（原标题：三个客户，包养了英伟达）

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起首：现实来自钞票，谢谢。

人人市值最高的公司英伟达（Nvidia），手脚东谈主工智能（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还委员会（SEC）提交的季度10-Q文献中再次告戒投资者，其领有一些至关蹙迫的客户，他们的订单各自齐逾越了英伟达人人归拢买卖额的10%。

举例，一个由三家非常财力浑朴的客户构成的精英群体，在抑止10月底的前九个月内，诀别购买了价值100亿至110亿好意思元的商品和工作。

运道的是，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）人人时候探求独揽曼迪普·辛格（Mandeep Singh）暗意，他顺服英伟达首创东谈主兼首席实践官黄仁勋（Jensen Huang）的展望，即开销不会罢手。

他说：“数据中心磨砺阛阓的限制可能会达到1万亿好意思元，而不会出现任何确实的零落。”到当时，英伟达的阛阓份额无疑会从咫尺的90%大幅下落。但即便如斯，其年收入仍可能达到数百亿好意思元。

英伟达仍受供应抑止

除了依靠五角大楼订单的国防承包商外，一家公司如斯贯串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，他们的总销售额险些占英伟达每两好意思元销售额中的一元；而这次至少有一家仍是落榜，当今只剩下三家仍安妥这一尺度。

辛格告诉《钞票》杂志，这些匿名大客户可能包括微软、Meta，以及可能是Super Micro。但英伟达阻隔就此料想发表驳斥。

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工作。这逾越了英伟达抑止10月底的第三季度351亿好意思元总营收的三分之一。

他们的份额也平分秋色，各占12%，这标明他们可能只赢得了分派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。

这与英伟达首创东谈主兼首席实践官黄仁勋的说法相吻合，即他的公司受到供应抑止。英伟达无法浅近地坐蓐更多的芯片，因为它已将行业起始的AI微芯片的批量制造外包给了台湾的台积电（TSMC），况兼我方莫得坐蓐要领。

中间商照旧终局用户？

蹙迫的是，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遮蔽；毫无疑问，这些客户不但愿他们的投资者、职工、驳斥家、激进分子和竞争敌手大约看到他们确实地在英伟达芯片上花了些许钱。

举例，一个被指定为“客户A”的实体在畴昔一个财政季度购买了约42亿好意思元的商品和工作。关联词，这似乎比以往要少，因为它在前九个月的总数中并未逾越10%的门槛。

与此同期，“客户D”似乎作念了完全违抗的事情，减少了英伟达芯片的购买量，但在本年到咫尺为止的买卖额中仍占12%。

由于他们的名字是遮蔽的，因此很难说他们是像堕入逆境的Super Micro Computer这么的数据中心硬件供应商等中间商，照旧像埃隆·马斯克（Elon Musk）的xAI这么的终局用户。举例，后者在短短三个月内就建成了其新的孟菲斯诡计集群。

英伟达濒临的恒久风险包括从磨砺芯片向推理芯片的转动

关联词，最终独一少数几家公司领有大约参与AI竞赛的本钱，因为磨砺大型谈话模子的成本可能相当昂贵。每每，这些公司是云诡计范围的超大限制企业，如微软。

举例，甲骨文（Oracle）最近书记蓄意建造一个泽塔级数据中心，配备逾越13.1万个英伟达滥觞进的Blackwell AI磨砺芯片，这将比任何现存单个站点的功能齐更强盛。

据揣摸，运转如斯高大的诡计集群所需的电力将十分于近24座核电站的输出本事。

彭博谍报分析师辛格以为英伟达独一少数几个恒久风险。起始，一些超大限制企业最终可能会减少订单，从而稀释其阛阓份额。其中一个可能的候选者是Alphabet，它领有我方的磨砺芯片TPU。

其次，英伟达在磨砺芯片方面的主导地位并不匹配于推理芯片范围，推理芯片在磨砺完生成式AI模子后运转这些模子。在这里，时候条款并不那么先进，这意味着竞争愈加强烈，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：“有好多公司正试图祥和这一推理契机，因为你不需要最高端的图形处罚器（GPU）加快器芯片来完成这项职责。”

当被问及这种恒久向推理的转动是否比最终失去磨砺芯片阛阓份额的风险更大时，他回复说：“十足是。”

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

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