| 发布于: | 雪球 | 回复：16 | 喜欢：2 |
性价比可能短期不重要，但长期是约束条件之一，没人和钱有仇。现实案例就是，如果云厂不注重性价比大可继续用高功耗的xeon，没必要迁移到epyc。
NV软件浓度高没问题，本季其70%+的高毛利也在为这点做背书。如果你是一个初创企业，你拿来NV的整套软硬件是无痛的，这一块对竞争对手构筑了很高的生态壁垒。但问题就在于NV最大的那些客户们也都是软件公司，对于云厂和巨企们，他们面对你70%的毛利扼喉时还是有痛感的。云厂有自己的研发实力，更甚者有硬件开发能力（TPU），所以这一块NV的壁垒是更易攻破的，退一步讲也不会让你包圆。AI产业爆发早期，你是唯一的选择，随着竞争者赶上和软件技术的不断扩散，NV的份额会逐渐减少。当然，我也认为NV仍会长期一家独大，但随着这一领域逐渐成熟，利润率会回归，其他入局者也有食可吃。
大厂扶植是个伪逻辑，没人有那么多闲钱的。当年英特尔独占99%服务器份额时，没见有什么互联网大厂扶植AMD。但也有赛灵思拿大头，Altera拿小头的另一种行业结构。只要你规模化没拉开，护城河不够坚实，拉不开和跟随者足够差距，后者就能跟随，本质上一切还得靠产品实力。否则，mi250咋没人扶持？到了mi300就都感兴趣起来了？
很多傻子还在算显存和价格来比性价比，没有认识到NV在AI领域是一家软件公司。 在游戏领域，N卡和A卡有性价比的区别，在AI领域不存在，两者就不是一个东西。 99%的人从来连N卡跑一下大模型都没跑过。 跑过的人才知道我说的什么回事。 $英伟达(NVDA)$
现在是军备竞赛时期，谁都不敢冒风险去用AMD的卡，耽误自己的大模型训练进度。开源软件的最大问题是测试不够，bug多，出问题找不到人，大模型训练是个系统工程，没有很好的工具配套，想训练完都够呛。
安卓那是谷歌在背后，真不是AMD的水平能比的。ROCm到底行不行可能需要meta费点力气，它这个底层的软硬件等于是刚开始做，和当年Linux的情形还是有点不一样。
军备竞赛抢算力没错，当下的确是这样的形势，英伟达占得先机，现在独自赚钱理所应当，但这种局面会否长期持续，高利润率是否合理打个问号。
接下来你狙开源软件可有点准头不够了，前AI时代的服务器最大份额的操作系统是开源闭源？和最大市值上市公司的手机平分天下的移动操作系统是开源闭源？即使进入AI时代，pytorch是不是开源？不能只拎着rocm这个开源毒打吼。
cuda之前能垒起生态体系，除了老黄眼光毒辣较早布局，还是因为这个市场尚不够大。如今，当这个市场TAM二维展开后，大家就都入局来抢食了，开源社区自去年起迭代速度快到没谱，而AMD只是进来搅和大军中较小的那一只，有点大哥带的意思你品品。
AMD战线问题可以专门开一个主题谈了。
软件突破的问题，目前不仅是amd的痛点，也是整个行业的痛点。看看几个巨头都在干啥。硬件流：谷歌和亚马逊在自己研发专用芯片（TPU\Trainium\Inferentia）。软件流：Meta在推pytorch支持除cuda、除GPU以外的体系，2.0加入rocm支持等；微软系的openai更是背刺下下英伟达，用自己研发的triton替代cuda，9月份开大会的第一章节，不只找来英伟达，更是把AMD、英特尔等都叫来，准备支持rocm以及什么xpu等（附图）。不做结论，仅供参考。