黄仁勋：TCO是我们的优势，即使竞争对手的AI芯片是免费的，也无法击败英伟达【附全球AI芯片市场规模预测】

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近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋回到了母校美国斯坦福大学，在斯坦福商学院SIEPR经济峰会上黄仁勋表示，英伟达的GPU非常好，即使是AMD等竞争对手的AI芯片是免费的，但它也不够便宜，也是无法击败英伟达。黄仁勋进一步解释说，就AI数据中心的总拥有成本(TCO)而言，英伟达GPU的定价并不重要，我们的TCO要比竞争对手好很多。

SIEPR前Trione主任、斯坦福大学Charles R. Schwab经济学名誉教授John Shoven问道：“你们制造了完全先进的芯片，这是有可能的吗?你将面临足够好而且便宜得多的竞争，这是威胁吗?”黄仁勋表示：“我们的竞争比地球上任何公司都激烈，在某些情况下，甚至英伟达的客户也是竞争对手。此外，英伟达还积极帮助正在设计替代 AI 处理器的客户，甚至向他们透露了即将推出的英伟达芯片路线图。”

黄仁勋称，英伟达以“完全开放的方式”运作，同时与业内几乎所有其他人合作。买卖芯片的人会考虑芯片的价格，而运营数据中心的人会考虑运营成本。当然，公司会很清楚总体拥有成本，这基本上意味着英伟达的优势，如部署时间、性能、利用率和灵活性。即使竞争对手的芯片是免费的，它也不够便宜。黄仁勋在结束对 Shoven 的回答时强调，英伟达的目标是“以无与伦比的TCO保持领先地位”。

回看全球AI芯片行业发展情况：

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

——人工智能芯片渗透多个行业

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

——全球人工智能芯片市场规模

人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。

Precedence Research预计2023年全球AI芯片市场规模为218.7亿美元，2024年可达283.7亿美元，同比增长29.72%，并持续维持高速增长趋势，到2032年预计可达2274.8亿美元。受益于AI芯片快速扩张，WSTS预计2024年半导体行业市场规模将达到5883.6亿美元，同比增长13.1%，有望带动半导体材料需求温和复苏。

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