（原标题：三个客户，包养了英伟达）

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民众市值最高的公司英伟达（Nvidia），算作东说念主工智能（AI）微芯片供应商，仍然高度依赖于少数匿名客户，这些客户共同孝敬了数十亿好意思元的营收。

这家AI芯片行业的骄子在其向好意思国证券往来委员会（SEC）提交的季度10-Q文献中再次申饬投资者，其领有一些至关紧迫的客户，他们的订单各自皆最初了英伟达民众团结贸易额的10%。

举例，一个由三家越过财力丰足的客户构成的精英群体，在抑遏10月底的前九个月内，分手购买了价值100亿至110亿好意思元的商品和做事。

红运的是，关于英伟达投资者而言，这种情况不会很快窜改。彭博谍报（Bloomberg Intelligence）民众技艺沟通主宰曼迪普·辛格（Mandeep Singh）示意，他敬佩英伟达首创东说念主兼首席引申官黄仁勋（Jensen Huang）的揣度，即开销不会住手。

他说：“数据中心磨练市集的限制可能会达到1万亿好意思元，而不会出现任何果然的衰败。”到当时，英伟达的市集份额无疑会从咫尺的90%大幅着落。但即便如斯，其年收入仍可能达到数百亿好意思元。

英伟达仍受供应限制

除了依靠五角大楼订单的国防承包商外，一家公司如斯逼近于少数客户的风险是极其不寻常的——更无谓说这家公司有望成为首家市值高达4万亿好意思元的公司了。

从严格的三个月期限来看英伟达的账户，第二季度有四个匿名大客户，他们的总销售额简直占英伟达每两好意思元销售额中的一元；而这次至少有一家依然落榜，咫尺只剩下三家仍顺应这一程序。

辛格告诉《资产》杂志，这些匿名大客户可能包括微软、Meta，以及可能是Super Micro。但英伟达拒却就此意料发表挑剔。

英伟达仅仅将他们称为客户A、B和C，他们所有购买了价值126亿好意思元的商品和做事。这最初了英伟达抑遏10月底的第三季度351亿好意思元总营收的三分之一。

他们的份额也瓜分秋色，各占12%，这标明他们可能只赢得了分拨给他们的最大数目的芯片，而不是他们可能理念念中念念要的那么多。

这与英伟达首创东说念主兼首席引申官黄仁勋的说法相吻合，即他的公司受到供应限制。英伟达无法纯粹地出产更多的芯片，因为它已将行业最初的AI微芯片的批量制造外包给了台湾的台积电（TSMC），而况我方莫得出产行动。

中间商如故末端用户？

紧迫的是，英伟达对主要匿名客户的指定，如客户A、客户B等，并不是从一个财政周期到下一个财政周期固定不变的。他们会窜改位置，英伟达出于竞争原因将其身份守密；毫无疑问，这些客户不但愿他们的投资者、职工、挑剔家、激进分子和竞争敌手大约看到他们确凿地在英伟达芯片上花了若干钱。

举例，一个被指定为“客户A”的实体在往时一个财政季度购买了约42亿好意思元的商品和做事。可是，这似乎比以往要少，因为它在前九个月的总数中并未最初10%的门槛。

与此同期，“客户D”似乎作念了完全相悖的事情，减少了英伟达芯片的购买量，但在本年到咫尺为止的贸易额中仍占12%。

由于他们的名字是守密的，因此很难说他们是像堕入窘境的Super Micro Computer这么的数据中心硬件供应商等中间商，如故像埃隆·马斯克（Elon Musk）的xAI这么的末端用户。举例，后者在短短三个月内就建成了其新的孟菲斯盘算推算集群。

英伟达面对的永远风险包括从磨练芯片向推理芯片的转动

可是，最终唯有少数几家公司领有大约参与AI竞赛的本钱，因为磨练大型话语模子的成本可能相配腾贵。时时，这些公司是云盘算推算范畴的超大限制企业，如微软。

举例，甲骨文（Oracle）最近晓谕谋略配置一个泽塔级数据中心，配备最初13.1万个英伟达起头进的Blackwell AI磨练芯片，这将比任何现存单个站点的功能皆更坚贞。

据揣度，运转如斯宽敞的盘算推算集群所需的电力将越过于近24座核电站的输出智商。

彭博谍报分析师辛格觉得英伟达唯有少数几个永远风险。开端，一些超大限制企业最终可能会减少订单，从而稀释其市集份额。其中一个可能的候选者是Alphabet，它领有我方的磨练芯片TPU。

其次，英伟达在磨练芯片方面的主导地位并不匹配于推理芯片范畴，推理芯片在磨练完生成式AI模子后运转这些模子。在这里，技艺条目并不那么先进，这意味着竞争愈加热烈，不仅来自AMD等竞争敌手，还来自领有我方定制芯片的公司，如特斯拉。跟着越来越多的企业使用AI，推理最终将成为一个更具道理的业务。

辛格说：“有好多公司正试图关切这一推理契机，因为你不需要最高端的图形管理器（GPU）加快器芯片来完成这项责任。”

当被问及这种永远向推理的转动是否比最终失去磨练芯片市集份额的风险更大时，他呈报说：“豪阔是。”

https://fortune.com/2024/11/21/nvidia-jensen-huang-ai-training-chips-microsoft-google-amazon-tesla-meta-hyperscalers-cloud-computing/

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