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今年，人工智能热潮再创新高，微软、谷歌、Meta等巨头纷纷下场，OpenAI、Anthropic等初创公司竞争激烈，AI模型每个月都有新的大招放出来。

最近，AI生成视频就又有新的风浪，国内的快手可灵、国外的Luma拿出胜过Sora新产品，为AI热又续了一把火。

英伟达的GPU作为训练人工智能的唯一方案（当下），迅速成为了AI大战中无可替代的「军火商」。2024年5月，英伟达的市值突破3万亿美元，让各路媒体、企业都不得不感叹它是今日科技行业中的霸主。

有外星人之称的扎克伯格也不得不学起人情世故，和老黄换皮衣，「巴结」好自己的供应商。

英伟达为何能取得今天的地位，前哨科技特训营2022年以来就有详细的分析，我们关注到的是：

AI火热中又出现了一群「英伟达的挑战者」，新一批初创公司又试图挑战英伟达的统治地位。

今晚，王煜全将在前哨科技特训营带来特别加餐，解读【科技革命与产业金融】新趋势，欢迎大家点击文首入口，预约观看。

直播之前，我们一起看看英伟达的挑战者们都有谁，能掀起什么风浪吗？

一个市场只要足够赚钱，就一定会引来竞争者。

2024年最新季度公告，英伟达销售收入同比增长了262%，毛利率也从64%涨到了78%。换句话说就是，卖得更多，还更贵了。

面对这样一门好生意，自然会有无数企业为了融资，为了市场把英伟达当成靶子。

经济学人、The information等媒体注意到，目前市场上至少有18家芯片企业自称开发比英伟达更高效、更便宜的AI芯片。

比如，d-Matrix和Rain Neuromorphics瞄准AI训练，声称可以降低训练和运行机器学习模型的成本。Tiny Corp和我们介绍过的Modular，瞄准了英伟达Cuda生态，要开发对应的软件替代品。

简单说，Cuda是英伟达GPU上的编程语言，是英伟达占据AI生态位非常重要的武器。

这一次入局的创业公司，可谓尝试全方位围剿英伟达。

他们有多大的机会呢？回答这个问题之前，我们先看看上一轮英伟达杀手们都如何了。

2017年，图像识别带领一轮AI热，机器学习伴随着自动驾驶、AlphaGo等名字成为各行各业关注的焦点，英伟达GPU当时同样是市场中的唯一选择，这让它的股价一度暴涨一倍。

和今天一样，芯片创业同样是当时的热点。

数十家芯片初创公司加入竞赛，寒武纪、地平线、Groq和Tenstorrent，这些今天仍然活跃的芯片企业都在那一轮创业热中诞生。

据 CB Insights 当时统计，2017年芯片初创公司的投资将达到 16 亿美元，创下一个新的高点。

热潮中，不少分析师和投资人都发出过警告。ARK Investment的研究员James Wang提醒企业投资者，一家初创公司要能生产出第一款芯片，至少要投入1-2亿美元，这对大多数企业都不是个小数目。

同时它们还要面对一个关键问题：AI算法快速迭代，今天研制的芯片往往不能适应明天的市场。

投资人Shahin Farshchi则从产品视角做了警告：「如果你的芯片只比英伟达好一点，祝你好运，英伟达肯定会摧毁你」，说这话时他投资了2家备受瞩目的芯片企业：Nervana和Mythic。

7年过去，Nervana经历几次收购已经成为英特尔的一项技术名称，Mythic去年遭遇资金耗竭，几乎破产。除了这两家外，Wave Computing、KnuEdge和Reduced Energy Microsystems等明星公司都已倒闭。

虽然所有人都明白挑战英伟达很难，但大家还是低估了这个难度。

7年前AI还是很小的一个领域，当时的芯片企业普遍只看到了市场的GPU需求，忽略了AI编程体系的独特性。

正如分析师James Wang所言，AI算法一直在进化，CNN、RNN再到今天的Transformer，变化从未停止，更要命的是连开发语言也发生过大的转变，从谷歌推崇的Tensorflow走到Meta支持的PyTorch。

一切都在变化，唯有兼容Cuda生态没有改变。

重新造一颗芯片容易，重新开发一门编程语言也不难，但要将两者结合到一起，还要让专业开发者愿意重新学习、使用，这个难度可想而知。

英伟达花了近15年布局这一切，后来者自然也无法一天将之改变。

更重要的是，今天的英伟达也深知这片生态的重要性，所以黄仁勋总强调与客户联系紧密，了解用户需求，因为这不但意味着他们明白未来销量如何，也意味着他们的软件生态还将牢牢锁定用户。

面对如今的英伟达，无论投资圈还是挑战者们其实都更为理性。

根据 PitchBook 的数据，2024年上半年人工智能芯片初创公司的风投资仅仅略高于 10 亿美元。

今天的挑战者大多已放弃与英伟达全面竞争，普遍专注于AI应用中的推理环节，简单说就是运行AI程序，至于更上游训练、开发AI算法这事就不与英伟达争了。

Groq作为上一轮创业热里留下的AI芯片公司，由谷歌张量处理单元（TPU）发明者之一Jonathan Ross创立。

今年3月曾小出圈了一轮，因为他们的芯片让AI生成内容速度提高了10倍。当ChatGPT每秒只能跳出20个字时（每秒40Token约20个字母），Groq的芯片让AI一秒产出250字的内容（500Token）。

Groq创始人今年在一档播客中分享，他们早期虽然有技术实力，却始终难以落地，寻求与特斯拉合作开发激光雷达方案的芯片，遭到拒绝；考虑把技术卖给高频交易的客户，还是失败。

面对英伟达的Cuda生态，他们最终决定要用相似的思路，走不通的路线，用「软件定义芯片」。这之后他们花了近一半的时间开发硬件平台上的软件编译器，按照软件需求优化硬件能力，最终有了推理速度提升10倍的产品。

然而即便有如此大的改进，5月Groq宣布再度争取3亿美元融资时，市场反应仍然非常平淡，最终只有一家风投机构跟投，巨头投资数额也没公布。

Groq也宣布此前免费提供的AI服务也将从6月开始收费。

Tenstorrent命要更好些，招来了芯片大神Jim Keller，还抱上三星的大腿，6月13日刚刚宣布获得3亿美元融资。

虽然Keller多次炮轰英伟达的Cuda生态，但到了自己的业务上还是不得不低头，Tenstorrent不但选择AI推理业务，还切换到了英伟达尚未形成垄断的机器人、自动驾驶领域。

在前哨科技特训营，我们和大家一起分享过解读产业变革的三个指标：产业增强、产业颠覆、产业新增。

当AI技术、应用、需求都没有颠覆式变革出现，大部分的改进都只会沦为产业增强的范畴，属于大厂垄断的领域。

今天的初创公司们选择大企业尚未涉足的细分市场，确实是正确的路线，但能否取得成功，还有许多要素需要分析。

时间有限，以上就是今天的内容，更多科技产业/企业跟踪解读，欢迎加入前哨科技特训营获取。

【哨科技特训营第四季】