的名字來命名 GPU 微架構，已經成為了一種慣例,。

自 2006 年起,，英偉達陸續(xù)推出的 Tesla, Fermi, Kepler, Maxwel, Pascal, Volta, Turing, Ampere 架構，就對應著特斯拉,、費米,、開普勒、麥克斯韋,、帕斯卡,、伏打、圖靈,、安培這幾位學術大佬,。

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一是有名,，二是有料，至于是否和指定產品一一對應,，實際上就沒有那么強相關了,。

這里需要強調一點，上面提到的這些以名字命名的對象,，不是哪一顆單獨的芯片，而是指整個 GPU 的架構（黃仁勛將其稱為平臺）,。

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芯片架構（Chip Architecture）指芯片的基本設計和組織結構,，不同的架構決定著芯片的性能,、能效,、處理能力和兼容性，也影響著應用程序的執(zhí)行方式和效率,。

簡單講,，擁有了一座體育場（制作芯片的原材料）的你，打算將它徹底改造,，這塊地具體是用來開演唱會還是辦運動會（芯片用途）,，決定了場地布置、人員雇傭,、裝扮和宣發(fā)的方式（芯片架構）,。

因此芯片架構和芯片設計相互關聯(lián)，也共同決定了芯片性能,。

例如經常聽到的 x86 和 ARM,，就是針對 CPU 而設計的兩種主流架構，前者性能表現(xiàn)強悍,，后者能耗控制優(yōu)秀,，各有長項。

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基于多代 NVIDIA 技術構建，在 Blackwell 架構下的芯片 B200,、B100 具備出眾的性能,、效率和規(guī)模，也一同開啟了 AIGC 的新篇章,。

但為什么會被稱為「AI 核彈」,？新 GPU 到底有多強？在與上一代產品的對比下,，我們會有更直觀的感受,。

2022 年的 GTC 上，黃仁勛發(fā)布了全新架構 Hopper 以及全新芯片 H100：

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1. 由臺積電 4nm 工藝制程，當中集成了 800 億個晶體管,，比上一代 A100 足足多了 260 億個,。 H100 的 FP16、TF32 以及 FP64 性能都是 A100 的 3 倍,，分別為 2000TFLOPS,、1000TFLOPS 和 60TFLOPS，訓練 3950 億參數大模型僅需 1 天,，用老黃的原話解釋「20 張即可承載全球互聯(lián)網流量」。

2. H100 的發(fā)售，讓英偉達市值突破了2 萬億美元,，成為僅次于微軟和蘋果的第三大科技公司。

3. 據市場跟蹤公司 Omdia 的統(tǒng)計分析,，英偉達在去年第三季度大約賣出了 50 萬臺 H100 和 A100 GPU，這些顯卡的總重,，近千噸,。

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到目前為止,，Hopper H100 仍是在售的最強 GPU，并遙遙領先,。

而 Blackwell B200,，再次刷新了「最強」的記錄，性能的提升遠超出了常規(guī)的產品迭代,。

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從制程工藝看,，B200 GPU 采用第二代臺積電的 4nm 工藝,，采用雙倍光刻極限尺寸的裸片，通過 10 TB/s 的片間互聯(lián)技術連接成一塊統(tǒng)一的 GPU ,，共有 2080 億個晶體管（單顆芯片為 1040 億個）,，相較于制作 Hopper H100 的 N4 技術，性能提升了 6%,。,，綜合性能提升約 250%。

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從性能看，第二代 Transformer 引擎使 Blackwell 可以通過新的 4 位浮點 AI 支持雙倍的計算和模型大小推理能力,，單芯片 AI 性能高達 20 PetaFLOPS（每秒可以執(zhí)行 20×10^15 次浮點運算）,，比上一代 Hopper H100 提升了 4 倍，同時 AI 推理性能比上一代提升了 30 倍,。

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從能耗控制看,，過去訓練一個 1.8 萬億參數模型之前需要 8000 個 Hopper GPU 和 15 兆瓦的功率,，如今 2000 個 Blackwell GPU 就可以做到這一點，而功耗僅為 4 兆瓦,，直接降低了 96%,。

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因此,，黃仁勛的那句「Blackwell 將成為世界上最強大的芯片」并不是信口開河，而且已經成為事實,。

不便宜的造價,，不簡單的用途

金融服務公司 Raymond James 分析師曾預估過 B200 的成本。

英偉達每制造一顆 H100 的成本約為 3320 美元,，售價為 2.5-3 萬美元之間,，根據兩者的性能差異推算 B200 成本將比 H100 高出 50%~60%，大概是 6000 美元,。

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黃仁勛在發(fā)布會后接受 CNBC 專訪時透露,，Blackwell GPU 的售價約為 3 萬~4 萬美元,，整個新架構的研發(fā)大約花了 100 億美元。

我們必須發(fā)明一些新技術才能使其（新架構）成為可能,。

按照以往的節(jié)奏,，英偉達大約每兩年就會發(fā)布新一代 AI 芯片，最新的 Blackwell 相較于前幾代產品在算力性能和能耗控制上有了顯著的提升,，更直觀的是,， 結合了兩顆 GPU 的 Blackwell 比 Hooper 大了將近一倍。

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高昂的成本不僅與芯片有關，還與設計數據中心和集成到其他公司的數據中心緊密相連,，因為在黃仁勛看來,，英偉達并不制造芯片，而是在建數據中心,。

根據英偉達最新的財報顯示,，第四財季營收達到創(chuàng)紀錄的 221 億美元，同比增長 265%,。四季度凈利潤 123 億美元,，同比暴增 765%。

這當中最大的營收來源數據中心部門,，達到創(chuàng)紀錄的 184 億美元,，較第三季度增長 27%，較上年同期增長 409%,。

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研發(fā)成本很高，但以此搏來的正向回報更高,。

英偉達目前正在構建的數據中心,，包含全棧系統(tǒng)和所有軟件，是一套完整的體系,，Blackwell 或者說 GPU,，只是這當中的一環(huán)。

數據中心被分解成多個模塊,，用戶能夠根據自身需求自由選擇相應的軟硬件服務,，英偉達會根據不同的要求對網絡、存儲,、控制平臺,、安全性、管理進行調整,，并有專門團隊來提供技術支持,。

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如此的全局視野和定制化服務到底好不好,，數據可以說明一切：截至 3 月 5 日，英偉達的市值繼超越 Alphabet,、亞馬遜等巨頭后,，又超過沙特阿美， 成為全球第三大公司,，僅次于微軟和蘋果兩大科技巨頭,，總市值達到 2.4 萬億美元。

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目前，全球數據中心大約有 2000 億歐元（約合人民幣 7873 億）的市場,，英偉達正是這當中的一部分,，黃仁勛預測這個市場在未來極有可能增長到 1-2 萬億美元。

英偉達 CFO 克雷斯分析：

第四財季數據中心的收入主要是由生成式 AI 及其相關訓練所推動的,。我們估計,，過去一年中約有 40% 的數據中心收入來源于 AI。

不到一個月前,，黃仁勛也在財報中表示

加速計算和生成式 AI 已經達到引爆點,，全球范圍內，企業(yè)、產業(yè)和國家的需求正在激增,。

的確,，定制化不是英偉達的專屬，但在 AI 時代的風口,，能夠提供「從頭到腳」的服務的企業(yè)所剩無幾,，英偉達就是其中之一,。

豬能起飛,，首先得在風口

在這個虛擬現(xiàn)實、高性能計算和人工智能的交叉口,，GPU 甚至在取代 CPU 成為 AI 計算機的大腦,。

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生成式 AI 之所以引起各個行業(yè)的熱烈討論,，最核心的一點是它開始像「人」一樣工作學習，從聊天,、寫文案,、畫圖片、做視頻,，到分析病情,、調研總結……所有令人驚嘆的生成結果，都需要天文數字般的樣本數據作為支撐,。

比如,，你能記住「愛范兒」這個名字，可能是因為每天的公眾號推送讓信息不斷重復加強了記憶,；也可能是以前從未見過「愛」和「范兒」的組合,，新奇感讓你印象深刻；又或者是橙色的 logo 在你腦海中留下了獨特的視覺符號,。

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每一個簡單的小細節(jié)鞏固了你腦海中「愛范兒」的畫像,，但當全國的科技媒體信息雜糅在一起的時候,，就需要更多的符號來加深印象，以免搞混,。

AI 的深度學習,，大概就是這個邏輯，而 GPU 就是處理海量信息的最佳選擇,。

自 OpenAI 引燃 AIGC 后,，大部分有名有姓的公司都開始極速上架自家的大小模型，智能汽車、翻譯軟件,、電子文檔,、手機助手，連掃地機器人,，都擁有了 AI,。

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GPU 仿佛在一夜之間就成了全球爭奪的對象,，根據市場跟蹤公司 Omdia 的統(tǒng)計，這當中不乏騰訊,、阿里巴巴,、百度、字節(jié)跳動,、特斯拉,，Meta 和微軟甚至各自采購了15 萬顆 H100 GPU（去年最強芯片）。

技術原理和時代背景,，共同促進了 GPU 的爆火,，也成就了屬于英偉達的「顯卡帝國」。根據富國銀行的統(tǒng)計,，英偉達目前在數據中心 AI 市場擁有 98% 的市場份額,。

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站在風口上,，豬都可以飛起來。

但當一家公司在一個行業(yè)里的占有率接近 100% 時,，背后一定有個和站在風口同樣重要的原因,。

1999 年，英偉達就率先提出了 GPU 的概念,，2006 年就推出了 CUDA,，這是英偉達發(fā)展史上一次重要的技術轉折點，它降低了 GPU 的應用門檻,，開發(fā)者可以用 C/C++ 等語言在 GPU 上邊寫程序,，GPU 脫離了圖像處理的單一用途，高性能計算走入了顯卡的世界,。

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16 年 AlphaGo 的勝利,，17 年比特幣的暴漲以及挖礦熱潮,，在此期間押注自動駕駛市場，直到 23 年 ChatGPT 等 AI 大模型問世，讓英偉達在多年前的播種,，迎來了豐收時刻,。

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風口固然重要,，但前瞻市場布局、多元化應用領域,、大手筆的投入與創(chuàng)新,，任何一環(huán)的失位，都不會造就當下接近滿分的市場神話,。

不過,，于英偉達而言，如何在時代的十字路口保持領先地位,，才是最重要的議題。

Blackwell,，就是鞏固成果的關鍵一步,，在許多廠家還沒收到已經下定的 H100 時，B200,、B100 的流水線已經開啟,。

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黃仁勛在演講中,，重申了自己在此前財報中提出的觀點「通用計算已經到達瓶頸」。

因此現(xiàn)在需要更大的模型,，也需要更大的 GPU,，更需要將 GPU 堆疊在一起。

這不是為了降低成本,，而是為了擴大規(guī)模,。

這當中，有些謙虛,，當然也有市場的巨大需求,。

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目前 OpenAI 最大的模型已經有 1.8T（萬億）參數,，需要吞吐數十億 token（字符串），即使是一塊 PetaFLOP（每秒千萬億次）級的 GPU,，訓練這樣大的模型也需要 1000 年才能完成,。

Hopper 很棒，但我們需要更強大的 GPU。

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GTC 2024 帶來的第一波討論熱潮在這幾天慢慢淡去，可以預見的是,，發(fā)布會上的 Blackwell GPU 系列,、第五代 NVLink、RAS 引擎,，在走向市場的時候會帶來更多的震撼,；難以預測的是「生成式 AI 已觸及的引爆點」究竟還會給世界帶來多少驚喜與改變？

在 AIGC 爆發(fā)的當下和 AGI 到來的前夕,，英偉達引爆的這串 AI 鞭炮,，目前還只是炸響了第一下。

本文來自微信公眾號“愛范兒”（ID:ifanr）,，作者：肖凡博,，36氪經授權發(fā)布。