尽管表面上光鲜亮丽，但英伟达仍需应对一系列内忧外患。值得注意的是，瑞银最新报告显示，NVIDIA AI GPU的交货周期已经从先前的8-11个月缩短至3-4个月，虽未明确透露原因，但市场猜测可能是市场需求增速放缓所致。
内忧之一：产能瓶颈
目前，NVIDIA旗舰产品A100和H100 GPU依赖台积电先进的CoWoS封装技术生产，但随着生成式AI需求暴增，台积电CoWoS产能告急。为缓解这一问题，NVIDIA开始寻求联电、日月光及美系封测大厂Amkor等其他供应商作为备份。台积电虽计划通过扩大龙潭、竹南和台中厂的CoWoS产能，实现2024年产能翻倍，但仍可能无法满足所有客户需求，这无疑对NVIDIA的产品出货构成潜在威胁。
此外，NVIDIA还支付数亿美元预付款向美光、SK海力士购买HBM3内存以确保供应稳定，然而三星、SK海力士、美光今年的HBM产能已被抢购一空，能否满足市场需求，成为NVIDIA面临的另一大考验。内忧之二：大客户自研芯片趋势
尽管云端CSP巨头如亚马逊、微软、Google、Meta、阿里巴巴、百度等仍在积极采购GPU，但他们也纷纷投入巨资研发自家AI芯片。例如，亚马逊Trainium和Google TPU已相继面世，微软则推出了首款自研AI芯片Maia 100及云计算CPU Cobalt 100，Meta亦预告将于2025年推出第一代自研AI芯片MTIA。长远来看，这些超大规模客户的自研芯片或将蚕食NVIDIA市场份额，从而转化为隐性竞争者，影响其利润来源。
外患之一：出口管制与中国市场困境
由于中美关系紧张，美国政府持续加强对先进AI芯片出口中国的限制措施，NVIDIA的A100/H100等产品被禁止出口中国后，又推出的特供版A800、H800同样遭到封锁。随后，NVIDIA试图推出性能仅为H100 20%的新版AI GPU HGXH20、L20 PCIe及L2 PCIe，但由于性能过低，阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动等中国企业纷纷表示不会采用，并削减了大量订单，使得NVIDIA在中国市场的前景堪忧。同时，这些中国头部互联网企业正在加快自主研发AI芯片的步伐，减少对外部产品的依赖。
目前，中国贡献了NVIDIA总营收约15%，且在中国AI芯片市场的占有率超过90%，失去中国市场代价巨大。CEO黄仁勋表示，美国出口管制政策将导致中国及其他地区数据中心营收本季大幅下滑，并担忧此举会加速中国本土芯片制造的发展，为中国厂商提供赶超机会。
同时，美国的出口管制也在刺激其他国家和地区重视自研AI芯片，构建自主可控的AI生态，以降低对美国芯片的过度依赖。
外患之二：AMD与英特尔的强势竞争
为了争夺AI市场份额，AMD与英特尔紧跟NVIDIA脚步，AMD去年推出的首款应用于AI和HPC的“Instinct MI300系列”中，MI300X已在部分参数上超越了NVIDIA H100，并已获得微软数据中心部门和Meta的大规模采购。据AMD官方测试数据显示，MI300X性能优于NVIDIA H100 80GB版本，甚至可能威胁到即将上市的H200 141GB。与此同时，同等级别产品的价格优势也可能促使部分客户转向AMD。
另一方面，英特尔预计将在今年推出新一代AI芯片“Gaudi3”，声称其性能将超越NVIDIA H100，并搭载更大容量的HBM内存。富国银行预测，AMD和英特尔有望在2024年分别抢占4.2%和近2%的市场份额，使NVIDIA的市场份额小幅滑落至94%。
外患之三：新创企业的入局挑战
面对NVIDIA在AI芯片市场的丰厚利润，众多实力强大的初创企业也开始跃跃欲试。传闻称，AI巨头OpenAI正筹备7万亿美元资金开发自研AI芯片，意在摆脱对NVIDIA的依赖并与其竞争。此外，软银集团创始人孙正义计划筹资1000亿美元创立Project Izanagi芯片设计公司，依托集团旗下半导体IP大厂Arm的优势，旨在AI芯片领域与NVIDIA一较高下。
外患之四：新创企业组建AI平台联盟
全球多家芯片设计企业于去年成立“人工智能平台联盟”（AI Platform Alliance），致力于推广开放的AI生态系统。该联盟成员包括Ampere、Cerebras Systems、Furiosa、Graphcore、Kalray、Kinara、Luminous、Neuchips、Rebellions和Sapeon等，共同目标是提高AI硬件能效与成本效率，提供比GPU更优的整体性能。通过协作验证联合AI解决方案，该联盟旨在加快AI创新步伐，建立一个更为开放透明的人工智能平台，并提供高效解决现实问题的能力，构建可持续发展的基础设施。
值得注意的是，影响力巨大的NVIDIA并未加入该联盟，外界猜测，这些AI厂商希望通过联合力量打造独立于NVIDIA AI GPU生态之外的全新生态系统，以此挑战NVIDIA在行业中的主导地位。
