黄仁勋，ChatGPT时代的第一位赢家(3)

这并不是巧合。

黄仁勋和他的英伟达，确实活成了令人嫉妒的赢家——英伟达的AI超级计算机DGX，正是语言大模型背后的引擎。黄仁勋将全球首台DGX交给OpenAI后，超过半数的全球百强企业同样安装了来自英伟达的超级计算机。
根据New Street Research数据显示，目前英伟达GPU已经占据了可用于机器学习的图形处理器市场95%的份额。
为了支持推特自身的AIGC项目，马斯克在近期购买了约一万枚GPU。2023年3月，美国市场研究机构TrendForce发布报告称，处理1800亿个参数的GPT-3.5大模型，需要GPU芯片两万枚。未来GPT大模型商业化所需的GPU芯片数量将会超过三万枚。
云计算行业流传着一种说法：一万枚英伟达A100芯片，是做好AI大模型的算力门槛。
而由于某些原因，国内公司几乎拿不到新的A100、H100芯片，只能采购A800和H800芯片作为替代。
相关机构预估，目前国内大约仅存有3万枚A100芯片，而英伟达推出的A100替代版A800，也是“一票难求”。据悉，部分商家一枚A100GPU的报价已经从原本的约六万美元一路涨至九万甚至十万美元。相对差一些的A800芯片，价格也已超过八万美元。
坊间曾传出一份报告，报告称今年年初百度紧急下单了3000台包含8张芯片的A800服务器（相当于2.4万张A800芯片），预计全年会有A800和H800共5万枚需求。消息人士透露，在百度大模型“文心一言”研发过程的冲刺阶段，几乎占用了集团所有的A100芯片。
阿里云预计也将在今年一万枚左右芯片，其中6000枚是H800。除此之外，阿里云还将采购旗下半导体公司平头哥的自研芯片，每年大约3000枚。而这些包含数万枚A800、H800芯片的订单，单笔的金额不会低于十亿美元。
抢购，还发生在汽车市场。
何小鹏曾在朋友圈转了一篇题为《英伟达A100限令将重创中国自动驾驶》的文章，文章称“芯片短缺将对自动驾驶行业带来挑战”，何小鹏也在配文中承认这是个坏消息。