過去幾年，投資者看到了半導體行業的結構性轉變，Nvidia(NVDA)地位上升與英特爾(INTC)幾十年來首次落後於競爭對手。Nvidia在GPU領域的領先地位使其在2020年的市值上就超越了英特爾。但直到最近結束的第二季度，Nvidia的營收才首次超越英特爾：

YCHARTS提供的NVDA收入（季度）數據

2023年，將出現重大轉變，市場轉向用於訓練大型語言模型的人工智能(AI)加速器，並遠離英特爾傳統上佔據主導地位的個人電腦和傳統服務器。此外，英特爾幾年前在工藝技術方面已落後於台積電。

然而，2021年接任的英特爾新任首席執行官Pat Gelsinger制定了一項扭虧為盈的計劃和議程，以讓英特爾在人工智能領域分得一杯羹並重新獲得流程領導地位。英特爾的股價較其高點已大幅下跌，且市值接近Nvidia的十分之一，現在買哪一隻股票更划算？

Nvidia擁有軟件護城河

Nvidia在人工智能競賽中名列前茅，因為其長期以來一直在朝著這一目標進行創新。作為圖形處理單元(GPU)領域的領導者，Nvidia是第一家發現圖形芯片可以通過編程來並行處理人工智能所需的常規數據的公司。

因此，Nvidia構建了一種名為CUDA的編程語言和API庫，使軟件開發人員能夠對GPU進行編程以執行通用處理。公司近20年前就開始開發CUDA，由領先的GPU和編程軟件組成的生態系統為Nvidia在AI所需的芯片方面提供了相當大的護城河。

這就是為什麼Nvidia的收入比一年前增長了101%，其數據中心收入增長了171%，淨利潤率也大升至50%。
不用說，Nvidia處於有利地位，能夠抓住人工智能投資的大幅增長。許多行業領導者現在都指出，人工智能加速器市場將以50%的年化增長率增長，從今年的約300億美元增長到2027年的1500億美元。

因此，儘管Nvidia的市盈率為今年盈利預期的47倍和明年預期的29倍，但如果其增長持續到2027年，那麼展望2026年和2027年，該股可能不會那麼貴。

英特爾正在積極扭轉局面

當然，僅僅因為一家公司今天表現更好並不一定意味著它的股票是更好的選擇。畢竟，英特爾的市值僅為Nvidia的十分之一，而且其股價仍比歷史高點低50%以上。此外，英特爾1470億美元的市值僅為其2019年盈利峰值的7倍左右。

因此，如果2021年接任的新任首席執行官Pat Gelsinger能夠扭轉英特爾的頹勢，那麼英特爾可能實際上是更好的選擇。但有幾個問題仍需解決。

首先，人工智能革命會隨著CPU需求的增加而增加，還是GPU會在全球數據中心取代更多的CPU？其次，英特爾能否憑藉自己的GPU和加速器平台取得進展？第三，英特爾能否重新奪回其工藝技術領先地位，或者至少與台積電持平，使英特爾新的代工業務能夠吸引第三方客戶？

這些都是懸而未決的問題，但英特爾近幾個月在所有這些方面提供了一些令人鼓舞的評論。

3月下旬，英特爾舉辦了數據中心活動，聲稱其產品路線圖已重回正軌，其最新的第四代至強處理器得到了廣泛採用。然後在最近與分析師舉行的財報電話會議上，Gelsinger指出，第四代Xeon處理器出貨量的25%用於人工智能工作負載。儘管人工智能訓練通常以GPU為中心，但CPU仍然在人工智能過程的某些部分發揮作用，包括數據準備、運行人工智能程序的頭製程，甚至是較小人工智能模型的推理。管理層堅持認為，雖然目前在的經濟環境中出現了向GPU的重大轉變，但人工智能仍然應該是擴張CPU整體市場的因素之一。

此外，英特爾對其“四年內五個製程”的路線圖正在步入正軌充滿信心，其第五代Xeon將於今年晚些時候推出，其下一代工藝的另外兩款芯片將於2024年推出，然後2025年是一款名為Clearwater Forest的芯片。該芯片將採用英特爾18A工藝製造，管理層相信屆時它將趕上台積電的領先製程。

當然，英特爾也在開發自己的人工智能加速器和GPU，希望能夠對Nvidia發起進攻。英特爾擁有的不是一個而是兩個人工智能芯片平台：Gaudi系列人工智能加速器（2019年通過收購以色列Habana Labs而獲得）和其內部設計的GPUMax芯片。英特爾希望在2025年的某個時候將這兩種技術結合到一個名為Falcon Shores的統一平台中。

在最新的電話會議上，Gelsinger指出，到2024年，Gaudi將擁有超過10億美元的潛在機會，並且已經在亞馬遜網絡服務上實例化。這遠遠落後於Nvidia，僅上一季度，Nvidia的數據中心收入就超過100億美元，但Gaudi的這一數字比英特爾上一季度增長了6倍，隨著客戶尋找Nvidia的替代品，顯示出上升勢頭。

英特爾還試圖開發一種可以破壞CUDA護城河的開放軟件系統，稱為SYCL。在3月份的演示中，英特爾指出其API之一能夠將90%的CUDA工作負載無縫遷移到SYCL。雖然有關該特定遷移的詳細信息很少，但如果SYCL API成功輕鬆地將CUDA代碼移植到開放平台，這意味著Nvidia的CUDA未來的“鎖定”效應將較小。

最後，英特爾還可以通過其向第三方開放的代工系統從人工智能中受益。理論上，英特爾可以生產一些由大型雲平台內部設計的替代人工智能加速器，而英特爾的後端先進封裝可以為“小芯片”贏得大量業務，其中加速器處理器的各個部分是單獨製造然後縫合的以最佳方式結合在一起。值得注意的是，AMD的新型MI300基於小芯片架構構建。

8月31日星期四，Gelsinger還指出，英特爾已收到大筆客戶預付款，用於建造18A晶圓廠，這表明英特爾致力於第三方製造領先的製程。對於英特爾追趕台積電的前景來說，這種信任投票令人鼓舞。

兩隻股票也可能成功

Nvidia在人工智能領域有著“乾淨”的故事，擁有領先的產品和閉源軟件生態系統，以及出色的近期表現。公司很可能將保住大部分市場份額，並且其股價仍可能繼續走高。

然而，投資者也不應該低估英特爾。英特爾的故事是多方面的，因此“更加混亂”，但也有多種方法可以從人工智能中受益，即使其投資組合的某一特定部分沒有成功也好。

人工智能革命將極大地增加計算解決方案市場，因此可能會有足夠大的蛋糕可供分配。即使是這塊蛋糕中的一小部分也可能對英特爾股票產生良好的影響，因為其低迷的估值，並沒有太多好消息刺激。

投資者應該關注這一領域快速發展的新聞，尤其是有跡象表明英特爾的開源人工智能軟件正在開始挑戰CUDA的主導地位。

作者：Billy Duberstein

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