? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 全球十大頂級芯片設(shè)計巨頭?美國英偉達
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2022-07-09? ?青野云麓
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NVIDIA（納斯達克股票代碼：NVDA）是一家人工智能計算公司。公司創(chuàng)立于1993年，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。美籍華人Jensen Huang（黃仁勛）是創(chuàng)始人兼CEO。
1999年，NVIDIA定義了GPU，這極大地推動了PC游戲市場的發(fā)展，重新定義了現(xiàn)代計算機圖形技術(shù)，并徹底改變了并行計算。2017年6月，入選《麻省理工科技評論》“2017 年度全球50大最聰明公司”榜單。
2020年7月8日美股收盤后，英偉達首次在市值上實現(xiàn)對英特爾的超越，成為美國市值最高的芯片廠商，這也是2014年后再次有新面孔站上美國芯片企業(yè)市值第一的位置。
在GTC 2020主題演講中，NVIDIA宣布推出Ampere架構(gòu)，這是NVIDIA發(fā)布的第八代GPU架構(gòu)，包含超過540億個晶體管，性能相較于前代提升了高達20倍，也是NVIDIA 8代GPU歷史上最大的一次性能飛躍。NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架構(gòu)的GPU。作為一款通用型工作負載加速器，A100還被設(shè)計用于數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計算和云圖形。
2020年5月21日，NVIDIA發(fā)布了截至2020年4月26日的2021年第一季度財務(wù)報告。第一季度收入達30.8億美元，較同期的22.2億美元增長39%。數(shù)據(jù)中心收入創(chuàng)下11.4億美元的紀錄，較同期增長80%。GAAP毛利潤率創(chuàng)下65.1%的紀錄。
2022年，NVIDIA榮獲美國最佳工作場所獎。
2022年3月7日，NVIDIA宣布存儲方案提供商 Excelero加入NVIDIA。
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NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官：黃仁勛
黃仁勛（Jensen Huang,譯：黃健生、黃健森），美籍華人，祖籍浙江省青田縣。NVIDIA公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。1993年創(chuàng)辦NVIDIA（全球最大顯卡芯片廠商）。2001年黃仁勛在《財富》“40歲以下最富40人”排名第12位。黃仁勛為人不張揚，國內(nèi)很少有人知道這位杰出華人的成功之路。其實他的成績已經(jīng)足夠與王嘉廉和楊致遠等華人IT精英并駕齊驅(qū)。同時，他經(jīng)常被用戶親切地叫作“老黃”。
2020年，福布斯全球億萬富豪榜排名第51位，財富值98億美元。2021年4月，福布斯全球富豪榜發(fā)布，黃仁勛以118億美元財富位列榜單第186名。?
2021年11月，入選《福布斯中國?北美華人精英TOP60》。
黃仁勛于1963年2月17在中國臺灣省臺北市出生，1972年與家人遷往美國，后來被送往美國肯塔基州一間基督教學(xué)校就讀，完成課程后遷往俄勒岡州。15歲時參加美國乒乓球公開賽，在青年組雙打賽事中奪得季軍。1984年于俄勒岡州立大學(xué)取得電氣工程學(xué)位，其后在斯坦福大學(xué)取得碩士學(xué)位。
黃仁勛曾在AMD（1983年-1985年）及LSI Logic（1985年-1993年）工作。
1993年創(chuàng)立NVIDIA。黃仁勛是圈子里有名的工作狂，他曾經(jīng)解釋自己為何如此狂熱：為了我們的孩子們，讓他們的將來更好一些。
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雪球：英偉達的前世今生
1993年成立的英偉達Nvidia，開始的20年，是一家專業(yè)做顯卡的公司。
令人訝異的是，2015年后，英偉達突然業(yè)績狂飆、估值狂飆，股價6年上漲70倍，目前市值超過8000億美元，成為了全球市值第八大的公司。（位列Facebook之后）
英偉達近年業(yè)績和估值突漲的原因是什么？
這家公司與元宇宙、智能駕駛、人工智能有什么關(guān)系？
帶著這些問題，下面我們來看看英偉達的前世今生。
一、創(chuàng)始人
提到英偉達，不得不提它的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛。
黃仁勛，祖籍浙江，1963年出生于寶島。9 歲時，他和哥哥被父母送到了美國，原本父母想著兩個孩子能去美國找舅舅接受點好的美式教育，然而結(jié)果卻是被窮困的舅舅送到了當(dāng)時不怎么太平的肯塔基州的鄉(xiāng)村寄宿學(xué)校——傳說那里的孩子們出入帶刀，身上刺青，黃仁勛在這里學(xué)會了抽煙和爬墻上樹。而為對付惡劣環(huán)境，黃仁勛找到了一個保護自己的方式，那就是課余幫學(xué)校最強壯好斗的“大哥”補習(xí)功課。
智商擺在那里，學(xué)霸到哪里都是學(xué)霸。
即便進的是渣渣學(xué)校，勤奮好學(xué)的黃仁勛16歲仍然輕松考上了俄勒岡州立大學(xué)學(xué)習(xí)電子工程。隨后他在斯坦福取得了碩士學(xué)位，而這也是他邁入硅谷的第一步。
畢業(yè)之后，黃仁勛先后在AMD以及LSI Logic工作過，并取得了豐富的技術(shù)經(jīng)驗。在這期間，對黃仁勛之后的事業(yè)有著重要影響的一件事就是他在設(shè)計部門工作了兩年之后主動調(diào)到了銷售部門。這讓他對于產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計與市場都有了更深刻的認識。
1993年，30歲的黃仁勛和另外兩個伙伴一起創(chuàng)立了公司，并擔(dān)任CEO，成為了那個時代半導(dǎo)體行業(yè)最年輕的CEO和創(chuàng)始人。
黃仁勛在一次演講中說：
創(chuàng)立公司時，我清楚地記得當(dāng)時兜里只有200美金，而市場上當(dāng)時已經(jīng)有250個競爭對手，而且還包括很多大的公司，像IBM、HP、索尼、富士通、東芝等等，還有太陽微系統(tǒng)（SUN），以及其他的半導(dǎo)體公司。
是什么使得英偉達成為歷史上成長最快的半導(dǎo)體公司？
黃仁勛認為，是因為他們專注于世界上最復(fù)雜的、最困難的視覺計算問題。
很多人認為NVIDIA公司是一個游戲公司，倒也沒什么錯。
過去，人們的娛樂就是讀書、聽音樂，看電影，但今后人們會希望有更多的互動，希望有三維圖形，講述一些更加互動的生動的故事。
我們做的最重要的事情之一就是鼓勵或者調(diào)動全球人民的激情，讓他們了解什么叫三維的圖形處理器，給他們提供很多工具，讓他們達到創(chuàng)新和受鼓舞的感覺。
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二、困難的開始
1993年，當(dāng)NVIDIA始做顯卡，同類已林立，有些風(fēng)投判斷“市場已基本飽和，再成立類似公司前景不光明”。黃不相信，他在兩年后堅持推出第一款產(chǎn)品，結(jié)果市場也給了他一張冷漠的臉。
工程師們經(jīng)常會犯的一個毛病是：做出一些宏大的設(shè)計，引起技術(shù)圈的陣陣驚嘆，但未必能讓市場掏錢——“NV1”正是這樣一出驕傲的悲情劇。
雖然這款產(chǎn)品在3D圖形娛樂行業(yè)開初即表現(xiàn)了不拘傳統(tǒng)的風(fēng)格，并相當(dāng)有野心想成為全方位PC平臺娛樂霸主，但因性能不具備比競爭對手太多的優(yōu)勢，而且與系統(tǒng)格式兼容性不夠，NV1銷量冷淡。意氣風(fēng)發(fā)的NVIDIA為此舉步維艱，一度運營資金只能維持30天運轉(zhuǎn)。
那時，如果不是日本世嘉公司及時給了一張訂單，NVIDIA可能早已消亡。因NV1同時集成了聲卡功能，世嘉希望NVIDIA能為其設(shè)計一個類似芯片，后來世嘉意識到計劃不可行而中途放棄，但照樣支付了錢，NVIDIA卻為此逃過“30日生死劫”。
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三、新“顯卡王”
此后，黃仁勛偶爾還會將“Thirty Days”掛在嘴邊，這是NVIDIA的第一堂課——教導(dǎo)黃要向市場學(xué)習(xí)，要足夠謙遜——但在這堂課中，形成了黃仁勛信念中重要的一條也是后來成為公司文化準則之一的東西，那就是“及時糾錯，絕不把時間浪費在悔恨上”。
事實上，此時全球PC圖形硬件市場已如同戰(zhàn)國，以研發(fā)芯片為主的廠商多如牛毛，而如新貴3dfx甚至已抓住機遇成為PC 3D游戲新領(lǐng)袖，它在1995年發(fā)布的第一款產(chǎn)品Voodoo贏得了市場陣陣掌聲——還顯稚嫩的NVIDIA，急需在新產(chǎn)品上有所突破。
1997年，AGP作為PC平臺顯卡接口出現(xiàn)在主板上，專門應(yīng)付對寬帶需求越來越高的3D加速卡，這項技術(shù)變革成了NVIDIA快速上升的一個 通道——次年，當(dāng)NVIDIA推出芯片代號為NV3的AGP 3D加速卡，這一極具鋒芒的“Riva 128”成為當(dāng)時市場上唯一真正具有3D加速能力的2D+3D AGP顯卡，Voodoo在性能和價格優(yōu)勢等方面遭致重大威脅。
1998年，英偉達與臺積電達成戰(zhàn)略合作，將其顯卡交付臺積電生產(chǎn)。雙方合作的第二年，英偉達提出了GPU概念。這一處理器后來被整個電腦和游戲行業(yè)所采用。
隨著英偉達的GPU備受市場追捧，為其代工的臺積電也快速成長。
1987～1991年，臺積電的銷售復(fù)合增長率一度達到74%。多年以來，臺積電的銷售平均復(fù)合增長率也達到了19.7%。業(yè)界人士都認為這是個奇跡。
英偉達也在那幾年里也保持了每年70%的復(fù)合增長率。英偉達CEO黃仁勛半開玩笑地說：“如果等我自己建廠生產(chǎn)GPU芯片，我現(xiàn)在可能就是一個守著幾千萬美元的公司的安逸的CEO?！?/span>
1999年，NVIDIA出貨量達到1000萬個，他攢下了第一桶金。隨后，NVIDIA乘勝追擊的產(chǎn)品成功拿下3D系列性能王冠，在多個領(lǐng)域打垮了競爭對手。
當(dāng)經(jīng)典產(chǎn)品“Riva TNT2“到來時，NVIDIA市場份額已首次超越3dfx。2000年12月，NVIDIA將后者收購并取而代之成為新為了“顯卡之王”，中間僅用了22個月。
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四、冒險成為GPU“之父”
由于現(xiàn)代計算機(尤其是家用系統(tǒng)、游戲發(fā)燒友)中，圖形處理器正變得越來越重要，黃感覺到，計算機行業(yè)開始需要一個專門的圖形核心處理器。這正是GPU的由來，它是相對傳統(tǒng)CPU的一個概念。
GPU未來的趨勢，就像眼睛一樣，透過眼睛看到外部的世界。
對專業(yè)領(lǐng)域外人而言，要理解GPU的原理有點復(fù)雜。構(gòu)建游戲畫面渲染的模型為三角形，通常，渲染分兩步走，第一步是決定三角形頂點位置和顏色，這部分工作以前都在CPU上進行；第二步才是顯示芯片上決定三角形內(nèi)部的所有點和顏色。
而GPU已能把三角形頂點的渲染從CPU中解放，改由顯示芯片做。換言之，GPU開始使顯卡能分擔(dān)CPU在3D計算機中的幾何運算工作，讓顯示芯片不再只是像像素填充機和三角形生成器，從而減少對CPU的依賴，
但革命是很痛苦的。通過案例分析，管理大師克里斯坦森曾在《創(chuàng)新者的困境》一書中指出：那些真正重要、突破性的創(chuàng)新常在起步之初遭至主流市場的拒絕；同時，已成規(guī)模的大公司須時刻提防只將資本與技術(shù)集中在當(dāng)前客戶需求量最大、最能使公司獲利的產(chǎn)品上，因為過分關(guān)注客戶意見而不去尋求未來產(chǎn)品的新用戶，這只會毀掉公司。
這是黃仁勛記憶深處感受最深刻的一本書，它直擊了他的痛苦，但也指引了希望。事實上，當(dāng)NVIDIA在做第一個GPU產(chǎn)品時冒了相當(dāng)風(fēng)險，因為前期調(diào)查沒有客戶表示要這個東西。想起這段日子，黃仍然心悸，他后來說：“其實可能也沒有人知道自己需要什么。因為事情經(jīng)常是這樣，你沒看到過一個東西，就不會知道自己是否需要?！?/span>
所幸黃選擇了堅持，原因是：他認為雖然沒有看到眼前市場，但看到了客戶方向。
1999年8月，NVIDIA啟用GeForce作為品牌推出了第一款GPU產(chǎn)品——“NV10”，即“GeForce256”
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五、“摩爾定律”與“黃氏定律”
英偉達推出了GPU概念后，有了臺積電等代工廠的生產(chǎn)能力加持，黃仁勛提出了與“摩爾定律”并稱的“黃氏定律”。
業(yè)界的摩爾定律是每18個月推出新品，性能翻一番；而英偉達會投入三倍人力做同一件事，6個月就推出新品。用速度搶生意。
那時候，英偉達產(chǎn)品每6個月升級一次，功能翻一番。而也正是在這種快速的產(chǎn)品更新頻度下，使之后跟不上NVIDIA節(jié)奏的對手們陸續(xù)離場。
黃仁勛的投資也從不手軟，每年研發(fā)支出約達營業(yè)額的20％至30％之間。相較之下，一般美國科技業(yè)者平均僅約3％。
堅持做只有你能做而別人做不來的事，追求獨特是英偉達的基因。
那時候英偉達出了顯卡性能好，但發(fā)熱情況也很讓人頭痛，因此被中國網(wǎng)友調(diào)侃為：“老黃核彈”，黃仁勛被稱作“核武狂魔”。比如GTX系列的旗艦卡，以致于2010-年左右的用戶圈子里還流行過用顯卡煎蛋的活動。
同一時期，芯片領(lǐng)域除了GPU，還有另一戰(zhàn)場，即英特爾與AMD在CPU領(lǐng)域的對壘，但相較于后者，黃所從事的行業(yè)之戰(zhàn)更為殘酷，原因是 ——這里的玩家不僅包括NVIDIA、ATI，還有其它一些能生產(chǎn)中低端GPU產(chǎn)品的廠家，比如英特爾，因為它們產(chǎn)品雖不如前者，但在很多應(yīng)用方面也能滿足用戶需求。
也由此，NVIDIA只有拼命往前跑才不會死掉。
這就是科技公司一個相當(dāng)危險的地方，你得時刻警惕未來在哪里，否則根本無法判斷現(xiàn)在身處何方，因為沒有足夠清醒的反應(yīng)能力，冷不丁你就會被甩出場外。
2004年初，黃仁勛再次抓住新接口標準PCI Express大普及的機會，依靠其產(chǎn)品Geforce 6800 Ultra重奪回3D性能頭把交椅，并通過2006年底發(fā)布的革命性產(chǎn)品Geforce 8800 GTX，創(chuàng)下了其旗艦級3D娛樂顯卡的銷售記錄。
從1999年至2006年，在NVIDIA與ATI雙雄并進與對抗7年后，ATI被AMD收購。合并伊始，業(yè)界不看好這對“CPU老二+顯卡老二“的”弱弱聯(lián)合“，但這一行業(yè)急火流星般的競速結(jié)果遠超品牌等要素。
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六、撞上時代大運
到2012年，上天為準備好了的英偉達掉下一塊“大餡餅”，這個餡餅就是2012年的ImageNet比賽。在這個比賽中取得突破的AlexNet的發(fā)明人亞歷克斯就使用了英偉達的GPU，證明了GPU非常適合用于有許多并行計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比CPU快得多。在這之后的幾年，其他人都開始采用GPU，比誰能將網(wǎng)絡(luò)做得更大，層數(shù)更多。從此以后，GPU成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的引擎，相當(dāng)于CPU對電腦的作用一樣。
黃仁勛年輕的時候從來沒有想到，計算能力可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突飛猛進，他以為在他一生中不可能實現(xiàn)的事情，在人工智能的時代到來時實現(xiàn)了。
為什么GPU會成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的引擎？訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就相當(dāng)于調(diào)黑盒子上的旋鈕，調(diào)旋鈕是通過數(shù)學(xué)的算法調(diào)的，這些旋鈕動輒幾十億個，需要大量的計算。傳統(tǒng)電腦用的是CPU，用CPU去調(diào)旋鈕相當(dāng)于調(diào)完第一個再調(diào)第二個，一個一個按順序來，雖然現(xiàn)在CPU很快，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋鈕實在太多了，連CPU都招架不住了，這時候GPU就出現(xiàn)了。
GPU和CPU不一樣的地方是它一次可以同時調(diào)成千上萬個旋鈕，原來CPU幾年才能調(diào)完的活GPU幾天就干完了。GPU的出現(xiàn)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更大，因而處理能力更強，從一個純學(xué)術(shù)的研究項目變?yōu)橛芯薮笊虡I(yè)價值的工具。
深度學(xué)習(xí)需要用GPU的主要有兩類：模型訓(xùn)練和識別。前者不光要處理大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還要不斷地試驗不同的模型和參數(shù)，因此運算量巨大，一個訓(xùn)練模型可能要成百上千個GPU來算。識別的計算量少很多，但是用戶多（例如谷歌、Facebook的用戶都以10億計），所以總的運算量更大，通常是模型訓(xùn)練的幾十倍甚至上百倍。由于幾乎所有的深度學(xué)習(xí)都從英偉達買GPU，所以英偉達芯片一直供不應(yīng)求，其股價此后一路飆漲。
面對如此大的權(quán)力和利潤，其他公司都心有不甘。首先是英特爾不甘心被摘下霸主桂冠，開始在CPU里集成更多的核心，2017年的Xeon Phi（處理器）里面多達72個核。但CPU畢竟還要做許多其他事情，單論深度學(xué)習(xí)還是遠不如同檔次的GPU。
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七、智能駕駛
芯片在汽車自動駕駛或機器人上使用需求很大，這一類芯片的耗電不能太大，例如在電動汽車里，芯片耗電不能使電池巡航距離降低超過1%。對成本有一定的要求，計算速度也要比較快。目前英偉達的GPU是各大汽車廠商的首選，英偉達也將自動駕駛作為最重要的布局領(lǐng)域。
AMD、高通、英特爾都在競爭這塊市場。高通曾經(jīng)想以440億美元收購荷蘭半導(dǎo)體廠商恩智浦（NXP）公司，因為恩智浦的芯片已經(jīng)廣泛用在汽車的各個控制系統(tǒng)里。2017年3月，英特爾以153億美元收購以色列汽車視覺公司Mobileye，從而在高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）市場實現(xiàn)領(lǐng)先。AMD聯(lián)合了原本是英偉達合作伙伴的特斯拉開發(fā)適用于自動駕駛的AI芯片。在巨大的市場潛力的吸引下，一些新創(chuàng)公司也進入這個領(lǐng)域。但整體而言新創(chuàng)公司在這個市場的機會也比較小，原因類似：研發(fā)成本太高，客戶（汽車公司和它們的一級供應(yīng)商）大而保守等。
醫(yī)療、生命科學(xué)、能源、金融服務(wù)、制造業(yè)、娛樂業(yè)和汽車業(yè)的研究人員正以瘋狂的速度進行創(chuàng)新。2017年，特斯拉（TSLA）展示了一款配備英偉達Drive PX硬件的自動駕駛汽車。這輛車成功地通過了繁忙的住宅區(qū)街道、蜿蜒的鄉(xiāng)村道路和州際公路，然后在公司門前停下。
戴姆勒、奧迪等傳統(tǒng)公司也在使用Nvidia提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來推進它們的自動駕駛平臺。Nvidia最新制造的人工智能計算機Drive PX Pegasus每秒可以進行320萬億次計算。這足以處理相機、激光雷達、超聲波和任何其他需要完全自動化的傳感器數(shù)據(jù)。它裝在一個飯盒大小的容器里。
與此同時，Nvidia正在推出人工智能新產(chǎn)品，占領(lǐng)新市場。
2017年12月，Nvidia發(fā)布了Titan V，這是一個價值3000美元的顯卡工作站。然而，它并不是用于圖形處理，而是將Nvidia的GPU計算平臺擴展到下一代工作站。投資者應(yīng)該關(guān)注這種前瞻性思維，這就是偉大的公司該做的。如今，GPU是人工智能領(lǐng)域的標準配置。從大學(xué)研究人員到比特幣礦工，聰明的程序員正在利用這個平臺挑戰(zhàn)學(xué)習(xí)的極限。在這個過程中，Nvidia試圖擺脫半導(dǎo)體業(yè)務(wù)的周期性。
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八、元宇宙與孿生虛擬世界
“我們今天所做的一切將會自動化。”黃仁勛在最近的一次演講中描繪了對未來數(shù)字和人工智能自動化的設(shè)想，從虛擬人、工廠到城市，NVIDIA的Omniverse平臺正助力創(chuàng)造一個又一個虛擬世界。
他認為虛擬世界的規(guī)模將遠大于物理世界，在虛擬世界中，創(chuàng)意人員將制造出比物理世界里更豐富多樣的東西。
虛擬世界有很多建設(shè)者，而創(chuàng)建數(shù)字孿生虛擬世界的基礎(chǔ)平臺Omniverse則是為這些建設(shè)者而生，無論是設(shè)計師、科學(xué)家、創(chuàng)意人員還是企業(yè)，均可用它來大規(guī)模建造虛擬世界。
黃仁勛說，NVIDIA專注于虛擬世界模擬引擎，以便每個公司都能在很多方面使用它解決現(xiàn)實問題?！拔覀兪亲黾夹g(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的?！彼麖娬{(diào)，NVIDIA不是做應(yīng)用平臺和服務(wù)，引擎、算法、數(shù)學(xué)、計算機系統(tǒng)、硬件、系統(tǒng)軟件等，這些才是NVIDIA所擅長的。
“Omniverse與游戲引擎大不相同。”黃仁勛說，它是面向數(shù)據(jù)中心規(guī)模設(shè)計的，有朝一日有望能達到全球數(shù)據(jù)規(guī)模。
每個公司幾乎都可以從數(shù)字技術(shù)中受益，大公司有很多數(shù)字孿生世界用于工程、運營或軟件開發(fā)，包括設(shè)計、訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控未來機器人建筑、工廠、倉庫和汽車的平臺。
NVIDIA的自動駕駛汽車也有數(shù)字孿生，用于生成數(shù)據(jù)、模擬、繪制地圖等。黃仁勛也多次展示過NVIDIA如何在Isaac訓(xùn)練機器人中用到數(shù)字孿生。
自去年年底推出以來，Omniverse已被500家公司的設(shè)計師下載了7萬次。
黃仁勛表示，3D圖像與電子游戲圖形截然不同，電子游戲的大部分內(nèi)容是在人類創(chuàng)造的虛擬世界中預(yù)先渲染的，而在“元宇宙”世界，必須強調(diào)環(huán)境、光線、物理、堆疊等所有的東西，必須完全實時，也必須能擴展到非常大的世界。
另外，這必須是個讓人工智能可以適應(yīng)的地方。無論是自動駕駛、自主機器人還是會說話的機器人，都離不開人工智能的支撐。
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九、重新定義英偉達
在黃仁勛看來，虛擬世界將如同今天的互聯(lián)網(wǎng)站那樣不斷涌現(xiàn)。技術(shù)不僅催生了虛擬世界，還允許不同的代理，不同的人連接到虛擬世界。
首先，加速計算，正在重塑從芯片、系統(tǒng)、加速庫到應(yīng)用的全棧式計算，這會帶來50倍的提升。
其次，深度學(xué)習(xí)的興起引發(fā)了現(xiàn)代AI革命，從根本上改變了軟件。深度學(xué)習(xí)編寫的軟件具有高度并行性，這使其更有助于GPU加速并可擴展到多GPU多節(jié)點，擴展到像DGX SuperPOD這樣的大型系統(tǒng)，使速度又提高5000倍。
最后，通過深度學(xué)習(xí)編寫的AI軟件，預(yù)測結(jié)果的速度能夠比人工編寫的軟件快1000-10000倍，這徹底改寫了我們解決問題的方式，甚至是可以解決的問題。
50 x 5000 x 1000 = 2.5億倍。
當(dāng)一個重大問題的解決方案觸手可及時，投資就會到來，比如當(dāng)下對AI、機器人和自動駕駛的投資，通過加速計算在數(shù)據(jù)中心大規(guī)模實施人工智能將極大提高模擬性能。
科學(xué)遵循物理定律，而研究人員正在創(chuàng)建AI模型，使其學(xué)習(xí)物理并做出符合物理定律的預(yù)測。機器學(xué)習(xí)在改善物理模擬方面的應(yīng)用，一直在以難以置信的速度增長。
黃仁勛相信，加速計算、Physics-ML和巨型計算機系統(tǒng)的結(jié)合，可實現(xiàn)Million-X百萬倍的飛躍，并提供更多機會。
這也是NVIDIA的特別之處，不僅在晶體管層面，而是實現(xiàn)包括系統(tǒng)層、算法層、應(yīng)用層在內(nèi)的全棧優(yōu)化。在某些非常重要的應(yīng)用中，我們可以看到加速100萬倍計算。
在演講結(jié)束時，黃仁勛宣布將構(gòu)建Earth Two（E-2）數(shù)字孿生地球，來模擬預(yù)測氣候，并透露“將需要使用迄今為止發(fā)明的所有技術(shù)，來造第二個地球”。
除了在氣候科學(xué)外，他相信在分子動力學(xué)和生命科學(xué)領(lǐng)域，也有機會將計算規(guī)模提高100萬倍。
十、總結(jié)
從做顯卡、3D顯示、到成為人工智能計算的引擎；再到創(chuàng)建數(shù)字虛擬世界的基礎(chǔ)平臺；
英偉達一直致力于研究最困難的技術(shù)問題，黃仁勛提出“黃氏定律”，比摩爾定律對產(chǎn)品迭代創(chuàng)新的要求更高，通過在超高的研發(fā)投人，不斷狂奔式的提高產(chǎn)品性能。
同時，在技術(shù)線路的選擇上，充分把握客戶與市場的發(fā)展方向；終于使英偉達打敗了3DFX，戰(zhàn)勝ATI，市值超過了AMD，英特爾等一眾老對手。
英偉達的突圍之路，就是技術(shù)和研發(fā)公司的取勝之道。
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英偉達：數(shù)據(jù)中心與游戲業(yè)務(wù)雙雙大增
英偉達第三季度財報中，其71億美元營收主要由游戲、數(shù)據(jù)中心、專業(yè)可視化和汽車四大板塊構(gòu)成，而令投資者看好英偉達的核心原因在于英偉達在游戲以及數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)方面的突破，這兩項業(yè)務(wù)不但保持了快速的增長勢頭，也是營收的主要推動因素，均高于市場預(yù)期，成為推動英偉達市值上升的“兩板斧”。
游戲是英偉達的業(yè)務(wù)核心，根據(jù)數(shù)據(jù)，英偉達占有目前全球83%游戲顯卡市場份額，由于在該領(lǐng)域相較于英特爾、AMD等對手具有明顯的產(chǎn)品競爭優(yōu)勢，造就了其第三季度游戲營收32億美元的業(yè)績，相比去年同期的22.7億美元增長了42%，較上一季度同比增長5%。
不過，英偉達財報中對于其游戲業(yè)務(wù)具體增長客戶群體并未做出詳細說明。據(jù)了解，這其中不僅包含了游戲玩家，還有大量虛擬數(shù)字貨幣“礦工”，由于比特幣、以太幣等眾多類型的數(shù)字虛擬貨幣“開采”時都需要更高算力顯卡支持，導(dǎo)致英偉達的游戲顯卡在近一年的銷售市場上供不應(yīng)求。
不過，在財報中英偉達將顯卡銷售增長統(tǒng)稱為“游戲”業(yè)務(wù)，但實際因“挖礦”用戶帶來的增長占比卻不得而知。
從另一角度來看似乎也說明這一問題，英偉達雖然看到了其顯卡在虛擬數(shù)字貨幣領(lǐng)域的優(yōu)勢，也在今年三月推出了專用于挖礦的顯卡產(chǎn)品CMP，但其銷量非常一般。今年第一財季，英偉達CMP的銷售額為1.55億美元，到第二財季達到2.66億美元。但第三財季的CMP銷售額只有1.05億美元，環(huán)比下降60%，英偉達還預(yù)計第四財季該產(chǎn)品的銷售將降至“微不足道”的水平。
這其中的原因，一方面是由于游戲顯卡的高性價比，另一方面也是其在二手市場的高流通率所導(dǎo)致。如今，全球芯片短缺造成的供需失衡，盡管大部分游戲玩家對游戲顯卡的需求非常旺盛，但也有很多“礦工”選購英偉達游戲顯卡，這也導(dǎo)致英偉達在游戲顯卡領(lǐng)域的持續(xù)盈利。
其次是數(shù)據(jù)中心，英偉達三季度的數(shù)據(jù)中心營收為29億美元，相比去年同期的19億美元增長了55%，成為營收增長的最強動力。今年6月，英偉達再次獲得了來自微軟的訂單，其Azure云平臺使用英偉達A100 GPU支持的虛擬機成為焦點，由于疫情影響下的遠程辦公趨勢不斷加強，利好云服務(wù)提供商，更高算力和更強的AI處理能力離不開GPU領(lǐng)域的先進技術(shù)，這是英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)持續(xù)走強的原因所在。
英偉達首席財務(wù)官Colette Kress提到，該領(lǐng)域的增長主要由對GPU需求的“超級客戶”的銷售來推動，這其中就有亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌Google Cloud等客戶，由于英偉達GPU產(chǎn)品線豐富，配套編程環(huán)境更加成熟，因此廣受AI開發(fā)者好評。近些年由于語音和圖形數(shù)據(jù)處理等人工智能任務(wù)高速增長，也推動英偉達數(shù)據(jù)中心板塊增長迅速，有望超過游戲成為第一大業(yè)務(wù)。
此外，專業(yè)可視化業(yè)務(wù)增長也十分迅速，該領(lǐng)域營收5.77億美元，較去年同比增長144%，較上一季度同比增長11%。但在汽車業(yè)務(wù)上，第三季度營收為1.35億美元，較去年同比增長8%，較上一季度同比下降11%，整體來看，專業(yè)可視化業(yè)務(wù)和汽車業(yè)務(wù)目前處于上升期，但尚未在營收中占有重要比重，英偉達嘗試用“四條腿”走路，但這兩條腿尚未成長起來。
不過，財報中值得關(guān)注的是其營運開支和凈收入的提升比重，本季度相較于去年同期，營運開支提升25%達到19.6億美元，而凈利潤相較于去年同期增長84%達到24.64億美元，這也反映出英偉達強悍的賺錢能力。
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英偉達在顯卡芯片領(lǐng)域的份額的快速增長，導(dǎo)致目前該領(lǐng)域“一家獨大”的市場格局，面對如此競爭，英特爾和AMD在內(nèi)的其他競爭對手開始對英偉達發(fā)起挑戰(zhàn)。
2019年，英特爾以20億美元收購以色列半導(dǎo)體公司Habana Labs，用于加強英特爾在數(shù)據(jù)中心，尤其是人工智能產(chǎn)品方面的技術(shù)實力。今年3月，英特爾展示了其首個百億億次級計算GPU產(chǎn)品——Ponte Vecchio，擁有超過1000億個晶體管，可以每秒執(zhí)行四萬億次浮點運算。它由47個被稱為“魔術(shù)貼”的芯片組成，包括了邏輯、存儲器和I/O控制器，使用不同節(jié)點的工藝制造，是現(xiàn)階段英特爾先進技術(shù)的集大成者。
按照英特爾官方說法，這款產(chǎn)品和其過去任何產(chǎn)品都不同，“幾乎在所有部分都進行了重新設(shè)計和重組”，并且“在提出概念后僅用兩年時間就誕生了，而一般情況下需要數(shù)年的時間”。其主要競爭對手便是英偉達，官方表示Ponte Vecchio GPU中的Xe HPC內(nèi)核，擁有8個矢量引擎（512 位）和8個矩陣引擎（4096 位），從而能夠在高性能圖形計算領(lǐng)域發(fā)揮作用。
很顯然，英特爾對GPU領(lǐng)域寄予厚望，按照官方描述，隨著Ponte Vecchio在2021年的橫空出世，有望在今年開始對HPC GPU領(lǐng)域的競爭對手（很顯然是英偉達）實現(xiàn)趕超。該產(chǎn)品會作為超級計算機加速器使用，但具體效果如何，目前尚未可知，不過看起來，英特爾在多年沉寂之后也對GPU領(lǐng)域開始了反攻。
AMD則在不斷挑戰(zhàn)英偉達在消費級游戲顯卡市場的統(tǒng)治地位，盡管從2015年的Fury X，2017年的RX Vega到2019年的Radeon VII，AMD的挑戰(zhàn)幾乎都以失敗告終。在去年11月，AMD又一次發(fā)起進攻，推出了RX 6000系列顯卡，嘗試通過價格撼動英偉達的統(tǒng)治地位，但截至目前，英偉達依舊牢牢把控著83%的市場份額，而AMD則占據(jù)17%市場份額，在消費級別市場當(dāng)中，由于英偉達在研發(fā)投入以及技術(shù)方面的領(lǐng)先優(yōu)勢，AMD要想追趕甚至超越難度很大。
這其中的原因十分多樣。綜合來看，一方面，由于英偉達的先發(fā)優(yōu)勢且持續(xù)重金加碼GPU領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)，競爭對手較難找到機會超越其產(chǎn)品優(yōu)勢。從財報研發(fā)中也能看出，在過去的十年中，英偉達在研發(fā)方面的支出超過了主要對手AMD，而且這種差距在持續(xù)擴大。根據(jù)財報，今年前三季度，英偉達研發(fā)投入達到37.98億美元，而AMD的研發(fā)投入為18.83億美元，前者是后者的二倍。
另一方面，芯片行業(yè)的規(guī)模效應(yīng)以及生態(tài)效應(yīng)也十分重要。較好的編程環(huán)境，長時間的開發(fā)者合作打造了英偉達在顯卡領(lǐng)域的專業(yè)壁壘，亞馬遜、阿里巴巴等新晉挑戰(zhàn)者們盡管在硬件領(lǐng)域的差距會漸漸縮小，但如何能夠構(gòu)建和英偉達相似的生態(tài)壁壘是需要面對的重大挑戰(zhàn)。
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站在“虛擬世界”的起點
英偉達在1999年推出了世界上第一款GPU——GeForce 256，自此開始，這家公司在GPU領(lǐng)域一路狂奔，并在2008年成功轉(zhuǎn)型，打造了CUDA編程模型和適用于服務(wù)中心的Tesla數(shù)據(jù)中心GPU，自此不再僅僅局限于PC市場 。
由于GPU平臺而相較于CPU更擅長于大規(guī)模并行數(shù)據(jù)處理和渲染圖形，這為今天英偉達在游戲、AI與機器人(300024,股吧)、數(shù)據(jù)中心、數(shù)字孿生等領(lǐng)域的多點滲透打下了重要基礎(chǔ)。而利用軟硬件結(jié)合的優(yōu)勢，英偉達成功從游戲硬件服務(wù)商進入到AI服務(wù)商，也即將邁入元宇宙中，英國人工智能芯片設(shè)計公司Graphcore聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nigel Toon曾如此點評：“英偉達的GPU之所以有效，是因為他們創(chuàng)建的軟件庫、框架和優(yōu)化比對手更出色。”
這種優(yōu)勢成為英偉達涉足AI領(lǐng)域以及“元宇宙”的入場券，根據(jù)官方最新數(shù)據(jù)，其開發(fā)者數(shù)量已接近300萬，CUDA在過去15年總計下載量達3000萬次，過去一年下載量達到700萬，而幾乎所有與AI計算相關(guān)的科技公司都會采用英偉達的GPU作為其硬件平臺。黃仁勛表示，不僅是一般開發(fā)者，包括微軟、三星、Snap等在內(nèi)的25000多家企業(yè)客戶都在使用NVIDIA的AI推理平臺，這證明了英偉達在軟件平臺上的市場號召力和生態(tài)壁壘。
另外，英偉達還將目標瞄準“元宇宙”這個當(dāng)下最熱門的領(lǐng)域。英偉達嘗試創(chuàng)造真實場景，真實聲音，以及制作這些的更便利的工具平臺，于是就有了前不久公開的Omniverse Avatar平臺、NVIDIA Quantum－2、Omniverse Replicator等產(chǎn)品。
Omniverse Avatar是用于3D工作流程的虛擬世界模擬和協(xié)作平臺——NVIDIA Omniverse的一部分，這是一個具有光線追蹤3D圖像效果的交互式角色，每個人都能創(chuàng)建自己的虛擬分身，他們可以看到、說話、談?wù)摳鞣N主題，并合理地理解表達意圖，作為英偉達打造“元宇宙”的一部分，它的出現(xiàn)是將協(xié)作機器人和虛擬助手進一步帶入我們?nèi)缃窳?xí)慣的虛擬世界中。Omniverse Avatar所使用的語音AI、計算機視覺、自然語言理解、推薦引擎、面部動畫和圖像元素，均由英偉達自主研發(fā)的軟硬件協(xié)作完成。
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除此之外，英偉達NVIDIA Quantum-2則是推動英偉達前進的硬件助推器。按照英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛的說法，“Quantum-2所提供的超高性能、廣泛的可訪問性、以及高安全性，正是云計算供應(yīng)商和超級計算機中心所需要的?！痹?jīng)需要耗費幾個月時間的模擬，現(xiàn)在只需要幾天就可以完成，當(dāng)英偉達創(chuàng)造出屬于自己元宇宙軟件的同時，硬件部分的優(yōu)勢也進一步在強化。
甚至包括Omniverse Replicator的出現(xiàn)，也是為了吸引更多開發(fā)者加入，通過這一用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成數(shù)據(jù)生成引擎，他們能幫助開發(fā)者更快速創(chuàng)建訓(xùn)練AI所需的海量數(shù)據(jù)(603138,股吧)。
和Meta、微軟、蘋果這些老牌對手相比，站在“元宇宙”門前的英偉達，早已搶先布局。因為對英偉達而言，數(shù)據(jù)越多、利潤越高。