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)