來(lái)源：智東西
看點(diǎn)：復(fù)盤(pán) Nvidia 發(fā)展歷程，發(fā)掘 Nvidia 成功要素，為中國(guó)計(jì)算芯片行業(yè)發(fā)展提供借鑒。
英偉達(dá)（Nvidia）成立于 1993 年，目前是全球最大的獨(dú)立 GPU 供應(yīng)商，也是 AI芯片市場(chǎng)的領(lǐng)軍者。上市初期，Nvidia GPU 主要專(zhuān)注 PC 圖形業(yè)務(wù)，公司產(chǎn)品與 PC 出貨存在較高程度的綁定，以 OEM 形式銷(xiāo)售顯卡也是公司重要的收入來(lái)源之一。經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，隨著智能手機(jī)、平板電腦等消費(fèi)電子新應(yīng)用的興起，終端需求呈現(xiàn)多元化，全球 PC 出貨量開(kāi)始進(jìn)入下行通道，Nvidia 開(kāi)始將業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)向高端游戲卡市場(chǎng)。
2009 年起，公司幾乎每?jī)赡晁⑿乱淮斡螒?GPU 架構(gòu)，優(yōu)異的硬件性能和良好的兼容性使其逐漸擴(kuò)大了對(duì) AMD 的市占率領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，一度在 PC 獨(dú)顯市場(chǎng)將 AMD 市占率壓制在 20%以下。2010-2015年，公司游戲 GPU 出貨量年復(fù)合增速為 9%，2013-2018 年年復(fù)合增速上升至 14%。同時(shí)，借助平均銷(xiāo)售單價(jià)強(qiáng)勢(shì)上升，公司 2010-2015 年游戲業(yè)務(wù)收入實(shí)現(xiàn)了 21%的復(fù)合增速，而 2013-2018 年這一數(shù)字更攀升至 29%。
本期的智能內(nèi)參，我們推薦中金公司的研究報(bào)告《英偉達(dá)：從繪圖到計(jì)算，從 GPU 到 AI 芯片》，復(fù)盤(pán) Nvidia 發(fā)展歷程，發(fā)掘 Nvidia 成功要素，為中國(guó)計(jì)算芯片行業(yè)發(fā)展提供借鑒。
本期內(nèi)參來(lái)源：中金公司
原標(biāo)題：《英偉達(dá)：從繪圖到計(jì)算，從 GPU 到 AI 芯片》
作者：黃樂(lè)平、 丁寧 、 成喬升 分析師。
GPU 核彈的二十年輝煌史
英偉達(dá)（Nvidia Corporation， NVDA US）成立于 1993 年 1 月，創(chuàng)始人為 LSI Logic 走出的Jenson Huang（黃仁勛）及來(lái)自于 Sun Microsystem 的兩位工程師 Chris Malachowsky 和Curtis Priem，現(xiàn)已成為全球可編程圖形處理技術(shù)的領(lǐng)袖，并在未來(lái) AI 時(shí)代所需的高性能計(jì)算領(lǐng)域取得了良好的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。公司于成立初期（1993-1997）相繼發(fā)布了 NV1 及 Riva系列圖形顯示芯片，但并未獲得良好的市場(chǎng)認(rèn)可。
1998-2007，開(kāi)啟發(fā)展之路，迂回中前進(jìn)。1998 年，公司于臺(tái)積電正式建立策略聯(lián)盟伙伴關(guān)系，以無(wú)晶圓（Fabless）模式的英偉達(dá)在奠定產(chǎn)能及工藝基礎(chǔ)的同時(shí)，也與臺(tái)積電一并開(kāi)啟了自己的發(fā)展之路。1999 年公司在 NASDAQ 上市，發(fā)行時(shí)市值 2.3 億美元左右。同年，英偉達(dá)推出 GeForce 256——世界上第一款功能齊全，可從真正意義上替代 CPU 渲染的圖形處理單元（GPU）就此誕生。2000 年公司收購(gòu)九十年代末至二十世紀(jì)初的顯卡芯片領(lǐng)導(dǎo)者 3dfx，技術(shù)儲(chǔ)備得到進(jìn)一步壯大。
但 2002 年后，公司與微軟在 Xbox 圖形芯片上失敗的合作經(jīng)歷使其收入出現(xiàn)下滑，DirectX 9 的兼容性問(wèn)題也是其產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力被在與 AMD 競(jìng)爭(zhēng)中落敗。然而，通過(guò)不懈的努力，Nvidia 最終爭(zhēng)取到了 Sony PS3 的訂單，并與 Intel 達(dá)成了交叉授權(quán)協(xié)議，重回增長(zhǎng)軌道。2007 年英偉達(dá)收入超過(guò) 40 億美元，相比上市時(shí)成長(zhǎng)了近 5 倍。
2008-2009：上市后首度受挫，但迅速恢復(fù)。2008 年受到全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，半導(dǎo)體行業(yè)也在互聯(lián)網(wǎng)泡沫后再度受到重挫，Nvidia 業(yè)務(wù)同樣受到影響。此外，CUDA 的推出使 Nvidia必須在 GPU 設(shè)計(jì)中增加相關(guān)邏輯電路, 使得芯片面積增大、散熱增加、故障率增高，G84/G86 核心的產(chǎn)品出現(xiàn)了過(guò)熱而導(dǎo)致花屏的“顯卡門(mén)”事件，Nvidia 也因此付出了近 2億美元的一次性支出代價(jià)，來(lái)解決產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題。2009 年隨著 Fermi 架構(gòu) GPU 推出，公司經(jīng)營(yíng)得以快速恢復(fù)。
2009-2016，聚焦高端游戲市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)收入對(duì)超威半導(dǎo)體（AMD）的超越，并同步發(fā)展GPU 通用計(jì)算。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)過(guò)后，筆電、平板等多元化應(yīng)用分散了 PC 的需求，PC 及 PC獨(dú)立顯卡出貨量均開(kāi)始呈下滑趨勢(shì)。英偉達(dá)則將戰(zhàn)略中心轉(zhuǎn)移至高端游戲卡市場(chǎng)，加快GPU 架構(gòu)的迭代速度，實(shí)現(xiàn)與 PC 市場(chǎng)成功解綁。
與此同時(shí)，2015 年公司營(yíng)業(yè)收入成長(zhǎng)至 50 億美金左右，總市值突破 150 億美元，實(shí)現(xiàn)對(duì) AMD 的反超。與此同時(shí)，用于運(yùn)算的 Tesla 顯卡也隨著 GPU 架構(gòu)的升級(jí)得到不斷更新，為后期數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)力做出了充足的儲(chǔ)備。
2016-2019：數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)力，虛擬貨幣挖礦潮及自動(dòng)駕駛美好藍(lán)圖推動(dòng)公司市值爆發(fā)式增長(zhǎng)，但隨后又經(jīng)歷第二次重大挫折。進(jìn)入 2016 年后，半導(dǎo)體行業(yè)迎來(lái)數(shù)據(jù)中心建設(shè)驅(qū)動(dòng)的新一輪成長(zhǎng)周期。
隨著云數(shù)據(jù)中心數(shù)量及計(jì)算任務(wù)需求不斷上升，Nvidia 的通用計(jì)算 GPU（GPGPU）迎來(lái)收獲季。公司數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入單季度增速一度超過(guò) 100%，且強(qiáng)勢(shì)一直維持至了七個(gè)季度之久（2QFY17-4QFY18）。加之?dāng)?shù)字貨幣價(jià)格暴漲，資本市場(chǎng)對(duì)自動(dòng)駕駛預(yù)期持續(xù)走高使英偉達(dá)市值快速爬升，巔峰時(shí)一度突破 1500 億美元，是上市時(shí)的近 300 倍。FY2018（截止于 2018/1/31）公司收入 97 億美元，相比 2015 年又翻了一番。
而進(jìn)入 2018 年，半導(dǎo)體行業(yè)周期轉(zhuǎn)為下行，比特幣退潮、AI 相關(guān)應(yīng)用預(yù)期大打折扣等利空因素導(dǎo)致英偉達(dá)股價(jià)市值腰斬，單季度收入也出現(xiàn) 20%以上同比下滑，公司遭遇上市后第二次重大挫折。目前，隨著支持實(shí)時(shí)光線(xiàn)追蹤的 Turing 架構(gòu)顯卡上市，公司再度聚焦游戲主業(yè)，經(jīng)營(yíng)狀況逐漸從底部走出。
自上市以來(lái)，Nvidia 業(yè)績(jī)及股價(jià)表現(xiàn)大幅跑贏行業(yè)。盡管發(fā)展中歷經(jīng)多次起落，作為硬件市場(chǎng)的一枚“核彈”，Nvidia 仍然憑借其強(qiáng)大的內(nèi)生增長(zhǎng)使收入及凈利潤(rùn)增速大幅跑贏可比公司。1999-2018 年間，Nvidia 實(shí)現(xiàn)了 19.9%/27.4%的收入/凈利潤(rùn)年復(fù)合增速。
行業(yè)平均來(lái)看，全球半導(dǎo)體行業(yè)銷(xiāo)售額（不含存儲(chǔ)）1999-2018 年間的年復(fù)合增長(zhǎng)僅為 5.2%；可比公司來(lái)看，全球第一大半導(dǎo)體公司英特爾（Intel）收入/凈利潤(rùn)復(fù)合增速為 4.7%/5.3%，同業(yè)者超微半導(dǎo)體（AMD）收入復(fù)合增速為 4.4%，均大幅跑輸 Nvidia。
此外，公司在自身不斷創(chuàng)造價(jià)值的同時(shí)也為二級(jí)市場(chǎng)投資者帶來(lái)了豐厚的回報(bào)：相比費(fèi)城半導(dǎo)體指數(shù)（SOX）、Intel 及 AMD 近 20 年來(lái)的僅一倍股價(jià)上漲，Nvidia 自 2000 年至今實(shí)現(xiàn)了 50 倍的漲幅，也成為了資本市場(chǎng)中的一枚“核彈”。
Nvidia 自上市以來(lái)研發(fā)投入絕對(duì)值呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)，單季度研發(fā)費(fèi)用率平均值超 20%。目前公司最新財(cái)季研發(fā)費(fèi)用已經(jīng)超過(guò) 7 億美元，是 AMD 的一倍之多。AMD 在未剝離GlobalFoundries 時(shí)采用 IDM 模式經(jīng)營(yíng)，因此研發(fā)費(fèi)用率及研發(fā)費(fèi)用絕對(duì)值在前期領(lǐng)先于Nvidia，但 Nvidia 在 2011 年后完成了反超。
值得注意的是，AMD 的研發(fā)費(fèi)用被分配于GPU及 CPU兩種產(chǎn)品上，而 Nvidia基本上將全部的研發(fā)投入用于 GPU產(chǎn)品（歷史年份 Tegra處理器收入占比均不足 20%），投入力度可見(jiàn)一斑。
長(zhǎng)期研發(fā)投入與積累使公司產(chǎn)品技術(shù)壁壘及競(jìng)爭(zhēng)力得以充分提升，利好盈利能力成長(zhǎng)。通過(guò)觀(guān)察公司上市以來(lái)的毛利率，及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率變化情況來(lái)看，剔除經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期影響，Nvidia 的利潤(rùn)率基本保持上行。與同業(yè)者相比，Nvidia 的利潤(rùn)率表現(xiàn)也十分優(yōu)秀，根據(jù)市場(chǎng)一致預(yù)期，2019 年公司毛利率有望與 Intel 達(dá)到同一水平。
AI 芯片的領(lǐng)導(dǎo)地位是如何煉成的
1、 第一階段：從 PC 圖形芯片到游戲顯卡
在 GPU 推出初期，由于市場(chǎng)終端應(yīng)用以 PC 為主，筆記本及平板的普及度尚低，Nvidia的產(chǎn)品與 PC 出貨存在較高程度的綁定，以 OEM 形式銷(xiāo)售顯卡也是公司重要的收入來(lái)源之一。但是，隨著半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展，終端應(yīng)用趨于多元化，PC 市場(chǎng)熱度從 2012 年起開(kāi)始出現(xiàn)明顯下降。
根據(jù) Gartner 統(tǒng)計(jì)，全球 PC 出貨量從 1Q12 起基本呈現(xiàn)同比負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。此外，隨著集成顯卡性能的提升，獨(dú)立桌面顯卡出貨情況也開(kāi)始出現(xiàn)衰退。在此市場(chǎng)環(huán)境下，Nvidia 將自身的戰(zhàn)略核心轉(zhuǎn)移至高端游戲卡領(lǐng)域。
根據(jù)公司披露，2010-2015年在全球 PC 市場(chǎng)逐步倒退的情況下，Nvidia 游戲顯卡出貨量 5 年實(shí)現(xiàn) 9%的年復(fù)合增長(zhǎng)，銷(xiāo)售均價(jià)及收入分別呈現(xiàn) 11%/21%的年復(fù)合增長(zhǎng)，成功與下行的行業(yè)趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)剝離。
而若以 2013-2018 年為時(shí)間區(qū)間計(jì)算，公司游戲顯卡出貨量、銷(xiāo)售均價(jià)及收入的年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 14%/14%/29%，表現(xiàn)十分優(yōu)異。正確的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型使 Nvidia 游戲業(yè)務(wù)銷(xiāo)售收入在FY2019（截止于 2019/1/31）一舉達(dá)到 62.5 億美元，是 FY2015 的三倍之多。
收入結(jié)構(gòu)拆分來(lái)看，F(xiàn)Y2014（截止于 2014/01/31）公司來(lái)自于游戲業(yè)務(wù)的收入占比為 37%，而 OEM/IP 收入占比與游戲業(yè)務(wù)持平，公司業(yè)績(jī)與全球 PC 整機(jī)出貨情況仍有比較高的綁定關(guān)聯(lián)度。隨著 Nvidia 戰(zhàn)略重心的轉(zhuǎn)移，F(xiàn)Y2019（截止于 2019/1/31）公司游戲業(yè)務(wù)已經(jīng)為其貢獻(xiàn)了過(guò)半營(yíng)收，而 OEM/IP 業(yè)務(wù)收入占比下降至僅 6%。
放眼高端、深耕游戲卡的市場(chǎng)戰(zhàn)略也讓 Nvidia 著實(shí)取得了成功。自 2009 年起，Nvidia 幾乎每?jī)赡攴乱淮纹?GPU 架構(gòu)，從 2010 年的 Fermi 到 2018 年的 Turing 已經(jīng)經(jīng)歷了四次迭代（計(jì)算卡的 Volta 架構(gòu)不計(jì)入在內(nèi)）。盡管 AMD 產(chǎn)品的平面圖像清晰度更占優(yōu)，但為了良好支持游戲應(yīng)用，更勝于 3D 渲染能力和軟件優(yōu)化的 Nvidia GPU 還是精準(zhǔn)抓住了用戶(hù)的需求，公司市占率從 1H10 的 50%一路提升，曾一度將 AMD 在獨(dú)立顯卡市場(chǎng)的市場(chǎng)份額壓制在 20%以下。
從 Steam 游戲平臺(tái)的調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)看，Nvidia 游戲 GPU 在消費(fèi)者中的偏好度在近三年來(lái)也逐步提升，目前已經(jīng)以大規(guī)模優(yōu)優(yōu)勢(shì)擊敗 AMD 及 Intel，2018 年采用 N 卡進(jìn)行游戲的玩家占比已超過(guò) 75%。此外，我們看到，更具備性?xún)r(jià)比的 AMD RaedonGPU 并未得到大規(guī)模的市場(chǎng)認(rèn)可，反而售價(jià)高昂的 Nvidia GPU 獲得了更好的用戶(hù)粘性，反映出 Nvidia 產(chǎn)品優(yōu)異的實(shí)際體驗(yàn)。
強(qiáng)勁的游戲業(yè)務(wù)為 Nvidia 創(chuàng)造了確定的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)與健康的現(xiàn)金流。我們認(rèn)為，在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)還未真正開(kāi)始爆發(fā)式增長(zhǎng)前，Nvidia 正是靠著游戲市場(chǎng)的成功，為公司大力研發(fā)通用計(jì)算型 GPU 及 AI 相關(guān)應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的后盾，在 Nvidia 練就 AI 芯片市場(chǎng)王者地位的道路上，游戲業(yè)務(wù)功不可沒(méi)。
2、第二階段：軟硬件結(jié)合構(gòu)筑 AI 芯片龍頭地位
CUDA 是頗具遇見(jiàn)性的發(fā)明，但起初經(jīng)歷眾多艱辛。事實(shí)上，在游戲業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展的同時(shí)，Nvidia 在很早就開(kāi)始頗具先見(jiàn)性地著手將 GPU 用于通用計(jì)算的問(wèn)題。GPU 由于最初面對(duì)的是圖形應(yīng)用，處理的是高度統(tǒng)一、大規(guī)模相互無(wú)依賴(lài)的數(shù)據(jù)，因此結(jié)構(gòu)中包含大量的算數(shù)邏輯單元（ALU），并行運(yùn)算能力強(qiáng)。十余年前，Nvidia 首席科學(xué)家 David Kirk 就在考慮是否可以賦予 GPU 合適的編程模型，將豐富的并行運(yùn)算資源分享給開(kāi)發(fā)者，使 PC 的計(jì)算性能大大提升，這一思想最終得到了 Nvidia CEO Jensen Huang 的采納。
因此，Nvidia 開(kāi)始投入大量資源，在 2006 年研發(fā)出了能夠讓 GPU 計(jì)算變得通用化的 CUDA（Compute Unified Device Architecture）技術(shù)，并讓未來(lái)每一顆 GPU 都支持 CUDA。2007年，Nvidia 推出了第一代 Tesla 大規(guī)模并行運(yùn)算芯片（并不具備繪圖能力）專(zhuān)注通用計(jì)算。
當(dāng)時(shí)，加入由于必須在硬件設(shè)計(jì)中增加相關(guān) CUDA 邏輯電路，使得 GPU die size 增大、散熱增加、成本上升、故障率增高，之后還出現(xiàn)了 GF84/86 系列芯片的“顯卡門(mén)事件”；同時(shí)，還要保證每款產(chǎn)品的軟件驅(qū)動(dòng)都支持 CUDA，這對(duì) Nvidia 的工程師來(lái)說(shuō)是巨大的工作量。但公司全員通過(guò)不懈的努力，順利度過(guò)了艱苦期。
在完成 CUDA 的開(kāi)發(fā)后，英偉達(dá)開(kāi)始積極構(gòu)建通用計(jì)算系統(tǒng)生態(tài)。Tesla 系列 GPU 自 2007年推出后得到了持續(xù)的發(fā)展更新，成為 Nvidia 在實(shí)現(xiàn)通用計(jì)算中的硬件基礎(chǔ)。與 GeForce、Quadro 等產(chǎn)品線(xiàn)不同，Tesla 系列 GPU 通過(guò)優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì)，最大限度發(fā)揮計(jì)算能力，而沒(méi)有繪圖功能。近幾年，針對(duì)日益攀升的算力需求，Nvidia 又推出了 DGX 系列超級(jí)計(jì)算機(jī)，豐富硬件支持。
為更好的服務(wù) AI 普及后的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，NVIDIA 開(kāi)發(fā)了用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 GPU 加速庫(kù) cuDNN，在保證性能和易用性的同時(shí)盡可能降低內(nèi)存占用，cuDNN 還可以集成到更高級(jí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)框架中（比如 caffe）；TensorRT 是 Nvidia 開(kāi)發(fā)的深度推理學(xué)習(xí)工具（本質(zhì)是 C++庫(kù)），可加速 TensorFlow 推理，使 Tesla P40/P4/T40 等硬件性能在深度學(xué)習(xí)中得到更好發(fā)揮；而 DeepStream 是通過(guò)借助 NVIDIA Tesla GPU 的硬件特性（如優(yōu)異的解碼性能、可通過(guò)降低精度加速推理、低功耗等），幫助開(kāi)發(fā)人員快速構(gòu)建高效、高性能的視頻分析的應(yīng)用程序。
除了上述內(nèi)容之外，Nvidia 也針對(duì)高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)中心管理提供了軟件、開(kāi)發(fā)者工具及庫(kù)，通用計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)逐步完善。上述配套系統(tǒng)加強(qiáng)了 Nvidia GPU 的競(jìng)爭(zhēng)力。
強(qiáng)大的硬件性能及良好的生態(tài)使 Nvidia 成為 AI 的領(lǐng)路人，借行業(yè)東風(fēng)，2016 年起數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)開(kāi)始爆發(fā)式增長(zhǎng)。半導(dǎo)體行業(yè)在經(jīng)歷了智能手機(jī)及消費(fèi)電子驅(qū)動(dòng)的周期后，迎來(lái)數(shù)據(jù)中心引領(lǐng)發(fā)展的時(shí)代，CISCO 預(yù)計(jì)，2016-21 年全球數(shù)據(jù)中心負(fù)載將成長(zhǎng)近三倍。云數(shù)據(jù)中心/超級(jí)數(shù)據(jù)中心的加速建設(shè)、AI 深度學(xué)習(xí)及高性能計(jì)算等應(yīng)用在云端落地助力在硬件算力及生態(tài)環(huán)境兩方面具有充足儲(chǔ)備的 Nvidia 乘勢(shì)而上，于數(shù)據(jù)中心 GPU 市場(chǎng)力拔頭籌。
自 2016 年起（對(duì)應(yīng)英偉達(dá) FY17），公司數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入一路攀升，同比增長(zhǎng)率連續(xù)七個(gè)季度（2QFY17-4QFY18）超 100%。與公司其余業(yè)務(wù)線(xiàn)比較來(lái)看，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)增速領(lǐng)先一直持續(xù)了兩年時(shí)間，增速基本為游戲業(yè)務(wù)的 2-3 倍。
Nvidia GPU 在全球主要云廠(chǎng)商中獲得了極大的認(rèn)可。根據(jù) Liftr 于 2019 年 5 月的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在阿里云、AWS、微軟 Azure 及 Google Cloud 中，Tesla 系列 GPU 的市場(chǎng)占有率相比 AMD （產(chǎn)品主要為 FirePro S7150 工作站級(jí) GPU）、Xilinx（產(chǎn)品主要為 Virtex Ultrascale+VU9P FPGA）及 Intel（產(chǎn)品主要為 Arria 10 GX 1150 FPGA）大幅領(lǐng)先，且覆蓋 Kepler 架構(gòu)至 Volta 架構(gòu)的四代產(chǎn)品，充分說(shuō)明 Nvidia Tesla 系列 GPU 在通用計(jì)算市場(chǎng)的強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力。目前云端 AI 訓(xùn)練及推理任務(wù)均離不開(kāi) Nvidia GPU 的支持。
FY2019（截止于 2019/1/31）英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入占比已經(jīng)達(dá)到 26%，成為游戲業(yè)務(wù)外公司的最重要的增長(zhǎng)點(diǎn)，公司 AI 芯片龍頭地位已經(jīng)形成。
3、第三階段：遭遇挫折，估值收縮，市值減半
幣價(jià)大跌是英偉達(dá)股價(jià)在二級(jí)市場(chǎng)受到重挫的直接導(dǎo)火索。在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)成長(zhǎng)同時(shí)，一種被稱(chēng)之為“數(shù)字貨幣”的加密資產(chǎn)也在逐漸被人們所熟悉和認(rèn)可。2017 年起，區(qū)塊獎(jiǎng)勵(lì)減半，避險(xiǎn)貨幣屬性增加更推動(dòng)了數(shù)字貨幣價(jià)格的上漲，比特幣價(jià)格曾一度接近20,000 美元大關(guān)，以太幣價(jià)格也突破了 1,400 美元。市場(chǎng)近乎瘋狂的“炒幣熱潮”也對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)需求端造成了短期內(nèi)的強(qiáng)勁拉動(dòng)。由于 GPU 架構(gòu)內(nèi)含有多個(gè)流處理器，非常適合進(jìn)行簡(jiǎn)單而重復(fù)的運(yùn)算，這與數(shù)字貨幣“挖礦”需求高度重合。高性能游戲 GPU 便被賦予了“挖礦芯片”的屬性，渠道內(nèi)更出現(xiàn)了一卡難求的情況。
之后加密貨幣市場(chǎng)進(jìn)入寒冬，隨著幣價(jià)遠(yuǎn)不及去年創(chuàng)下的高價(jià)位，以及新幣開(kāi)采成本持續(xù)攀升，越來(lái)越多的礦商出售挖礦設(shè)備，導(dǎo)致二手游戲 GPU 涌入市場(chǎng)，其中便包括 Nvidia的 Pascal GPU。迅速攀升的渠道庫(kù)存極大的影響了 Nvidia 游戲 GPU 的銷(xiāo)售，先前幾季的銷(xiāo)售高增量迅速向渠道回吐。這一環(huán)境變化使 Nvidia 猝不及防，不得不交出 3QFY19（截止于 2018/10/31）業(yè)績(jī)及指引均低于預(yù)期的答卷，導(dǎo)致股價(jià)在一個(gè)交易日內(nèi)蒸發(fā) 230 億美元。
AI 及自動(dòng)駕駛市場(chǎng)預(yù)期樂(lè)觀(guān)度下降，導(dǎo)致估值收縮影響股價(jià)。數(shù)據(jù)中心資本開(kāi)支在經(jīng)歷了自 2016 年起的激進(jìn)擴(kuò)張后，2018 年下半年起進(jìn)入消化期，全球數(shù)據(jù)中心硬件庫(kù)存水平也攀升至高位，致使半導(dǎo)體行業(yè)需求端疲軟，部分地區(qū)數(shù)據(jù)中心客戶(hù)采購(gòu)甚至出現(xiàn)停滯。Nvidia 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入因此受到較大影響，增速?lài)?yán)重放緩，并逐漸出現(xiàn)單季度負(fù)增長(zhǎng)。行業(yè)性的需求疲軟使投資者意識(shí)到，雖然堅(jiān)持看好 AI 長(zhǎng)期為數(shù)據(jù)中心行業(yè)帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性增長(zhǎng)是正確的，但目前資本市場(chǎng)對(duì)于 AI 在數(shù)據(jù)中心迅速落地，并強(qiáng)勁拉動(dòng)半導(dǎo)體需求的一致預(yù)期有些為時(shí)過(guò)早。
此外，總體來(lái)說(shuō)，2018 年自動(dòng)駕駛行業(yè)并沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性突破，且整個(gè)行業(yè)都被聚焦于3 月 Uber 無(wú)人車(chē)出現(xiàn)意外致行人喪生一案上。調(diào)查顯示，測(cè)試車(chē)雖然檢測(cè)到了路邊的行人，但反應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)達(dá) 6 秒，且安全員當(dāng)時(shí)并沒(méi)有集中注意力，導(dǎo)致了悲劇的發(fā)生。
該事件證明，Uber 自動(dòng)駕駛車(chē)的傳感器與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)顯然還不能在生死攸關(guān)的時(shí)刻做到百分之百可靠。另外，Waymo 與 Cruise 在路測(cè)中也遇到了不同程度的問(wèn)題。上述事件的發(fā)生，導(dǎo)致自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀受到投資者質(zhì)疑，加之監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)安全的愈發(fā)重視，汽車(chē)真正走向自動(dòng)駕駛的時(shí)間點(diǎn)更變成了一個(gè)未知數(shù)。Nvidia 汽車(chē)業(yè)務(wù)也因此并未實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)4QFY18/1QFY19 兩季表現(xiàn)甚至與去年同期幾乎持平。
4、 第四階段：游戲、數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛“三駕馬車(chē)”助力公司邁向千億美金市場(chǎng)
電子競(jìng)技為臺(tái)式機(jī)游戲市場(chǎng)帶來(lái)成長(zhǎng)空間。電子競(jìng)技被新生代游戲玩家所追捧。根據(jù)Newzoo 預(yù)計(jì)，在 2020 年全球電子競(jìng)技觀(guān)眾數(shù)量將超過(guò) 5 億，PC 游戲玩家將有望增長(zhǎng)至3.5 億。電子競(jìng)技對(duì)于每秒傳輸幀數(shù)（Frames per second，F(xiàn)PS）的需求繼續(xù)增加，有望推動(dòng)公司高端游戲卡銷(xiāo)售，繼續(xù)拉動(dòng)公司游戲業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。
Nvidia GPU 在電子競(jìng)技市場(chǎng)的滲透率目前仍然偏低。雖然電子競(jìng)技的觀(guān)眾數(shù)量在持續(xù)提升，但觀(guān)眾中真正玩游戲并為滿(mǎn)足游戲配置需求而購(gòu)買(mǎi) Nvidia GPU 的人數(shù)占比并不高。根據(jù) Newzoo 預(yù)計(jì)，2017 年 5 月份僅有 58%的“狂熱”電子競(jìng)技觀(guān)眾玩他們平常所觀(guān)看的游戲。這當(dāng)中只有一半的人使用臺(tái)式機(jī)，而其中又有一半的熱門(mén)游戲?qū)?GPU 的配置要求并不高，這些游戲使用算力較低的集成式 GPU 就已經(jīng)能夠獲得較好的游戲體驗(yàn)。獨(dú)立高端游戲卡的發(fā)展空間依然廣闊，有望在未來(lái)繼續(xù)推動(dòng)公司收入規(guī)模擴(kuò)大。
Nvidia 在 VR 市場(chǎng)布局較好。Nvidia 是少數(shù)建立了 VR 生態(tài)的公司之一。Nvidia 通過(guò) HolodeckVR 平臺(tái)助力于設(shè)計(jì)師大型 3D 模型的協(xié)同開(kāi)發(fā)。和 PC 游戲類(lèi)似，性能對(duì)于 VR 設(shè)備至關(guān)重要。目前 PC 游戲?qū)Ξ?huà)面的配置要求平均是 30FPS 幀率、 1920×1080 分辨率。Nvidia認(rèn)為 VR 設(shè)備最低的配置要求是前者的 7 倍（即 90FPS 幀率、3024×1680 分辨率），推薦的配置要求是前者的 20 倍。
VR 設(shè)備的高性能需求將使得 Nvidia 產(chǎn)品進(jìn)一步高端化。公司計(jì)劃將 GeForce GTX 1060 或者更高端的 GPU 用于具備 VR 功能的臺(tái)式機(jī)或者筆記本。Nvidia 的 GeForce GTX 1060 目前的售價(jià)為 299 美元，性能更強(qiáng)大的 GeForce GTX 1070 和 1080 目前的售價(jià)則分別為 449 美元和 699 美元。而市場(chǎng)上分離式 GPU 目前的平均售價(jià)僅約 94 美元。
Nvidia 率先推出光線(xiàn)追蹤 GPU。光線(xiàn)追蹤算法通過(guò)計(jì)算光線(xiàn)照射的位置，模擬彼此相互作用的效果，就像人眼看到真實(shí)的光線(xiàn)、陰影和反射一樣，以實(shí)現(xiàn)更逼真的陰影和反射，大幅改善半透明和散射效果。過(guò)去，光線(xiàn)追蹤算法由于需要消耗大量的算力，僅僅被應(yīng)用于電影和電視節(jié)目的后期渲染。2018 年，Nvidia 在 Gamescom 上發(fā)布 Turing 架構(gòu) GPU后，光線(xiàn)追蹤算法開(kāi)始被應(yīng)用于 PC 游戲上。
光線(xiàn)追蹤技術(shù)有望繼續(xù)給公司游戲收入帶來(lái)成長(zhǎng)空間。目前，《戰(zhàn)場(chǎng) 5》（光線(xiàn)追蹤反射）、《地鐵：離去》（光線(xiàn)追蹤、全局照明）、《古墓麗影》（陰影光線(xiàn)追蹤）等游戲已經(jīng)支持光線(xiàn)追蹤效果�！顿惒┡罂� 2077》、《使命召喚：現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)》等游戲已經(jīng)確定采用光線(xiàn)追蹤效果。我們預(yù)計(jì)，未來(lái)會(huì)有更多的游戲開(kāi)發(fā)商加入到光線(xiàn)追蹤的陣營(yíng)中。目前 Turing 架構(gòu)顯卡的用戶(hù)基數(shù)仍然較低，Nvidia 預(yù)計(jì)未來(lái)更多客戶(hù)將會(huì)趨向選擇高端顯卡。
1）數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)展望
Nvidia 預(yù)計(jì)到 2023 年數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)面對(duì)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 500 億美元。其中，高性能計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 100 億美元，超大規(guī)模&消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 200 億美元，云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 200 億美元。公司計(jì)劃通過(guò)新一代加速計(jì)算平臺(tái)的推出和生態(tài)環(huán)境的擴(kuò)張來(lái)保持和市場(chǎng)同步的增長(zhǎng)率。
高性能硬件大幅降低總體擁有成本，創(chuàng)造長(zhǎng)期商業(yè)機(jī)會(huì)。Nvidia 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)可以分為高性能計(jì)算、人工智能和深度學(xué)習(xí)以及可視化三大部分。目前，Nvidia 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)約50%的收入來(lái)自于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，約 40%的收入來(lái)自于高性能計(jì)算。GPU 對(duì)于上述應(yīng)用的優(yōu)化加速可以使終端客戶(hù)以較低的成本獲得與傳統(tǒng) CPU 同樣的性能輸出，成本的節(jié)約是 GPGPU 商業(yè)化的長(zhǎng)期驅(qū)動(dòng)力。
Nvidia 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)將受益于數(shù)據(jù)中心的“云化”，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)一步保持領(lǐng)先地位，云端訓(xùn)練/推斷齊頭并進(jìn)。目前，一些公司最重要的商業(yè)數(shù)據(jù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“上云”。不過(guò)，這些數(shù)據(jù)潛在的商業(yè)價(jià)值仍亟待高性能計(jì)算進(jìn)行挖掘。Nvidia GPU 算力強(qiáng)大，能夠較好地滿(mǎn)足這一要求。憑借強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，Nvidia GPU 在云端 AI 訓(xùn)練芯片中已經(jīng)有著較強(qiáng)的壟斷地位。2018年上半年，Microsoft Azure就宣布了將通過(guò) Tesla V100提供深度學(xué)習(xí)云服務(wù)，Amazon、IBM、Oracle 和 Google 云也同期宣布通過(guò) V100 來(lái)支持深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。
推斷芯片方面，Nvidia 也在 3Q18 發(fā)布了共有 320 個(gè) Turing Tensor Core 及 2560 個(gè) CUDA核心的 Tesla T4 芯片，其在運(yùn)行同等環(huán)境的語(yǔ)言推理任務(wù)上，將比上一代 P4 芯片快 3.5倍，與此同時(shí)，Nvidia 還推出了用于優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模式的 TensorRT 軟件來(lái)構(gòu)建生態(tài)配合云端推理。
目前眾多競(jìng)爭(zhēng)者繼 Google TPU 后開(kāi)始加入云端 AI 芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，如 Intel 推出了 Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 NNP-T/NNT-I 用于云端訓(xùn)練/推理，華為推出了“昇騰”系列芯片用于云端訓(xùn)練/推理，而阿里平頭哥也推出了“含光”系列芯片用于云端推理，三者均有不俗的性能表現(xiàn)。但我們認(rèn)為，Nvidia 憑借良好的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，硬件優(yōu)異的性能和生態(tài)系統(tǒng)的兼容性，在數(shù)據(jù)中心 AI 芯片逾 500 億美金市場(chǎng)的訓(xùn)練端仍有望保持強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力；而在推理端，部分非未自研 AI 芯片的云廠(chǎng)商是公司的主戰(zhàn)場(chǎng)。
2）自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)展望
Nvidia 自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)由車(chē)載娛樂(lè)系統(tǒng)、ADAS 系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)三大部分構(gòu)成。目前，車(chē)載娛樂(lè)系統(tǒng)和 ADAS 系統(tǒng)是公司該業(yè)務(wù)的主要收入來(lái)源，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)則是未來(lái)收入的巨大增長(zhǎng)點(diǎn)。
較高程度的自動(dòng)駕駛預(yù)計(jì)將在 2025 年到來(lái)。根據(jù) Gartner 的預(yù)測(cè)，到達(dá) SAE 定義的 Level5 級(jí)別自動(dòng)駕駛主要分為三大階段。第一階段包括 Level 0 和 Level 1 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，這一階段駕駛員仍承擔(dān)全部或絕大多數(shù)的駕駛?cè)蝿?wù)。第二階段包括 Level 2 和 Level 3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，這一階段駕駛員將部分從重復(fù)性的駕駛操作中解放出來(lái)。最終，第三階段將實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛，駕駛員將幾乎不涉及任何操作。
Gartner 預(yù)計(jì)第一階段將于 2022 年結(jié)束，第二階段為 2022 年至 2025 年，第三階段將于 2025 年到來(lái)。
自動(dòng)駕駛技術(shù)目前處于第一階段向第二階段的過(guò)渡，未來(lái)可期。Tesla、GM、BMW 等廠(chǎng)商均已經(jīng)推出了搭載有自動(dòng)導(dǎo)航模式的汽車(chē)，Audi 在 2017 年 7 月宣布已經(jīng)成功研制出了Level 3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。大部分的汽車(chē)廠(chǎng)商目前均有在研發(fā)自動(dòng)駕駛技術(shù)，相關(guān)廠(chǎng)商預(yù)計(jì)將在 2020、2021 年左右開(kāi)始量產(chǎn)半自動(dòng)駕駛汽車(chē)。
第三階段到來(lái)后自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有望成為 Nvidia 自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)主要增長(zhǎng)動(dòng)力。根據(jù) iHS 的預(yù)測(cè)，CY2021 完全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的銷(xiāo)售數(shù)量為 5.1 萬(wàn)輛，而這一數(shù)量將迅速增長(zhǎng)至 2040年的 3300 萬(wàn)輛。Nvidia 預(yù)計(jì)，到 2035 年所有的汽車(chē)均將實(shí)現(xiàn) Level 2 到 Level 5 不等的自動(dòng)駕駛程度。
基于 ABI Research 的數(shù)據(jù)，Nvidia 預(yù)測(cè)，到 2035 年全球?qū)⒂?1 億輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)和 1000 萬(wàn)輛無(wú)人自動(dòng)駕駛出租車(chē)，市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 600 億美元。在此之前，Nvidia自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)的收入構(gòu)成將和現(xiàn)在類(lèi)似，即主要為車(chē)載娛樂(lè)系統(tǒng)和 ADAS 系統(tǒng)。而隨著Level 4 和 Level 5 級(jí)別自動(dòng)駕駛的到來(lái)，Nvidia 目前所積累的技術(shù)未來(lái)有望幫助公司獲得較大的市場(chǎng)份額。
對(duì)中國(guó)計(jì)算芯片行業(yè)的啟示
目前中國(guó)在計(jì)算芯片領(lǐng)域快速進(jìn)步，但仍與海外存在巨大差距。根據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)，2018 年中國(guó)共有 1,698 家設(shè)計(jì)企業(yè)，數(shù)量同比增長(zhǎng) 23%，但銷(xiāo)售過(guò)億元的企業(yè)僅為 208 家，集中度不足，具有絕對(duì)實(shí)力的公司數(shù)目尚少。按產(chǎn)品領(lǐng)域分布來(lái)看，終端應(yīng)用為計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)企業(yè)數(shù)量由 2017 年的 85 家上升至 2018 年的 109 家，銷(xiāo)售額大幅提升 180.18%至 359.41 億元，占到中國(guó)設(shè)計(jì)行業(yè)市場(chǎng)銷(xiāo)售總額的 13.95%。
倘若與 Nvidia相比，2018 年中國(guó)終端領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)的芯片設(shè)計(jì)企業(yè)收入總和還不及 Nvidia 的一半（Nvidia FY19 收入為 117.6 億美元）。從產(chǎn)品上來(lái)看，2018 年天津海光研發(fā)的兼容 X86 服務(wù)器的 CPU 流片成功，進(jìn)入小批量量產(chǎn)；桌面市場(chǎng)中，上海兆芯推出了國(guó)內(nèi)首款支持 DDR4的 CPU 產(chǎn)品 ZX-D，包含 4 核心和 8 核心兩個(gè)版本，首批產(chǎn)品主要被上海市政府采購(gòu)。因此上述二者均還未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。GPU 方面，我國(guó)的基礎(chǔ)更顯薄弱，上市公司中景嘉微具有自主研發(fā) GPU 并產(chǎn)業(yè)化的能力，但目前主要銷(xiāo)往軍用市場(chǎng)。
持續(xù)的研發(fā)投入是弱者后發(fā)制人的必由之路，也是強(qiáng)者恒強(qiáng)的不二法門(mén)。作為輕資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的 Fabless 行業(yè)，研發(fā)投入是永遠(yuǎn)的重點(diǎn)。橫向?qū)Ρ?A 股目前上市的芯片設(shè)計(jì)企業(yè)，相對(duì)優(yōu)質(zhì)的標(biāo)的基本保持了 15%以上的研發(fā)費(fèi)用率，頭部廠(chǎng)商如匯頂科技（603160.SH）的研發(fā)費(fèi)用率超過(guò) 20%。
與模擬芯片不同，計(jì)算芯片屬于數(shù)字芯片的一部分，數(shù)字芯片產(chǎn)品生命周期短、迭代速度快是一大特點(diǎn)，只有持續(xù)的研發(fā)投入才能確保產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，獲得理想的利潤(rùn)率。參照我們前文的分析，Nvidia 自上市以來(lái)，研發(fā)費(fèi)用絕對(duì)值幾乎呈一路上升趨勢(shì)，與收入同步成長(zhǎng)。
即便在行業(yè)下行周期，公司也并沒(méi)有削減研發(fā)投入的力度。計(jì)算芯片是設(shè)計(jì)業(yè)中市場(chǎng)規(guī)模最大、技術(shù)壁壘最強(qiáng)的行業(yè)，中國(guó)計(jì)算芯片廠(chǎng)商作為行業(yè)的后進(jìn)入者起步艱難，只有大力的投入研發(fā)，來(lái)呈現(xiàn)差異化的產(chǎn)品，才能把握住“國(guó)產(chǎn)替代”的發(fā)展契機(jī)。
軟硬件結(jié)合戰(zhàn)略提供良好生態(tài)環(huán)境，增強(qiáng)客戶(hù)粘性與認(rèn)可度�；仡� Nvidia 近 20 年來(lái)的發(fā)展，我們發(fā)現(xiàn)，其在不斷刷新硬件性能極限的同時(shí)，也在全力投入軟件研發(fā)，配合其硬件構(gòu)建一套兼容性高、易用性強(qiáng)的生態(tài)系統(tǒng)，即以 CUDA 平臺(tái)為核心的 GPU 通用計(jì)算解決方案。
相比開(kāi)源的 OpenCL，CUDA 凝聚了更專(zhuān)業(yè)的 Nvidia 工程師團(tuán)隊(duì)的辛勤努力，針對(duì)自身產(chǎn)品做出的優(yōu)化發(fā)揮了 Nvidia GPU 最大的效能，其更少的缺陷和及時(shí)的更新修復(fù)也增強(qiáng)了客戶(hù)的粘性與購(gòu)買(mǎi)偏好——單單從 GPU 架構(gòu)上來(lái)看，Nvidia 產(chǎn)品的單精度計(jì)算力并不強(qiáng)于 AMD，相對(duì)售價(jià)也偏高。我們認(rèn)為，盡管中國(guó)計(jì)算芯片廠(chǎng)商在仍處于發(fā)展初期，但更不應(yīng)忽視配套軟件的開(kāi)發(fā)，軟硬件結(jié)合齊頭并進(jìn)才能取得屬于自身的一席之地。
數(shù)據(jù)中心及云計(jì)算成為未來(lái)最重要增長(zhǎng)點(diǎn)。按市值計(jì)算，目前全球科技公司中排名前 4位中有 3 家主營(yíng)業(yè)務(wù)均屬于互聯(lián)網(wǎng)/云計(jì)算/數(shù)據(jù)中心行業(yè)（MSFT/GOOG/AMZN），反映資本市場(chǎng)對(duì)該行業(yè)的強(qiáng)烈看好，蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)/云計(jì)算/數(shù)據(jù)中心也將為半導(dǎo)體行業(yè)帶來(lái)巨大的潛在市場(chǎng)增長(zhǎng)。FY2016-FY2019，Nvidia 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入從 3.4 億美元增長(zhǎng)至29.3 億美元，CAGR 達(dá) 105%，超過(guò)游戲業(yè)務(wù)（CAGR~30%）三倍之多。
根據(jù) iHS 數(shù)據(jù)，盡管目前無(wú)線(xiàn)通訊仍然是半導(dǎo)體行業(yè)終端因公占比最高的一環(huán)，但在 2017-2022 年間，數(shù)據(jù)處理任務(wù)相關(guān)半導(dǎo)體市場(chǎng)將保持高個(gè)位數(shù)的增長(zhǎng)。中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、云廠(chǎng)商及超級(jí)數(shù)據(jù)中心（如阿里、騰訊、百度等）在全球同樣擁有重要地位，其云端硬件市場(chǎng)國(guó)產(chǎn)替代空間可觀(guān)。我們認(rèn)為中國(guó)本土芯片設(shè)計(jì)廠(chǎng)商應(yīng)全力把握與數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算等行業(yè)共同成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)。
智東西認(rèn)為，GPU在“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用，因?yàn)镚PU可以平行處理大量瑣碎信息。深度學(xué)習(xí)所依賴(lài)的是神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)——與人類(lèi)大腦神經(jīng)高度相似的網(wǎng)絡(luò)——而這種網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的目的，就是要在高速的狀態(tài)下分析海量的數(shù)據(jù)。GPU對(duì)于人工智能領(lǐng)域具有重大意義。英偉達(dá)制造的圖形處理器(GPU)專(zhuān)門(mén)用于在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行圖像運(yùn)算工作，是顯示卡的“心臟”。在這波人工智能浪潮中，公司正從一家顯卡供應(yīng)商轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芊⻊?wù)器供應(yīng)商。并且，可以預(yù)見(jiàn)不遠(yuǎn)的未來(lái)，英偉達(dá)會(huì)成為一家人工智能硬件巨頭�？v觀(guān)英偉達(dá)公司的發(fā)展史，學(xué)習(xí)其成功經(jīng)驗(yàn)，不僅對(duì)我國(guó)AI行業(yè)，甚至對(duì)整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)都有重大意義。
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