#芯片行业

1个月前
The Information发了篇深度报道,讲了英伟达是怎么努力在美国和中国两大市场之间「踩钢丝」的不少内幕: - 黄仁勋意外的成为英伟达这家公司的首席政策游说官,这未必是他想要的,但他不得不这么做,以前他都会把和华盛顿的沟通事务交给副手去办,但现在因为川普的治国风格特别看重私交,所以黄仁勋也和之前的马斯克一样,频繁造访川普在弗罗里达州的私人俱乐部,而且次数远高于媒体发现的,这甚至挤占了他在公司总部出现的时间,有高管表示,今年以来在公司经常见不到这位素以工作狂著称的老板,这太少见了; - 推动这种转变的是英伟达面临的严峻压力,目前,英伟达在中国的业务几乎中断,一个月前,川普禁止了英伟达出口中国H20芯片——这本就是配合更早的禁令为中国客户的特供产品——中国市场贡献了英伟达总营收的14%,禁售导致英伟达损失了25亿美金的单季收入,到了下一个财季损失还会上升到80亿美金,黄仁勋在电话会议上主动谈论这则坏消息,表示中国的AI产业无论有没有美国芯片都会继续发展,而禁售则会迫使英伟达被排除在一个年产值高达500亿美金的市场之外; - 和其他科技公司的老板一样,黄仁勋也很快学会了抨击拜登作为投名状并取悦川普的技巧,他开始在各种公开场合激烈批评拜登时代对于英伟达的限制,同时赞美川普推动美国公司技术领先的种种做法,但仍然没能防住川普的背刺,禁售H20芯片的政策完全没有任何征兆就被出台了,讽刺的是,2022年拜登也曾考虑禁售H20芯片给中国,但英伟达成功说服了白宫,用权衡利弊的正常沟通方式; - 当然拜登政府也不总是对英伟达感到满意,比如夸大华为的进展,威胁政府出口管制只会帮助华为收复失地,再比如对大量H100芯片被走私进中国的情况毫不知情,有和英伟达开过会的前任美国官员讽刺表示,一边吹捧华为,一边装作不知道中国公司哪怕走私也要买英伟达的芯片,这两者不可能同时成立,英伟达这家公司太不老实了; - 和拜登政府之间的复杂关系,让黄仁勋倾向于选择保持距离,并至少拒绝了一次拜登亲自邀请的商界领袖餐会,川普的上台改变了黄仁勋的作风,虽然很多人以为他是那种书呆子型的工程师,但他实际上比大家预想的要更善于社交,在经常性出入川普庄园之后,他也成功赢得了川普的喜爱,即使禁售H20芯片对英伟达造成了巨大打击,但没过多久,黄仁勋依然公开承诺,未来四年会在美国本土投资5000亿美金,确保美国领先的愿景,而这也得到了川普的称赞,他对着一屋子的记者说:「他(黄仁勋)是个聪明人」; - 在服务美国国家战略的同时,黄仁勋也格外小心的维持公司和中国的关系,在ChatGPT发布后不久,英伟达内部会议上有员工问他为什么还要向中国销售芯片,黄仁勋听了之后显得特别恼怒,斥责这是反华言论,他不想再听到任何同样的观点,面对全球市场,英伟达要做到一碗水端平,尊重不同国家的体制; - 上个月H20芯片被强制断供后,黄仁勋紧急安排了一次出差中国的行程,目的是修复和中国政府的关系,相关部门对于英伟达没有提前告知中国客户出口管制感到很不高兴,这导致很多公司错过了在新规生效前囤货的机会,在这次造访中,黄仁勋保证只要美国商务部批准,英伟达一定会优先考虑中国市场的需求; - 中国对英伟达的态度还算温和,在短期内,本土替代的芯片还达不到行业标准,黄仁勋的公关活动也为英伟达带来了转圜余地,中国的互联网公司在今年已经不再被提醒需要减少对于英伟达的依赖,但黄仁勋和他的工程师们仍然需要尽快研发出符合出口法规要求、同时又能尽量弥补性能损失的芯片; - 目前,英伟达正在为中国市场专门开发一款新芯片,暂定名为B30,并引起了字节、阿里和腾讯等主要大客户的兴趣,在英伟达的排产计划里,今年预计需要生产100万片B30用来满足中国的需要,在没有芯片可卖的当下,英伟达在中国的业务只剩下推广培训课程,用来加强中国的开发者对英伟达软件系统的熟悉程度; - 对于黄仁勋来说,乐观的消息也不是没有,比如有美国市场的繁荣为英伟达的财务状况兜底,5年前,美国客户只为英伟达贡献了20%的营收,但在去年,这个占比上升到了47%,在失去了中国市场后,英伟达仍然预计今年Q2的收入会有50%以上的增长,英伟达的股价也从新的出口管制法规出台之后重新恢复正常,无论如何,那根危险而又脆弱的钢丝,黄仁勋都还要继续长期的走下去。
fin
7个月前
大模型Scaling law撞墙,基本从年初PHD们吐槽到了现在大佬们公开谈论 作为半导体从业者,这集看了太多遍不能更熟悉了 芯片行业scaling law统称摩尔定律,各路媒体在十五年前就开始悲观的展望摩尔定律消亡 有一个反直觉,或者说主流媒体这几年并不报道的是,制程摩尔定律,竟然比二十年前更快了 摩尔定律的本质,是很多个技术曲线的scaling law前赴后继的组成了一道一道S型技术曲线,累积叠加造成的幻象:芯片每单位面积能容纳的gate数量指数型增长 实际上现在的所谓4nm/N3E制程节点早就成了数字游戏,电路gate的实际尺寸仍然是20nm,只不过gate密度是等效3nm 这就和AI目前的情况一样,LLM的pretraining阶段的大力出奇迹,只是目前阶段投入回报比极佳(最佳)scale up的路线 每个技术曲线的scaling law都是有寿命的,不存在一招鲜吃遍天的情况 AI的LLM的pretraining的撞墙,在AI领域发展长河上,和芯片制程里的众多革命性S型技术曲线一样(比如double patterning,EUV),是一项亮眼的,值得反复在教课书上称颂的里程碑式技术曲线 正如摩尔定律早已经不是侠义的摩尔定律,而是广义的摩尔定律一样 比如在计算机架构上,Domain specific architecture能玩的花样也越来越多,俨然成了新一道S曲线的快速增长期 如果看前几年的hotchip论文集,很明显,摩尔定律不仅没有停滞,反而在加速,仿佛回到了十几二十年前架构的百家争鸣的新黄金时代 看多了半导体的摩尔定律历史,再看LLM pretraining阶段scaling law撞墙,在更大尺度上的AI发展看起来,不会是什么阻碍 AI的发展,仍然会维持每十年软硬件加速六个数量级的指数发展作为背景板,会有各种广义的加速路线来维持这个指数型发展 中间没有S型技术曲线的真空期,确实会延缓一些速度,比如2012~2017年的摩尔定律。但即便如此,前一代的技术红利商业化还能吃很久很久,即便是supervised learning,现在仍然是在已经很惊人的体量上保持着夸张的增速呢