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全球首台，黄仁勋亲自送货上门，OpenAI首发，DGX H200算是把流量拉满了。
DGX H200在发布大概半年后出货交付客户，按级别算属于现役“AI算力核弹”，更先进的GB200系列毕竟还没有量产服役。
作为山姆·奥特曼的亲密战友，在去年的“宫斗事件”中一同被赶出公司的格雷格·布罗克曼兴奋的在推特上官宣了这一消息。格雷格·布罗克曼炫耀式的推文中，还特意引用了黄仁勋在这台设备上的寄语签名——“为了推动AI、计算与人类的发展。”
山姆·奥特曼、黄仁勋与格雷格·布罗克曼与DGX-GH200服务器合影
2016年，彼时黄仁勋在马斯克等人的见证下，也曾为OpenAI捐赠了全球首台DGX-1服务器。请注意，当时是赠送的。黄仁勋写道，“致埃隆和OpenAI团队，为了计算和人类的未来，我向你们赠送世界上第一台DGX-1。”
两次题词，都强调“为了计算和人类的未来”，或多或少能说明：硅谷大佬们眼中“规模法则”是带领人类通往AGI时代的大门；黄仁勋和英伟达，掌握着打开这扇大门的钥匙。
一直以来，OpenAI信奉的就是这种“大力出奇迹”的逻辑，山姆·奥特曼频繁对外吹风“我们需要更多的GPU”、“世界需要更多的人工智能计算”，甚至被传出“7万亿美元投资AI芯片制造”的消息。
我们的问题是，硅谷巨头们的算力储备情况如何，英伟达能否缓解AI布道者们的算力焦虑症，而谁又会成为英伟达供应算力子弹的掣肘，回答这些问题，可以从H200的“战斗力”开始。
H200迎战MI300X、Gaudi3
H200实际上去年下半年就已经发布，分HGX和DGX两个版本。HGX可以理解为计算模组，包含4 GPU、8 GPU两个版本，而DGX版本可以理解为AI超算服务器，不仅搭载了GPU模块，还配置有操作系统和处理器。
大家都说DGX H200交付，更准确的说法应该是DGX GH200，这里的“G”，对应的就是英伟达的Grace处理器。
单纯的看硬件，H200和上一代产品H100采用相同的Hooper架构，浮点运算性能基本没有提升（如下表），改进在于H200全球首发了HBM3e内存（去年8月给客户送样，今年3月开始量产），显存达到了141GB，显存带宽达到4.8TB/s。
*BlackWell和Hopper架构基础硬件规格对比，来源：Semianalysis
由于浮点运算性能没有提升，整体配置没有大改，H200也被外界解读为半代升级，但价格基本上不变，好歹算是个加量不加价，未来H100即将退役，相关市场则交棒给H200了。
按英伟达官方的说法，H200运行70B参数的Llama 2和175B参数的GPT-3，推理性能分别提升1.9倍和1.6倍。
作为明星产品，H100一直被用来作为行业对标的对象，AMD发布MI300X时对外强调，70B参数的Llama 2推理性能是H100的1.4倍，英特尔在Gaudi3上给出的数据则是1.5倍。
把几款产品放在一起对比，H200、Gaudi 3和MI300X，70B参数的Llama 2模型，推理性能分别是H100的1.9倍、1.5倍和1.4倍。
*Intel和AMD官方提供的Gaudi 3、MI300X 70B参数Llama 2推理性能
基于显存、带宽的提升，依旧能让英伟达在特定参数模型的推理上，占据领先地位。更重要的是，黄仁勋手中还有未上市的“核弹级产品”GB200，以及未公布的B100。
基于纸面参数看，英伟达目前还领先竞争对手一个代差，但纸面参数的追赶并不难。
作为挑战者，AMD和英特尔还需要提供让开发者从英伟达的CUDA生态走出去的吸引力，这种生态建设则是长期的追赶过程。芯事重重资深顾问，亚洲视觉科技研发总监陈经在GTC大会解读直播中将CUDA类比成PC互联网时代的Windows，“开发者则需要在Windows给定的框架里使用PC。”
“CUDA不是一个孤立软件，它需要众多配套系统，包括硬件层、驱动、GPU集群、底层库、Pytorch等上层库、编译器，跟着CUDA的套路走会很方便，一旦偏离套路就遇到知识盲区，懂怎么调整的人极为稀缺。”陈经认为如果人们想抛开CUDA，虽然可以选择单卡性能（比H100）更强的MI300X，但“实战”搭环境可能会面临无数个想不到的bug而被弄崩溃，适配的时间耗不起。
除了生态，另一个增加吸引力的杠杆是价格，追赶者需要借助更高的性价比，来覆盖开发者们的迁移成本。
当然，挖墙角并不是一件容易的事情，英伟达在商业策略上也有明确的反竞争机制，Semianalysis曾在研究报告中援引供应链人士的爆料，称英伟达正在基于多重因素，对客户进行不同优先级的产能分配。影响因素包括但不限于：存在多方采购的情况，自研AI芯片，捆绑采购英伟达其他产品。
在这种情况下，下场自研都会面临订单交付优先级下调的风险，更不用说在英伟达、AMD和Intel之间“骑墙”。
当然，这些都是对于存量用户的争抢。增量用户面前，性价比就是Intel、AMD这些追赶者的强力武器，这个策略在英特尔身上表现的最为明显——今年的Intel Vision大会上，英特尔就秀了一波合作伙伴阵容，其中包括博世、Naver、SAP、Ola等等。
硅谷公司抢算力“上头”
算力是硅谷巨头们在AI时代的硬通货，但他们手里到底屯了多少显卡，构建了什么规模的算力？
研究机构Omdia的数据显示，截至2023年第三季度，英伟达H100出货量达到65万张，其中Meta和微软分别拿下15万张，接近全部订单的一半。如果按照单卡价格24000美元计算，截至到2023年第三季度，65万张H100总计为英伟达贡献156亿美元营收。
截至到2023年Q3，H100的出货量及主要科技公司储备情况，来源：Omdia
另外，Omdia数据还显示，仅仅第三季度，英伟达的H100出货量就达到50万台，价值120亿美元。也就是说，硅谷巨头们的订单在第三季度得到了集中交付。交付量的增长与CoWoS封装产能拉升呈正相关。公开数据显示，台积电于去年4月、6月和10月，先后进行了多轮CoWoS设备加单，并且还对InFO封装线改机以增加CoWoS产能。
需要注意，Omdia的数据只统计到第三季度，且不包含OpenAI，所以只做参考。实际上，各家H100的囤货都在不断上涨，硅谷巨头们对算力的需求并不是虚张声势，而是用真金白银兑现。
日前，马斯克在特斯拉电话会议上确认公司已经储备3.5万张H100。对照上面的图表，这意味着特斯拉过去两个季度新储备2万张H100。马斯克在电话会议上还表示，到2024年年底，总计储备量将达到8.5万张。扎克伯格更早之前就宣布计划到2024年底，将H100的储备量提升到35万张，微软则提出了更宏大的目标，到年底GPU储备量翻一倍，达到180万张，实际是在暗示目前已经屯了90万张（感慨一下纳德拉的钞能力）。
买卡其实很好理解，但前有发布间隔大半年的H200，后有性能更出众的B200，硅谷巨头们应该怎么选？
有报道称微软将放弃采购H100，计划抢夺50%的GB200订单，可是问题在于，“算力核弹”B200现阶段还属于“期货”。按照H200的交付节奏预估，包含台积电的逻辑芯片的生产及封装，富士康和纬创的代工以及最终进入渠道，B200系列向客户发货最快也要到今年四季度。
黄仁勋给OpenAI交付全球第一台DGX GH200，其目的也是在向市场表态，H200系列已具备量产交付能力，如果大家想要进入AGI时代，“钥匙”就摆在这里，而微软喊“卡”，就意味着将算力拱手让人。
争抢算力在人类史上可能会是一个长期现象，只是大家都在喊着缺显卡，缺算力，谁才是真正缺的那一位？
傅盛在腾讯科技的对话中提到过谷歌的案例，他说“如果一个谷歌研究员跟老板说训练一次2000万美金，老板问能不能做成？你说不知道，肯定就很难申请到资源。”
也就是说，对于一家商业化公司，当你的目标或者收益不够明确时，想烧钱堆算力做大模型是一件很困难的时间，毕竟所有的资本支出要对股东、投资人负责，微软和Meta疯狂砸钱买卡，就是因为商业回报已经有若隐若现的意思。
扎克伯格在2024财年一季度电话会议上说，“生成式AI可能要投资数年，才能实现有效盈利”，看起来是给投资者打预防针，但Meta的信息流、广告推荐系统都已经清楚的看到投资回报。扎克伯格说，脸书30%的帖子来自AI推荐系统，Instagram更是达到了50%，而且两个端到端人工智能工具Advantage+购物和Advantage+应用带来的收入已经翻倍增长。
微软的逻辑也差不多，刚刚公布的2024年第三财季业绩全面超预期，AI推动Azure云收入加速增长了31%，贡献的云收入增幅提升至7个百分点，包含Copilot AI助手的Office商业收入增长15%。
如果真的说巨头们信奉“规模法则”，强调“大力出奇迹”，至少微软、Meta们还可以再加一个“不见兔子不撒鹰”的标签。
全球科技公司自研芯片布局，来源：摩根史坦利
当然，储备算力，买或者说抢是一条路径，自研则是另一条路径，这可能会带来数十亿的采购和能耗成本的缩减。
不过，自研前期资本支出巨大，从投入到性能符合预期的产出兑现也需要时间，基本上科技公司都在采用自研+采购两条腿走路的策略。
大摩此前提供了一份研究报告，资料显示绝大部分科技公司在自研芯片上都有布局（如上图），包括谷歌的TPU，meta的MTIA，也包括国内大厂的相关项目。
长期看，自研确实可以消除算力焦虑，大摩对自研的总结是“单美元效率”更高，尤其是不追求最尖端工艺产品的情况下，“单美元效率”会更明显。Semiannaly的“总拥有成本”也值得参考，该机构在研究报告中以GB200为例，强调尽管Blackwell系列提供了更多浮点运算性能，但考虑到硅面积的增加，单位面积的性能并没有显著提升，而且随着功率的提升，每瓦性能的提升幅度也会逐步下降。
还有一个终极问题，钱和卡都有了，电怎么办？
AI初创公司OpenPipe联合创始人、CEO 凯尔·科比特援引一位微软的工程师的观点称，“如果在一个州放置超过10万张H100 GPU，电网就会崩溃。”那么，卡不够可以自研，电不够，硅谷巨头们又要下场布局电力基础设施？
“卡黄仁勋脖子”的两只手
硅谷巨头缺卡又缺电，英伟达则缺CoWoS产能和HBM内存。
CoWoS被称之为2.5D封装，简单说就是将逻辑芯片、HBM内存通过硅中介层，再透过硅通孔技术，最后连接至PCB基板上，其英文全称也就是Chip on Wafer on Substrate。
今年GTC，黄仁勋在面对全球媒体的采访时，被问及CoWoS需求是去年三倍是否属实时幽了一默，反问记者“你想要确切的数据，这很有趣。”
关于英伟达CoWoS需求的具体情况，黄仁勋不给小抄，就只能参考外界数据。
Digitimes援引设备厂的数据，称台积电2023年全年CoWoS总产能逾12万片，2024年将冲上24万，英伟达将取得14.4万-15万片，占台积电总产能约60%左右。从Semianalysis跟踪的数据来看（如下图），2023年Q3英伟达的占比大致在40-50%的区间。
另外，随着台积电扩产及其他客户需求增长，英伟达的CoWoS需求占比也会被稀释，去年11月份，台积电电话会议上确认英伟达占台积电CoWoS总产能的40%，基本和Semianalysis数据吻合。
*Semianalysis提供的CoWoS产能分布情况跟踪和预测
而按月拆分，Digitimes还预测，台积电的今年一季度CoWoS产能将爬升到17000片/月，到年底有机会爬升到26000片-28000片/月。
按照CoWoS月产能17000片的数据来计算，如果英伟达可以拿到其中40%，即6800片，而一片12英寸的晶圆，大致可以切30张左右的H200，即台积电单月可完成20.4万张H200的封装。到年底，按照台积电26000片/月的CoWoS产能，英伟达如果还是占40%，即10400片/月，单月可以完成31.2万张H200的封装。
也就是说，英伟达在台积电的助攻下，H200 GPU全年的封装产能，下限可能是244万张，上限有可能突破374万张，按照24000美元的单价，价值在580亿美元-890亿美元之间。
虽然和台积电长期交好，但似乎黄仁勋并不满足于当前的产能，也有消息说英伟达将在二季度向英特尔开出先进封装订单，预计月产能大概5000片左右，即单月封装15万张H200。
英伟达苦CoWoS产能久矣，同样苦HBM产能久矣。以H100、H200都是标配了6颗HBM内存，而GB200更是搭配了8颗HBM3e内存，HBM内存不够用了怎么办？
目前，HBM内存主要供应商有SK海力士、三星与美光，和先进封装一样，HBM厂商也在疯狂扩产。
外媒援引韩国券商Kiwoom Securities的数据，称三星电子的HBM内存月产能，预计将从2023年第二季的 2.5万片晶圆增加到2025年第四季度的15-17万片；同期，SK海力士的月产能预计将从3.5万片爬升到12-14万片，以此来估算，2024年全球HBM总产能70-75万片左右。
以12层堆叠的HBM3e为例，按照90%的良率，每片晶圆可以切750颗HBM，按照前面估算的70-75万片年产能，预计全球2024年总计产出5200-5600万颗HBM3e内存。而如果按前面的H200产能计算，每张GPU搭配6颗HBM内存，仅英伟达一家，对HBM内存的年需求总量大致在1460万-2240万颗区间。
如果SK海力士、三星和美光的HBM内存扩产顺利，英伟达悬着的心基本可以放下一半的，另一半也要看AMD、英特尔以及自研的企业如何来抢产能了。
毕竟，也不能在下场自研AI芯片，盖晶圆代工厂，建发电站这些想法出现之后，再给硅谷巨头们安排新任务——下场盖内存厂。
