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撞上人工智能的英伟达,可别“起大早赶晚集”了

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撞上人工智能的英伟达,可别“起大早赶晚集”了


  放弃移动智能手机市场的英伟达撞上了人工智能(Artificial Intelligence,AI),焕发了生命第二春。

  近日,英伟达发布了2017年第一季度的财报,数据显示英伟达实现营收19.4亿美元,同比增长48%,净利润5.07亿美元,同比增长144%。其中,游戏业务、数据中心业务和汽车业务实现了全方位增长,而且数据中心业务和汽车业务均打败分析师的预计值。受此利好消息,英伟达股价应声上涨了14.2%,涨到了117.57美元。

  英伟达撞上了人工智能

  英伟达的财报中表现最抢眼的莫过于数据中心业务。在今年第一季度,英伟达数据中心业务的营收增长了一倍以上,增长到了4.09亿美元,轻松击败了分析师预期的3.182亿美元。

  “现在,全世界各大互联网和云服务提供商都在使用英伟达的GPU芯片。”英伟达首席财务官科莱特-克雷斯(Colette Kress)周二在财报电话会议结束后说。

  这句话说的没错。目前,人工智能成为企业战略布局的制高点。无论是科技巨头,如Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、阿里、腾讯等,还是创业公司,都积极布局人工智能,英伟达的人工智能芯片成为业内首选。

  众所众知,人工智能的训练和运行需要大量的并行计算,传统的CPU在并行计算方面并没有优势。神奇的是,英伟达之前常作为显卡的“心脏”而出现的GPU图形处理器技术,居然可以神奇地为当前人工智能领域的研究热点——深度学习——所利用。

  相比于CPU,GPU 具有数以千计的计算核心,强大、高效并行计算能力,可实现 10-100倍应用吞吐量,特别适合人工智能的海量数据训练。

  所以,英伟达人工智能芯片得到了厂商的青睐,包括社交网络Facebook、谷歌、IBM、微软、阿里巴巴集团、亚马逊AWS云服务都在使用英伟达的芯片。

  市场对英伟达的看好,从英伟达一路上涨的股价能窥见一斑,英伟达的股价已经从16年年初的25美元上涨到130美元,一年多的时间翻了几乎5倍。

  科学技术的发展告诉我们,向淘金者卖水是一门好生意。比如PC机时代,给电脑提供处理器的英特尔,在经历40多年后仍然是半导体行业的龙头。再比如,竞争激烈的智能手机市场竞争激烈,手机厂商拼得你死我活,但给手机厂商提供芯片支持的高通,大发横财。所以,随着在人工智能领域淘金的人越来越多,向淘金者卖水的英伟达,前景值得期待。

  英伟达之所以被看好,在于英伟达处在人工智能最底层,扮演着给“淘金者供水”的角色。人工智能产业链大概可以分成三层,技术支撑层、基础应用层和方案集成层。无论是基础应用层中的语音识别、自然语言处理、计算机视觉,还是方案集成层的智慧产品,都离不开底层芯片的支持,英伟达的人工智能芯片是非常不错的选择。

  而且,由于英伟达的GPU处在最底层,这意味着英伟达可以避开上层的激烈竞争。无论应用层和方案层的竞争多么激烈,无论人工智能产品周期多长,应用层和方案层都需要“英伟达们”底层的基础支持。

  英伟达的竞争者们

  向淘金者卖水是好生意,这个道理已经不是秘密了。虽然这几年,英伟达在深度学习领域的芯片供应商中占据着主导地位,但各大巨头们也都想在这门生意上分一杯羹。

  面对英伟达的来势汹汹,最不敢放松警惕的是半导体行业的老大英特尔。目前,英伟达的GPU产品依然需要搭配英特尔中央处理器(CPU)协作,才能提供较佳运算性能表现。比如,谷歌DeepMindAI系统AlphaGo此前在与南韩棋王李世乭较量时,便仰赖于1202颗CPU及176颗GPU协助运算。

  虽然英特尔仍然掌控全球98%数据中心X86架构服务器的晶片市场,人工智能芯片的占比仍然不高,但不能否认人工智能芯片市场具备的庞大成长潜力。市调机构IDC预估,到了2020年全球跨产业AI及认知系统年营收可达逾470亿美元,较2016年近80亿美元将呈现明显成长。而英伟达人工智能芯片已经成为业内首选。

  所以,英特尔持续通过收购策略强化自有人工智能领域布局,试图通过投资弥补战略上的慢一步。如英特尔以167亿美元高价收购FPGA晶片供应商Altera,以4亿美元收购深度学习创业公司Nervana ,成为英特尔投入AI处理器开发的布局。2017年3月,英特尔以153亿美元收购Mobileye, 试图将"算法+芯片"整合成人工智能制胜关键。

  巨头谷歌在采用英伟达的AI芯片的同时,自己也在研发AI芯片。在去年的开发者大会上,谷歌发布了专为人工智能算法定制的 Tensor Processing Unit(TPU),在最近的一篇博客文章中,Google 声称其 TPU 要比现代的 GPU 和 CPU 们在推理性能上快 15 到 30 倍。虽然,英伟达否认说 Google 是在拿 TPU 和老的 GPU 相比较,但能肯定的是,谷歌在人工智能定制化芯片的路上会越走越远。

  另一巨头微软也在使用现场可变编程门阵列(FPGA)的新型并行处理器。据介绍,FPGA 目前已支持微软Bing,未来它们将会驱动基于深度神经网络——以人类大脑结构为基础建模的人工智能——的新搜索算法。

  另外,智能手机芯片制造商高通已经开始制造执行神经网络的专用芯片,而且高通最近宣布计划花费 470 亿美元收购荷兰汽车芯片公司恩智浦,恩智浦致力于解决深度学习和计算机视觉难题,看来高通希望借助收购加强自动驾驶系统的开发。IBM也按捺不住,在2016年投入到类人脑芯片的研发——TrueNorth。另外,在极度依赖国外进口的我国芯片产业中,中星微在2016年6月份,推出了中国首款嵌入式神经网络处理器(NPU)芯片“星光智能一号”。

  所以,尽管英伟达在人工智能芯片领域占据领先的位置,但是这个领域已经聚集了不少重量级玩家,英伟达仍然面临不小的压力。

  英伟达不能像上次“起大早赶晚集”了

  英伟达曾经浪费了智能手机浪潮。

  在智能手机移动芯片市场蓬勃发展之初,作为芯片领域中的强者,英伟达试图在移动手机市场上分一杯羹。2011年,英伟达斥资3.67亿美元收购了Icera基带业务,试图通过整合英伟达的应用处理器技术和Icera的基带处理器技术,为智能手机厂商提供芯片支持。

  当时的英伟达手握不小胜算。2011年的高通在市场中的主要角色还是基带芯片提供商,不过,其正在推出基带和应用处理器一体的解决方案。联发科也在2011年才开始打造专属的Android智能型手机的芯片解决方案。可以说,英伟达、高通、联发科基本处于同一起跑线,如果顺利,在2012年以后智能手机的大浪潮下,英伟达、高通和联发科将展开激烈竞争。

  可惜的是,英伟达起了个大早赶了个晚集。直到2015年,英伟达依然没有完成基带和应用处理器的整合。2012年至2015年是移动手机起步的黄金四年,英伟达完全错过了。究其原因,长达4年的拖延,让一个极有胜算的项目夭折了。

  如今在人工智能芯片领域,英伟达又一次抢占先机。不过,这个市场才刚刚拉开帷幕,人工智能芯片领域的每个玩家,都不是吃素的。希望英伟达能吸取移动手机市场的教训,加快布局,别因为拖延再次错失良机。(文/终端杂谈)


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