英伟达押注AI芯片初具成效 独担大旗尚言之过早

　　在美国加州圣何塞GTC 2017大会上，英伟达CEO黄仁勋发布了一款针对人工智能应用的野心勃勃的新芯片：Tesla V100。性能比英伟达一年前发布的带150亿个晶体管的Pascal处理器强大得多，英伟达在人工智能芯片的道路上再进一步，引发同行热议。

　　随着AI的发展和热度上升，国际巨头纷纷加大力度布局AI芯片领域，尤其以英伟达的动作最惹人关注，其股价一年内狂涨。走过了传统的PC游戏显卡热潮，英伟达又恰好赶上了一个人工智能的时代，这自然让英特尔这类传统CPU厂商眼红。传统PC芯片的红利期过去，在PC芯片厂商共同转型之路下，英伟达居然可以摇身一变，成为一个AI芯片公司?

　　为什么说是摇身一变呢?因为在目前人工智能深度学习的芯片应用方案上，GPU还是处于一个较为主流的位置，在编者看来，英伟达在这一点上还是有底气的。新推出的Tesla V10又称为Volta，是英伟达发布的Volta架构的第一代产品，各项参数强大，性能强悍也创下历史之最，毕竟豪砸了30亿美元，也比上年发布的Pascal性能提升了数倍。虽然Tesla V10仍然属于GPU芯片范畴，但确是专为人工智能高性能计算打造的，并已取得较大突破，为深度学习提供了极大的处理能力，可以说是开启了AI芯片的新时代。

　　另一方面，从实际营业数据也能得到佐证。就在发布Tesla V100的前几天，英伟达公布18年财年第一季度财报，5项主营业务中，数据中心的业务涨幅领跑，同比几乎暴涨了3倍，而数据中心领域收入主要来源于世界各大巨头的云计算平台，例如谷歌Cloud、微软Azura、阿里云等，都是基于英伟达的GPU芯片作出的云计算、机器学习和深度学习等技术而创造的营业收入。不难发现，英伟达押注AI芯片初具成效。

　　即便如此，编者又有疑虑，对于AI芯片，英伟达欲“独揽大权”实际上并不是一路坦途。主要原因有以下三点：其一，虽然英伟达于GPU芯片上的确有先发优势，但是人工智能尚处于初始阶段，深度学习的芯片应用方案上还有其他形式，例如ASIC、FPGA，甚至是“CPU+GPU”组合的异构模式，各自都有优势，包括架构更灵活，能耗和性能更出众等等。至于GPU是否最佳选择方案，尚有待考察和实践，英伟达的先发优势能否笑到最后，尚不敢太早断言。

　　其二，英伟达在种种的热捧和赞扬之下，或许只是一种初始阶段虚火以及从众的心理。另外，虽然英伟达数据分析领域营收有长足进步，但是英伟达始终是个游戏相关芯片的厂商，当中业务占比在五成以上，离正统的AI芯片公司还有大段距离，高调宣传之下未免有乘着风口炒作及吹嘘之嫌。

　　其三，虽然英伟达是以相对主流的GPU并行处理方案主导着深度学习市场，但是其他公司也不并是坐以待毙的，目前越来越多的巨头也参与其中，包括谷歌的TPU方案，IBM、高通的神经网络处理器，而英特尔早前又巨资收购了专注FPGA的厂商Altera以及AI公司Nervana Systems，英特尔擅长整合，利用自身产品及被收购公司的IP，有望创造出更为高性能的AI芯片。不难发现，巨大商机诱惑之下，友商间的竞争也会愈发剧烈。英伟达也不是推出一两款“强芯”就能一劳永逸，说不定下一步就被别人给颠覆了。

　　科技的发展永无止境，就如英伟达黄仁勋反问的，摩尔定律是否仍然适用?英伟达用实际行动勇敢地作出了“推翻”，另一方面，对于英伟达自身以及其他友商，彼此都存在被打破常规的可能，对于任何厂商，AI芯片之路能否独担大旗都不能言之过早。（责编：振鹏）

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