由于人工智能(AI)大模型的训练需要使用海量数据，这让最适合训练这种模型的英伟达图形处理器(GPU)成为了各家公司争抢的“香饽饽”。如果你拥有充足的英伟达GPU，那么你就占得了先机。否则，你就输在了起跑线上。

研究公司SemiAnalysis分析师迪伦·帕特尔(Dylan Patel)和丹尼尔·尼什鲍尔(Daniel Nishball)在上周末对英伟达GPU的分布情况进行了分析，通过企业所拥有的GPU数量对科技界进行了“贫富”划分，分成了两组。

贫穷公司

科技界的GPU采购能力两极分化。GPU贫乏的一组大多是创业公司和开源研究人员，他们很难获得有限的GPU供应。

首当其冲的是欧洲创业公司和政府支持的超级计算机项目，比如“儒勒凡尔纳”(Jules Verne)。在SemiAnalysis看来，他们在AI大模型训练上“完全没有竞争力”。帕特尔和尼什鲍尔认为，欧洲将在AI竞赛中掉队，因为它缺乏进行大规模投资的能力，并且一直处于GPU贫乏的境地。相比之下，即便是中东国家也在加大投资，为AI提供大规模基础设施，更不用说中国和美国了。

英伟达A100价值1万美元

接着是一些知名的AI创业公司，比如Hugging Face、Databricks和Together，它们所拥有的GPU数量也很少。

富有公司

SemiAnalysis的数据显示，少数公司从英伟达那里获得了2万多颗A100或H100 GPU。 H100是英伟达最新旗舰AI芯片，价值4万美元。它的前一代是A100芯片，价值1万美元。

这些财大气粗的采购者是目前行业领先的AI公司，包括OpenAI、谷歌、Anthropic、Inflection、埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下X、脸书母公司Meta。“他们拥有的计算资源与研究人员比例最高。”SemiAnalysis写道。

SemiAnalysis指出，2024年底前，上述AI领导者中的一些公司以及多家中国公司将获得逾10万颗GPU。根据外媒在本月早些时候的报道，中国互联网巨头已经订购了价值50亿美元的英伟达芯片。