5年瘋漲2268%，市值2500億美元的英偉達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，英偉達的股價已經增長了70.3%，反映了資本市場對英偉達的認可和追捧。5年以來，英偉達股價飆升2268%（截至7月17日收盤）。甚至在美國時間7月8日收盤后，英偉達以2513.1億美元市值首超英特爾，一度成為美國市值最高芯片制造商、全球市值第三的半導體公司。英偉達為何被資本市場寄以厚望，它做對了什么？

推動GPU從專用領域走向通用領域

如何更好地解決計算問題，是計算機軟硬件開發者的永恒主題。從3D加速卡開發商，到GPU的發明者，再到“AI芯片第一股”，英偉達驚人的成長速度，正是來自于對算力痛點的精準突擊。

20世紀90年代，隨著Play Station等游戲主機的發布，以及計算機性能的提升和彩色顯示器的出現，3D游戲開始萌芽。而英偉達也正是在這一時期成立，主要面向圖形顯示市場。但在這一時期，3D圖像處理主要以3D加速卡的形式進行，T&L（光影轉換）運算仍需占據CPU的算力，也限制了游戲畫質的發展。

英偉達的GeForce 256，將“GPU”這一概念推向市場。GeForce將T&L能力集成到圖形處理芯片，將CPU從圖形處理的任務中解放出來，在提升3D畫質的同時，也提升了計算機的整體效能。在三年的時間里，英偉達的GPU出貨量突破100萬顆，成為美國成長最快的半導體公司。

雖然在GPU的技術研發和專利積累取得了先發優勢，但是英偉達首席科學家David Kirk認為，GPU的能力不應該局限于圖像渲染，如何將GPU的浮點運算和并行計算資源釋放給更多領域的從業人員使用，成為英偉達的研發重點。

之后，英偉達開始對“通用GPU”的研究，讓本身為圖形圖像處理而生的GPU能夠運行圖形渲染之外的通用計算任務。但是，通用GPU編程門檻極高且難以調試。2006年，英偉達推出并行計算程序開發環境“CUDA”，開發者可以用C、C++、FORTRAN等常用的編程語言在CUDA編寫程序。借由CUDA的軟硬件生態，不用領域的開發者可以根據本領域的需求，編寫GPU加速應用，從而更有效率地利用英偉達GPU處理計算任務。

隨著深度學習的浪潮興起，擅長串行運算的CPU，無法高效執行矩陣乘法和卷積計算任務。2012年，基于英偉達GPU加速的卷積神經網絡AlexNet參加了ImageNet大規模視覺識別挑戰賽，以低于第二名10.8%的錯誤率拔得頭籌，引起了科研領域對于GPU的關注。自此，GPU被越來越多地運用于機器學習和深度學習領域，并迅速崛起為AI計算的主流芯片。

在AI計算平臺方面，英偉達面向從云端到邊緣端的需求，構建了面向訓練的DGX平臺、超大規模云計算和HPC服務器的HGX平臺、面向邊緣計算的EGX平臺和適用于自主系統的AGX平臺。2018年，英偉達推出專為深度學習設計的Tensor Core，進一步提升了針對常用深度學習模型的浮點運算速度。今年以來，浪潮AI服務器、谷歌云相繼采用Tensor Core。采用“CUDA Core + Tensor Core”的英偉達GPU，已經在AI算力市場占據一席之地。

數據中心將成為最大收入來源

長期以來，游戲業務是英偉達最大的收入來源，但目前來看，這一局面有可能被改變。英偉達2021財年第一季度財報顯示，其數據中心收入達到11.4億美元，較去年同期增長80%。而本季度游戲業務收入為13.4億美元，同比增長27%。數據中心業務已經成為英偉達增速最快的業務，而且收入占比與游戲業務的差距持續縮小。

英偉達在股價和市值上的突飛猛進，與其采用多點開花戰略，持續降低對游戲市場的依賴程度息息相關。

“英偉達主要深耕于GPU芯片，早期主要應用在游戲領域，是其收入的主要來源。隨著AI和數據中心的興起，市場對GPU的需求的暴增，給英偉達帶來巨大機遇。從2016年起，數據中心領域成為英偉達增長的重要動力。隨著今年收購了Mellanox，英偉達在云端和數據中心領域進一步壯大，業務收入將超過游戲成為收入來源的第一位。AI和數據中心是未來十年熱點，會有巨大的市場空間，英偉達的高股價也是人們對于英偉達在AI領域前景的反應。” 賽迪顧問高級分析師呂芃浩向《中國電子報》記者表示。

計算機視覺是當前AI前景最為廣闊、商用條件最為成熟的領域。清華大學數據顯示，在AI技術層面上，計算機視覺的應用在整個人工智能應用領域中占比達34.9％，已成為各行業發展的重要支撐。無論是安防監控、人臉識別，還是自動駕駛根據攝像頭判斷環境和路況，其本質都是代替人眼去識別、追蹤目標物體，而圖形圖像處理正是GPU加速器的優勢所在。

而“挖礦”，也就是通過運行特定算法賺取比特幣。由于需要重復性的大量運算，GPU成為“礦場”“礦主們”最常用的算力工具，一度導致英偉達、AMD的主力GPU出現缺貨。

“目前AI計算的大部分應用場景都是對圖形圖像進行計算，礦機業務也屬于并行計算，這都是適合GPU去發揮的領域。”芯謀研究總監王笑龍向《中國電子報》記者表示。

雖然“礦機”曾為兩大GPU廠商貢獻利潤，但“挖礦”并不能與區塊鏈技術劃等號。業界人士稱，“挖礦”屬于“幣圈”，而區塊鏈技術研究屬于“鏈圈”，“幣圈”并不關注區塊鏈技術的發展。在這波紅利來得快去得也快，也拖累了英偉達在2018年第三、四季度的營收和股價表現。

2019年第一季度，努力走出加密貨幣“宿醉效應”的英偉達，加大了在數據中心領域的投入。當年3月，英偉達宣布與以色列芯片制造商Mellanox達成收購協議，這筆收購在今年4月27日宣告完成。Mellanox能提供端到端高速以太網和InfiniBand互聯解決方案。英偉達創始人兼CEO黃仁勛表示，通過融合Mellanox的技術，NVIDIA將擁有從AI計算到網絡的端到端技術，以及從處理器到軟件的全堆棧產品，擁有足夠的規模去推進下一代的數據中心技術。

今年以來，新冠肺炎疫情減少了全球消費者外出活動的時間，“宅經濟”異軍突起，遠程服務、串流等應用持續帶動數據中心需求。英偉達趁熱打鐵，推出了采用安培架構的7nm GPU“NVIDIA A100”，AI訓練、推理的峰值算力較上一代Volta架構GPU有了20倍的提升。

“目前，數據中心的數量和規模將會持續增加，英偉達GPU在當前已經占據了數據中心市場，并建立了完整的生態。從云到端都采用英偉達的CUDA計算平臺，可以極大地減少算法跨平臺的難度，實現平滑過渡，提高開發效率。”呂芃浩向記者表示。

自動駕駛，被英偉達視為AI時代最大的算力挑戰。據Gartner、北京半導體行業協會統計，2019年英偉達在車用半導體市場營收達到6.26億美元，躋身全球前20大汽車半導體企業。目前，英偉達建立起從10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級應用。今年6月，梅賽德斯-奔馳宣布與英偉達共同開發下一代汽車平臺，支持L2、L3自動駕駛功能和最高達到L4的自動泊車功能，打造可拓展、可升級的軟件定義汽車。

制程、架構、軟件算法協同發展

從Pascal架構到Ampere架構，英偉達GPU的AI算力有了20倍的提升。業界有觀點稱，英偉達在AI芯片步履飛快，是因為采用臺積電代工的模式，在制程上相對IDM的英特爾有著更快的推進速度。那么，隨著摩爾定律逼近極限，Ampere架構也已經走到7nm，英偉達的GPU能夠滿足持續增長的算力需求么。

對此，黃仁勛曾在接受媒體采訪時表示，制程不是最為重要的。英偉達僅通過軟件優化，就能在兩年時間內將AI性能提升4倍。由于架構設計得更好，12nm的圖靈芯片效能超過了7nm的GPU。20倍的算力提升，靠的是架構、算法、軟件和應用的共同合力。

王笑龍也向記者表示，制程是芯片工藝的基礎，云端AI計算量大，尤其對工藝要求很高。但在關注制程的同時，也要關注架構和軟件算法。架構是硬件設計的基礎，是英偉達等歐美公司的強項。算法軟件，是在制程、架構基礎上的優化。三者共同構成芯片的計算性能。

從英偉達的產品更新來看，在制程、架構、軟件算法上，英偉達的發力是相對平衡的。從K40到A100，架構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，CUDA也從1.0版本發展到了11.0版本。同時，在封裝技術上，英偉達在推出Pascal架構時，將處理器與數據封裝到一起以實現更高的計算效率，采用 HBM2 的 CoWoS（晶圓基底芯片）技術提供更高的顯存帶寬性能。據悉，今年英偉達將成為臺積電CoWoS封裝的主要客戶之一，借由晶圓級封裝進一步強化芯片能力。

集邦咨詢分析師姚嘉洋向記者表示，英偉達之所以能在人工智能領域擁有一席之地，有部分原因是因為在GPU架構中導入了Tensor Core的功能，目前也已經演進到了第三代，再輔以先進制程與封裝技術的支持，才能發揮強大的AI算力，要繼續滿足如今市場的AI算力需求，應該沒有太大的問題。

當然，市值的高歌猛進，不代表營收的實質性提升。英偉達雖然在市值上與英特爾出現“你爭我趕”的勢頭，但營收還與英特爾相去甚遠。而且，隨著數據中心需求的進一步釋放，通用GPU的市場競爭只會越來越激烈。今年以來，AMD發布了面向數據中心等高性能計算業務的GPU架構CDNA。英特爾CFO首席財務官George Davis也透露，英特爾預計在2020年推出一款面向獨立顯卡的Xe架構GPU。畢竟AI還處于發展變化之中，算法和算力需求會持續更迭。未來，能最先看到需求并進行調整的廠商，才能立于不敗之地，受到市場和資本的認可和青睞。

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