英伟达这家云基础设施技术公司第二财季的井喷式收益和预测是由运行人工智能基础设施的市场主导芯片和系统推动的，因为它超出了其收入预测1亿美元。

　　首席执行官黄仁勋在电话会议上表示：“你看到世界各地的数据中心正在利用这些资本支出，并将其集中在当今计算的两个最重要的趋势上，即加速计算和生成式人工智能。”

　　该公司上调了今年的指引，发布了令人瞠目结舌的预测，即第三财季收入将约为 160 亿美元，仅比分析师一致预测的 126.1 亿美元高出 34 亿美元左右。 该指导表明较上年同期增长 170%。

　　这个故事在很大程度上被归咎于英伟达在图形处理单元方面的主导地位，图形处理单元是生成式人工智能的基石。英伟达几乎垄断了人工智能的高性能芯片，包括其A100和H100芯片，至少在今年晚些时候主要竞争对手AMD开始出货其更具竞争力的芯片之前是这样。目前，英伟达有大量的积压订单，甚至跟不上需求

　　但这里还有更大的事情发生：英伟达在人工智能堆栈中的主导地位——包括软件、内存、存储和网络。其高管尖锐地将这一增长归因于销售整个系统，例如HGX，这些系统基于Nvidia GPU构建，但也集成了强大的网络和软件。

　　英伟达执行副总裁兼首席财务官Colette Kress在电话会议上表示：“数据中心计算收入同比增长近两倍，这主要是由于云服务提供商和大型消费互联网公司对我们的HGX平台（生成式和大型语言模型的引擎）对云的需求加速。”

　　全栈使 Nvidia 更具粘性

　　这不仅仅是关于 GPU。人工智能系统是复杂的超级计算平台，必须联网，通过软件进行优化，并使用数千个组件。为了优化人工智能系统，工程师必须采用“全栈”方法。

　　英伟达不仅在芯片方面处于领先地位，而且在整个堆栈中都处于领先地位，包括其于 2019 年收购的 Mellanox 的重要网络技术，以及关键的软件优化组件。

　　只是为了给您带来规模感：单个 HGX A100 系统具有 1.3 TB 的 GPU 内存和 2 TB/秒的内存带宽。存储可处理 492 个 SSD，外部网络容量为 400 Gb/s。

　　不要指望 Nvidia 会停止扩展人工智能堆栈。 它一直在稳步进行针对人工智能系统的关键收购，以构建 HGX。 2022年，它收购了用于块存储系统的Excelero和用于驱动高性能计算集群的BrightComputing。 今年 2 月，Nvidia 收购了 OmniML，这是一家人工智能软件公司，旨在使机器学习模型能够在任何设备上运行。

　　虽然更大的世界似乎关注的是英伟达在GPU领域的领先地位，但这实际上是关于全栈的，甚至归结为广泛的软件库，英伟达高管在电话会议上指出了这一点。

　　“因此，这个名为 Nvidia AI Enterprise 的运行时大约有 4,500 个软件包、软件库，并且彼此之间有大约 10,000 个依赖关系，”黄仁勋在电话会议上解释道。“正如我所提到的，该运行时会针对我们的堆栈的安装基础不断更新和优化。这只是让加速计算发挥作用的一个例子，代码组合的数量和应用程序组合的类型真的非常疯狂。

　　网络是下一场战斗

　　很难看到有人像 Nvidia 那样将整个堆栈放在一起。网络方面最近变得更加有趣，随着超大规模企业增加连接 AI 服务器的网络需求，Arista Networks 等重要竞争对手获得了 AI 提升。

　　Arista Networks 在 2023 年也一直是 AI 投资者的最爱，从 AI 热潮中获得了网络增长。在本月早些时候报告其 2023 财年第二季度收益时，Arista 报告称同比增长 39%，这得益于 Microsoft 和 Meta 等超大规模企业的需求。Arista高管表示，其增长动力之一是升级到更高带宽的系统，以驱动AI工作负载。

　　“人工智能的机会令人兴奋，”Arista首席执行官Jayshree Ullal说。“随着我们最大的云客户审查他们的经典云和 AI 网络计划，Arista 正在适应这些变化，从而加倍投入我们在 AI 方面的投资。”

　　可能感觉有点被遗忘了，思科系统公司在一周前的财报电话会议上播放了人工智能产品。思科正在发布升级的以太网交换机，其中包含新的思科Silicon One ASIC系列，旨在与基于Nvidia InfiniBand的AI网络系统竞争。思科与竞争对手Arista是Ultra Ethernet Consortium的一部分。

　　但到目前为止，思科还没有被投资者视为人工智能的大公司。例如，思科年初至今的涨幅为17%，而英伟达上涨了225%，Arista上涨了51%。Arista 和 Cisco 都没有 GPU 和全栈集成。

　　英伟达的主导地位何时会受到挑战？

　　最重要的是，英伟达已经在增长最快的云市场建立了人工智能系统业务。想要建造处理设施的生成式人工智能公司目前没有太多选择——他们要么在公共云中租用空间，这些公共云已经建立了自己的基础设施，在某些情况下还建立了自己的人工智能芯片，或者他们可以购买英伟达的系统和处理器。英伟达一直领先于这一趋势，但现在每个人都在追逐它。

　　随着Arista和思科在AI网络领域紧随英伟达之后，很明显英伟达将在许多方面面临挑战。但就目前而言，你所看到的英伟达的狂热可能至少会持续到今年剩下的时间。AMD的新AI芯片MI300X至少在另一个季度内不会推出，因此Nvidia将继续兑现。另一个最接近的竞争对手是云计算公司本身——亚马逊和谷歌——它们已经为人工智能设计了自己的芯片，正确地预见了可能的芯片短缺。网络竞争对手有拼图，但他们没有完整的系统和软件优化。

　　可能被低估的是英伟达在其整个系统中投入的深刻战略思想和规划，从网络互连到软件组件。如果竞争对手想将英伟达从人工智能基础设施的山顶上拉下来，他们还有很多工作要做。

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