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[導(dǎo)讀] 元旦剛過(guò),深陷“礦難”的英偉達(dá),還在股市中苦苦掙扎。而遠(yuǎn)在中國(guó)大陸的阿里達(dá)摩院卻預(yù)言,GPU在人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)治地位將受到威脅?;蛟S流年不利,英偉達(dá)的2019并非坦途。 昨日,阿里達(dá)摩院

元旦剛過(guò),深陷“礦難”的英偉達(dá),還在股市中苦苦掙扎。而遠(yuǎn)在中國(guó)大陸的阿里達(dá)摩院卻預(yù)言,GPU在人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)治地位將受到威脅?;蛟S流年不利,英偉達(dá)的2019并非坦途。

昨日,阿里達(dá)摩院發(fā)布2019十大科技趨勢(shì),其中就指出:AI專用芯片將挑戰(zhàn)GPU的絕對(duì)統(tǒng)治地位。當(dāng)下數(shù)據(jù)中心的AI訓(xùn)練場(chǎng)景下,計(jì)算和存儲(chǔ)之間數(shù)據(jù)搬移已成為瓶頸,新一代的基于3D堆疊存儲(chǔ)技術(shù)的AI芯片架構(gòu)已經(jīng)成為趨勢(shì)。

目前在人工智能領(lǐng)域,英偉達(dá)的GPU具有無(wú)可撼動(dòng)的霸主地位。因?yàn)?u>深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高性能計(jì)算需求非常高,而GPU對(duì)處理復(fù)雜運(yùn)算擁有天然的優(yōu)勢(shì)。那AI專用芯片(ASIC芯片)何以挑戰(zhàn)GPU的霸主地位?

ASIC芯片何以挑戰(zhàn)GPU?

回答這個(gè)問(wèn)題,我們先來(lái)了解下什么是AI專用芯片(ASIC芯片)?

ASIC芯片是專用定制芯片,為實(shí)現(xiàn)特定要求而定制的芯片。除了不能擴(kuò)展以外,在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢(shì),尤其在高性能、低功耗的移動(dòng)端。而GPU是單指令、多數(shù)據(jù)處理芯片。采用數(shù)量眾多的計(jì)算單元和超長(zhǎng)的流水線,對(duì)處理復(fù)雜運(yùn)算有天然的優(yōu)勢(shì)。

隨著人工智能的發(fā)展,在網(wǎng)絡(luò)的種類、復(fù)雜程度和處理的信息量上都發(fā)生了天翻地覆的變化。而且,隨著人工智能的落地,應(yīng)用場(chǎng)景也豐富多樣,不同的場(chǎng)景對(duì)應(yīng)不同容量的數(shù)據(jù),算法和算力也會(huì)相應(yīng)改變,而ASIC芯片能夠完美匹配這種需求。

基于此,AI芯片的種類多、缺口大,全球涉足AI芯片的公司會(huì)越來(lái)越多,比如寒武紀(jì)、地平線機(jī)器人、云之聲、云天勵(lì)飛、耐能、西井科技、百度、阿里、谷歌、微軟等。

雖然GPU能滿足AI的高算力要求,但是不能滿足不同場(chǎng)景的需求。而這,不僅使ASIC芯片能夠挑戰(zhàn)GPU,還使ASIC芯片的發(fā)展存有巨大空間。GPU在人工智能領(lǐng)域的地位受到威脅,對(duì)英偉達(dá)來(lái)說(shuō),不是一件幸事。

從英偉達(dá)近兩年的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)看,除了其一直占有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的游戲業(yè)務(wù)增長(zhǎng)之外,其更多的漲幅事實(shí)上來(lái)自于數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)駕駛兩大全新業(yè)務(wù)板塊,而數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)駕駛都跟GPU有著休戚與共的關(guān)系。

AI之戰(zhàn),方興未艾

英偉達(dá)在核心業(yè)務(wù)(游戲、專業(yè)可視化)增速放緩的同時(shí),以數(shù)據(jù)中心和自動(dòng)駕駛為代表的AI業(yè)務(wù)卻正在面臨殘酷的競(jìng)爭(zhēng)。在AI尚未完全落地之前,同樣著力于數(shù)據(jù)中心和智能駕駛的谷歌,與英偉達(dá)之間的戰(zhàn)爭(zhēng)也遠(yuǎn)未結(jié)束。

TPU是谷歌為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)出的一款人工智能芯片,英偉達(dá)仍然是AI硬件的領(lǐng)跑者,但TPU來(lái)勢(shì)洶洶,AlphaGo身上其實(shí)就已經(jīng)搭載上了TPU,2018年年初,谷歌在云平臺(tái)上向谷歌云用戶開放付費(fèi)TPU服務(wù),此前TPU僅限于谷歌內(nèi)部自用,開放平臺(tái)被輿論稱為是向英偉達(dá)GPU的挑戰(zhàn)。

Intel同樣不甘寂寞,大舉并購(gòu)AI公司,包括153億美元收購(gòu)的以色列Mobileye公司(為自動(dòng)駕駛提供圖像算法和芯片)、圖形處理器公司Movidius、以及即將收購(gòu)的研發(fā)AI軟硬件兼容的Vertex.ai公司。

上文提到,全球涉足AI芯片公司越來(lái)越多,包括BAT在內(nèi)的中國(guó)人工智能玩家,也在自行研發(fā)AI芯片。隨著人工智能的發(fā)展及落地,巨頭之間的人工智能之戰(zhàn)或許才剛剛開始。

深陷“礦難”,拖累業(yè)績(jī)

英美達(dá)在2016年和2017年盈利能力的爆發(fā),首先源于GPU收入的激增,而該項(xiàng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng),被認(rèn)為得益于數(shù)字貨幣挖礦的興起。

數(shù)字貨幣興起之初,普遍通過(guò)CPU進(jìn)行挖礦,隨后,玩家們發(fā)現(xiàn)在挖礦這種重復(fù)的運(yùn)算行為下,并行計(jì)算的GPU有著比CPU更高的效率,針對(duì)顯卡開發(fā)出的挖礦算法出現(xiàn)。

2016年開始,數(shù)字貨幣價(jià)格飆升,挖礦進(jìn)入高潮,GPU不僅找到增量市場(chǎng),價(jià)格也一路攀升,呈現(xiàn)量?jī)r(jià)齊升的繁榮景象,“賣鏟子”的英偉達(dá)成為挖礦的最大受益者之一,營(yíng)收增加的同時(shí),凈利率也由2015年的12%上升到24%和28%。

盈虧同源,數(shù)字貨幣迅速降溫自然被認(rèn)為是英偉達(dá)業(yè)績(jī)低于預(yù)期的重要原因。在最新季報(bào)中,英偉達(dá)將收入增速放緩的原因歸咎為Pascal架構(gòu)GPU的渠道庫(kù)存積壓,隨后的財(cái)報(bào)電話會(huì)中,英偉達(dá)表示目前使用Pascal顯卡庫(kù)存預(yù)計(jì)需要到明年2 月份才能消化,而新的Turing架構(gòu)顯卡將在庫(kù)存正?;蟛艜?huì)考慮推出。

業(yè)內(nèi)認(rèn)為,隨著數(shù)字貨幣行情急轉(zhuǎn)直下,市場(chǎng)上對(duì)于GPU的需求將繼續(xù)萎縮,同時(shí),一旦有玩家退出數(shù)字貨幣領(lǐng)域,大量二手GPU也將流入市場(chǎng)與新產(chǎn)品形成競(jìng)爭(zhēng),英偉達(dá)的去庫(kù)存道路并不平坦。

股價(jià)大跌,市值腰斬

近日,英偉達(dá)公布2019財(cái)年第三季度財(cái)報(bào)后,兩個(gè)交易日股價(jià)便跌去30%。在最新的成績(jī)單中,英偉達(dá)當(dāng)期實(shí)現(xiàn)收入31.8億美元,同比增長(zhǎng)21%,盈利12.3億美元,同比增長(zhǎng)47%,這串?dāng)?shù)字盡管并不難看,卻遠(yuǎn)低于市場(chǎng)預(yù)期。

財(cái)務(wù)和市值,歷來(lái)都是相向而行。通常情況下,當(dāng)財(cái)務(wù)營(yíng)收亮眼,市值就會(huì)上漲;當(dāng)財(cái)務(wù)營(yíng)收慘淡,市值就會(huì)下跌。

過(guò)去2年,英偉達(dá)是納斯達(dá)克中的明星股,憑借對(duì)人工智能的切入,從一家游戲顯卡硬件公司躋身為媲美谷歌和微軟的高科技企業(yè)。2016年初開始,其股價(jià)由30美元/股左右一路高漲,到2018年10月股價(jià)接近300美元/股的峰值。

回顧過(guò)去幾年市場(chǎng)對(duì)于英偉達(dá)的估值,2016年之前,其PE(TTM)一直維持在20倍左右,在2016年和2017年,PE上升到40至50倍左右。對(duì)于美股市場(chǎng)來(lái)說(shuō),給予這樣一家硬件公司如此高的估值堪稱瘋狂,即便是谷歌,同時(shí)期的PE也只在30至40倍之間。

享受到頂級(jí)的估值溢價(jià),英偉達(dá)的AI業(yè)務(wù)卻未能兌現(xiàn)與之匹配的盈利能力,與此同時(shí),其主要的GPU業(yè)務(wù)也遭遇瓶頸。從2018年10月開始,英偉達(dá)股價(jià)跌勢(shì)不止,目前已降至136美元/股。英偉達(dá)市值從頂峰的1800億美元,如今已腰斬成900多億美元。

小結(jié):

1993年,美籍華人黃仁勛創(chuàng)辦英偉達(dá),并于1999年推出了全球第一款圖形處理器,使GPU芯片獨(dú)立于CPU。2008年,英偉達(dá)毅然決定投入巨資研發(fā)基于GPU的CUDA計(jì)算平臺(tái)。

2012年,多倫多大學(xué)利用GPU和CUDA創(chuàng)建了自動(dòng)學(xué)習(xí)識(shí)別數(shù)百萬(wàn)圖像的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且獲得了ImageNet圖像識(shí)別大賽的冠軍,此后,英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域聲名大噪。

很多人都說(shuō),英偉達(dá)的成功事實(shí)上代表了GPU的成功。但隨著礦業(yè)蕭條,AI芯片異軍突起,GPU如臨大敵,英偉達(dá)市值幾近腰斬。當(dāng)全球都沉浸在喜迎2019的歡樂(lè)中時(shí),英偉達(dá)卻如履薄冰。

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