围绕 AI 算力的芯片需求，目前 NVIDIA 是主导厂商，能否通过自研的方式来平替，是目前大型互联网和科技公司的重要议题。

互联网公司曾经会大量采购 IBM、HP 等品牌商的服务器；随着规模的扩大，以 Facebook、AWS 为代表的大型云服务公司会通过定制服务器的方式来平替。由于此类公司算力需求庞大，实际上云服务公司对所谓 “白牌” 服务器的采购，直接根本性的改变了全球服务器的产业格局。

服务器市场发生的故事会不会在 AI 芯片，尤其是 GPU 市场复现？

附图是 Morgan Stanley 的预测，围绕 AI GPU 自研（定制） 芯片市场在 2024 年的市场规模。Google 会贡献 18 亿美元，Telsa 12 亿美元，AWS 10 亿美元，微软 6 亿美元，阿里巴巴 4 亿美元，Meta 3 亿美元…… 共计 62 亿美元。...

Redpoint Ventures 绘制了两张图，对比了互联网时代的 Cisco、云时代的 AWS 和 AI 时代的 Nvidia，三家公司的收入增长变化。

前面六七年，Nvidia 的增长曲线更贴近当年的 Cisco。而后面第八九年呢？

哈佛商学院和 BCG 基于 750 名咨询顾问使用（或不使用）ChatGPT 在指定工作任务的测试中，有如下发现：

(1) 如果是产品创新想法的提出类任务，使用 ChatGPT 可提升 40% 的效率（对比对照组）；

(2) 但如果是业务问题解决类任务，使用 ChatGPT 反而会差 23%（对比对照组）。

注：此处的 “业务解决类任务”，例如，参与者根据业绩数据和对高管的访谈，找出公司面临挑战的根本原因。