產業分析-從運算架構發展 剖析輝達與超微的市場競局

產業分析-從運算架構發展 剖析輝達與超微的市場競局
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輝達(NVIDIA)在模擬繪圖、AI計算的晶片市場,建構了完整生態系,以85~90%市佔遙遙領先第二名的超微(AMD)。圖/路透、美聯社

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近期因爲ChatGPT等通用人工智慧(GAI)應用火熱,使得AI與其硬體布建成爲市場焦點,其中又以繪圖處理器(GPU)最受關注。以GPU市佔率來看,輝達(NVIDIA)以85~90%遙遙領先第二名的超微(AMD)。攤開兩邊產品做比較,其實超微GPU的效能並沒有落後太多,甚至在浮點運算的部分還超過輝達。那爲何兩者市佔如此懸殊?關鍵在於輝達在模擬繪圖、AI計算的晶片市場建構了完整的生態系。

輝達在2017年左右,推出以Tesla V100爲基礎的伺服器DGX及其主機板HGX產品,此後如A100與H100等陸續問世後,輝達仿照相同的作法,以資料中心需求爲主要訴求,推出更多元、更大規模的伺服器方案,藉此厚植其在伺服器產業生態的影響力。儘管當時超微乃至英特爾(Intel)的中央處理器(CPU)產品未受波及,但輝達在2021年宣佈進軍伺服器CPU後,情況便開始有所改變。

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輝達在完成收購Mellanox,一口氣補強資料處理器(DPU)、乙太網路與InfiniBand技術,如今Grace CPU也到位的情況下,幾乎是補足了資料中心所需要的重要IC零組件的拼圖,輝達也搖身一變,從晶片與顯卡的供應商,變成重要的伺服器軟硬體供應商。而市場對於輝達的印象,也不再只是專業的遊戲顯卡業者,儼然成爲AI晶片甚至AI伺服器的代名詞。

輝達在AI Model Training領域中,先以Tesla V100打下基礎,再以Ampere架構爲基礎的A100進一步擴大了在該領域的領導地位,也使得全球主要的CSP業者紛紛向其採購GPU晶片甚至AI伺服器,在新興的AI領域彷彿如入無人之境。若以市佔率而言,輝達在全球AI Model Training市場地位近乎不可動搖。讓積極想進軍AI運算的超微,以及長年在伺服器與資料中心市場擁有領導話語權的英特爾,喪失了不少關注。再加上輝達也祭出Grace CPU產品,更顯示爭奪伺服器與資料中領導地位的野心。而超微雖然先後收購了賽靈思(Xilinx)與Pensando,也補強了FPGA與DPU的戰力,但其產品線完整度仍不如輝達,要打造資料中心繫統級方案恐怕也仍力有未逮。

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除了上述以GPU領先的技術發動、產品線完整外,在軟體整合,推出統一運算架構CUDA、模擬空間Omniverse等完整平臺生態圈的建構,更是其競爭力強大的關鍵。由於輝達經營CUDA生態系統已有相當長的時間,從開發工具、API、函式庫甚至自有的雲端平臺,提供開發者使用等一應俱全,加上輝達以CUDA架構投入AI領域的時間也遠早於對手(2007年就發佈),所以縱使超微收購FPGA大廠賽靈思,暫時仍不易撼動輝達在圖像模擬乃至AI計算的領導地位。

超微當然也明白軟體面與生態系在AI領域的重要性,除推出開發者開放平臺ROCm外,近年來也不斷訴求,客戶所開發的軟體成果能從輝達端輕鬆轉移至自家的硬體平臺上。但以現況來看,其成績仍有努力的空間。超微要如何趕上輝達腳步,進而搶下其市佔率? 以自身優勢,建立平臺與生態圈會是一個必要的努力過程,相信會看到超微更多積極的布建。

PC市場在進入後疫情時代後,其需求已不若當年因應遠距教學與工作般火熱,短期內在沒有明確成長動能的情況下,輝達與超微勢必得尋求其他市場來增補整體營收的成長動能。而目前大型語言模型(LLM)驅動的AI市場是明確的巨大機會,AI伺服器相關產業的議題討論,其重要性只會日益提升。

由於超微投入AI領域的時間相對晚,輝達已站穩生態圈的腳步,預估在近三年內還是會居於明顯的領先優勢。儘管超微有不錯的表現,推出了MI250/MI300系列產品線嘗試努力追趕,但超微在GPU領域的生態系統不如輝達的CUDA來得完備且基礎厚實。觀察輝達的產品佈局與發佈頻率,接替H100的產品應會在2024年發表,屆時超微倘若還只是以GPU效能表現跟輝達比拚,而沒有其他軟體或生態圈投資等亮點,極有可能又會被拉開雙方的差距。

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