除了募资额 GPU采购量成AI新创竞争力指标

过去硅谷新创常以募资总额作为公司重要性的指标，对人工智能（AI）领域的新创而言，能获得多少NVIDIA H100 GPU俨然成为新的竞争指标，各公司为争夺GPU而起冲突的激烈程度堪比电视影集《权力游戏》。

根据ExtremeTech报导，NVIDIA的AI加速卡被视为训练大型语言模型（LLM）的表率，所有AI新创，无论规模大小都需要尽速取得数千个GPU进行训练。由于NVIDIA的资源有限，该公司分配GPU给AI公司的方式，间接形成彰显该公司对产业重要性的等级顺序。

虽然旧型的Ampere架构A100 GPU已足以满足部分公司的需求，但NVIDIA最新的H100 Hopper GPU因功能强大，需求量更是远远超出预期，TeslaCEOElon Musk曾表示，取得AI训练GPU的难度比毒品还高。

VentureBeat估算过，像ChatGPT背后开发商OpenAI这样的公司，需要多达5万个NVIDIA H100加速器，训练即将推出的GPT-5系统，Meta可能需要2.5万~10万个以上的GPU。亚马逊（Amazon）、甲骨文（Oracle）和微软（Microsoft）等大型云端服务业者可能各自需要3.5万个GPU。再加上各种小型新创公司需要的1万个GPU，总共需要43.2万个H100加速器，金额高达150亿美元。

NVIDIA副总裁暨DGX系统总经理Charlie Boyle表示，外界讨论的GPU短缺问题，其实是GPU上某些零组件的短缺，而非GPU本身，因为一个H100 GPU需要使用到许多供应商提供的零件来制造，受到全球供应链影响，导致出货速度减缓。

从NVIDIA的角度来看，目前前景十分乐观。该公司2023年第1季营收达71.9亿美元，超过华尔街的预期，预计第2季将增加至110亿美元。传言NVIDIA已停止生产GeForce 40系列GPU，以便将部分台积电的资源从游戏显示卡转移至生产AI芯片，NVIDIA这麽做可能与AI加速卡的需求以及利润率远高于游戏GPU有关。