【資料圖】
目前尚不清楚成本分析有多深入:如果這是一個(gè)純粹的制造成本問(wèn)題(在考慮良率的情況下平均每片晶圓和其他組件的價(jià)格),那么 Nvidia 仍然需要支付大量的費(fèi)用利潤(rùn)其銷(xiāo)售額。不過(guò)僅從生產(chǎn)成本/ 售價(jià)比來(lái)看,英偉達(dá)H100 GPU 就是一個(gè)“超級(jí)大金礦”。
產(chǎn)品開(kāi)發(fā)需要時(shí)間和資源;考慮到 H100 等產(chǎn)品的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)生命周期中的工程師和其他參與者,在得出最終的平均產(chǎn)品開(kāi)發(fā)成本之前,還必須考慮 Nvidia 的研發(fā)成本。據(jù) Glassdoor 稱(chēng),Nvidia 電子硬件工程師的平均年薪約為 202,000 美元。這對(duì)于單個(gè)工程師而言 - H100 等芯片的開(kāi)發(fā)可能需要許多專(zhuān)業(yè)工人花費(fèi)數(shù)千個(gè)小時(shí)。所有這些也都必須考慮在內(nèi)。
即便如此,不可否認(rèn)的是,作為人工智能加速工作負(fù)載的領(lǐng)先公司是有優(yōu)勢(shì)的。眾所周知,Nvidia GPU 很快就被搶購(gòu)一空。Nvidia 人工智能加速產(chǎn)品的訂單似乎已經(jīng)售完到 2024 年。預(yù)計(jì)到 2027 年人工智能加速器市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到 1500 億美元左右。
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