輝達（Nvidia）以打造AI晶片而聞名，但該公司最偉大的成就是構築了一道商業屏障，將客戶留在自己的生態系統內，同時把競爭對手拒之門外。這道屏障由軟體和晶片共同構成。
在過去20年裡，輝達打造了一個科技界稱之為「圍牆花園」的體系，與蘋果公司（Apple）自創的體系類似。不過，蘋果公司的軟體和服務生態系統面向消費者，而輝達長期以來一直專注於服務使用其晶片構建AI系統和其他軟體的開發者。
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輝達的「圍牆花園」解釋了，為什麼儘管面臨著來自其他晶片製造商、甚至是Google（Google）和亞馬遜（Amazon）等科技巨頭的競爭，輝達在未來幾年內也極不可能失去重要的AI市場份額。
這也解釋了為什麼從長遠來看，圍繞輝達目前主導領地的爭奪戰可能會集中在該公司的編寫程式能力上，而不僅僅是其電路設計，也說明了為何其競爭對手正在競相開發能夠繞過輝達防護牆的軟體。
要理解輝達的「圍牆花園」，關鍵在於一個名為CUDA的軟體平台。該平台於2007年推出，解決了一個當時還沒有人遇到的問題：如何使用輝達的專用晶片運行非圖形軟體，例如加密算法和加密貨幣挖礦。輝達的這些晶片是為3D圖形和遊戲等勞動密集型應用而設計的。
藉助CUDA，可以在這些名為圖形處理單元（GPU）的晶片上進行各種其他計算。在CUDA讓輝達晶片能夠運行的應用程式中就包括AI軟體，近年來AI軟體的蓬勃發展已使輝達成為全球最具價值的公司之一。
而且，關鍵是CUDA僅僅是一個開始。年復一年，輝達通過推出專門的代碼庫來響應軟體開發人員的需求，使其GPU能夠以英特爾（Intel）和AMD等品牌傳統通用處理器無法實現的速度執行大量任務。
輝達軟體平台的重要性也可以說明為什麼多年來該公司軟體工程師人數一直多於硬體工程師。輝達首席執行官黃仁勳（Jensen Huang）最近將該公司對軟硬體結合的重視稱為「全棧計算」，這意味著輝達一手包辦了從晶片到構建AI的軟體等所有產品。
每當有競爭對手宣布推出旨在與輝達競爭的AI晶片時，都要面對輝達客戶逾15年來一直在使用的編寫大量代碼的系統。此類軟體很難轉移到競爭對手的系統上。
輝達在今年6月份的股東大會上宣布，CUDA現在包含300多個代碼庫和600個AI模型，支持3,700個GPU加速應用程式，大約4萬家公司的500多萬開發人員都在使用這些應用程式。
AI計算市場規模巨大，促使眾多公司聯合起來與輝達競爭。花旗投資研究（Citi Research）的半導體和網路設備分析師Atif Malik預測，到2027年，AI相關晶片的市場規模將達到每年4,000億美元。（輝達截至今年1月份的財年收入約為610億美元。） （相關報導： 華爾街日報》華為新產品將挑戰Nvidia的H100，美國制裁仍是隱憂 ｜ 更多文章 ）
專注於為雲端運算客戶提供AI的英特爾副總裁Bill Pearson表示，這類合作主要聚焦開發CUDA的開源替代品。英特爾工程師正為兩個這樣的項目作出貢獻，其中一個項目包括Arm、Google、三星（Samsung）和高通（Qualcomm）。ChatGPT開發商OpenAI正開展自己的開源工作。
投資者紛紛湧入致力於開發CUDA替代品的新創公司。推動這些投資的部分原因是，許多全球科技巨頭的工程師可能會共同努力，讓企業能夠使用它們青睞的晶片，並不再支付業內一些人所說的「CUDA稅」。
可以利用所有這些開源軟體的新創公司Groq最近宣布獲得6.4億美元投資，用於打造與輝達競爭的晶片。這一投資對Groq的估值為28億美元。
科技巨頭們也在投資可以替代輝達晶片的自研產品。Google和亞馬遜都生產自己的訂製晶片，用於訓練和部署AI，微軟（Microsoft） 2023年時宣布也將如此。
在挑戰輝達AI晶片主導地位方面，最成功的競爭對手之一是AMD。不過AMD的市場份額仍遠低於輝達，預計2024年其Instinct系列AI晶片的收入為45億美元。但AMD副總裁Andrew Dieckman表示，該公司正投入巨資招聘軟體工程師。
Dieckman說：「我們極大地擴展了軟體資源。」AMD上個月宣布將以6.65億美元收購Silo AI，增加300名AI工程師。
輝達的主要客戶微軟和Meta Platforms均購買AMD的AI晶片，反映出它們希望鼓勵競爭。AI晶片是科技巨頭預算中成本最高的一項支出。
儘管如此，花旗投資研究的Malik表示，他預計輝達在未來兩到三年內將在AI相關晶片領域保持約90%的市場份額。
要了解替代方案的優缺點，搞清楚在不使用任何輝達硬體或軟體的情況下構建ChatGPT風格的AI需要什麼會有所幫助。
新創公司NinjaTech AI的首席執行官Babak Pahlavan表示，如果他負擔得起，他本會使用輝達的硬體和軟體來創辦自己的公司。但輝達強大的H100晶片供應短缺，導致價格居高不下，並難以獲得。
Pahlavan及NinjaTech AI的其他聯合創始人最終轉向亞馬遜。亞馬遜生產自己的訂製晶片來訓練AI，AI在這一過程中從海量數據中「學習」。經過數月的努力，該團隊終於成功通過亞馬遜Trainium晶片訓練了他們的AI。這並不容易。
Pahlavan表示：「遇到過很多挑戰和麻煩。」 NinjaTech的AI團隊曾連續幾個月每周與亞馬遜軟體團隊會面四次。最終，兩家公司解決了這些問題，NinjaTech的AI「代理人」於今年5月推出，為用戶執行任務。該公司稱其服務的月活躍用戶超過100萬，所有這些用戶都由基於亞馬遜晶片訓練和運行的模型提供服務。
Amazon Web Services高管Gadi Hutt的團隊與NinjaTech AI進行過合作，他稱，一開始雙方都有一些麻煩，但現在已經順利運轉。
使用亞馬遜訂製AI晶片的客戶包括Anthropic、愛彼迎（Airbnb）、Pinterest和Snap。亞馬遜的雲端運算客戶可以選擇使用輝達晶片，但輝達晶片的使用成本高於亞馬遜自己的AI晶片。Hutt說，即便如此，客戶也需要時間才能轉換。
從NinjaTech AI的經歷來看，像它這樣的新創公司哪怕經受痛苦和花費更多研發時間也要在輝達的「圍牆花園」之外構建AI的一大原因就是成本低。
Pahlavan表示，為了每月服務超過100萬用戶，NinjaTech使用亞馬遜的雲服務費用約為每月25萬美元。他補充說，如果使用輝達晶片運行同樣的AI，費用將為75萬至120萬美元。
輝達敏銳地意識到了所有這些競爭壓力，也知道其晶片的購買和運行成本很高。黃仁勳承諾，該公司下一代以AI為重點的晶片將降低在硬體上訓練AI的成本。
在可預見的未來，輝達的命運取決於一種慣性，這種慣性以往曾將企業和客戶鎖定在其他各種封閉平台中，包括蘋果公司的平台。 （相關報導： 華爾街日報》華為新產品將挑戰Nvidia的H100，美國制裁仍是隱憂 ｜ 更多文章 ）
責任編輯：馬靖雲
