2016是人工智能爆發的壹年。借著這股東風,英偉達的股價在過去的12個月裏幾乎翻了兩番,非常驚人。
英偉達的成功很大程度上歸功於他們的芯片產品:圖形處理器(GPU)。GPU也可以理解為顯卡,可以讓電腦在玩遊戲的時候性能更好。然而現在,GPU有了新的用途:它為人工智能(AI)程序提供了大量的計算能力,尤其是在數據中心。
這些芯片的銷量並沒有飆升(如圖),這是信息技術長期轉型最明顯的標誌。由於摩爾定律的放緩(芯片的計算能力每兩年翻壹番)以及雲計算和AI的快速崛起,處理器市場正在被重構。這對半導體行業及其霸主英特爾產生了深遠的影響。
對於英特爾來說,過去的日子壹帆風順。無論個人電腦市場還是服務器領域,英特爾生產的中央處理器(CPU)幾乎可以勝任所有的“工作負載”。由於其強大的CPU,英特爾控制了80%的PC市場,幾乎完全壟斷了服務器市場。
過去壹年,英特爾的營收接近600億美元。
盡管如此,CPU的更新換代速度已經不能滿足需求。機器學習等AI應用需要大量的數據,對數據處理能力的需求比幾年前整個數據中心的消耗還要多。所以英特爾的客戶,比如谷歌和微軟等大數據中心運營商,都在選擇越來越多其他廠商的專業處理器,甚至開始自己設計處理器。
英偉達的GPU就是壹個例子。該產品最初是為了執行交互式視頻遊戲所需的大規模復雜計算,即加速大型遊戲。GPU有數百個專用於計算數據的“核心”,所有這些核心都並行工作。CPU只有幾個核心,按順序處理計算任務。
英偉達最新的處理器有3584個內核,而英特爾服務器CPU最多有28個。
Nvidia開發了壹種稱為CUDA的編程架構,幫助客戶為不同的任務編寫處理器。CUDA使GPU能夠解決復雜的計算問題。所以幾年前雲計算、大數據、AI開始興起的時候,能夠滿足需求的英偉達芯片正當其時。
每個互聯網巨頭都在使用英偉達生產的GPU來驅動各自的AI服務挖掘大量數據,無論是醫學圖像還是人類語音。Nvidia來自數據中心運營商的銷售收入在過去壹年增長了兩倍,達到296億美元。
然而,在眾多的專用處理器中,GPU只是其中之壹。隨著雲計算公司為了保持領先優勢和不斷提高運行效率而混搭芯片,處理器的範圍正在擴大。
目前來看,英偉達還有很大的技術增長空間。
因為英偉達正在向平臺公司而不是硬件公司轉型,GPU將是其核心但不是全部。它要做的是壹個平臺,壹個圍繞GPU的生態。支持GPU的各種設施,如開發平臺、開發者社區、信封編程語言的開發工具等也很重要。比如筆記本電腦市場,其實ARM的處理器性能完全可以和Intel抗衡,但是為什麽基本沒有搭載ARM處理器的筆記本電腦?就是因為ARM在筆記本PC上沒有生態。壹旦平臺和生態做好了,即使它的技術發展沒有以前那麽蓬勃,我相信英偉達的商業價值還是可以保證的。
英偉達可能面臨的最大風險是,其目前的股價完全由人工智能支撐,但人工智能的應用是否會像投資者想象的那樣快速發展值得懷疑。其實人工智能的應用有很大的泡沫是非常明顯的,預計壹兩年內會漲起來。但是如果壹兩年不起來或者有些應用沒有真正落地的話,投資人到時候可能會有壹些反彈。現在是超調了。如果不符合預期,就會出現下沖,幾經震蕩,慢慢回歸理性估值。
近年來,英特爾專註於制造更強大的CPU,而不是ASIC或FPGA。
人們普遍認為,傳統處理器不會很快失去地位:每個服務器都需要它們,無數的應用程序在其上運行。英特爾的芯片銷量仍在增長,但Gartner的IT顧問艾倫·普裏斯特利(Alan Priestley)認為,加速芯片的快速增長對該公司來說是個壞消息。在這些芯片上完成的計算越多,它們在CPU上運行的次數就越少。
英特爾的對策之壹是追趕收購。2015年,英特爾收購AlteraFPGA制造商,1670億美元。8月,它又花了4億美元收購了Nervana,這是壹家成立三年的初創公司,開發從軟件到芯片的專用人工智能系統。
英特爾表示,它將專用處理器視為機遇而非威脅。英特爾數據中心業務負責人黛安·布萊恩特表示,新的計算工作往往是在專用處理器上進行,然後“拉入CPU”,比如加密。這種計算也是由壹個單獨的半導體組件處理的,但現在它只是英特爾CPU上的壹個簡單指令。英特爾CPU幾乎占據了全球所有的處理器市場。對於企業來說,在加速芯片上運行AI等新的計算任務意味著額外的開支和更高的復雜性。
英特爾已經投資於這種融合。今年夏天,它將開始銷售代號為“Knights Mill”的新處理器,以與Nvidia競爭。與此同時,英特爾也在開發另壹款名為“Knights Crest”的芯片,它融合了Nervana的技術。某種意義上,英特爾也希望將Altera的FPGA集成到自己的CPU中。
可以預見的是,競爭對手對未來有不同的看法。
英偉達認為,他們已經擁有自己的計算平臺,許多公司使用他們的芯片來開發和運行AI應用程序,他們也為其他類型的程序創建軟件基礎設施,這些程序用於可視化和VR領域。
計算巨頭IBM也試圖搶走英特爾的業務。2013年,IBM開放了自己的處理器架構Power,並將其變成了半導體行業的公共資產。專用芯片的廠商更傾向於把自己的硬件和強大的CPU結合起來,IBM掌握著平臺開發模式的話語權。
這很大程度上取決於AI如何發展。如果幾年後AI沒能帶來很多人期待的改變,英特爾的機會還不錯;但如果未來十年,AI能繼續影響各行各業,其他處理器勝出的機會更大。IDC市場分析師馬修·伊斯特伍德這樣說道。(綜合安排)