去年9月，甲骨文董事長埃裡森、特斯拉CEO馬斯克，一起請英偉達創始人黃仁勛在矽谷一傢豪華餐廳吃日料。年屆八旬的埃裡森回想起那頓飯仍難以平靜。“席間埃隆（馬斯克）和我在乞求，我想用這個詞來形容我們再恰當不過。吃一個小時的壽司，也乞求一個小時。”
兩位以狂妄著稱的大佬甘願伏低做小，隻為能多分到一些“比毒品還難搞到”的英偉達GPU，最終兩人未能如願。
而另一傢矽谷巨頭思科為保護剛買來的英偉達GPU，幹脆動用裝甲車來運。
正如科幻作品《沙丘》將香料設定為宇宙最重要的資源。今天同樣可以大膽宣稱：誰掌握GPU，誰就掌握AI時代的命脈。
去年以來，在加速計算和生成式AI的帶動下，算力需求陡增。英偉達GPU作為提供算力的核心硬件，業界對其的需求早已“遠遠超過英偉達所能供應的極限”。
為獲得盡可能多的GPU，全球科技圈從貴族俱樂部化身為私酒時代的芝加哥，產品、流量與增長交織的史詩，讓位於充斥著貪婪、炫耀、諂媚與背叛的大模型舞臺劇。
從破產邊緣到80億美元估值
在過去一年，英偉達GPU極度短缺，全世界的大廠或創業公司都在各顯神通解決“芯荒”難題。
對中國企業來說，GPU短缺則是政策和產能兩方面造成的。
從2022年10月開始，英偉達就被禁止向中國出口A100、H100這兩款高端GPU。二道販子們敏銳地嗅到其中的商機。
一些企業從自傢機房裡把芯片禁令生效前購買的A100拆出來，賣給販子。這些沒有保修、沒有質保的舊芯片，非但沒有貶值，價格還從出廠時的8萬多元漲到10多萬元。
A100、H100分別由英偉達在2020年及2022年推出，上市時間並不長，其在國內市場的存貨相當有限。
另外，A100分為80GB、40GB兩個顯存版本，顯存越大，所能運行的神經網絡越大，訓練大語言模型效果越好。廠商都想買80GB顯存版本的A100，導致存貨更加緊缺。
因此，有一些黑心販子將A100的40GB版本改成80GB的來賣，很多急於購買的企業一時失察，買回去才發覺貨不對板。由於這類GPU來源特殊，上當的買傢根本沒有質保和維權的途徑，隻能吃啞巴虧。
可即便如此，低配置的二手A100在2023年依然供不應求。
過去一年，市面上英偉達GPU價格漲幅一度到200%。A100最火爆的時候，網傳最高成交價接近25萬元。按照這個價格，兩塊GPU就能換來一輛全新奔馳E級轎車。
二道販子賣機房拆來的A100賺差價，畢竟隻是小打小鬧。真正靠倒賣二手GPU發傢的，還要屬一傢名為CoreWeave的美國公司。
CoreWeave最開始是一傢“挖”比特幣的公司，其CEO回憶：“2016年，我們購買第一塊英偉達GPU，插上電源後，將其放在曼哈頓辦公室的臺球桌上，然後挖到以太坊網絡上的第一個幣。”
在生成式AI火爆之前，英偉達GPU除作為遊戲顯卡，最賺錢、最大的應用場景就是用於加密貨幣“挖礦”。因為GPU能以最快速度處理海量簡單重復的問題，天然就很適合用於晝夜不停地挖比特幣。
而CoreWeave的三位創始人，一開始也隻是將”挖礦”用於賺取額外收入，他們的本職工作是經營對沖基金和傢族辦公室。可由於2016年加密貨幣熱，他們的GPU越買越多，導致“華爾街的辦公桌上堆滿GPU”。
到2018年底，CoreWeave已經成為北美最大的以太坊“礦場”，擁有超過五萬塊GPU，占以太坊網絡總量的1%以上。
通過將英偉達GPU用作“礦卡”，CoreWeave在加密貨幣領域賺到第一桶金。但在2018年之後，市場行情急轉直下，加密貨幣大幅貶值，與加密貨幣深度綁定的CoreWeave也幾度面臨財務危機，險些倒閉。
到2019年，CoreWeave決定轉型做服務。
CoreWeave加入英偉達的雲服務提供商計劃，也就是圍繞英偉達的芯片構建專門的雲基礎設施。如果說英偉達是算力廠商，那CoreWeave就相當於算力經銷商。
到2022年底，ChatGPT發佈，生成式AI突然爆火，CoreWeave手頭數萬塊GPU成為硬通貨，因為GPU非常適合用於訓練AI大模型。它搖身一變，依靠手中積攢的GPU，向OpenAI、微軟、Inflection等眾多AI巨頭賣算力。
2023年4月，CoreWeave還獲得來自英偉達的B輪融資。黃仁勛在業績電話會上點名：“一大批新的GPU專業化雲服務提供商正在出現，最知名的當屬CoreWeave，他們做得非常出色。”
英偉達對“親信”CoreWeave可謂非常偏心。在一份研究機構Omdia披露出的英偉達H100供貨單中，CoreWeave獲得的H100數量，比特斯拉還多。
也正因為英偉達的“偏心”，除賣算力服務，CoreWeave以囤積的英偉達芯片為抵押，從黑石、Coatue等頂級機構獲得23億美元的債務融資。一舉將公司從破產邊緣，拉到投後估值80億美金。
冒高風險，買走私卡
不是誰都有CoreWeave這麼好的運氣。
跟英偉達關系不夠親密的企業，尤其是中小企業，購買“走私芯片”就成為一種無奈之下的選擇。
隨著全球AI大模型競爭愈發激烈，A100已經不能滿足一些企業的需求，性能更強勁的H100日趨搶手。
問題在於，H100實在太新，存貨更少。沒有存貨，二道販子也無處發揮，走私販子們登場。
走私販子們的來貨渠道主要有兩條：一是等英偉達向美國大型企業發貨後，搶購市場上的剩餘庫存；二是通過在印度、新加坡、馬來西亞等地註冊公司進口。
相比於隻有指甲蓋大小的微型芯片，H100的尺寸並不小。根據英偉達官方公佈的尺寸，H100整個芯片大小為814平方毫米，大概有兩個手掌大，走私販子隻能將H100放進背包，接受正式的過關安檢。
有走私販子透露，由於每個國傢把控嚴格度不一，如果把H100放在包裡，把它報成普通電子設備。
麻煩的是服務器架。H100需要插在服務器架上，才能用於訓練AI大模型。一套完整AI服務器要配置8塊H100，加上一臺超微電腦的服務器架，大約相當於一個保險櫃。
面對如此龐然大物，自然無法靠人肉背回。一般的做法是化整為零，將服務器拆開，用螞蟻搬傢地方式發回。至於運輸途中關鍵部件是否會損壞，運到目的地如何拼裝回去，一切都存在極大的風險。
H100在2022年3月剛發售時，售價折合人民幣約24.2萬元。如果在兩年前屯一批H100，什麼都不用做，每張到現在能凈賺6到9萬元。
在過去一年間，從朋友圈、小紅書等社交平臺，到拼多多、閑魚等電商平臺，再到各類垂直社區、垂直社群，有無數販子打出“H100現貨，手慢無！”、“稀缺H100現貨，先到先得！”、“原廠H100，見貨付款，欲購從速！”的標簽。
而如果進一步私聊，這些芯片販子會告訴你，產品沒有保修或支持服務，到貨最起碼需要6到8周，並且需要先付定金。如果問及發貨地和貨源，販子們大多會回答稱“海外發貨，大陸交付，可以送至指定地點。”
據買傢爆料，走中小型中間商渠道，風險很高。
首先，交定金，後續也可能因各種原因拿不到貨。其次，即使能拿到貨，諸如運輸過程中磕碰、泡水等現象，也時有發生，“碰到這種情況就隻能自認倒黴，根本不存在退貨一說。”
可即便如此，在各個社交平臺“H100預購從速”的帖子下方，仍然有成群結隊的用戶在咨詢價格。
搶購、加錢、售罄
購買走私GPU不是常態，對大公司而言，終究還是得跟英偉達做正經生意，從官方渠道購買A100、H100。
2022年的出口禁令下發後，經英偉達遊說，重新獲得出口許可。在2023年3月1日之前，英偉達可以繼續給中國大陸提供A100產品。
各傢科技巨頭趕緊行動，經歷“從搶購，到加錢，到售罄”的心路歷程。
據《晚點》報道，張一鳴在卸任CEO後，把工作重點放在研究AI上，不僅自己看AI相關論文，還經常跟一些字節高層分享論文學習心得，以及對ChatGPT的思考。高層對AI的重視，讓字節在提前搶購英偉達芯片時占得先機。
在GPT-4發佈後不到3個月，字節就被爆出，向英偉達訂購超過10億美元（約合人民幣71億）的GPU，到貨和沒到貨的A100和H800總計有10萬塊。考慮到2022年全年，英偉達數據中心GPU在中國銷售額大約100億元，也就是說，字節一傢公司的訂單，幾乎超過英偉達過去一年在中國的總銷量。
另一傢提前向英偉達下單，囤積GPU的巨頭是阿裡。據一位阿裡雲內部人士向《人物》透露，阿裡雲專門成立一個供應鏈團隊，其中有幾十人負責芯片采購，直接聽命於CTO。在阿裡雲前CEO張勇卸任之前，通義千問等AI項目都向他直接匯報。
提前搶購A100、H100最直接的好處是——省錢。因為英偉達芯片的漲價，實際上與大模型的發展息息相關。2022年在ChatGPT剛剛發佈時，大廠們普遍認為生成式AI很有潛力，但不成熟，不值得大批采購AI芯片。
但到2023年3月14日，OpenAI發佈GPT-4後，大廠和VC們終於意識到，GPT的顛覆性威力，以至於各界迅速形成共識——快搞大模型、快屯AI芯片！
也是從GPT-4發佈後，大模型賽道湧進大量熱錢，以及不差錢的大廠，英偉達芯片的價格也隨之水漲船高。大傢都必須加錢才能搶到芯片。
按照《人物》的描述：“來自美團的高管帶著采購團隊，把數百臺8卡A100服務器，像買白菜一樣全部掃走。盡管一臺機器的價格要大幾十萬，總訂單額過億，美團的人絲毫沒有猶豫，下單、簽合同、打預付款、提貨……流程飛快。”
再到後來，連加錢都買不到AI芯片。商業巨頭和小公司處境幾乎一致。
亞馬遜雲CEO亞當·塞利普斯基就表示：“H100是最先進的……可即使對於AWS來說也很難獲得。”
富士康董事長劉永偉也表示，過去一年隻有少數公司能獲得足夠的英偉達AI芯片來維持需求。在臺北富士康年度員工聚會上，劉永偉對記者表示：“當要滿足（AI芯片）需求時，也許需要建立新工廠。”
吃英偉達的剩飯
英偉達GPU像香料一樣，誘惑著越來越多人參與到這場爭奪中。
在2023年拉斯維加斯的CES科技大會上，AMD CEO蘇姿豐表示：“AI已是AMD的第一戰略重點。預計AMD最新推出的Instinct MI300加速卡，可以幫助AMD占領市場。”在介紹中，MI300X芯片是一款全面超越英偉達H100 AI芯片的產品。
投放市場後，MI300也迅速成為AMD歷史上銷售額最快達到10億美元的產品。
根據AMD財報，MI300芯片訂單的主要來源是微軟、Meta、甲骨文、Google、亞馬遜等大廠。與英偉達H100的客戶群體高度重合。
無怪乎《福克斯》認為：“如果業界還有英偉達潛在的對手，那一定包括蘇姿豐和她掌管的AMD。”
除AMD，老牌芯片巨頭英特爾也不想在AI時代掉隊。
在過去一年，英特爾CEO帕特·基辛格多次表示：“生成式AI不隻可以在英偉達芯片上運行。”雖然英特爾最先進的AI加速芯片Gaudi 2在性能上不及英偉達H100。但基辛格認為，Gaudi 2成本更低，主打價格優勢，可以在性價比方面縮小與H100的差距。
與此同時，英特爾還宣佈正在調整GPU策略，整合現有的Habana Labs、數據中心GPU兩大部門，於2025年推出新平臺“Falcon Shores”，進一步增強AI芯片設計能力。
按基辛格的說法：“以後的AI算力競爭一定會很有趣。”
甚至除老牌芯片巨頭，一大批半導體新生力量，也在試圖搶奪英偉達的市場份額。根據外媒報道，騰訊、阿裡等互聯網巨頭，已經有些“看不上”英偉達的特供版芯片，轉而尋求與國內GPU廠商合作。這些GPU廠商包括華為、燧原科技、摩爾線程等。
在黃仁勛最近的采訪中，連AMD都看不上的老黃表示：“在生產最好的AI芯片的競爭中，華為是英偉達非常強大的競爭對手之一。”
而諸如燧原科技、摩爾線程等第二梯隊國產GPU公司，也在2023年拿到數十億元不等的大額融資。
這一切變化都源於，全球企業都在尋找英偉達GPU的替代品。畢竟，英偉達的GPU再好，隻有能用上才是真好。單是英偉達滿足不的市場需求，已經足以喂飽一大批GPU新興企業。
但要取代英偉達又談何容易？
造成英偉達GPU短缺最根本的原因在於，GPU是一種極端復雜的產品，需要世界上最先進的生產工藝，目前隻有臺積電能夠加工生產，而臺積電的產能是有限的。
目前H100都由臺積電代工，使用4納米工藝（A100使用的是7納米），從開始生產到出售給客戶，H100中間經歷的生產、包裝和測試環節，一共需要6個月左右。
根據GPU Utils發佈的一份研究報告，制約GPU擴大生產的一個主要瓶頸，是所謂的CoWoS封裝技術。
CoWoS可以拆分成“CoW”和“WoS”來看。“CoW（Chip-on-Wafer）”指芯片堆疊；“WoS（Wafer-on-Substrate）”則是將芯片堆疊在基板上。CoWoS就是把芯片堆疊起來，再封裝於基板上，最終形成2.5D、3D的型態，減少芯片的空間，同時減少功耗和成本。CoWoS封裝技術目前的月產量也就1萬片左右。
臺積電可不止為英偉達代工，AMD以及博通、思科和賽靈思等都同樣在使用CoWoS封裝技術制作芯片。
產能瓶頸限制GPU供應的難題，在短期內是無解的。即便如AMD設計出強大的MI300加速卡，歸根結底還是要找臺積電代工，臺積電就算把給英偉達的產能給到AMD，等於市場上GPU的總量其實沒有增加。
與此同時，英偉達真正的壁壘，並不隻有GPU硬件性能，還在於其龐大的AI軟件生態CUDA。
簡單來說，決定GPU使用效果的不隻是本身性能，還包括配套軟件和開發工具對應用的支持。目前英偉達定義GPU通用計算編程框架CUDA，開發者們早已習慣用CUDA專有的編程語言，制作GPU驅動的應用程序。
如果開發者要遷移到Google、亞馬遜、微軟或國產的GPU，他們甚至需要學習全新的軟件語言，遷移成本顯然很高。
但後發廠商完全不必妄自菲薄，正如中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民所言：“今天國產AI芯片隻要達到國外芯片60%的性能，如果生態做好，客戶也會滿意。”
隻是在達到英偉達GPU 60%的性能之前，企業們看起來先選擇以拆舊貨、走私、搶購、加錢掃貨等方式，緩解自身的AI芯片荒。