辉达「阉割版」AI晶片 下月出货大陆惊爆变数

辉达出货大陆降规版AI 晶片，传出延后至2024 年第1季发表。（示意图/达志影像/shutterstock）

辉达公告财报又给市场新的惊喜，更重要的是，辉达不但端出更高的展望，又加上近期微软、英特尔、超微也同声看好AI明年发展，台股AI的ASIC、伺服器、先进制程五档新生力军正式跃上台面。

十一月ＦＯＭＣ会议维持利率不变，加上美国就业数据大幅降温，以及十月消费者物价指数（ＣＰＩ）低于市场预期等因素，都使投资人看好美国经济已走缓到足以让通膨降温，且无衰退之虞，因此短线在预期联准会（Fed）有望终止升息的乐观情绪下，全球股市迎来强劲反弹，尤其对利率敏感的科技股也获资金簇拥。

其中，美股七巨头财报公告压轴的辉达（Nvidia）在市场预期Ｑ３财报将可望有好表现的带动下，财报公告前夕股价就已突破八月大量高点、再创历史新高。而公告后也确实再一次给市场惊喜，单季营收达一八一亿美元，优于原先市场预期的一六二亿美元，季增逾三成、年增逾两倍，调整后每股盈余四．○二美元，季增五成、年增近六倍；且财测展望也相当强劲，Ｑ４营收预测中位数二○○亿美元，远高于一八○亿美元的普遍预期，意即年增会继续突破二○○％。

辉达Ｑ３财报开出好成绩

按业务表现来看，核心的资料中心收入年增近二八○％，达到一四五亿美元，创下历史新高，其中有一半是由亚马逊等云端服务供应商（ＣＳＰ）所贡献，另一半则来自消费者网路实体和其他大型公司。而对于市场关注的资料中心的营收是否可以一路成长至二五年，辉达高层也回应「Absolutely（绝对地）！」动能包括辉达日前宣布以H100晶片原型为基础，推出的HGX H200，搭配最新H200 Tensor core GPU将会是第一款搭配HBM3E记忆体，系统将会在明年第二季出货。

此外，辉达也宣布推出人工智慧代工服务（AI foundry service），为部署在Microsoft Azure上的企业和新创公司增强客制化生成式ＡＩ应用程式的开发和调整；简言之，辉达将提供企业客制化ＡＩ服务。法人表示，因为每间公司都有自己的资料与技术，不希望向外采购，故此服务是借镜台积电成功的晶圆代工模式，显示辉达积极尝试ＡＩ各项创新，将全方位渗透人工智慧。

不过，虽上季财报、本季财测轻松优于华尔街预期，但盘后股价仍跌逾一％，因为辉达财务长克莱斯（Colette Kress）表示，最近几季，辉达受到限制出口的产品销售额约占资料中心收入的二○到二五％，且对中国等国家的销售预估将在第四季大幅下滑，但仍预期削减的幅度可以借由其他地区的强劲成长来抵销。尽管美国政府对半导体出口中国的政策不断缩紧，继去年美国政府发布对中晶片出口管制措施后，今年十月美国商务部再颁布新规，又把原先辉达为中企设计的降规版ＡＩ晶片A800、H800纳入管制。

但根据外媒报导，辉达已再研发出针对中国市场的最新降规版晶片，包括GX H20、L20 PCIe和L2 PCIe，均基于H100改良而来，产品分别适用于云端训练、云端推理以及边缘推理，会把性能降到新规定的参数以下。而这已是一年多来辉达第二度被迫为中国客户重新设计产品，且据悉，辉达已通知中国经销商，三款新晶片符合美国规定，最快可能在年底前上市。（编按:路透最新消息指出，传出辉达专门为中国大陆客户设计的降规版AI晶片，将延后到明年第1季推出。）

当前，辉达作为领头羊持续引领ＡＩ产业，而各大云端服务商如微软、Google、亚马逊等亦皆不断加大ＡＩ投资力道，推升ＡＩ伺服器需求上扬。根据研究机构TrendForce估算，今年ＡＩ伺服器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量逾一二○万台，年增将达三七．七％，占整体伺服器出货量达九％；明年将再成长逾三八％，ＡＩ伺服器占比将逾十二％。而除了辉达与超微（AMD）的ＧＰＵ解决方案不断攀升外，ＡＩ应用还有许多基础建设像是ＡＩ推论、客制化ＡＩ晶片、特定领域应用等需求，加上目前通用ＧＰＵ市售价格昂贵，且供不应求，因此ＣＳＰ业者扩大自研ASIC晶片的趋势也成为近期市场热议的焦点。

ＡＩ晶片吹自研风

其中，Google算是最早投入ASIC晶片研发的巨头，自一五年以来，Google就于内部使用ＴＰＵ来加速ＡＩ、机器学习和深度学习等任务。公司表示，最新的第四代ＴＰＵ将深度学习效能提升十倍以上，并且降低二○倍以上的二氧化碳排量；更强调与辉达的A100晶片相比，TPU v4加速器在相同建置规模下的算力表现约提升一．七倍，能耗部分则降低一．九倍。且除用于内部外，也向外部合作伙伴提供服务，如ＡＩ新创公司Midjourney已经使用TPU v4来训练文字生成图片模型。

而微软则是新加入者，其日前宣布推出两款自研ＡＩ晶片，包括专为云端资料中心设计能够降低功耗及成本的Arm架构处理器Azure Cobalt，以及专为ＡＩ运算设计及首款雅典娜计划（Project Athena）加速晶片Azure Maia。业界人士分析，微软选择自行研发客制化ＡＩ晶片的策略，与对外采购ＧＰＵ相较，在维持同等ＡＩ算力情况下，可大幅降低建置成本。

目前微软在ＡＩ运算服务市场可以说已打下稳固基础，Maia晶片推出，说明微软会持续朝向自有ＡＩ晶片研发之路发展。此外，微软明年也将提供客户采用辉达H200 GPU和AMD MI300X GPU的虚拟机器（VMs）服务，两款晶片都能用于执行ＡＩ任务。（全文未完）

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《先探投资周刊2275期》