去年9月，甲骨文董事長艾里森、特斯拉CEO馬斯克，一起請英偉達創辦人黃仁勳在矽谷一家豪華餐廳吃日料。年屆八旬的艾里森回想起那頓飯仍難以平靜。「席間埃隆（馬斯克）和我在乞求，我想用這個詞來形容我們再恰當不過了。吃了一個小時的壽司，也乞求了一個小時。”

兩位以狂妄著稱的大佬甘願伏低做小，只為能多分到一些「比毒品還難搞」的英偉達GPU，最後兩人未能如願。

而另一家矽谷巨頭思科為了保護剛買來的英偉達GPU，乾脆動用裝甲車來運。

正如科幻作品《沙丘》將香料設定為宇宙最重要的資源。今天同樣可以大膽宣稱：誰掌握了GPU，誰就掌握了AI時代的命脈。

去年以來，在加速運算和生成式AI的帶動下，算力需求變陡。英偉達GPU作為提供算力的核心硬件，業界對其的需求早已「遠遠超過了英偉達所能供應的極限」。

為了獲得盡可能多的GPU，全球科技圈從貴族俱樂部化身為私酒時代的芝加哥，產品、流量與成長交織的史詩，讓位給充斥著貪婪、炫耀、諂媚與背叛的大模型舞台劇。

破產邊緣到80億美元估值

在過去一年，英偉達GPU極度短缺，全世界的大廠或新創公司都在各顯神通解決「芯荒」難題。

對中國企業來說，GPU短缺是政策和產能兩方面造成的。

從2022年10月開始，英偉達就被禁止向中國出口A100、H100這兩款高階GPU。二道販子敏銳地嗅到了其中的商機。

有些企業從自家機房裡把晶片禁令生效前購買的A100拆出來，賣給販子。這些沒有保固、沒有保固的舊晶片，非但沒有貶值，價格還從出廠時的8萬多元漲到了10多萬元。

A100、H100分別由英偉達在2020年及2022年推出，上市時間並不長，其在國內市場的存貨相當有限。

另外，A100分為80GB、40GB兩個顯存版本，顯存越大，所能運作的神經網路越大，訓練大語言模型效果越好。廠商都想買80GB顯存版本的A100，導致存貨更加緊缺。

因此，有些黑心販子將A100的40GB版本改成80GB的來賣，很多急於購買的企業一時失察，買回去才發覺貨不對板。由於這類GPU來源特殊，上當的買家根本沒有保固和維權的途徑，只能吃啞巴虧。

但即便如此，低配置的二手A100在2023年依然供不應求。

過去一年，市面上英偉達GPU價格漲幅一度到了200%。A100最火熱的時候，網傳最高成交價接近25萬元。以這個價格，兩塊GPU就能換來一輛全新賓士E-Class轎車。

二道販子賣機房拆來的A100賺差價，畢竟只是小打小鬧。真正靠倒賣二手GPU發家的，還要屬於一家名為CoreWeave的美國公司。

CoreWeave最開始是一家「挖」比特幣的公司，其CEO回憶：「2016年，我們購買了第一塊英偉達GPU，插上電源後，將其放在曼哈頓辦公室的撞球桌上，然後挖到了以太坊網絡上的第一個幣。”

在生成式AI火熱之前，英偉達GPU除了作為遊戲顯示卡，最賺錢、最大的應用場景就是用於加密貨幣「挖礦」。因為GPU能以最快速度處理海量簡單重複的問題，天然就很適合用於晝夜不停地挖比特幣。

而CoreWeave的三位創辦人，一開始也只是將」挖礦」用於賺取額外收入，他們的本職工作是經營對沖基金和家族辦公室。可由於2016年加密貨幣熱，他們的GPU越買越多，導致「華爾街的辦公桌上堆滿了GPU」。

到了2018年底，CoreWeave已經成為北美最大的以太坊“礦場”，擁有超過五萬塊GPU，佔以太坊網路總量的1%以上。

透過將英偉達GPU用作“礦卡”，CoreWeave在加密貨幣領域賺到了第一桶金。但在2018年後，市場行情急轉直下，加密貨幣大幅貶值，與加密貨幣深度綁定的CoreWeave也幾度面臨財務危機，險些倒閉。

到2019年，CoreWeave決定轉型做服務。

CoreWeave加入英偉達的雲端服務供應商計劃，也就是圍繞英偉達的晶片構建了專門的雲端基礎設施。如果說英偉達是算力廠商，那CoreWeave就相當於算力經銷商。

到2022年底，ChatGPT發布，生成式AI突然爆火，CoreWeave手頭數萬塊GPU成為了硬通貨，因為GPU非常適合用於訓練AI大模型。它搖身一變，靠著手中累積的GPU，向OpenAI、微軟、Inflection等眾多AI巨頭賣算力。

2023年4月，CoreWeave也獲得來自英偉達的B輪融資。黃仁勳在業績電話會上點名：“一大批新的GPU專業化雲端服務供應商正在出現，最知名的當屬CoreWeave，他們做得非常出色。”

英偉達對「親信」CoreWeave可謂非常偏心。在一份研究機構Omdia披露的英偉達H100供貨單中，CoreWeave獲得的H100數量，比特斯拉還多。

也因為英偉達的“偏心”，除了賣算力服務，CoreWeave以囤積的英偉達晶片為抵押，從黑石、Coatue等頂級機構獲得了23億美元的債務融資。一舉將公司從破產邊緣，拉到了投後估值80億美金。

冒高風險，買走私卡

不是誰都有CoreWeave這麼好的運氣。

跟英偉達關係不夠親密的企業，尤其是中小企業，購買「走私晶片」成為無奈之下的選擇。

隨著全球AI大模型競爭愈發激烈，A100已經無法滿足一些企業的需求，性能更強勁的H100日趨搶手。

問題在於，H100實在太新了，存貨更少。沒有存貨，二道販子也無處發揮，走私販子們登場了。

走私販子們的來貨通路主要有兩條：一是等英偉達向美國大型企業出貨後，搶購市場上的剩餘庫存；二是透過在印度、新加坡、馬來西亞等地註冊公司進口。

相較於只有指甲蓋大小的微型晶片，H100的尺寸並不小。根據英偉達官方公佈的尺寸，H100整個晶片大小為814平方毫米，大概有兩個手掌大，走私販子只能將H100放進背包，接受正式的過關安檢。

有走私販子透露，由於每個國家把控嚴格度不一，如果把H100放在包包裡，把它報成普通電子設備。

麻煩的是伺服器架。H100需要插在伺服器架上，才能用於訓練AI大模型。一套完整AI伺服器要配置8塊H100，加上一台超微電腦的伺服器架，大約相當於保險箱。

面對如此龐然大物，自然無法靠人肉背回。一般的做法是化整為零，將伺服器拆開，用螞蟻搬家地方式發回。至於運送途中關鍵零件是否會損壞，運送到目的地如何組裝回去，一切都存在極大的風險。

H100在2022年3月剛發售時，售價折合人民幣約24.2萬元。如果兩年前屯了一批H100，什麼都不用做，每張到現在能淨賺6到9萬元。

在過去一年間，從朋友圈、小紅書等社交平台，到拼多多、閒魚等電商平台，再到各類垂直社區、垂直社群，有無數販子打出了「H100現貨，手慢無！ 」、「稀缺H100現貨，先到先得！」、「原廠H100，見貨付款，欲購從速！」的標籤。

而如果進一步私聊，這些晶片販子會告訴你，產品沒有保固或支援服務，到貨最起碼需要6到8週，並且需要先付訂金。如果問及發貨地和貨源，販子們大多會回答稱“海外發貨，大陸交付，可以送至指定地點。”

據買家爆料，走中小型中間商通路，風險很高。

首先，交了定金，後續也可能因各種原因拿不到貨。其次，即使能拿到貨，諸如運輸過程中磕碰、泡水等現象，也時有發生，“碰到這種情況就只能自認倒霉，根本不存在退貨一說。”

但即便如此，在各個社群平台「H100預購從速」的貼文下方，仍有成群的用戶在諮詢價格。

搶購、加錢、售罄

購買走私GPU不是常態，對大公司而言，終究還是得跟英偉達做正經生意，從官方管道購買A100、H100。

2022年的出口禁令下發後，經英偉達遊說，重新獲得了出口許可。在2023年3月1日之前，英偉達可以繼續提供A100產品給中國大陸。

各家科技巨頭趕緊行動，經歷了「從搶購，到加錢，到售罄」的心路歷程。

根據《晚點》報道，張一鳴在卸任CEO後，把工作重點放在了研究AI上，不僅自己看AI相關論文，還經常跟一些字節高層分享論文學習心得，以及對ChatGPT的思考。高層對AI的重視，讓位元組在提前搶購英偉達晶片時佔了先機。

在GPT-4發布後不到3個月，位元組就被爆出，向英偉達訂購了超過10億美元（約合人民幣71億）的GPU，到貨和沒到貨的A100和H800總計有10萬塊。考慮到2022年全年，英偉達資料中心GPU在中國銷售額約100億元，也就是說，位元組一家公司的訂單，幾乎超過了英偉達過去一年在中國的總銷量。

另一家提前向英偉達下單，囤積GPU的巨頭是阿里。據一位阿里雲內部人士向《人物》透露，阿里雲專門成立了一個供應鏈團隊，其中有幾十人負責晶片採購，直接聽命於CTO。在阿里雲前CEO張勇卸任之前，通義千問等AI計畫都直接向他報告。

提前搶購A100、H100最直接的好處是－省錢。因為英偉達晶片的漲價，實際上與大模型的發展息息相關。2022年在ChatGPT剛發佈時，大廠普遍認為生成式AI很有潛力，但不成熟，不值得大批採購AI晶片。

但到2023年3月14日，OpenAI發布GPT-4後，大廠和VC們終於意識到，GPT的顛覆性威力，以至於各界迅速形成了共識——快搞大模型、快屯AI晶片！

也是從GPT-4發布後，大模型賽道湧進了大量熱錢，以及不差錢的大廠，英偉達晶片的價格也隨之水漲船高。大家都必須加錢才能搶到晶片。

依照《人物》的描述：「來自美團的高階主管帶著採購團隊，把數百台8卡A100伺服器，像買白菜一樣全部掃走。儘管一台機器的價格要大幾十萬，總訂單額過億，美團的人絲毫沒有猶豫，下單、簽合約、打預付款、提貨……流程飛快。”

再到後來，連加錢都買不到AI晶片了。商業巨頭和小公司處境幾乎一致。

亞馬遜雲CEO亞當·塞利普斯基就表示：“H100是最先進的……可即使對於AWS來說也很難獲得。”

富士康董事長劉永偉也表示，過去一年只有少數公司能獲得足夠的英偉達AI晶片來維持需求。在台北富士康年度員工聚會上，劉永偉對記者表示：“當要滿足（AI晶片）需求時，也許需要建立新工廠。”

吃英偉達的剩飯

英偉達GPU像香料一樣，誘惑著越來越多人參與這場爭奪。

在2023年拉斯維加斯的CES科技大會上，AMD CEO蘇姿豐表示：「AI已是AMD的第一個策略重點。預計AMD最新推出的Instinct MI300加速卡，可以幫助AMD佔領市場。」在介紹中，MI300X晶片是一款全面超越英偉達H100 AI晶片的產品。

在推出市場後，MI300也迅速成為了AMD史上銷售額最快達到10億美元的產品。

根據AMD財報，MI300晶片訂單的主要來源有微軟、Meta、甲骨文、Google、亞馬遜等大廠。與英偉達H100的客戶群高度重疊。

無怪乎《福克斯》認為：“如果業界還有英偉達潛在的對手，那一定包括蘇姿豐和她掌管的AMD。”

除了AMD，老牌晶片巨頭英特爾也不想在AI時代落後。

在過去一年，英特爾CEO帕特·基辛格多次表示：「生成式AI不僅可以在英偉達晶片上運作。」雖然英特爾最先進的AI加速晶片Gaudi 2在性能上不及英偉達H100。但基辛格認為，Gaudi 2成本更低，主打價格優勢，可以在性價比方面縮小與H100的差距。

同時，英特爾也宣布正在調整GPU策略，整合現有的Habana Labs、資料中心GPU兩大部門，於2025年推出新平台“Falcon Shores”，進一步增強AI晶片設計能力。

按基辛格的說法：“以後的AI算力競爭一定會很有趣。”

甚至除了老牌晶片巨頭，大量半導體新生力量，也試圖搶奪英偉達的市場份額。根據外媒報道，騰訊、阿里等網路巨頭，已經有些「看不上」英偉達的特供版晶片，轉而尋求與國內GPU廠商合作了。這些GPU廠商包括華為、燧原科技、摩爾線程等。

在黃仁勳最近的採訪中，連AMD都看不上的老黃表示：“在生產最好的AI晶片的競爭中，華為是英偉達非常強大的競爭對手之一。”

而燧原科技、摩爾線程等第二梯隊國產GPU公司，也在2023年拿到了數十億元不等的大額融資。

這一切變化都源自於，全球企業都在尋找英偉達GPU的替代品。畢竟，英偉達的GPU再好，只有能用上才是真好。單是英偉達滿足不了的市場需求，就足以餵飽一大批GPU新興企業。

但要取代英偉達又談何容易？

造成英偉達GPU短缺最根本的原因在於，GPU是一種極端複雜的產品，需要世界上最先進的生產工藝，目前只有台積電能夠加工生產，而台積電的產能是有限的。

目前H100都由台積電代工，使用4奈米製程（A100使用的是7奈米），從開始生產到出售給客戶，H100中間經歷的生產、包裝和測試環節，總共需要6個月左右。

根據GPU Utils發布的一份研究報告，限制GPU擴大生產的一個主要瓶頸，是所謂的CoWoS封裝技術。

CoWoS可以拆分成「CoW」和「WoS」來看。「CoW（Chip-on-Wafer）」指晶片堆疊；「WoS（Wafer-on-Substrate）」則是將晶片堆疊在基板上。CoWoS就是把晶片堆疊起來，再封裝於基板上，最終形成2.5D、3D的型態，減少晶片的空間，同時減少功耗和成本。CoWoS封裝技術目前的月產量也約1萬片。

台積電可不止為英偉達代工，AMD以及博通、思科和賽靈思等都同樣在使用CoWoS封裝技術製作晶片。

產能瓶頸限制GPU供應的難題，在短期內是無解的。即便如AMD設計出了強大的MI300加速卡，歸根究底還是要找台積電代工，台積電就算把給英偉達的產能給到AMD，等於市場上GPU的總量其實沒有增加。

同時，英偉達真正的壁壘，不只有GPU硬體效能，還在於其龐大的AI軟體生態CUDA。

簡單來說，決定GPU使用效果的不只是本身效能，還包括配套軟體和開發工具對應用的支援。目前英偉達定義了GPU通用運算程式框架CUDA，開發者早已習慣了用CUDA專有的程式語言，製作GPU驅動的應用程式。

如果開發者要遷移到Google、亞馬遜、微軟或國產的GPU，他們甚至需要學習全新的軟體語言，遷移成本顯然很高。

但後發廠商完全不必妄自菲薄，正如中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民所言：“今天國產AI芯片只要達到國外芯片60%的性能，如果生態做好了，客戶也會滿意。”

只是在達到英偉達GPU 60%的性能之前，企業們看起來先選擇了以拆舊貨、走私、搶購、加錢掃貨等方式，緩解自身的AI晶片荒。