字节跳动今年买了23万张GPU，已成为英伟达全球第二大买家

　　据英国《金融时报》报道，在全球科技巨头争夺人工智能芯片的竞赛中，中国科技公司字节跳动异军突起，一举成为英伟达全球第二大采购方。数据显示，字节跳动今年采购了约23万片英伟达(Nvidia)芯片，仅次于微软(Microsoft)，超越Meta、亚马逊和谷歌等传统科技巨头，展现出中国科技企业在全球AI竞争中的强劲实力。

　　作为OpenAI最大投资方的微软仍然保持全球最大采购方的地位，今年采购量达48.5万片英伟达"Hopper"系列芯片。这一数字远超其他竞争对手，是英伟达在美国第二大客户Meta采购量（22.4万片Hopper芯片）的两倍多，同时也大幅领先于其在云计算领域的主要竞争对手亚马逊（19.6万片）和谷歌（16.9万片）。

　　在过去两年间，英伟达最先进的图形处理器一直供不应求。在这种紧张的供应环境下，微软的大规模芯片储备为其在新一代人工智能系统开发竞赛中赢得了显著优势。这一优势不仅体现在硬件储备上，更反映在其战略布局的前瞻性上。

　　自ChatGPT两年前问世并引发空前的人工智能投资热潮以来，英伟达的高端芯片已成为全球科技公司最抢手的商品。今年，各大科技巨头在配备英伟达最新芯片的数据中心上投入了数百亿美元。这种大规模投资反映了企业对AI发展前景的坚定信心，也凸显了高性能计算基础设施在AI时代的战略重要性。

　　在基础设施建设方面，微软的布局尤为引人注目。该公司已向OpenAI投资130亿美元，其Azure云平台不仅被用于训练OpenAI的最新o1模型，还通过Azure部门向客户提供云服务。与2023年相比，微软今年订购的英伟达同代AI处理器数量增长了两倍多，显示出该公司在AI基础设施建设上的积极进取。

　　而中国的字节跳动也正在掀起一场前所未有的数据中心基础设施建设浪潮。据知情人士透露，公司2024年的资本开支将达到800亿人民币，远超传统互联网巨头，而BAT三家公司的总开支才约1000亿人民币。更令人瞩目的是，到2025年这一数字将翻倍至1600亿人民币，其中900亿用于AI算力采，700亿投向数据中心基础设施建设及配套硬件。

　　竞争格局方面，微软正与重返竞争的谷歌、新兴的Anthropic和埃隆·马斯克的xAI等公司，以及以字节跳动为代表的中国竞争对手争夺下一代计算领域的主导地位。这场竞争不仅体现在芯片采购上，更延伸到了整个AI生态系统的建设。

　　市场格局正在发生深刻变化。虽然英伟达仍主导AI芯片市场，但其硅谷对手AMD正在快速追赶。据Omdia统计，Meta今年购入17.3万片AMD的MI300芯片，微软则购入9.6万片。这表明，高性能AI芯片市场的竞争正在加剧，供应商的多元化趋势日益明显。

　　同时，主要科技公司也在加速部署自研AI芯片，以减少对英伟达的依赖。谷歌在这方面走在前列，已研发"张量处理单元"(TPU)长达十年，累计部署了约150万片自研芯片。Meta去年推出了首代训练和推理加速器芯片，同样部署了约150万片。

　　亚马逊则大力投资面向云计算客户的Trainium和Inferentia芯片，今年部署量约130万片。该公司最近更宣布，计划为获得其80亿美元投资的AI公司Anthropic建设新集群，使用数十万片最新Trainium芯片来训练下一代AI模型。

　　字节跳动已经与博通达成了2027年自研ASIC芯片的合作计划，目标是打造百万显卡级别的AI数据中心规模。此外，公司还组建了AI芯片研发团队，开发AI加速器专用集成电路，以减少对外部供应商的依赖。

　　相比之下，微软在开发可与英伟达竞争的AI加速器方面才刚起步，今年仅部署了约20万片Maia芯片。不过，微软Azure全球基础设施高级总监Alistair Speirs强调，即使使用英伟达芯片，公司仍需在自有技术上大量投资，才能为客户提供"独特"服务。

　　根据Omdia的预测，2024年全球科技公司在服务器上的支出将达2,290亿美元，其中微软的资本支出将达310亿美元，亚马逊紧随其后，预计支出260亿美元。值得注意的是，包括新兴玩家xAI和CoreWeave在内的数据中心基础设施前十大买家，占据了全球计算能力投资的60%，显示出行业资源正在向头部企业集中。

　　Omdia云计算和数据中心研究主管Vlad Galabov指出，2024年英伟达占据了服务器支出的43%。"英伟达GPU在服务器资本支出中占据了极高份额，"他说，"我们已接近峰值。"这一判断也反映出市场对芯片供应商多元化的期待。

　　英伟达目前正在推出Hopper的下一代产品Blackwell。随着科技巨头们竞相扩大GPU集群规模，该公司市值今年已突破3万亿美元。然而，由于市场担忧增长放缓、科技巨头自研芯片带来的竞争压力，以及特朗普未来政府可能影响其中国业务，该公司股价近期的快速上涨势头有所减弱，而专注于定制GPU的博通却极速上涨，在本月该公司的市值首次突破1万亿美元大关，成为第三家破万亿美元市值的半导体公司。

　　Speirs在接受《金融时报》采访时特别强调了AI基础设施建设的复杂性。他表示："优质数据中心基础设施是极其复杂的资本密集型项目，需要多年规划。因此，准确预测增长趋势并预留缓冲空间非常重要。"他进一步解释道："建设AI基础设施不仅仅是要有最好的芯片，还需要合适的存储组件、基础设施、软件层、主机管理层、错误纠正等诸多其他组件来构建整个系统。"

　　这场AI算力军备竞赛远未结束，反而愈演愈烈。字节跳动计划打造百万显卡级别的数据中心，微软正在疯狂囤积Hopper芯片，而谷歌和亚马逊则在加速自研芯片进程。

　　有趣的是，虽然美国试图通过出口管制来限制中国企业的发展，但这反而加速了包括字节跳动在内的中国科技公司走向技术自主的步伐。他们与博通这样的芯片设计公司合作开发ASIC，在马来西亚等地布局数据中心，展现出惊人的适应能力和创新思维。

　　未来几年，随着各家自研AI芯片的相继问世，英伟达的主导地位可能面临前所未有的挑战。这不仅是一场技术竞赛，更是一场关于如何重新定义下一代计算基础设施的战役。在这个千帆竞发的时代，谁能在芯片设计、算力规模和AI模型创新上取得突破，谁就可能成为下一个技术时代的引领者。