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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。

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