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[導(dǎo)讀]日前,全球AI芯片第一股英偉達(dá)在發(fā)布了不及預(yù)期的2019財(cái)季第三季度財(cái)報(bào)及第四季度業(yè)績(jī)展望后,股價(jià)一度暴跌近20%,而在過(guò)去一個(gè)月中,英偉達(dá)股價(jià)已經(jīng)下跌超過(guò)14%。那么問題來(lái)了,這兩年股價(jià)一直暴漲,頗

日前,全球AI芯片第一股英偉達(dá)在發(fā)布了不及預(yù)期的2019財(cái)季第三季度財(cái)報(bào)及第四季度業(yè)績(jī)展望后,股價(jià)一度暴跌近20%,而在過(guò)去一個(gè)月中,英偉達(dá)股價(jià)已經(jīng)下跌超過(guò)14%。那么問題來(lái)了,這兩年股價(jià)一直暴漲,頗有AI芯片“妖股”之稱的英偉達(dá)緣何出現(xiàn)股價(jià)暴跌?

眾所周知,以PC圖形芯片(GPU)為核心的英偉達(dá)之所以股價(jià)和市值暴漲,最根本的原因是其自身和外界賦予了英偉達(dá)AI芯片(公司)的名頭,而AI被外界公認(rèn)為是未來(lái)芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。

盡管如此,從英偉達(dá)的財(cái)報(bào)看,傳統(tǒng)的PC圖形芯片依然是其營(yíng)收和利潤(rùn)的主要來(lái)源(至少營(yíng)收依然占到了一半)。而此次財(cái)報(bào)發(fā)布后股價(jià)的暴跌,究其原因,也主要與其圖形芯片庫(kù)存的增加和“挖礦”芯片需求的減少而導(dǎo)致業(yè)績(jī)未達(dá)預(yù)期密切相關(guān)。雖然與AI真正相關(guān)的數(shù)據(jù)中心和智能駕駛等等芯片業(yè)務(wù)營(yíng)收的處在增長(zhǎng)之中,但鑒于其在英偉達(dá)整體營(yíng)收的比重不足以影響整體的業(yè)績(jī)表現(xiàn),所以仍未能成為影響其股價(jià)走勢(shì)的主要因素。

實(shí)際上不僅是剛剛過(guò)去的第三季度,從過(guò)去接近一年英偉達(dá)傳統(tǒng)PC圖形芯片業(yè)務(wù)一直占據(jù)其一半營(yíng)收左右的事實(shí),至少?gòu)亩唐诳矗ミ_(dá)仍不能稱之為AI芯片公司或者說(shuō)按照AI芯片公司衡量其股價(jià)和市值。而就在英偉達(dá)發(fā)布財(cái)報(bào)之后,曾經(jīng)因?yàn)锳I而看好英偉達(dá)股價(jià)的高盛將從其“確信名單”中剔除,聲稱它“顯然看錯(cuò)了這只股票”,低估了該公司庫(kù)存積壓的嚴(yán)重性,也從側(cè)面證實(shí)了業(yè)內(nèi)審視英偉達(dá)的標(biāo)準(zhǔn)開始發(fā)生變化(至少不能完全以AI企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量)。

如果說(shuō)上述是英偉達(dá)實(shí)際業(yè)務(wù)構(gòu)成和表現(xiàn)顯現(xiàn)出其作為全球AI芯片第一股盛名難副的話,那么即便是將其放置當(dāng)下和未來(lái)的AI芯片中也遠(yuǎn)非外界普遍認(rèn)為的那般強(qiáng)大,至少存有一定的誤區(qū)。

曾幾何時(shí),在英偉達(dá)、媒體和分析機(jī)構(gòu)等的大力鼓吹和宣傳下,英偉達(dá)似乎成為了AI芯片,甚至是整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的代表。但事實(shí)遠(yuǎn)非如此。我們僅以目前AI芯片市場(chǎng)規(guī)模最大,也是英偉達(dá)GPU應(yīng)用最為廣泛的數(shù)據(jù)中心支撐的云計(jì)算為例,具體到所謂AI芯片的應(yīng)用,主要分為云端訓(xùn)練(Training)和云端推理(Inferencing),也理應(yīng)是業(yè)內(nèi)現(xiàn)在和未來(lái)以AI之名衡量英偉達(dá)股價(jià)和市值的主要依據(jù)。

其中在強(qiáng)調(diào)算力重要性的云端訓(xùn)練方面,由于GPU具備的算力的天然優(yōu)勢(shì),英偉達(dá)目前占有絕對(duì)領(lǐng)先的市場(chǎng)份額,但在云端推理方面,先不說(shuō)傳統(tǒng)的CPU目前就可以承擔(dān)接近一半AI相關(guān)應(yīng)用的負(fù)載,從AI芯片的角度,與英偉達(dá)的GPU在云端訓(xùn)練方面近乎一家獨(dú)大不同,其呈現(xiàn)的百花齊放之勢(shì),且芯片大佬云集。例如基于FPGA的全球FPGA芯片巨頭賽靈思(Xilinx)和英特爾(并購(gòu)來(lái)的Altera)。

對(duì)此,美國(guó)投資研究機(jī)構(gòu)MorningStar分析師Abhinav Davuluri分析稱,英特爾與賽靈思之所以在云端的推理階段具備優(yōu)勢(shì),首先是在推理方面,并不需要GPU強(qiáng)大的算力(更注重功率效率),其次英特爾和賽靈思有比英偉達(dá)更廣泛的芯片選擇,包括CPU、FPGA、協(xié)處理器和特殊應(yīng)用集成電路(ASIC)等。

例如在CPU方面,雖然在云端訓(xùn)練方面的算力上不及GPU,但在注重功率效率的云端推理上則有望超越GPU。

以CPU市場(chǎng)的老大英特爾為例,在斯坦福大學(xué)更新的DAWNBenchmark測(cè)試成績(jī)顯示,英特爾的ResNet模型(Caffe框架),即完全由Xeon處理器構(gòu)建的亞馬遜EC2平臺(tái),推理延遲和推理成本上都拿下第一。具體來(lái)說(shuō),英特爾平臺(tái)處理10000張圖片的延遲是9.96ms,成本0.02美元,相比之下,英偉達(dá)基于MXNet框架的K80顯卡+4 CPU平臺(tái)的成本是0.07美元、延遲29.4ms。

需要說(shuō)明的是,DAWNBench是一套用于端到端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的基準(zhǔn)套件,提供了一套通用的深度學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo),用于量化訓(xùn)練時(shí)間、訓(xùn)練成本、推理延遲以及推理成本,并通過(guò)不同的優(yōu)化策略、模型體系結(jié)構(gòu)、軟件框架、云和硬件來(lái)計(jì)算推理成本。

除了CPU外,英特爾在今年美國(guó)舊金山舉辦的人工智能開發(fā)者大會(huì)上,還推出了基于ASIC專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器芯片Nervana NNP-L1000(Spring Crest),有分析稱這款NNP將大幅超越GPU。

同樣,作為全球FPGA芯片巨頭的賽靈思不久前也宣布推出專為云端推理設(shè)計(jì)的AI芯片,這款名為Versal的芯片將FPGA與兩個(gè)更高性能的ARM處理器相結(jié)合,再加上一個(gè)專用的AI計(jì)算引擎,與現(xiàn)有硬件相比,可以實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量、更低的延遲和更高的功效。對(duì)此有分析師表示,賽靈思推出這款Versal芯片是將矛頭對(duì)準(zhǔn)了英偉達(dá)及其已經(jīng)成為AI工作負(fù)載標(biāo)準(zhǔn)的GPU。

通過(guò)上述的分析,我們不難發(fā)現(xiàn),在所謂AI芯片應(yīng)用最大的云計(jì)算市場(chǎng),按照云端訓(xùn)練和推理競(jìng)爭(zhēng)的AI應(yīng)用衡量,芯片廠商競(jìng)爭(zhēng)的核心無(wú)非是芯片的處理能力(算力)和功率效率。而英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)目前只是體現(xiàn)在了云端訓(xùn)練的算力上,在注重功率效率的云端推理上顯然并不具備絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),且面臨強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

而眾所周知的事實(shí)是,一個(gè)完整的AI云端解決方案,從訓(xùn)練走向推理是必然,而英偉達(dá)能否將在云端訓(xùn)練上的優(yōu)勢(shì)擴(kuò)展到云端推理,業(yè)內(nèi)一直存有相當(dāng)?shù)臓?zhēng)議,這也讓英偉達(dá)在最大的AI芯片應(yīng)用市場(chǎng)的未來(lái)能否是絕對(duì)的老大充滿了變數(shù)。

如果說(shuō)上述是英偉達(dá)在最大AI芯片應(yīng)用市場(chǎng)面臨激烈競(jìng)爭(zhēng)能否延續(xù)既有優(yōu)勢(shì)存疑的話,那么在既有的算力優(yōu)勢(shì)上,英偉達(dá)的挑戰(zhàn)已經(jīng)到來(lái)。而且這些挑戰(zhàn)者均是目前英偉達(dá)GPU用戶的非芯片企業(yè)。其中最典型的就是谷歌已經(jīng)發(fā)展了三代的TPU。

相比于傳統(tǒng)GPU圖形芯片,TPU使用8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管,對(duì)精度影響很小但可以大幅節(jié)約功耗,而若把多個(gè)TPU集成在一起,在增強(qiáng)性能的同時(shí),功耗也會(huì)低于多個(gè)GPU集成。具體到今年發(fā)布的第三代TPU,據(jù)稱,其新運(yùn)算陣列TPUv3 Pod 的計(jì)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了100 Petaflops,這無(wú)疑使得英偉達(dá)在今年NVIDIA GTC 2018大會(huì)上發(fā)布的可容納16塊Tesla V100 GPU的DGX-2提供的2Petaflops的算力相形見絀。而更讓英偉達(dá)感到不安的是,谷歌宣布今年宣布開放自己的TPU算力和生態(tài),這無(wú)疑又會(huì)間接影響到目前在云端使用英偉達(dá)GPU作為AI芯片的企業(yè),減少對(duì)于其GPU的采購(gòu)和使用。

不僅是谷歌,像諸如微軟、亞馬遜、中國(guó)的華為、阿里巴巴、百度等這些英偉達(dá)的大客戶均已經(jīng)發(fā)布和準(zhǔn)備涉足AI芯片(主要是面向云端的AI應(yīng)用)。

例如微軟正在開發(fā)基于FPGA的Brainwave,阿里巴巴正在研發(fā)一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片Ali-NPU,該芯片將運(yùn)用于圖像視頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI推理計(jì)算。華為更是在日前舉行的華為全鏈接2018大會(huì)上發(fā)布了兩款A(yù)I芯片:昇騰910、昇騰310。其中昇騰910作為單芯片計(jì)算密度最大的AI芯片,算力遠(yuǎn)高于谷歌研發(fā)的TPU V3、NVIDIA V100芯片,達(dá)到了驚人的256TFLOPS。而阿里巴巴正在研發(fā)一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片Ali-NPU,該芯片將運(yùn)用于圖像視頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI推理計(jì)算。

綜上所述,我們看到,無(wú)論是從英偉達(dá)現(xiàn)在的營(yíng)收構(gòu)成,還是未來(lái)的AI芯片產(chǎn)業(yè)中,其全球AI芯片第一股盛名難副的跡象已經(jīng)顯現(xiàn),就像知名做空機(jī)構(gòu)香椽今年8月份在做空英偉達(dá)時(shí)所言:每次有新的人工智能技術(shù)亮相,在提到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí),都會(huì)提到英偉達(dá)的名字。言外之意,英偉達(dá)已經(jīng)成為AI芯片領(lǐng)域的眾矢之的(統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,有多達(dá)40家公司都在設(shè)計(jì)定制化的AI芯片,其中許多都鎖定了數(shù)據(jù)中心和云端應(yīng)用),不管是芯片產(chǎn)業(yè)的真正競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手(主要是芯片廠商),還是合作伙伴(英偉達(dá)的客戶),它們或出于競(jìng)爭(zhēng),或出于自身業(yè)務(wù)發(fā)展的考量,在技術(shù)、商業(yè)模式等方面直接或者間接地影響著未來(lái)英偉達(dá)在AI芯片領(lǐng)域的地位。

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