去年9月，甲骨文董事长埃里森、特斯拉CEO马斯克，一起请英伟达创始人黄仁勋在硅谷一家豪华餐厅吃日料。
年届八旬的埃里森回想起那顿饭仍难以平静。“席间埃隆（马斯克）和我在乞求，我想用这个词来形容我们再恰当不过了。吃了一个小时的寿司，也乞求了一个小时。”
两位以狂妄著称的大佬甘愿伏低做小，只为能多分到一些“比毒品还难搞到”的英伟达GPU，最终两人未能如愿。
而另一家硅谷巨头思科为了保护刚买来的英伟达GPU，干脆动用装甲车来运。
正如科幻作品《沙丘》将香料设定为宇宙最重要的资源。今天同样可以大胆宣称：谁掌握了GPU，谁就掌握了AI时代的命脉。
去年以来，在加速计算和生成式AI的带动下，算力需求陡增。英伟达GPU作为提供算力的核心硬件，业界对其的需求早已“远远超过了英伟达所能供应的极限”。
为了获得尽可能多的GPU，全球科技圈从贵族俱乐部化身为私酒时代的芝加哥，产品、流量与增长交织的史诗，让位于充斥着贪婪、炫耀、谄媚与背叛的大模型舞台剧。
从破产边缘到80亿美元估值
在过去一年，英伟达GPU极度短缺，全世界的大厂或创业公司都在各显神通解决“芯荒”难题。
对中国企业来说，GPU短缺则是政策和产能两方面造成的。
从2022年10月开始，英伟达就被禁止向中国出口A100、H100这两款高端GPU。二道贩子们敏锐地嗅到了其中的商机。
一些企业从自家机房里把芯片禁令生效前购买的A100拆出来，卖给贩子。这些没有保修、没有质保的旧芯片，非但没有贬值，价格还从出厂时的8万多元涨到了10多万元。
A100、H100分别由英伟达在2020年及2022年推出，上市时间并不长，其在国内市场的存货相当有限。
另外，A100分为80GB、40GB两个显存版本，显存越大，所能运行的神经网络越大，训练大语言模型效果越好。厂商都想买80GB显存版本的A100，导致存货更加紧缺。
因此，有一些黑心贩子将A100的40GB版本改成80GB的来卖，很多急于购买的企业一时失察，买回去才发觉货不对板。由于这类GPU来源特殊，上当的买家根本没有质保和维权的途径，只能吃哑巴亏。
可即便如此，低配置的二手A100在2023年依然供不应求。
过去一年，市面上英伟达GPU价格涨幅一度到了200%。A100最火爆的时候，网传最高成交价接近25万元。按照这个价格，两块GPU就能换来一辆全新奔驰E级轿车。
二道贩子卖机房拆来的A100赚差价，毕竟只是小打小闹。真正靠倒卖二手GPU发家的，还要属一家名为CoreWeave的美国公司。
CoreWeave最开始是一家“挖”比特币的公司，其CEO回忆：“2016年，我们购买了第一块英伟达GPU，插上电源后，将其放在曼哈顿办公室的台球桌上，然后挖到了以太坊网络上的第一个币。”
在生成式AI火爆之前，英伟达GPU除了作为游戏显卡，最赚钱、最大的应用场景就是用于加密货币“挖矿”。因为GPU能以最快速度处理海量简单重复的问题，天然就很适合用于昼夜不停地挖比特币。
而CoreWeave的三位创始人，一开始也只是将”挖矿”用于赚取额外收入，他们的本职工作是经营对冲基金和家族办公室。可由于2016年加密货币热，他们的GPU越买越多，导致“华尔街的办公桌上堆满了GPU”。
到2018年底，CoreWeave已经成为了北美最大的以太坊“矿场”，拥有超过五万块GPU，占以太坊网络总量的1%以上。
通过将英伟达GPU用作“矿卡”，CoreWeave在加密货币领域赚到了第一桶金。但在2018年之后，市场行情急转直下，加密货币大幅贬值，与加密货币深度绑定的CoreWeave也几度面临财务危机，险些倒闭。
到2019年，CoreWeave决定转型做服务。
CoreWeave加入英伟达的云服务提供商计划，也就是围绕英伟达的芯片构建了专门的云基础设施。如果说英伟达是算力厂商，那CoreWeave就相当于算力经销商。
到2022年底，ChatGPT发布，生成式AI突然爆火，CoreWeave手头数万块GPU成为了硬通货，因为GPU非常适合用于训练AI大模型。它摇身一变，依靠手中积攒的GPU，向OpenAI、微软、Inflection等众多AI巨头卖算力。
2023年4月，CoreWeave还获得来自英伟达的B轮融资。黄仁勋在业绩电话会上点名：“一大批新的GPU专业化云服务提供商正在出现，最知名的当属CoreWeave，他们做得非常出色。”
英伟达对“亲信”CoreWeave可谓非常偏心。在一份研究机构Omdia披露出的英伟达H100供货单中，CoreWeave获得的H100数量，比特斯拉还多。
也正因为英伟达的“偏心”，除了卖算力服务，CoreWeave以囤积的英伟达芯片为抵押，从黑石、Coatue等顶级机构获得了23亿美元的债务融资。一举将公司从破产边缘，拉到了投后估值80亿美金。
冒高风险，买走私卡
不是谁都有CoreWeave这么好的运气。
跟英伟达关系不够亲密的企业，尤其是中小企业，购买“走私芯片”就成为一种无奈之下的选择。
随着全球AI大模型竞争愈发激烈，A100已经不能满足一些企业的需求，性能更强劲的H100日趋抢手。
问题在于，H100实在太新了，存货更少。没有存货，二道贩子也无处发挥，走私贩子们登场了。
走私贩子们的来货渠道主要有两条：一是等英伟达向美国大型企业发货后，抢购市场上的剩余库存；二是通过在印度、新加坡、马来西亚等地注册公司进口。
相比于只有指甲盖大小的微型芯片，H100的尺寸并不小。根据英伟达官方公布的尺寸，H100整个芯片大小为814平方毫米，大概有两个手掌大，走私贩子只能将H100放进背包，接受正式的过关安检。
有走私贩子透露，由于每个国家把控严格度不一，如果把H100放在包里，把它报成普通电子设备。
麻烦的是服务器架。H100需要插在服务器架上，才能用于训练AI大模型。一套完整AI服务器要配置8块H100，加上一台超微电脑的服务器架，大约相当于一个保险柜。
面对如此庞然大物，自然无法靠人肉背回。一般的做法是化整为零，将服务器拆开，用蚂蚁搬家地方式发回。至于运输途中关键部件是否会损坏，运到目的地如何拼装回去，一切都存在极大的风险。
H100在2022年3月刚发售时，售价折合人民币约24.2万元。如果在两年前屯了一批H100，什么都不用做，每张到现在能净赚6到9万元。
在过去一年间，从朋友圈、小红书等社交平台，到拼多多、闲鱼等电商平台，再到各类垂直社区、垂直社群，有无数贩子打出了“H100现货，手慢无！”、“稀缺H100现货，先到先得！”、“原厂H100，见货付款，欲购从速！”的标签。
而如果进一步私聊，这些芯片贩子会告诉你，产品没有保修或支持服务，到货最起码需要6到8周，并且需要先付定金。如果问及发货地和货源，贩子们大多会回答称“海外发货，大陆交付，可以送至指定地点。”
据买家爆料，走中小型中间商渠道，风险很高。
首先，交了定金，后续也可能因各种原因拿不到货。其次，即使能拿到货，诸如运输过程中磕碰、泡水等现象，也时有发生，“碰到这种情况就只能自认倒霉，根本不存在退货一说。”
可即便如此，在各个社交平台“H100预购从速”的帖子下方，仍然有成群结队的用户在咨询价格。
抢购、加钱、售罄
购买走私GPU不是常态，对大公司而言，终究还是得跟英伟达做正经生意，从官方渠道购买A100、H100。
2022年的出口禁令下发后，经英伟达游说，重新获得了出口许可。在2023年3月1日之前，英伟达可以继续给中国大陆提供A100产品。
各家科技巨头赶紧行动，经历了“从抢购，到加钱，到售罄”的心路历程。
据《晚点》报道，张一鸣在卸任CEO后，把工作重点放在了研究AI上，不仅自己看AI相关论文，还经常跟一些字节高层分享论文学习心得，以及对ChatGPT的思考。高层对AI的重视，让字节在提前抢购英伟达芯片时占得了先机。
在GPT-4发布后不到3个月，字节就被爆出，向英伟达订购了超过10亿美元（约合人民币71亿）的GPU，到货和没到货的A100和H800总计有10万块。考虑到2022年全年，英伟达数据中心GPU在中国销售额大约100亿元，也就是说，字节一家公司的订单，几乎超过了英伟达过去一年在中国的总销量。
另一家提前向英伟达下单，囤积GPU的巨头是阿里。据一位阿里云内部人士向《人物》透露，阿里云专门成立了一个供应链团队，其中有几十人负责芯片采购，直接听命于CTO。在阿里云前CEO张勇卸任之前，通义千问等AI项目都向他直接汇报。
提前抢购A100、H100最直接的好处是——省钱。因为英伟达芯片的涨价，实际上与大模型的发展息息相关。2022年在ChatGPT刚刚发布时，大厂们普遍认为生成式AI很有潜力，但不成熟，不值得大批采购AI芯片。
但到2023年3月14日，OpenAI发布GPT-4后，大厂和VC们终于意识到，GPT的颠覆性威力，以至于各界迅速形成了共识——快搞大模型、快屯AI芯片！
也是从GPT-4发布后，大模型赛道涌进了大量热钱，以及不差钱的大厂，英伟达芯片的价格也随之水涨船高。大家都必须加钱才能抢到芯片。
按照《人物》的描述：“来自美团的高管带着采购团队，把数百台8卡A100服务器，像买白菜一样全部扫走。尽管一台机器的价格要大几十万，总订单额过亿，美团的人丝毫没有犹豫，下单、签合同、打预付款、提货……流程飞快。”
再到后来，连加钱都买不到AI芯片了。商业巨头和小公司处境几乎一致。
亚马逊云CEO亚当·塞利普斯基就表示：“H100是最先进的……可即使对于AWS来说也很难获得。”
富士康董事长刘永伟也表示，过去一年只有少数公司能获得足够的英伟达AI芯片来维持需求。在台北富士康年度员工聚会上，刘永伟对记者表示：“当要满足（AI芯片）需求时，也许需要建立新工厂。”
吃英伟达的剩饭
英伟达GPU像香料一样，诱惑着越来越多人参与到这场争夺中。
在2023年拉斯维加斯的CES科技大会上，AMD CEO苏姿丰表示：“AI已是AMD的第一战略重点。预计AMD最新推出的Instinct MI300加速卡，可以帮助AMD占领市场。”在介绍中，MI300X芯片是一款全面超越英伟达H100 AI芯片的产品。
投放市场后，MI300也迅速成为了AMD历史上销售额最快达到10亿美元的产品。
根据AMD财报，MI300芯片订单的主要来源是微软、Meta、甲骨文、谷歌、亚马逊等大厂。与英伟达H100的客户群体高度重合。
无怪乎《福克斯》认为：“如果业界还有英伟达潜在的对手，那一定包括苏姿丰和她掌管的AMD。”
除了AMD，老牌芯片巨头英特尔也不想在AI时代掉队。
在过去一年，英特尔CEO帕特·基辛格多次表示：“生成式AI不只可以在英伟达芯片上运行。”虽然英特尔最先进的AI加速芯片Gaudi 2在性能上不及英伟达H100。但基辛格认为，Gaudi 2成本更低，主打价格优势，可以在性价比方面缩小与H100的差距。
与此同时，英特尔还宣布正在调整GPU策略，整合现有的Habana Labs、数据中心GPU两大部门，于2025年推出新平台“Falcon Shores”，进一步增强AI芯片设计能力。
按基辛格的说法：“以后的AI算力竞争一定会很有趣。”
甚至除了老牌芯片巨头，一大批半导体新生力量，也在试图抢夺英伟达的市场份额。根据外媒报道，腾讯、阿里等互联网巨头，已经有些“看不上”英伟达的特供版芯片，转而寻求与国内GPU厂商合作了。这些GPU厂商包括华为、燧原科技、摩尔线程等。
在黄仁勋最近的采访中，连AMD都看不上的老黄表示：“在生产最好的AI芯片的竞争中，华为是英伟达非常强大的竞争对手之一。”
而诸如燧原科技、摩尔线程等第二梯队国产GPU公司，也在2023年拿到了数十亿元不等的大额融资。
这一切变化都源于，全球企业都在寻找英伟达GPU的替代品。毕竟，英伟达的GPU再好，只有能用上才是真好。单是英伟达满足不了的市场需求，已经足以喂饱一大批GPU新兴企业。
但要取代英伟达又谈何容易？
造成英伟达GPU短缺最根本的原因在于，GPU是一种极端复杂的产品，需要世界上最先进的生产工艺，目前只有台积电能够加工生产，而台积电的产能是有限的。
目前H100都由台积电代工，使用4纳米工艺（A100使用的是7纳米），从开始生产到出售给客户，H100中间经历的生产、包装和测试环节，一共需要6个月左右。
根据GPU Utils发布的一份研究报告，制约GPU扩大生产的一个主要瓶颈，是所谓的CoWoS封装技术。
CoWoS可以拆分成“CoW”和“WoS”来看。“CoW（Chip-on-Wafer）”指芯片堆叠；“WoS（Wafer-on-Substrate）”则是将芯片堆叠在基板上。CoWoS就是把芯片堆叠起来，再封装于基板上，最终形成2.5D、3D的型态，减少芯片的空间，同时减少功耗和成本。CoWoS封装技术目前的月产量也就1万片左右。
台积电可不止为英伟达代工，AMD以及博通、思科和赛灵思等都同样在使用CoWoS封装技术制作芯片。
产能瓶颈限制GPU供应的难题，在短期内是无解的。即便如AMD设计出了强大的MI300加速卡，归根结底还是要找台积电代工，台积电就算把给英伟达的产能给到AMD，等于市场上GPU的总量其实没有增加。
与此同时，英伟达真正的壁垒，并不只有GPU硬件性能，还在于其庞大的AI软件生态CUDA。
简单来说，决定GPU使用效果的不只是本身性能，还包括配套软件和开发工具对应用的支持。目前英伟达定义了GPU通用计算编程框架CUDA，开发者们早已习惯了用CUDA专有的编程语言，制作GPU驱动的应用程序。
如果开发者要迁移到谷歌、亚马逊、微软或国产的GPU，他们甚至需要学习全新的软件语言，迁移成本显然很高。
但后发厂商完全不必妄自菲薄，正如中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民所言：“今天国产AI芯片只要达到国外芯片60%的性能，如果生态做好了，客户也会满意。”
只是在达到英伟达GPU 60%的性能之前，企业们看起来先选择了以拆旧货、走私、抢购、加钱扫货等方式，缓解自身的AI芯片荒。
参考资料：
Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target
How a Shifting AI Chip Market Will Shape Nvidia’s Future
Nvidia’s New China Pickle: Customers Don’t Want Its Downgraded Chips
Armored Cars and Trillion Dollar Price Tags: How Some Tech Leaders Want to Solve the Chip Shortage
The Desperate Hunt for the A.I. Boom’s Most Indispensable Prize
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