2023年Q2半導體廠商銷售額排名
2023年8月14日，美國研究公司Semiconductor Intelligence公布了2023年第二季度（Q2）半導體廠商銷售額前15名的排名。
不過台積電的排名未知，於是，我看了一下台積電的財報數據，並將其加入到半導體情報排行榜中（圖1）。
從結果來看，第一名是台積電（TSMC），第二名是英特爾（Intel），第三名是三星（Samsung），第四名是輝達（Nvidia），第五名是博通（Broadcom），第六名是美國高通（Broadcom），其中第四名和第五名是預測的。
日本廠商中，車載半導體業務實力雄厚的瑞薩電子（Renesas Electronics）排名第15位，但生產NAND的鎧俠（Kioxia）似乎已經跌出了前15名。
值得注意的是，從 2023 年第一季度到第二季度，輝達增長了 69.2%。輝達使用財政年度 （FY）而不是日歷年度（CY）進行帳目結算（圖 2）。因此，公布財報的時間與英特爾和三星在CY公布財報的時間相差一個月。所以，輝達的銷售額在半導體情報排名中被寫為“預測”。
那麼輝達真正的排名在哪裡呢？真的是第四名嗎？
在本文中，我們首先考察輝達的季度銷售數據。接下來，我將嘗試與前三大半導體製造商台積電、英特爾、三星和輝達的銷售額進行比較。此外，生成式AI的爆炸式傳播，例如2022年11月30日發布的生成式AI「ChatGPT」，是輝達銷量快速增長的背後原因。除此之外，我還會談談輝達未來可能在半導體廠商銷量排名中發揮主導作用的前景。
三大半導體廠商與輝達對比
圖3顯示了輝達的季度銷售額和營業利潤趨勢。如上一節所述，輝達使用其財年（FY）來報告其業績。因此，2024年第一季度是2023年2月至4月，2024年第二季度是2023年5月至7月，輝達預測的2024年第三季度是2023年8月至10月。
再看圖3，季度銷售額從2024年Q1（2023年2月到2023年4月）的72億美元增長到2024年Q2（2023年5月到7月）的135億美元，可以看到規模翻了一倍。
我們該如何將這個以財年（FY）結算的輝達，與以日歷年度（CY）結算的台積電、英特爾、三星進行比較呢？由於很難進行與時間一致的比較，對於台積電等以CY結算的公司來說，銷售額是在 3 月、6 月、9 月和 12 月繪製的，這是季度財務業績的最後幾個月。我創建了一個圖表繪製 4 月、7 月、10 月和 1 月的銷售額（圖 4）。
英特爾在2017年3月之前一直位居第一，但由於記憶體泡沫而迅速增長的三星在2017年6月至2018年9月期間躍居第一。然而，之後記憶體衰退到來，英特爾在2018年12月之後再次回到了榜首位置。
此後有一段時間，英特爾排名第一，三星排名第二。然而，當2022年新冠特殊需求開始崩潰時，英特爾的銷售額在2021年12月之後迅速下滑，三星在2022年6月之後，以及自2019年以來穩定增長的台積電，在2022年9月超越該公司，躍升為第一名。但自2022年12月以來，台積電的銷售額也大幅下滑。
在這種情況下，輝達從2023年4月到同年7月的銷售額大幅增長。雖然結算時間相差一個月，無法直接比較，但從圖4來看，2023年6月到7月左右，台積電第一，輝達第二，英特爾第三，三星第四。
此外，如果台積電2023年9月後銷售額繼續下滑，預計同年10月銷售額將達到160億美元的輝達躍居榜首也不是痴人說夢。如果這種情況發生，成立於 1993 年的輝達將歷史上首次成為收入第一的半導體公司。
但輝達快速進步的驅動力是什麼？
ChatGPT的爆炸性傳播
ChatGPT 於 2022 年 11 月 30 日由 OpenAI 發布，在全球範圍內迅速流行。達到一億活躍用戶所需的時間，Facebook 為 54 個月，X（舊推特）為 49 個月，Instagram 為30 個月，LINE 為 19 個月，TikTok 為 9 個月，ChatGPT表示只有兩個月。
其成績也迅速提升，2023年1月MBA期末考試答案被評為B（及格水平），同年2月美國醫學資格考試正確答案率達到及格線，而同年3月有報導稱，GPT-4在5月份美國律師資格考試中得分進入前10%，達到了近五年來通過日本國家醫師考試的水準。
以ChatGPT為起點的生成式AI熱潮無邊無際，此後高科技公司紛紛著手開發生成式AI。這一代AI使用了一種稱為圖像處理處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）的半導體。輝達在 GPU 領域擁有壟斷地位。
在這裡，什麼是生成式人工智慧，它的工作原理是什麼？GPU 扮演什麼角色？
ChatGPT有兩個步驟
圖5我們將解釋ChatGPT等生成AI的機制。生成式人工智慧的步驟分為兩個階段：學習和推理。
首先，將網路上的文本數據、圖像數據等大數據載入到搭載輝達GPU等AI半導體的伺服器（以下簡稱AI伺服器）中。那時，GPU等人工智慧半導體會學習數據。
然後，當用戶在聊天中寫下問題時，人工智慧伺服器上運行的生成式人工智慧會做出推理並給出答案。那時，在AI伺服器上進行推理的是輝達的GPU等AI半導體。
由此我們可以看出，生成式AI可以說是“類似軟體”，運行在安裝在AI伺服器上的AI半導體（例如輝達GPU）上。
ChatGPT等生成式人工智慧的傳播和擴展是無限的。如此一來，在半導體市場上，輝達的GPU短缺問題日趨嚴重。在這種情況下，開發生成式人工智慧的高科技公司正在競相收集盡可能多的輝達GPU。
輝達的 GPU 有多種類型，但最受追捧的是採用台積電 7nm 製程量產的 A100（每個 10,000美元）和 H100（每個 40,000 美元）。不管它有多貴，考慮到單個 DRAM 是 10 美元，蘋果的 iPhone 處理器是 100 美元，英特爾的 PC 處理器是 200 美元，我從來沒有見過 GPU 成本在 10,000 美元到 40,000 美元之間，不存在貴得離譜的提示。
快速擴張的數據中心對 AI 伺服器 GPU 的需求
圖 6 顯示了輝達按業務領域劃分的季度銷售額。最初，輝達的GPU是為遊戲機開發的半導體。從圖 6 中可以看出，直到 2020 財年（2019 年實際情況）左右，遊戲 GPU 銷量才是最大的。
在這樣的情況下，人們發現能夠平行處理大量圖像的GPU最適合AI半導體。在我的記憶中，大約在2016年到2018年，輝達GPU經常被用於汽車自動駕駛的AI半導體中。
然而，從圖6來看，汽車GPU的銷量並沒有那麼大。究其原因，是汽車的全自動駕駛尚未普及，而以美國特斯拉為首的自動駕駛先驅者，已經開始為全自動駕駛汽車開發自己的AI半導體。
而從2023財年左右（實際上是2022年）開始，輝達內部用於數據中心AI伺服器的GPU銷量將迅速增長。用於 AI 伺服器的 GPU 銷量在 2024 財年（實際上是 2023 年）出現爆炸式增長。
在人工智慧伺服器 GPU 需求激增的推動下，輝達的收入（大概）超過了英特爾和三星，並逼近台積電。
自2010年起，半導體銷量大的英特爾、三星、台積電被稱為「三巨頭」。然而，輝達卻突然加入了爭奪頂級排名的行列。未來發展，輝達可能會成為半導體銷量第一。顯然，輝達的時機已經到來。
本文轉載自：36氪
