隨著生成式AI的火熱以及英偉達市值沖破萬億美元，如何取替英偉達，成為AI芯片市場新貴，又成為了一個熱門話題。

以下為文章原文摘錄：

看到英偉達這個萬億美元的市值，我想沒有任何人敢說他不想要。。。。。。想要，就得琢磨琢磨怎么才能造他娘的反。

王侯將相寧有種乎！

你得盤個邏輯，提個口號才能舉旗，得想辦法證明舊社會的不足和新社會的先進性才有機會。

不知道多少人分析過Nvidia的GPU的成本，我們以最新的Hopper H100為例。大致上，為了跑AI大模型，你從Nvidia手上購買到的是如下這樣的一張卡，他叫做SXM5模組，單手就能拿捏的樣子。

這個模組附帶了大量的供電VRM，也通常會使用相對高階的PCB保證供電的銅損最小。最中間的差不多就是一顆Hopper GPU芯片，看得出由7顆Die用chiplet方式封裝，分別是1顆logic Die和6顆HBM。

把他的成本打開，SXM的成本不會高于300$，封裝的Substrate及CoWoS大約也需要$300，中間的Logic Die最大顆，這是一顆看起來非常高貴的die，使用4nm工藝打，尺寸為814mm2，TSMC一張12英寸Wafer大致上可以制造大約60顆這個尺寸的Die，Nvidia在Partial Good上一向做得很好（他幾乎不賣Full Good），所以這60顆大致能有50顆可用，Nvidia是大客戶，從TSMC手上拿到的價格大約是$15000，所以這個高貴的Die大約只需要$300。哦，只剩下HBM了，當前DRAM市場疲軟得都快要死掉一家的鬼樣了，即使是HBM3大抵都是虧本在賣，差不多只需要$15/GB，嗯，80GB的容量成本是$1200。

你掐指一算……

凸(艸皿艸 )，你花錢到底買到的是什么？這居然是一個投機倒把倒賣DRAM的貨，整顆GPU物料成本中DRAM占了~60%，而且這DRAM的容量，80GB，它是個啥？夠個屁啊，老黃還騙我買8張卡來存放一個GPT3大模型。

高貴的黃教主啊，想不到你是個高價倒賣DRAM的二手販子啊........Grace把LPDDR也集成進去了，是不是這集成的LPDDR不得也比標準DDR DIMM貴個幾倍？

所以，要革Nvidia命的第一步，就應該從DRAM出手，如果我做把DRAM成本做到更合理的結構，并且再把容量做大到更少的芯片數量就能存放大模型。

這天，我能翻。

就前幾天，聰明絕頂的GraphCore聯合創始人兼CTO為眾多競爭者指出了一條路，如下：

看到沒，LPDDR定制一下是可以做到50% HBM的帶寬，但是容量遠大于HBM的，剩下你只要在AI大模型的存/算帶寬容量比上做到最好就行。

不過。。。。。。。他自己為啥不做？

因為一顆H100 GPGPU雖然成本只有 ~$2000，但它在市場上的售價是 ~$30000，在15倍的暴利面前，你想用降成本的方式來獲取競爭力。嗯，假設你做一顆成本$1000，比H100性價比更高的DSA，能打贏嗎？

客戶他又不是傻子，他愿意用$30000的價格買一個$2000成本的東西，他真的會圖你的成本能再降低$1000 ？

這個巨大的溢價空間，并非源自GPGPU本身，而來自于其背后的巨大黑手，一個復雜的系統，這個系統本身，甚至潛移默化影響了用戶的算法。

Nvidia是一個偽裝成賣Device，但真實是在賣一個system的公司。Apple也是。

只有打掉這個系統才有可能破解其成本，想一想，iOS有Android，Windows有Linux，cuda卻沒有開源路徑……

一計不成，再生一計。我再治他一個system的閹人之罪。

回到中國本土市場，你注意到老黃最近在呼吁，美國政府對中國的技術管制要三思而后行。嗯，網傳老黃差點就來大陸炒光模塊的A股了。

邏輯是沒問題的，美國的技術管制大概率Nvidia是參與了，所以他才那么在美國發布管制時，第一時間推出了A800、H800這樣的數字對中國人是好意頭的芯片型號，這種體貼AMD蘇媽媽就慢了一拍(蘇媽媽推出了mi388……)。

美國技術管制的約束大致是芯片總帶寬要小于600GB/s（雙向）。

GPU A100的Nvlink帶寬是600GB/s，考慮到PCIe不能裁，A800的Nvlink被限制到400GB/s（12Lane降低到8Lane）。

這還好，灑灑水啦。

H100相比A100算力FP16從300T增加到接近1P，Nvlink帶寬從600GB/s提升到900GB/s，咔嚓一刀，H800的Nvlink帶寬還是得降低到400GB/s。

有點憋屈，但是我作為驕傲的中國客戶，為了圖8這個吉利，連4這個數字都能忍了。

我記得我列過幾次大模型訓練的結構，以GPT3為例，大致上用1024張A100訓練GPT，8P一個Node，在Node內模型并行， 然后按8個8P（64P）做8級流水并行，然后16組8x8做Batch 16的數據并行。。。。。。

H100的下一代是B100，它的FP16算力大致上從900T提升到了~2P Flops附近。

哦豁，在這個算力下如果B800只有400GB/s的Nvlink帶寬，基本上Tensor并行這個訓練行為就沒法正常執行了，各大廠商走過路過想一下啊，B800你還要再下10億美元的單嗎？

大概Nvidia和US政府定規則的時候，只考慮了Ampere和Hopper，沒把摩爾定律算進去。

所以這個破綻很簡單，壞人不讓我們做的，我們就越要發展。單芯片的IO能力懟上去啊，600GB不夠就上1TB，把互聯做得大大的，8P的模型并行不夠，直接來16P、32P的大互聯。

有人會說：這樣是不是有點不公平？嗯，美國卡中國是公平的，反過來利用一下反而不公平了？如果能給老黃一個猴子偷桃就一定要偷。

黃教主近期在臺北發布了GH200，就有很多黃粉大吹特吹不是？然后呢？這塊芯片的帶寬是超標美國對中國技術管制的……嗯，老黃在中國發布了不能賣給中國的產品。很公平？

還有人會說：如果真這么做了，美國就會放松技術管制了。我只能說，如果你不做，技術管制不會憑空的放開，你只有做了，才有放開的一天。

當然，你說，革命之事，你求的本就是天下，不是一城一池。那是。

Nvidia看長遠，最大的破腚，其實是基尼系數太高，不患貧而患不均。

TSMC曾經講過一個故事。臺灣同胞辛辛苦苦攢錢建廠，一張4nm那么先進的工藝哦，才能賣到$15000，但是那某個客戶拿去噢，能賣出$1500000（$30000*50）的貨啦，機車，那樣很討厭耶。你懂我意思嗎？

就如最開始說的，在這個世界的商業規則下，$2000成本的東西賣$30000，只有一家，銷售量還很大，這是不符合邏輯的，這種金母雞得有航母才守得住。

天下財共一石，老黃獨占八斗。

這是對全天下IT產業的傷害，包括TSMC，一個健康的產業，其整個環節是需要一個合理的分配比例的，你要說Logic制造的技術含量最高，但是分成的收益卻不到1%，這種分配關系不足以長期維系，tsmc的工藝演進是需要錢的(靠的就是大家共籌，利益均分)，如果全世界IT就這么多錢，英偉達你是可以通過系統優勢拿走更多，但產業鏈中tsmc及其他各個環節就會更加艱難。三星的HBM其實同理，操了白粉的心，賣個白菜的價，不值得。

嗯，不過tsmc沒錢發展工藝對我們也不是壞事。或者說把芯片制造行業打到毛利接近零，那全世界只有中國人能做，也挺好。

摩爾定律之下，長期穩定地擠牙膏才是發展的王道（當然Intel最終也沒擠好，但如果Intel如果過早把牙膏都擠了，死得更早）。

一個人過早獲得了超額的財富，剩下就看他能不能守得住了 ：） 從歷史來看，很難的。

AI這個行業，也終將，昔日王榭堂前燕 飛入尋常百姓家。這是大勢。

審核編輯：劉清