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黄人勋在一扇玻璃门前停下脚步,指了指里面那排正在全运转的服务器
“这里是我们最新的dgx集群,正在为一家大型语言模型公司提供训练算力。
光是这一个集群,合同金额就过了两亿美元。
而这样的集群,我们在全球部署了过两百个。”
江辰站在玻璃门前,目光落在那些高运转的服务器上,没有立刻接话。
他沉默了几秒,然后问了一个让黄仁勋有些意外的问题
“英伟达现在的营收,有多少是来自帝国集团内部的关联交易?”
黄人勋没有回避这个问题,坦然地回答道
“大约百分之十五。主要来自帝国半导体事业部和方舟科技的aI训练需求。
其余百分之八十五,来自全球范围内的外部客户,包括谷歌、亚马逊、meta,以及各国政府和科研机构。”
他顿了顿,补充道
“英伟达对帝国集团的依赖程度,并不高。
这不是我对集团不忠诚,而是我认为,英伟达只有在市场上保持独立的竞争力,才能真正为集团创造价值。
如果我们完全依赖内部订单生存,迟早会失去在市场上的敏锐度和进取心。”
江辰听完,没有表态,只是微微点了点头,然后继续向前走去。
黄人勋跟在他身旁,心中微微松了口气。
江辰没有对他的回答表示不满,这本身就是一种认可。
他们穿过数据中心区域,来到一扇需要虹膜认证的厚重金属门前。
黄人勋俯身对准扫描器,门锁出一声清脆的咔嗒声,门缓缓打开。
一股比外面更低几度的冷空气扑面而来。
“这里是英伟达的核心研区。”
黄人勋的声音压低了一些,仿佛怕惊扰了什么,“下一代B1acke11架构的最终验证,就在这里进行。”
英伟达能垄断全球aI算力,靠的不是运气,也不是单纯的先优势,而是三代人接力堆出来的技术护城河。
第一,是cuda软件生态。
2oo6年我们就开源了cuda平台,允许研究者直接在gpu上做通用计算。
这比竞争对手早了整整八年。
全世界高校的aI课程、顶会论文、开源框架,TensorF1o、pyTorch,全默认跑在cuda上。
学者和工程师从学生时代就在用我们的工具链,换一家厂商的成本,不只是买硬件的钱,是整个知识体系和代码库的重建。
这是英伟达最宽的护城河,比任何专利都难攻破。”
第二,是软硬协同设计。
英伟达的芯片架构师和cuda编译器团队在同一栋楼里办公。
每一代新架构,软件层提前十八个月就知道硬件特性,硬件层也按软件需求反向定制指令集。
竞争对手的芯片和软件通常是分开研的,英伟达是一体的。
这让英伟达能在相同晶体管数量下,榨取出高出百分之三十到五十的实际算力。
第三,是规模效应带来的正反馈。
全世界的云厂商、算中心、aI创业公司,都采购英伟达的gpu来训模型。
训练出的模型越大越复杂,对算力需求越高,他们就越离不开英伟达下一代的产品。
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