1、AIGC的迅猛發展，證明了力大磚飛的航空業準則，在AI產業中一樣適用，因此，網傳字節跳動向英偉達訂購價值10億人民幣的GPU設備，也就不足為奇了，最近半年AI賽道很火，最大的贏家自然就是英偉達，連帶AMD和英特爾兩家也虎視眈眈，推出新品準備搶占這塊大蛋糕。

2、過去，英偉達主要依靠消費級市場，也就是游戲PC的顯卡，不過，英偉達早就布局了專業級的GPU市場，面向的是需要大量算力的互聯網巨頭，只不過在AI熱潮之前，這塊專業級市場因為太過細分，顯得很低調而已。

3、但是，近幾個月來，從大廠搶奪英偉達的A100加速卡，連帶AI繪畫帶火了消費級顯卡市場的大容量產品，標價1萬美元的A100價格暴漲，而且是有價無貨，這就頗有點幾年前挖礦潮的重現，而英偉達的市值也突破了1萬億美元，遠超前輩英特爾。

4、幾年前，即使有挖礦潮，也很難想象英偉達的市值可以達到的五倍以上，而現在這一幕成為了現實，截止到6月14日美股收盤，英特爾市值為1414億美元，英偉達這為1.01萬億美元，一個英偉達等于8個英特爾，另一家巨頭AMD ，市值為2000億美元，僅為英偉達的五分之一。

5、算法、算力、數據是AI的三要素，GPU則是在很大程度上決定了算力，英偉達之所以能夠賺的盆滿缽滿，主要是其布局最早，在AMD還在沉浸于挖礦潮的時候，英偉達就在專業級GPU市場做了深度布局，算力在行業一騎絕塵，因此在AIGC爆火之后，英偉達自然成為最大的贏家，甚至成為不折不扣的AI基礎設施供應商。

6、不僅如此，英偉達早就布局智能汽車的GPU市場，提供一攬子解決方案，必然蔚小理，雖然牌子是國產的，但是核心的芯片和解決方案，很大程度上都依賴于英偉達，雖然現在自動駕駛還是不溫不火，但是一旦真正突破了L4的技術門檻，其市場熱度絕對不會低于目前的AIGC，這種對于未來的押注，對于中國IT企業和互聯網巨頭來說，都值得學習。

7、過去，基礎研究是國內企業的普遍短板，基本上都是依賴于拿來主義，因此前幾年騰訊、阿里等大廠，都不惜重金招納基礎研究人才，并開設了高額的獎金，獎勵在基礎研究上有突破的國內外團隊，這種進步是可喜的。

8、但從AI的爆火來看，除了基礎研究這個短板之外，在真正意義上的開創性應用研究，比如算法，還有支撐算力的GPU產品上，國內大廠普遍還只能靠外購，雖然國內也有一些新興的GPU廠商，但從注重結果的大廠角度，肯定是看不上的，這就形成了一個悖論，為了追趕海外的大廠，國內大廠只能搶購英偉達的最新芯片，但從產品效果來看，其實未必能更勝一籌，倒是對英偉達形成了強依賴。

9、因此，英偉達專業GPU加速卡的一卡難求，對于國內大廠來說，是一個警醒，過去AI創新上，各家大廠都喜歡追逐喜報，必然某某單項又喜獲全球第一等等，但背后的基礎設施，比如芯片是用哪家的，到底用了多少塊芯片，其實是不想說也不愿意說的。因此，大廠們在追逐更高算力的GPU產品之外，也應該好好考慮到如何孵化自己的GPU產品，畢竟英偉達在十年前，也不過就是個打游戲的公司。

從這個新聞就可以看出來，在當下AI賽道重新開始火爆的時候，除了openAI以外，英偉達就是在金礦邊兒上賣水發財的那一個了。生成式AI的發展對GPU芯片的大量需求，從當下各個公司爭相跟英偉達訂購GPU就可以看到，未來隨著這個行業的不斷發展，需求還可能會繼續擴展。在這個背景下英偉達的股價漲了不少，就連在國內都是，一個公司只要與英偉達有業務合作，在A股大股價就可以一騎絕塵，可見這波英偉達真是“贏麻了”。

大模型的重要意義之一在于 AI 普惠，不必為每個場景訓練不同的 AI，一個大模型+適配和應用層開發，能覆蓋大多數場景。大模型將 AI 應用場景開發的邊際成本一下子拉到 接近 0。大模型會成為所有智能的基礎設施。從這個意義上看，壟斷大模型的公司價值會超過微軟和谷歌之和。大公司紛紛入彀就說得通了，做了還可以參與到牌桌上，如果不做，肯定搶不到下一個世代的船票了。