（原标题：英伟达前年GPU出货量曝光凯发k8，国际，中国官方网站，一触即发，网页版，手机版本，登录入口，市集占比98%）

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字据半导体分析公司TechInsights的一项究诘，Nvidia 在 2023 年的数据中心 GPU 出货量呈爆炸式增长，认为约 376 万台。究诘泄露，与 2022 年比较，Nvidia 2023 年的 GPU 出货量增长了 100 多万台，那时 Nvidia 的数据中心 GPU 出货量认为为 264 万台。

2023 年，Nvidia 在数据中心 GPU 出货量中占据 98% 的市集份额，与 2022 年的市集份额雷同。

TechInsights 的数据泄露，如若包括 AMD 和英特尔在内，2023 年数据中心 GPU 的总出货量将达到 385 万台，高于 2022 年的约 267 万台。

Nvidia 还占据了数据中心 GPU 收入市集的 98% 的收入份额，达到 362 亿好意思元，是 2022 年 109 亿好意思元增长的三倍多。

TechInsights 分析师詹姆斯桑德斯 (James Sanders) 暗意，Nvidia GPU 的 AI 替代品正在以谷歌 TPU、AMD 的 GPU、英特尔的 AI 芯片致使 CPU 的格局出现。

桑德斯暗意，东说念主工智能硬件还不及以匹配东说念主工智能软件的快速高出。

桑德斯暗意：“我怀疑，由于东说念主工智能的发展，它必须从英伟达兑现多元化，这是不成幸免的。”

Nvidia GPU 的穷乏和本钱匡助了 AMD 和英特尔，这两家公司在 2023 年凭借我方的 AI 芯片泄表现了复苏的迹象。

TechInsights 的数据泄露，2023 年 AMD 的出货量约为 50 万台，而英特尔则以 40 万台的出货量填补了剩余的空缺。

AMD 数据中心 GPU 出货量本年有望飞腾。

AMD 的 MI300 系列 GPU 发扬精良，已锁定微软、Meta 和 Oracle 的采购订单。在 4 月份的财报电话会议上，AMD 首席实施官 Lisa Su 暗意，MI300 的销售额在不到两个季度内就达到了 10 亿好意思元。

字据Motley Fool 上的财报电话会议纪录，苏姿丰暗意：“咱们咫尺瞻望数据中心 GPU 收入将在 2024 年越过 40 亿好意思元，高于咱们 1 月份瞻望的 35 亿好意思元。”

在本月的台北海外电脑展上，AMD 还暗意将每年发布新款 GPU，其中策画本年发布 MI325X，2025 年发布 MI350，2026 年发布 MI400。

AMD 正在效劳 Nvidia 每年推出一款 GPU 的蓝图。Nvidia 依然晓示了本年的 Blackwell GPU、2025 年的增量升级以及 2026 年和 2027 年新 Rubin 系列的新款 GPU。

英特尔的 GPU 将来仍是一个问号。该公司最近住手了其 Ponte Vecchio GPU 的分娩，并重新联想了其 Falcon Shore GPU，策画于 2025 年发布。该公司还提供 Flex 系列推理和媒体劳动数据中心 GPU。

英特尔咫尺专注于 Gaudi AI 芯片，但这种芯片不像 GPU 那样天真。生成式 AI 模子必须流程荒芜编程才智在 Gaudi 芯片上运行，这需要付出好多奋勉。Nvidia 的 GPU 更顺应运行多样模子。

据The Motley Fool 上的纪录泄露，英特尔首席实施官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 在 4 月份的财报电话会议上暗意：“Falcon Shores 将将 Gaudi 3 的出色减轻性能与完全可编程的架构蚁集结……随后英特尔将积极推出 Falcon Shores 居品” 。

Gaudi 3 让英特尔在 AI 芯片市集站稳了脚跟，英特尔咫尺瞻望“2024 年下半年的加快收入将越过 5 亿好意思元”，基辛格暗意。

TechInsights 的桑德斯暗意：“洽商到 Nvidia GPU 的容量和价钱问题，GPU 除外也有好多手脚，尤其是谷歌的 TPU。”

桑德斯暗意：“谷歌的定制硅片使命比 AWS 和 AMD、Ampere 等生意硅片供应商的定制硅片使命产生的收入更高。”

谷歌已为其 Google Cloud 数据中心配备了自主研发的芯片，包括最近发布的 Axion CPU 和第六代 TPU，后者是一款名为 Trillium 的 AI 芯片。TechInsights 的这项究诘并未洽商这些新芯片。

桑德斯说：“由于某种奇怪的市集力量交融，谷歌最终成为了时间上第三大数据中心硅片提供商（按收入策画）。”

谷歌于 2015 年推出 TPU，并安祥占领市集份额。谷歌 TPU 的主要受众包括里面垄断门径和 Google Cloud 用户。

“Argos 是他们为 YouTube 诞生的视频编码器，洽商到 YouTube 每小时需要科罚的总共视频。他们部署的每个 Argos 视频编码器 ASIC 都取代了 10 个 Xeon CPU。从功耗的角度来看，这是一个弘远的变化，”Sanders 说。

亚马逊领有我方的 Graviton CPU 和名为 Trainium 和 Inferentia 的 AI 芯片，它尽可能地为客户缩小 AI 芯片的价钱。

TechInsights在究诘叙述中称，2023年，AWS向客户出租了十分于230万颗自主研发科罚器的科罚器，其中Graviton占比17%，越过了该平台上AMD芯片的使用量。

“即使销量很高，他们的总收入也不会很高。他们但愿保捏……与英特尔或 AMD 驱动的实例比较，十分领路的 10% 到 20% 的扣头，”桑德斯说。

总共主要的云提供商和超大边界提供商都在诞生自主研发的芯片，以取代英特尔和 AMD 分娩的芯片。

Nvidia 的皆备主导地位迫使云提供商分派由 Nvidia 遏抑的专用空间，而 Nvidia 将其 DGX 劳动器和 CUDA 软件堆栈放弃在这些空间中。

桑德斯暗意：“云平台不会完全开脱英特尔、AMD 或 Nvidia，因为客户对这些云平台中这些公司的芯片的需求永久存在。”

微软还推出了我方的芯片、Cobalt CPU 和 Maia AI 加快器，而谷歌于 2013 年驱动自主研发芯片，以得志加快里面使命负载的需求，距今已有近 10 年。

云策画公司诞生的里面芯片的量产取决于软件基础设施。谷歌的 LLM 是在其 TPU 上运行而诞生的，这将确保芯片的量产快速进行。

微软的 AI 基础设施依赖 Nvidia GPU，咫尺正将其软件堆栈疏导为自研芯片。AWS 主要将其芯片出租给部署自有软件堆栈的公司。

https://www.hpcwire.com/2024/06/10/nvidia-shipped-3-76-million-data-center-gpus-in-2023-according-to-study/

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