據Hpcwire援引半導體研究機構TechInsights新公布的數據顯示，2023年全球數據中心GPU總出貨量達到了385萬顆，相比2022年的267萬顆增長了44.2%。其中，NVIDIA以98%的市場份額穩居第一。
NVIDIA2023年出貨376萬顆數據中心GPU
NVIDIA的數據中心GPU（包括了面向AI的GPU）出貨量達到了376萬顆，相比2022年的264萬顆增長了112萬顆，在2023年全球385萬顆數據中心GPU出貨量當中，拿下了高達98%的市場份額，與 2022 年的市場份額相近。
也就是說，在數據中心GPU市場，AMD和Intel（主要是數據中心GPU Max系列，未包括 Gaudi ASIC芯片）兩家廠商加起來在2023年的總出貨量只有9萬顆。
如果按數據中心GPU銷售收入來看，2023年NVIDIA也同樣占據了整個市場98%的份額，達到了362億美元，是2022年的109億美元的三倍多。
值得一提的是，據市場研究機構Jon Peddie Research的新報告顯示，2024年一季度的全球獨立顯卡（AIB）出貨量同比增長39.2%至870萬張，NVIDIA也以高達88%的市場份額穩居第一。
顯然，不僅在面向AI和HPC應用的數據中心GPU市場，NVIDIA具有著壟斷性的領先優勢，在消費類GPU市場NVIDIA也同樣居于壟斷地位。
來自Intel、AMD、谷歌的競爭
TechInsights 分析師詹姆斯桑德斯 (James Sanders) 表示：“人工智能硬件還不足以匹配人工智能軟件的快速進步。因此，NVIDIAGPU將會面臨更多的競爭對手，比如谷歌的TPU、AMD的GPU、Intel的AI芯片和GPU。”
桑德斯進一步指出：“我懷疑，由于人工智能的發展，它必須從NVIDIA對于市場的壟斷，走向多元化，這是不可避免的。”
NVIDIAGPU的短缺和高昂的成本，幫助了 AMD 和Intel等競爭對手，這兩家公司在 2023 年憑借自己新的數據中心GPU，顯示出了快速增長的跡象。
TechInsights 的數據顯示，2023 年 AMD 的AI芯片出貨量約為 50萬顆，而Intel則以 40萬顆的出貨量填補了剩余的空白。
目前，AMD 的 MI300 系列 GPU 市場表現良好，已鎖定微軟、Meta 和 Oracle 的采購訂單。
在 今年4月份的財報電話會議上，AMD 首席執行官 Lisa Su 表示，MI300 的銷售額在不到兩個季度內就達到了 10 億美元。
在財報電話會議上，AMD CEO蘇姿豐還表示：“我們現在預計數據中心 GPU 收入將在 2024 年超過 40 億美元，高于我們 1 月份預計的 35 億美元。”
在本月的Computex 2024展會上，AMD 還表示將每年發布新款 GPU，其中計劃今年發布 MI325X，2025 年發布 MI350，2026 年發布 MI400。
顯然，AMD 正在跟隨NVIDIA每年推出一款數據中心GPU的藍圖。NVIDIA在Computex 2024展會也宣布Blackwell芯片現已開始投產，2025年將會推出Blackwell Ultra GPU芯片。下一代AI平臺名為“Rubin”，將集成HBM4內存，將于2026年發布。
Intel目前則專注于 Gaudi AI 芯片，其新推出的Gaudi 3 芯片性能和能效均優于NVIDIAH100，但是其價格僅為H100 的一半：對于那些不想為每張 H100 卡花費超過 30,000 美元的公司來說，這是一個誘人的價格。
但這種芯片不像 GPU 那樣靈活通用。生成式 AI 模型必須經過特殊編程才能在Intel Gaudi 芯片上運行，這需要付出很多努力。
相比之下，NVIDIA和AMD的GPU 更為通用，可以適合運行各種模型，NVIDIA的GPU有CUDA加持，更具優勢。因此，Intel也在開發下一代的面向AI和HPC的代號為“Falcon Shores”的數據中心GPU。不過，有消息稱原來的Falcon Shores GPU遇到了問題，現在正在重新設計，計劃于2025年發布。
Intel首席執行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 在 4 月份的財報電話會議上表示，Falcon Shores “將 Gaudi 3 的出色收縮性能與完全可編程的架構相結合……隨后我們將積極推出 Falcon Shores 產品” 。
基辛格還表示，Gaudi 3 讓Intel在 AI 芯片市場站穩了腳跟，Intel目前預計“2024 年下半年的AI加速芯片收入將超過 5 億美元”。
TechInsights 的桑德斯表示，考慮到NVIDIAGPU的供應和價格問題，其他的AI芯片廠商有著很多的機會，尤其是谷歌的 TPU。
桑德斯表示：“谷歌定制的TPU芯片相比亞馬遜AWS、AMD、Ampere 等廠商的定制AI芯片工作產生的收入更高。”
谷歌于 2013 年就開始自主研發云端AI加速芯片，以滿足加速內部工作負載的需求，距今已有近 10 年歷史。
在2015年推出自研的TPU以來，谷歌一直推動其 Google Cloud 數據中心采用自研TPU，目前已經發展到了名為 Trillium 的第六代TPU。
與 TPU v5e 相比，Trillium的每芯片峰值性能高出 4.7 倍，HBM 內存容量和 HBM 內存帶寬也高出兩倍，能效提升了67%。同時谷歌還新發布了自研的基于Arm架構的數據中心處理器Axion CPU ，計劃于今年晚些時候上市。
桑德斯說：“由于某種奇怪的市場力量融合，谷歌終成為了第三大數據中心芯片提供商（按收入計算），僅次于NVIDIA和Intel。”
TechInsights數據顯示，自2015年推出自研的TPU以來，盡管谷歌沒有對外出售自研的TPU，但其2023年自用的TPU芯片量已經突破了200萬顆大關。就出貨量來看，谷歌已經成為了僅次于NVIDIA的全球第二大數據中心AI加速芯片供應商。
除了TPU之外，“Argos 是谷歌為 YouTube 開發的視頻編碼器，考慮到 YouTube 每小時需要處理的所有視頻。谷歌部署的每個定制的 Argos 視頻編碼器芯片，相當于取代了 10 個IntelXeon CPU。從功耗的角度來看，這也是一個巨大的變化。”桑德斯說。
云服務廠商自研芯片已成大勢所趨
對于頭部的云服務廠商來說，面對自身對于數據中心CPU和AI加速芯片的龐大需求，以及自身特定的軟件堆棧及應用需求，自研定制芯片不僅能夠提供更高的能效表現，也能夠降低芯片外采成本和能耗成本，還能降低對于少數芯片供應商的依賴。
因此，我們可以看到，谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、華為、百度、微軟等眾多的云服務廠商近年來都有推出自研的數據中心CPU和AI加速芯片。
除了前面提到的谷歌面向數據中心的Axion CPU 和 TPU之外，亞馬遜也擁有自己的面向數據中心的 Graviton CPU 和名為 Trainium 和 Inferentia 的云端 AI芯片，它正盡可能地為客戶降低使用各種云端算力和服務的成本。
TechInsights在研究報告中稱，2023年，AWS向客戶出租了相當于230萬顆數據中心處理器，其中Graviton占比17%，超過了該平臺上AMD芯片的使用量。“即使銷量很高，他們的總收入也不會很高。他們希望保持……與Intel或 AMD 驅動的實例相比，擁有 10% 到 20% 的折扣。”桑德斯說。
阿里巴巴很早也推出了自研的數據中心AI加速芯片含光800，隨后又推出了自研的Arm架構的數據中心CPU——倚天710。目前這些自研芯片主要都被用于阿里巴巴內部的服務以及云服務的相關實例當中。
此外，華為也有自己的Arm架構的數據中心CPU鯤鵬920系列，以及數據中心AI加速芯片昇騰910系列等。百度也很早有推出自己的數據中心AI加速芯片昆侖芯，該業務已經分拆獨立，并對外供應。
微軟也推出了自己的數據中心處理器Cobalt 100和數據中心AI加速器 Maia 100。雖然微軟的 AI 基礎設施目前仍依賴于IntelCPU和NVIDIA GPU，但目前微軟已經開始逐步將其軟件堆棧調整為自研芯片。
目前，所有主要的云提供商和超大規模提供商都在開發自研的數據中心處理器，以取代Intel和 AMD 生產的芯片。但是目前Intel和AMD在數據中心CPU市場仍占據主導地位，而NVIDIA則在數據中心GPU領域的占據絕對壟斷地位，并迫使云提供商分配由NVIDIA控制的專用空間，而NVIDIA將其 DGX 服務器和 CUDA 軟件堆棧放置在這些空間中。
桑德斯表示：“頭部的云服務大廠不會完全擺脫Intel、AMD NVIDIA，因為客戶對于云平臺中基于這些芯片支持的實例的需求永遠存在。”
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