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2993.英伟达的护城河
Episode 15
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫英伟达的护城河，来自古董鱼。
看了一晚上英伟达的护城河，强行洗脑，最后的结论是英伟达不倒，我不撤退，一直AI下去。如果哪天英伟达被颠覆了，别问我还能不能拿，因为那时候我已经跑了。
大家都以为英伟达的硬件强，其实它的隐形护城河是计算平台和编程模型加网络。
我们来看看英伟达的先发优势与成熟度：他的计算平台和编程模型于 2007 年推出，经过近 20 年的发展，已成为 G P U 计算的行业标准。它积累了超过 400 万开发者，形成了庞大的社区和网络效应。
从英伟达的全栈优化与工具链来看，计算平台和编程模型提供了从编译器、调试器到高度优化的核心库的全套工具。这些库经过英伟达的深度优化，能充分发挥其硬件性能，开发者无需编写底层代码即可获得顶尖性能。
再从开发习惯与迁移成本来看，计算平台和编程模型广泛纳入大学课程和培训项目，工程师们从小白阶段就开始接触它。企业积累了大量的 CUDA 代码和专业知识，切换到其他平台需要重写代码、重新培训员工，并面临性能不确定的风险，这种切换成本高得难以想象。
这种计算平台和编程模型的关键优势之一是，随着时间的推移，它通过新的软件更新不断改进硬件。刚刚对在H100和新的Blackwell GB200 NVL72这两种版本的芯片上运行AI训练进行了基准比较，结果表明了为什么计算平台和编程模型及其软件随着时间的推移的改进如此重要。最新，CoreWeave公司给出的数据，对 NVIDIA GB300 NVL72，进行了基准测试，其每 4x的 G P U 的单位时间内跑AI的速度比16x的H100高6倍，最初可不是这个比值，通过英伟达的 Published on 2 months, 3 weeks ago