AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位

AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位

元旦刚过，深陷“矿难”的英伟达，还在股市中苦苦挣扎。而远在中国大陆的阿里达摩院却预言，GPU在人工智能领域的统治地位将受到威胁。或许流年不利，英伟达的2019并非坦途。

昨日，阿里达摩院发布2019十大科技趋势，其中就指出：AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。当下数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，新一代的基于3D堆叠存储技术的AI芯片架构已经成为趋势。

目前在人工智能领域，英伟达的GPU具有无可撼动的霸主地位。因为深度学习神经网络对高性能计算需求非常高，而GPU对处理复杂运算拥有天然的优势。那AI专用芯片（ASIC芯片）何以挑战GPU的霸主地位？

ASIC芯片何以挑战GPU？

回答这个问题，我们先来了解下什么是AI专用芯片（ASIC芯片）？

ASIC芯片是专用定制芯片，为实现特定要求而定制的芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动端。而GPU是单指令、多数据处理芯片。采用数量众多的计算单元和超长的流水线，对处理复杂运算有天然的优势。

随着人工智能的发展，在网络的种类、复杂程度和处理的信息量上都发生了天翻地覆的变化。而且，随着人工智能的落地，应用场景也丰富多样，不同的场景对应不同容量的数据，算法和算力也会相应改变，而ASIC芯片能够完美匹配这种需求。

基于此，AI芯片的种类多、缺口大，全球涉足AI芯片的公司会越来越多，比如寒武纪、地平线机器人、云之声、云天励飞、耐能、西井科技、百度、阿里、谷歌、微软等。

虽然GPU能满足AI的高算力要求，但是不能满足不同场景的需求。而这，不仅使ASIC芯片能够挑战GPU，还使ASIC芯片的发展存有巨大空间。GPU在人工智能领域的地位受到威胁，对英伟达来说，不是一件幸事。

从英伟达近两年的财报数据来看，除了其一直占有领先优势的游戏业务增长之外，其更多的涨幅事实上来自于数据中心和自动驾驶两大全新业务板块，而数据中心和自动驾驶都跟GPU有着休戚与共的关系。

AI之战，方兴未艾

英伟达在核心业务（游戏、专业可视化）增速放缓的同时，以数据中心和自动驾驶为代表的AI业务却正在面临残酷的竞争。在AI尚未完全落地之前，同样着力于数据中心和智能驾驶的谷歌，与英伟达之间的战争也远未结束。

TPU是谷歌为机器学习而设计出的一款人工智能芯片，英伟达仍然是AI硬件的领跑者，但TPU来势汹汹，AlphaGo身上其实就已经搭载上了TPU，2018年年初，谷歌在云平台上向谷歌云用户开放付费TPU服务，此前TPU仅限于谷歌内部自用，开放平台被舆论称为是向英伟达GPU的挑战。

Intel同样不甘寂寞，大举并购AI公司，包括153亿美元收购的以色列Mobileye公司（为自动驾驶提供图像算法和芯片）、图形处理器公司Movidius、以及即将收购的研发AI软硬件兼容的Vertex.ai公司。

上文提到，全球涉足AI芯片公司越来越多，包括BAT在内的中国人工智能玩家，也在自行研发AI芯片。随着人工智能的发展及落地，巨头之间的人工智能之战或许才刚刚开始。

深陷“矿难”，拖累业绩

英美达在2016年和2017年盈利能力的爆发，首先源于GPU收入的激增，而该项业务的增长，被认为得益于数字货币挖矿的兴起。

数字货币兴起之初，普遍通过CPU进行挖矿，随后，玩家们发现在挖矿这种重复的运算行为下，并行计算的GPU有着比CPU更高的效率，针对显卡开发出的挖矿算法出现。

2016年开始，数字货币价格飙升，挖矿进入高潮，GPU不仅找到增量市场，价格也一路攀升，呈现量价齐升的繁荣景象，“卖铲子”的英伟达成为挖矿的最大受益者之一，营收增加的同时，净利率也由2015年的12%上升到24%和28%。

盈亏同源，数字货币迅速降温自然被认为是英伟达业绩低于预期的重要原因。在最新季报中，英伟达将收入增速放缓的原因归咎为Pascal架构GPU的渠道库存积压，随后的财报电话会中，英伟达表示目前使用Pascal显卡库存预计需要到明年2 月份才能消化，而新的Turing架构显卡将在库存正常化之后才会考虑推出。

业内认为，随着数字货币行情急转直下，市场上对于GPU的需求将继续萎缩，同时，一旦有玩家退出数字货币领域，大量二手GPU也将流入市场与新产品形成竞争，英伟达的去库存道路并不平坦。

股价大跌，市值腰斩

近日，英伟达公布2019财年第三季度财报后，两个交易日股价便跌去30%。在最新的成绩单中，英伟达当期实现收入31.8亿美元，同比增长21%，盈利12.3亿美元，同比增长47%，这串数字尽管并不难看，却远低于市场预期。

财务和市值，历来都是相向而行。通常情况下，当财务营收亮眼，市值就会上涨；当财务营收惨淡，市值就会下跌。

过去2年，英伟达是纳斯达克中的明星股，凭借对人工智能的切入，从一家游戏显卡硬件公司跻身为媲美谷歌和微软的高科技企业。2016年初开始，其股价由30美元/股左右一路高涨，到2018年10月股价接近300美元/股的峰值。

回顾过去几年市场对于英伟达的估值，2016年之前，其PE（TTM）一直维持在20倍左右，在2016年和2017年，PE上升到40至50倍左右。对于美股市场来说，给予这样一家硬件公司如此高的估值堪称疯狂，即便是谷歌，同时期的PE也只在30至40倍之间。

享受到顶级的估值溢价，英伟达的AI业务却未能兑现与之匹配的盈利能力，与此同时，其主要的GPU业务也遭遇瓶颈。从2018年10月开始，英伟达股价跌势不止，目前已降至136美元/股。英伟达市值从顶峰的1800亿美元，如今已腰斩成900多亿美元。

小结：

1993年，美籍华人黄仁勋创办英伟达，并于1999年推出了全球第一款图形处理器，使GPU芯片独立于CPU。2008年，英伟达毅然决定投入巨资研发基于GPU的CUDA计算平台。

2012年，多伦多大学利用GPU和CUDA创建了自动学习识别数百万图像的深度神经网络，并且获得了ImageNet图像识别大赛的冠军，此后，英伟达在人工智能领域声名大噪。

很多人都说，英伟达的成功事实上代表了GPU的成功。但随着矿业萧条，AI芯片异军突起，GPU如临大敌，英伟达市值几近腰斩。当全球都沉浸在喜迎2019的欢乐中时，英伟达却如履薄冰。