这家不起眼的芯片制造巨头在人工智能革命中逐渐处于领先地位，并惊艳众人。

01 记住，公司距离倒闭只有30天

这是英伟达（NVIDIA）创始人兼CEO黄仁勋的口头禅，并且经常用来勉励自己的员工。

英伟达创始人兼CEO 黄仁勋

在过去到现在的五年间，英伟达通过销售游戏机和人工智能芯片，其市值已从310亿美元上升至如今的4859亿美元，超过曾是全球最大芯片公司的英特尔。即便如此，黄仁勋却依然保持着警醒。

正如黄仁勋所预见到的，当下的英伟达依然面临着严峻的考验，四周强敌环伺，如英特尔、AMD、台积电、三星等一众强敌。借用英特尔联合创始人安迪格鲁夫的话，在快速发展的市场竞争中，“只有偏执狂才能生存”。

正因如此，英伟达始终保持着警惕，强烈的危机感驱动其不断前进。

2016 年至 2021 年年间，英伟达的收入增长233%。上一季度三个月的营收同比增长84%，毛利率高达64%。尽管其收入是英特尔的四倍，且老牌公司英特尔在设计芯片的同时还生产芯片，但投资者对英伟达的纯设计业务的赞誉颇高。

亚马逊、谷歌、微软、阿里巴巴运营的计算云的所有数据中心，都在使用英伟达的硬件和配套软件。英伟达的系统已被各大信息技术公司采用，从药物研发、气候建模等领域，不一而足。

英伟达在过去几年构建了自己的“护城河”，使其在竞争中保持优势。如今，黄仁勋的野心显然不止于此。

去年9月，英伟达宣布以400亿美元收购英国芯片设计公司ARM，这笔交易将重塑半导体领域的格局，后者为世界上大多数智能手机设计性能卓越的芯片。

英伟达收购ARM，将吸纳其强大的设计能力用于数据中心和人工智能的CPU芯片（中央处理器单元），这也弥补了以GPU(图形处理单元)起家的英伟达在CPU方面的不足。

据统计，ARM目前垄断了全球近95%的移动芯片架构，苹果、三星、华为、小米等手机大户的芯片使用的都是ARM架构。

鉴于英伟达与ARM的全球影响力，一旦两者合并成功，英伟达毫无疑问将成为计算机芯片领域的霸主。

02 软硬件结合，抢占市场

黄仁勋出生于台湾，自小移民到美国，于1993年创立了英伟达。在最初的20年间，英伟达设计制造的GPU提升了视频游戏的视觉效果，并以其卓越的性能迅速占领市场的半壁江山。

英伟达创始人兼CEO与特斯拉创始人马斯克

在过去的十年间，事实也证明了GPU（图形处理器）在另外一个未来主义但并不是那么无聊的计算机领域有着重要的意义：它们通过向机器学习算法，提供大量数据，加快了机器学习算法执行任务的速度。

2018 年，黄仁勋在一场会议上作出了自己的理论，即当按集成电路计算能力考虑日趋便宜，而元件数却加倍。英伟达的 GPU 比 5 年前快了 25 倍，以 DGX-2 举例说明：其 AI 性能 5 年增长了 500 倍。当然，这只是片面的对比。

“要么非常好，要么非常糟糕。无论怎样，我们都要全力以赴。”黄仁勋说道。

英伟达 170 亿美元的年收入中约有一半的份额来自游戏芯片。事实证明，英伟达在解决支持以太坊（一种流行的加密货币）的数学难题方面表现出色。

当然这也会给GPU的营收带来类似加密货币一样的波动，导致英伟达的股价在 2018 年底几近腰斩。英伟达另一半营收则来自向电脑制造商、汽车公司销售能加速图形处理或不具有人工智能的芯片。

但面对全球对人工智能芯片的需求在日益增长，其中包括AI专用芯片和技术人员可对其微调的软件。

2004 年，黄仁勋研发加速计算平台Cuda，这是一个支持上述微调的基础软件层，英伟达将其植入所有自研的芯片中。这也被认为是以硬件起家的黄仁勋的一次豪赌。

当时批评者认为，这是一种代价高昂且分散了英伟达注意力的做法。

最终Cuda还是被植入到了计算机芯片中，这些计算机也拥有了支撑数据中心的强大数据处理能力。

这也使得英伟达数据中心的销售额从2019年初的收入占比从25%一跃为36%，几乎与游戏GPU的收入持平。

Cuda 5.5支持ARM框架

然而随着各行各业开始采用人工智能，英伟达的数据中心的销售额也是一路下滑，甚至一度超过50%，市场也被以亚马逊、谷歌等为代表的云计算平台所抢占。

如今，英伟达的人工智能硬件和软件组合被设计用于与TensorFlow(由谷歌维护)和PyTorch(由Facebook运营)等数据库收集的机器学习算法中无缝协作，从而提高算法的数字处理能力。

英伟达还开发了一些程序，将自己的软硬件与使用英伟达人工智能项目的大企业客户IT 系统连接起来。英伟达的前高管表示，所有这些让人工智能开发人员的工作变得更加轻松。

英伟达还在向人工智能“推理”领域拓展：运行人工智能模型，而不仅仅是训练它们。然而迄今为止，英伟达的人工智能模型还只是CPU专利阶段。

英伟达加速计算业务负责人伊恩巴克(Ian Buck)表示，用于语音识别或内容推荐系统的大型实时人工智能模型，越来越需要专业的GPU 来运行。这也正是ARM的用武之地。

伊恩巴克（Ian Buck）

ARM的加入将提升英伟达在CPU方面的优势，以及最近获得运行服务器群所需的网络接口卡能力（2019年，英伟达收购了此类互连技术领域的公司Mellanox）。

今年 4 月，英伟达公布了首款数据中心 CPU Grace 的计划，这是一款基于ARM框架设计的高性能芯片。ARM的节能芯片将帮助英伟达为“边缘计算”（Edge Computing）提供 AI 产品在自动驾驶汽车、工厂机器人和其他远离数据中心的地方。因为在这些地方，耗电的 GPU 工作效率可能并不理想。

CPU晶体管的大小已经达到几个原子的大小，所以基本已没有压缩的空间。现在企业如果想提升运算能力，要么将计算外包到云计算平台，要么将物理计算机拆分为多个虚拟机，或许可以提升企业的数据处理能力，而无需在CPU上耗费太多时间。

伯恩斯坦研究（Bernstein Research）分析师斯泰西拉斯贡 (Stacy Rasgon) 预测，在接下来的5到10年之间，随着人工智越来越普及，企业主每年在服务器上花费 800 亿到 900 亿美元，其中可能有超过一半会流向英伟达的加速计算模型。

斯泰西表示，其中一半费用将用于购买加速芯片，而这是英伟达GPU主导的市常英伟达认为，全球加速计算市场份额（包括数据中心和其优势）每年将超过1000亿美元。

03 “客户”才是最大的威胁？

英伟达不是第一家发现这个机遇的公司，其对手也是层出不穷。从目前的发展态势来看，无论是初创公司，还是科技巨头无不对这一市场虎视眈眈。

如风险资本支持的Tenstorrent、Untether AI、Cerepas 和 Groq 等公司，都在努力研发制造比英伟达GPU 更适合人工智能的半导体。英国公司 Graphcore 正在宣传其“智能处理部门”。

2019 年，英特尔收购了一家名为 Habana Labs 的以色列人工智能芯片初创公司，并停止了其早期收购另一家初创公司 Nervana Systems 的神经网络处理器的项目。

很快，亚马逊的云业务部门亚马逊网络服务(AWS)，开始向其云客户提供Habana的Gaudi加速器，并声称Gaudi芯片虽然比英伟达的图形处理器慢，但相对于性能而言，价格却便宜40%。

作为芯片巨头之一的AMD正在以一笔350亿美元的价格收购Xilinx。AMD是英伟达在游戏市场的主要竞争对手，也是英特尔在CPU业务的冤家。而Xilinx则是一家生产一种名为现场可编程门阵列(FPGAs)的加速器芯片的厂商。

而更大的威胁则源自英伟达最大客户谷歌。谷歌是第一个提出自主设计研发“张量处理单元”的公司。（张量处理单元即TPU（Tensor Processing Unit），是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能）微软的 Azure 云计算部门选择了 FPGA。

回过头看看国内的人工智能芯片。

2018年，百度发布了云端全功能AI芯片“昆仑”，其中包含训练芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100，当时据百度董事长兼CEO李彦宏介绍，“昆仑”是中国第一款云端全功能AI芯片。

百度第一代昆仑芯片已于2020年初量产，目前已经规模化部署超过2万片，第二代昆仑芯片已经流片成功，将于2021年下半年量产。

今年6月，百度宣布旗下昆仑芯片业务成立独立新公司，名为昆仑芯（北京）科技有限公司，并在3月完成独立融资，估值约130亿元。

2018年9月，阿里巴巴在云栖大会上宣布成立“平头哥半导体有限公司”，平头哥由阿里巴巴此前收购的中天微系统有限公司和达摩院自研芯片业务整合而成，主要任务是从事芯片的自研开发与战略布局。

2019年9月，阿里巴巴第一颗自研芯片AI推理芯片“含光800”发布。当时，阿里表示，含光800已经量产，但只服务于阿里内部，暂不向第三方企业独立销售。

阿里巴巴在云栖大会现场

2019年12月，亚马逊的云计算部门AWS推出了一款名为Inferentia的AI芯片，能够加速机器学习的推理计算。在 Inferentia 芯片的加持下，研究者可较之前预先训练过的模型带来更明显的提速、且更具成本效益。

“风险在于，未来10年AWS将提供一个廉价的人工智能芯片，而所有芯片组件都是AWS自己设计制造的。”英伟达一位前高管表示。

投资银行杰富瑞(Jefferies)的马克 利帕西斯(Mark Lipacis)指出，自2020年年中以来，AWS将Inferentia纳入到向客户提供的服务中，这可能将蚕食英伟达的市场，并对其造成威胁。

04 发现机遇的并非只有英伟达一家

其实英伟达对ARM的收购还远未完成。ARM的客户中几乎包括全球所有的芯片制造商，以及和苹果公司，而苹果公司也一直在iPhone中使用ARM芯片。

有人会认为，英伟达收购ARM之后会形成垄断优势，从而限制对芯片设计蓝图的访问。其中亚马逊的AWS 危机量身定制的服务器芯片 Graviton2 就是基于 ARM框架设计。而英伟达则表示，没有改变ARM 商业模式的计划。

西方监管机构将与英国竞争管理机构决定是否批准的这次收购，英国竞争监管机构必须在 7 月 30 日之前对交易进行审查，估计英伟达有望成为首批获得批准交易的机构之一。

从国内来看，我们不太可能接受美国收购为我国科技公司提供服务的重要供应商，因为软银将ARM以现金加股票的方式出售给英伟达之后，将成为英伟达最大股东。

软银或将成为英伟达最大的股东

然而，即便有一个反垄断监管机构反对此次收购，英伟达的前景依然是光明的。美国数据中心运营商Equinix的保罗泰奇(Paul Teich)表示，随着时间的推移，风险投资家对支持与英伟达(Nvidia)竞争的初创企业，以及投资加速计算领域的科技巨头的热情明显下降。

多年来，英特尔作出了不少过高的承诺，包括加速计算等，但大部分都并未兑现。AWS和其他大型科技公司还有很多其他的事情要做，但英伟达却没有在加速计算方面明确重点。英伟达表示，以企业的实际利用率来衡量，英伟达并没有将市场份额拱手让给AWS的Inferentia。

黄仁勋表示，重要的是培训和运行人工智能应用程序的费用，而不是硬件成本。

在这个衡量标准上，我们在性价比方面是无与伦比的，因为英伟达的竞争对手都没有自己的软件生态系统。

事实证明，英伟达可以利用好运气来调转方向。英伟达另一位高管利帕西斯（Lipacis）表示，我们总是环顾四周发现，英伟达有着稳固的江湖地位，并受益于良好的发展惯性。

投资者并没有忘记英伟达在2018年股价几乎减半的历史，当然这一部分与加密币的市场波动有关。

贝恩斯坦的罗根（Rasgon）表示，持有英伟达的股票需要坚强的意志。英伟达可能将自己视为计算行业的支柱，但它仍然是一家积极进娶由创始人领导的公司，其行为就像一家初创公司，加上一帮偏执狂，它就很难被打乱了。

文译/白墨

编/浪味仙儿

参考资料：

1.《英伟达在人工智能芯片上的巨大赌注会得到回报吗》，经济学人

2.《亚马逊推出Inferentia芯片 提升AWS推理计算效益》，cnBeta

3.《BAT聚首芯片自研：百度有昆仑，阿里有平头哥，也来了》，澎湃新闻

4.《黄仁勋定律是新的摩尔定律，这就是英伟达收购 ARM 的原因》，IT之家