5年瘋漲2268%，市值2500億美元的英偉達(dá)要和英特爾平起平坐？

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2020-07-20 13:33:06

與今年年初相比，英偉達(dá)的股價(jià)已經(jīng)增長(zhǎng)了70.3%，反映了資本市場(chǎng)對(duì)英偉達(dá)的認(rèn)可和追捧。5年以來(lái)，英偉達(dá)股價(jià)飆升2268%（截至7月17日收盤）。甚至在美國(guó)時(shí)間7月8日收盤后，英偉達(dá)以2513.1億美元市值首超英特爾，一度成為美國(guó)市值最高芯片制造商、全球市值第三的半導(dǎo)體公司。英偉達(dá)為何被資本市場(chǎng)寄以厚望，它做對(duì)了什么？

推動(dòng)GPU從專用領(lǐng)域走向通用領(lǐng)域

如何更好地解決計(jì)算問(wèn)題，是計(jì)算機(jī)軟硬件開發(fā)者的永恒主題。從3D加速卡開發(fā)商，到GPU的發(fā)明者，再到“AI芯片第一股”，英偉達(dá)驚人的成長(zhǎng)速度，正是來(lái)自于對(duì)算力痛點(diǎn)的精準(zhǔn)突擊。

20世紀(jì)90年代，隨著Play Station等游戲主機(jī)的發(fā)布，以及計(jì)算機(jī)性能的提升和彩色顯示器的出現(xiàn)，3D游戲開始萌芽。而英偉達(dá)也正是在這一時(shí)期成立，主要面向圖形顯示市場(chǎng)。但在這一時(shí)期，3D圖像處理主要以3D加速卡的形式進(jìn)行，T&L（光影轉(zhuǎn)換）運(yùn)算仍需占據(jù)CPU的算力，也限制了游戲畫質(zhì)的發(fā)展。

英偉達(dá)的GeForce 256，將“GPU”這一概念推向市場(chǎng)。GeForce將T&L能力集成到圖形處理芯片，將CPU從圖形處理的任務(wù)中解放出來(lái)，在提升3D畫質(zhì)的同時(shí)，也提升了計(jì)算機(jī)的整體效能。在三年的時(shí)間里，英偉達(dá)的GPU出貨量突破100萬(wàn)顆，成為美國(guó)成長(zhǎng)最快的半導(dǎo)體公司。

雖然在GPU的技術(shù)研發(fā)和專利積累取得了先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但是英偉達(dá)首席科學(xué)家David Kirk認(rèn)為，GPU的能力不應(yīng)該局限于圖像渲染，如何將GPU的浮點(diǎn)運(yùn)算和并行計(jì)算資源釋放給更多領(lǐng)域的從業(yè)人員使用，成為英偉達(dá)的研發(fā)重點(diǎn)。

之后，英偉達(dá)開始對(duì)“通用GPU”的研究，讓本身為圖形圖像處理而生的GPU能夠運(yùn)行圖形渲染之外的通用計(jì)算任務(wù)。但是，通用GPU編程門檻極高且難以調(diào)試。2006年，英偉達(dá)推出并行計(jì)算程序開發(fā)環(huán)境“CUDA”，開發(fā)者可以用C、C++、FORTRAN等常用的編程語(yǔ)言在CUDA編寫程序。借由CUDA的軟硬件生態(tài)，不用領(lǐng)域的開發(fā)者可以根據(jù)本領(lǐng)域的需求，編寫GPU加速應(yīng)用，從而更有效率地利用英偉達(dá)GPU處理計(jì)算任務(wù)。

隨著深度學(xué)習(xí)的浪潮興起，擅長(zhǎng)串行運(yùn)算的CPU，無(wú)法高效執(zhí)行矩陣乘法和卷積計(jì)算任務(wù)。2012年，基于英偉達(dá)GPU加速的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet參加了ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽，以低于第二名10.8%的錯(cuò)誤率拔得頭籌，引起了科研領(lǐng)域?qū)τ贕PU的關(guān)注。自此，GPU被越來(lái)越多地運(yùn)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，并迅速崛起為AI計(jì)算的主流芯片。

在AI計(jì)算平臺(tái)方面，英偉達(dá)面向從云端到邊緣端的需求，構(gòu)建了面向訓(xùn)練的DGX平臺(tái)、超大規(guī)模云計(jì)算和HPC服務(wù)器的HGX平臺(tái)、面向邊緣計(jì)算的EGX平臺(tái)和適用于自主系統(tǒng)的AGX平臺(tái)。2018年，英偉達(dá)推出專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的Tensor Core，進(jìn)一步提升了針對(duì)常用深度學(xué)習(xí)模型的浮點(diǎn)運(yùn)算速度。今年以來(lái)，浪潮AI服務(wù)器、谷歌云相繼采用Tensor Core。采用“CUDA Core + Tensor Core”的英偉達(dá)GPU，已經(jīng)在AI算力市場(chǎng)占據(jù)一席之地。

數(shù)據(jù)中心將成為最大收入來(lái)源

長(zhǎng)期以來(lái)，游戲業(yè)務(wù)是英偉達(dá)最大的收入來(lái)源，但目前來(lái)看，這一局面有可能被改變。英偉達(dá)2021財(cái)年第一季度財(cái)報(bào)顯示，其數(shù)據(jù)中心收入達(dá)到11.4億美元，較去年同期增長(zhǎng)80%。而本季度游戲業(yè)務(wù)收入為13.4億美元，同比增長(zhǎng)27%。數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)已經(jīng)成為英偉達(dá)增速最快的業(yè)務(wù)，而且收入占比與游戲業(yè)務(wù)的差距持續(xù)縮小。

英偉達(dá)在股價(jià)和市值上的突飛猛進(jìn)，與其采用多點(diǎn)開花戰(zhàn)略，持續(xù)降低對(duì)游戲市場(chǎng)的依賴程度息息相關(guān)。

“英偉達(dá)主要深耕于GPU芯片，早期主要應(yīng)用在游戲領(lǐng)域，是其收入的主要來(lái)源。隨著AI和數(shù)據(jù)中心的興起，市場(chǎng)對(duì)GPU的需求的暴增，給英偉達(dá)帶來(lái)巨大機(jī)遇。從2016年起，數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域成為英偉達(dá)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿ΑｋS著今年收購(gòu)了Mellanox，英偉達(dá)在云端和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域進(jìn)一步壯大，業(yè)務(wù)收入將超過(guò)游戲成為收入來(lái)源的第一位。AI和數(shù)據(jù)中心是未來(lái)十年熱點(diǎn)，會(huì)有巨大的市場(chǎng)空間，英偉達(dá)的高股價(jià)也是人們對(duì)于英偉達(dá)在AI領(lǐng)域前景的反應(yīng)。” 賽迪顧問(wèn)高級(jí)分析師呂芃浩向《中國(guó)電子報(bào)》記者表示。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是當(dāng)前AI前景最為廣闊、商用條件最為成熟的領(lǐng)域。清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，在AI技術(shù)層面上，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用在整個(gè)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中占比達(dá)34.9％，已成為各行業(yè)發(fā)展的重要支撐。無(wú)論是安防監(jiān)控、人臉識(shí)別，還是自動(dòng)駕駛根據(jù)攝像頭判斷環(huán)境和路況，其本質(zhì)都是代替人眼去識(shí)別、追蹤目標(biāo)物體，而圖形圖像處理正是GPU加速器的優(yōu)勢(shì)所在。

而“挖礦”，也就是通過(guò)運(yùn)行特定算法賺取比特幣。由于需要重復(fù)性的大量運(yùn)算，GPU成為“礦場(chǎng)”“礦主們”最常用的算力工具，一度導(dǎo)致英偉達(dá)、AMD的主力GPU出現(xiàn)缺貨。

“目前AI計(jì)算的大部分應(yīng)用場(chǎng)景都是對(duì)圖形圖像進(jìn)行計(jì)算，礦機(jī)業(yè)務(wù)也屬于并行計(jì)算，這都是適合GPU去發(fā)揮的領(lǐng)域。”芯謀研究總監(jiān)王笑龍向《中國(guó)電子報(bào)》記者表示。

雖然“礦機(jī)”曾為兩大GPU廠商貢獻(xiàn)利潤(rùn)，但“挖礦”并不能與區(qū)塊鏈技術(shù)劃等號(hào)。業(yè)界人士稱，“挖礦”屬于“幣圈”，而區(qū)塊鏈技術(shù)研究屬于“鏈圈”，“幣圈”并不關(guān)注區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展。在這波紅利來(lái)得快去得也快，也拖累了英偉達(dá)在2018年第三、四季度的營(yíng)收和股價(jià)表現(xiàn)。

2019年第一季度，努力走出加密貨幣“宿醉效應(yīng)”的英偉達(dá)，加大了在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的投入。當(dāng)年3月，英偉達(dá)宣布與以色列芯片制造商Mellanox達(dá)成收購(gòu)協(xié)議，這筆收購(gòu)在今年4月27日宣告完成。Mellanox能提供端到端高速以太網(wǎng)和InfiniBand互聯(lián)解決方案。英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛表示，通過(guò)融合Mellanox的技術(shù)，NVIDIA將擁有從AI計(jì)算到網(wǎng)絡(luò)的端到端技術(shù)，以及從處理器到軟件的全堆棧產(chǎn)品，擁有足夠的規(guī)模去推進(jìn)下一代的數(shù)據(jù)中心技術(shù)。

今年以來(lái)，新冠肺炎疫情減少了全球消費(fèi)者外出活動(dòng)的時(shí)間，“宅經(jīng)濟(jì)”異軍突起，遠(yuǎn)程服務(wù)、串流等應(yīng)用持續(xù)帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心需求。英偉達(dá)趁熱打鐵，推出了采用安培架構(gòu)的7nm GPU“NVIDIA A100”，AI訓(xùn)練、推理的峰值算力較上一代Volta架構(gòu)GPU有了20倍的提升。

“目前，數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和規(guī)模將會(huì)持續(xù)增加，英偉達(dá)GPU在當(dāng)前已經(jīng)占據(jù)了數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，并建立了完整的生態(tài)。從云到端都采用英偉達(dá)的CUDA計(jì)算平臺(tái)，可以極大地減少算法跨平臺(tái)的難度，實(shí)現(xiàn)平滑過(guò)渡，提高開發(fā)效率。”呂芃浩向記者表示。

自動(dòng)駕駛，被英偉達(dá)視為AI時(shí)代最大的算力挑戰(zhàn)。據(jù)Gartner、北京半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2019年英偉達(dá)在車用半導(dǎo)體市場(chǎng)營(yíng)收達(dá)到6.26億美元，躋身全球前20大汽車半導(dǎo)體企業(yè)。目前，英偉達(dá)建立起從10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的產(chǎn)品線，分別對(duì)應(yīng)前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級(jí)應(yīng)用。今年6月，梅賽德斯-奔馳宣布與英偉達(dá)共同開發(fā)下一代汽車平臺(tái)，支持L2、L3自動(dòng)駕駛功能和最高達(dá)到L4的自動(dòng)泊車功能，打造可拓展、可升級(jí)的軟件定義汽車。

制程、架構(gòu)、軟件算法協(xié)同發(fā)展

從Pascal架構(gòu)到Ampere架構(gòu)，英偉達(dá)GPU的AI算力有了20倍的提升。業(yè)界有觀點(diǎn)稱，英偉達(dá)在AI芯片步履飛快，是因?yàn)椴捎门_(tái)積電代工的模式，在制程上相對(duì)IDM的英特爾有著更快的推進(jìn)速度。那么，隨著摩爾定律逼近極限，Ampere架構(gòu)也已經(jīng)走到7nm，英偉達(dá)的GPU能夠滿足持續(xù)增長(zhǎng)的算力需求么。

對(duì)此，黃仁勛曾在接受媒體采訪時(shí)表示，制程不是最為重要的。英偉達(dá)僅通過(guò)軟件優(yōu)化，就能在兩年時(shí)間內(nèi)將AI性能提升4倍。由于架構(gòu)設(shè)計(jì)得更好，12nm的圖靈芯片效能超過(guò)了7nm的GPU。20倍的算力提升，靠的是架構(gòu)、算法、軟件和應(yīng)用的共同合力。

王笑龍也向記者表示，制程是芯片工藝的基礎(chǔ)，云端AI計(jì)算量大，尤其對(duì)工藝要求很高。但在關(guān)注制程的同時(shí)，也要關(guān)注架構(gòu)和軟件算法。架構(gòu)是硬件設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，是英偉達(dá)等歐美公司的強(qiáng)項(xiàng)。算法軟件，是在制程、架構(gòu)基礎(chǔ)上的優(yōu)化。三者共同構(gòu)成芯片的計(jì)算性能。

從英偉達(dá)的產(chǎn)品更新來(lái)看，在制程、架構(gòu)、軟件算法上，英偉達(dá)的發(fā)力是相對(duì)平衡的。從K40到A100，架構(gòu)與制程基本保持了同步更新，從28nm的Kepler一直到7nm的Ampere。與此同時(shí)，CUDA也從1.0版本發(fā)展到了11.0版本。同時(shí)，在封裝技術(shù)上，英偉達(dá)在推出Pascal架構(gòu)時(shí)，將處理器與數(shù)據(jù)封裝到一起以實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算效率，采用 HBM2 的 CoWoS（晶圓基底芯片）技術(shù)提供更高的顯存帶寬性能。據(jù)悉，今年英偉達(dá)將成為臺(tái)積電CoWoS封裝的主要客戶之一，借由晶圓級(jí)封裝進(jìn)一步強(qiáng)化芯片能力。

集邦咨詢分析師姚嘉洋向記者表示，英偉達(dá)之所以能在人工智能領(lǐng)域擁有一席之地，有部分原因是因?yàn)樵贕PU架構(gòu)中導(dǎo)入了Tensor Core的功能，目前也已經(jīng)演進(jìn)到了第三代，再輔以先進(jìn)制程與封裝技術(shù)的支持，才能發(fā)揮強(qiáng)大的AI算力，要繼續(xù)滿足如今市場(chǎng)的AI算力需求，應(yīng)該沒(méi)有太大的問(wèn)題。

當(dāng)然，市值的高歌猛進(jìn)，不代表營(yíng)收的實(shí)質(zhì)性提升。英偉達(dá)雖然在市值上與英特爾出現(xiàn)“你爭(zhēng)我趕”的勢(shì)頭，但營(yíng)收還與英特爾相去甚遠(yuǎn)。而且，隨著數(shù)據(jù)中心需求的進(jìn)一步釋放，通用GPU的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)只會(huì)越來(lái)越激烈。今年以來(lái)，AMD發(fā)布了面向數(shù)據(jù)中心等高性能計(jì)算業(yè)務(wù)的GPU架構(gòu)CDNA。英特爾CFO首席財(cái)務(wù)官George Davis也透露，英特爾預(yù)計(jì)在2020年推出一款面向獨(dú)立顯卡的Xe架構(gòu)GPU。畢竟AI還處于發(fā)展變化之中，算法和算力需求會(huì)持續(xù)更迭。未來(lái)，能最先看到需求并進(jìn)行調(diào)整的廠商，才能立于不敗之地，受到市場(chǎng)和資本的認(rèn)可和青睞。

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