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全球市值最高的公司（Nvidia），作為人工智慧（AI）微晶片供應商，仍然高度依賴於少數匿名客戶，這些客戶共同貢獻了數十億美元的營收。
這家AI晶片行業的寵兒在其向美國證券交易委員會（SEC）提交的季度10-Q檔案中再次警告投資者，其擁有一些至關重要的客戶，他們的訂單各自都超過了英偉達全球合併營業額的10%。
例如，一個由三家特別財力雄厚的客戶組成的精英群體，在截至10月底的前九個月內，分別購買了價值100億至110億美元的商品和服務。
幸運的是，對於英偉達投資者而言，這種情況不會很快改變。彭博情報（Bloomberg Intelligence）全球技術研究主管曼迪普·辛格（Mandeep Singh）表示，他相信英偉達創始人兼執行長（Jensen Huang）的預測，即支出不會停止。
他說：“資料中心訓練市場的規模可能會達到1萬億美元，而不會出現任何真正的衰退。”到那時，英偉達的市場份額無疑會從目前的90%大幅下降。但即便如此，其年收入仍可能達到數百億美元。
英偉達仍受供應限制
除了依靠五角大樓訂單的國防承包商外，一家公司如此集中於少數客戶的風險是極其不尋常的——更不用說這家公司有望成為首家市值高達4萬億美元的公司了。
從嚴格的三個月期限來看英偉達的賬戶，第二季度有四個匿名大客戶，他們的總銷售額幾乎佔英偉達每兩美元銷售額中的一元；而此次至少有一家已經落榜，現在只剩下三家仍符合這一標準。
辛格告訴《財富》雜誌，這些匿名大客戶可能包括微軟、Meta，以及可能是Super Micro。但英偉達拒絕就此猜測發表評論。
英偉達只是將他們稱為客戶A、B和C，他們總共購買了價值126億美元的商品和服務。這超過了英偉達截至10月底的第三季度351億美元總營收的三分之一。
他們的份額也平分秋色，各佔12%，這表明他們可能只獲得了分配給他們的最大數量的晶片，而不是他們可能理想中想要的那麼多。
這與英偉達創始人兼執行長黃仁勳的說法相吻合，即他的公司受到供應限制。英偉達無法簡單地生產更多的晶片，因為它已將行業領先的AI微晶片的批次製造外包給了臺灣的臺積電（TSMC），並且自己沒有生產設施。
中間商還是終端使用者？
重要的是，英偉達對主要匿名客戶的指定，如客戶A、客戶B等，並不是從一個財政週期到下一個財政週期固定不變的。他們會改變位置，英偉達出於競爭原因將其身份保密；毫無疑問，這些客戶不希望他們的投資者、員工、評論家、激進分子和競爭對手能夠看到他們確切地在英偉達晶片上花了多少錢。
例如，一個被指定為“客戶A”的實體在過去一個財政季度購買了約42億美元的商品和服務。然而，這似乎比以往要少，因為它在前九個月的總額中並未超過10%的門檻。
與此同時，“客戶D”似乎做了完全相反的事情，減少了英偉達晶片的購買量，但在今年到目前為止的營業額中仍佔12%。
由於他們的名字是保密的，因此很難說他們是像陷入困境的Super Micro Computer這樣的資料中心硬體供應商等中間商，還是像埃隆·馬斯克（Elon Musk）的xAI這樣的終端使用者。例如，後者在短短三個月內就建成了其新的孟菲斯計算叢集。
英偉達面臨的長期風險包括從訓練晶片向推理晶片的轉變
然而，最終只有少數幾家公司擁有能夠參與AI競賽的資本，因為訓練大型語言模型的成本可能非常高昂。通常，這些公司是雲計算領域的超大規模企業，如微軟。
例如，甲骨文（Oracle）最近宣佈計劃建立一個澤塔級資料中心，配備超過13.1萬個英偉達最先進的Blackwell AI訓練晶片，這將比任何現有單個站點的功能都更強大。
據估計，執行如此龐大的計算叢集所需的電力將相當於近24座核電站的輸出能力。
彭博情報分析師辛格認為英偉達只有少數幾個長期風險。首先，一些超大規模企業最終可能會減少訂單，從而稀釋其市場份額。其中一個可能的候選者是Alphabet，它擁有自己的訓練晶片TPU。
其次，英偉達在訓練晶片方面的主導地位並不匹配於推理晶片領域，推理晶片在訓練完生成式AI模型後執行這些模型。在這裡，技術要求並不那麼先進，這意味著競爭更加激烈，不僅來自AMD等競爭對手，還來自擁有自己定製晶片的公司，如特斯拉。隨著越來越多的企業使用AI，推理最終將成為一個更具意義的業務。
辛格說：“有很多公司正試圖關注這一推理機會，因為你不需要最高階的圖形處理器（GPU）加速器晶片來完成這項工作。”
當被問及這種長期向推理的轉變是否比最終失去訓練晶片市場份額的風險更大時，他回答說：“絕對是。”
https://fortune.com/2024/11/21/nvidia-jensen-huang-ai-training-chips-microsoft-google-amazon-tesla-meta-hyperscalers-cloud-computing/
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