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身处激烈竞争的芯片市场,英伟达如何让股价一年翻了4倍?

 2017/6/28 5:59:43    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:文/腾讯科技卜祥去过一年时间里,英伟达的每股价格从40元美元上下,一路飙升至168美元。“英伟达的股价还会涨。”6月上旬,在深圳优必选机器人公司一个交流活动间隙,陶大程对腾讯科技说。陶是人工智能领域知名专家,现在是国际识别模式学会会士,担任优必选机器人公司首度科学家。优必选开发的直立行走机器人中,正在考虑应用英伟达的产品。人工智能大潮的兴起,图形处理至关重要,英伟达专门处理图像的GPU发展前景获得越来越多人认可。除了像陶大程这样的业内专家
  • 标签:市场

  文/腾讯科技卜祥

  去过一年时间里,英伟达的每股价格从 40 元美元上下,一路飙升至 168 美元。

  “英伟达的股价还会涨。”6 月上旬,在深圳优必选机器人公司一个交流活动间隙,陶大程对腾讯科技说。陶是人工智能领域知名专家,现在是国际识别模式学会会士,担任优必选机器人公司首度科学家。

  优必选开发的直立行走机器人中,正在考虑应用英伟达的产品。人工智能大潮的兴起,图形处理至关重要,英伟达专门处理图像的 GPU 发展前景获得越来越多人认可。

  除了像陶大程这样的业内专家,看多英伟达的人还包括一些美国大型投行。他们看涨英伟达股价,2018 年第一季度至 180 元美元。

  投资出阿里巴巴的软银孙正义同样看好英伟达。今年 5 月份,软银公司花了约 40 亿美元购买了英伟达 4.9% 的股份,可能是英伟达的第四大股东。软银的创始人孙正义是一位技术狂热的投资者,他将人工智能视作互联网、移动互联网之后的下一波科技浪潮,积极在上游芯片领域布局、运作,购买了著名的芯片设计公司 ARM

  由黄仁勋(Jen-Hsun Huang) 创办的英伟达(NVIDIA)公司,因为人工智能方面的领先技术,将产品卖给了各大互联网公司的数据中心,汽车生产商,以及各种带有人工智能性质的创新、创业公司,正处于风口之中。

  5 月 24 日,黄仁勋指出,NVIDIA GPU 运算已成了当代达尔文、爱因斯坦不可或缺的工具,过去 1 年来,打造 GPU 驱动 AI 服务的新创公司家数成长逾 4 倍至 1300 家,“没有人想错过下一个重大科技新突破”。

  人工智能风口

  6 月初,台北电脑展期间,英伟达创始人黄仁勋有一个亮相,做一次演讲。这个在台北君悦饭店举行的演讲会,流程管理水平与国内同类会议相比差一大截,没有实时的语音转化文字显示,没有超弦、超酷的超大电子屏幕,时间也快近午饭时间,来自业界的渠道商、各种媒体人等都被拦在一楼电梯口外,耐心地等待入场。“像朝圣一样地”,一位当地渠道商如此说。

  进入三楼会场时,人们争先恐后找位子,最后很多人不得不站着听。黄仁勋出生于台湾,长着一幅华人面孔,嘴里吐出的是英语。他身着亮黑色皮夹克,显得强悍有力。

  开场是黄仁勋陈述 CPU 发展缓慢,摩尔定律经过 30 年进展已经停滞。过去一直猛烈推进硬件发展的电子晶体管,现在即便每年以 50% 的速度成长,CPU 的效能仅增长 10%。

  在黄仁勋看来,CPU(中央处理器)正进入困境,GPU(图形处理器)将取而代之,领跑科技界。“NVIDIA GPU 运算已经让整个产业迈进了一大步——到 2025 年,加速达 1000 倍。”他还列举了 NVIDIA 的 CUDA 架构、开创性的速度提升能力,适用于人工智能的地方。

  以深度学习神经网络为例,两年前,训练 Microsoft ResNet 的模组需要 7 百万兆次的运作,现在,模组训练大幅增长了 15 倍,这个需求还在不断地扩大、加深。未来,软件将由许多神经网络组成,对于处理器和软件的需求将持续攀升。

  深度学习为什么需要 GPU?过去,软件工程师负责开发程序并仔细地编写算法代码。现在,各种算法可以从海量的实例中学习,软件可以自行编写代码。深度神经网络被部署在数据中心和智能设备中以便推理和预测下一步行动。

  这一切都是通过在 GPU 上训练和部署深度神经网络才得以实现。由 GPU 驱动的深度学习是一种全新的计算模式,在这种模式中,深度神经网络会得到训练,以便从海量数据中识别模式,这一全新模式也使人类进入了人工智能计算时代。

  英伟达在给腾讯科技的回复中称,他们发明的 GPU 能够高效的解决计算机科学领域中的一些最复杂的难题,同时能够模拟人类智能,通过运行深度学习算法,成为那些可感知和了解世界的计算机、机器人以及自动驾驶汽车的大脑。

  对于研发出 TPU 用于围棋(AlphaGo)战胜世界冠军的谷歌怎么看?英伟达的回复是:“谷歌是一个非常棒的客户,他们对于人工智能与复杂模型的使用在不断的增加。同谷歌一样,还有许多其他客户对于加速的需求日渐增强,我们的 GPU 便服务于这些市场,其中包含了所有的架构,产业,以及所有的云服务供应商。”

  “现在,全世界各大互联网和云服务提供商都在使用英伟达的 GPU 芯片。”英伟达首席财务官科莱特-克雷斯(Colette Kress)在 2017 年一季度发布后说。

  最近一年,IBM、亚马逊、谷歌、腾讯和阿里巴巴等等大的互联网科技公司都在布局云计算和大数据,这些构成了英伟达庞大的客户群。这股力量如此强大,手机厂商都能感觉到存储器价格被拉升。

  英伟达仍在不断地升级 GPU 加速器,最新的已经是第七代架构。5 月 11 日,英伟达在美国圣何塞的 GPU 技术大会上发布了新品 Tesla V100,又称 Volta,据称是史上最强的 GPU 加速器。英伟达称 Volta 将成为高性能计算的新标准,在计算科学和数据科学领域表现突出。

  Volta 采用了 210 亿个晶体管,其深度学习性能相当于 100 个 CPU。通过将 CUDA (R)内核和全新 Volta Tensor 内核整合在统一架构中,装有 Tesla V100 GPU 的单一服务器将取代数百个传统 HPC 的商用 CPU。Tesla V100 GPU 已经突破了深度学习每秒 100 万亿次浮点运算的大关。

  各式新型应用

  5 月初,英伟达发布截至 2017 年 4 月 30 日的第一季度财报。其中,数据中心收入中的人工智能部分,比去年同期上涨了 186%,最新季度收入 19.4 亿美元,人工智能就占据了超 21% 的比例,两年前这个比例仅为6%。

  帮助英伟达实现人工智能增长的产品有哪些?英伟达告诉腾讯科技,包括 NVIDIA Tesla GPU,GRID 软件和 NVIDIA DGX,其中包含了 DGX-1——全球首款单机箱人工智能超级计算机,以及个人超级计算工作站 NVIDIA DGX Station。

  这些东西并不是枯燥的代码,在一些研发者面前,它能解决实实在在问题,有些已经最终运用到手机 APP 里。

  Aipoly 就是一款这样的智能手机 APP,它可以瞬间识别出家庭环境中的 4000 多个物体,比如一些工具、浴室等,然后可以显示在屏幕上,还可以向用户说出名字。其词汇量相当于一个五岁孩子。目前,这款 APP 的词汇在不断增加,所能识别的物体也在不断更新。这里应用到图像识别训练来提供准确度,达到相应质量可以帮助视觉上有问题的人。

  不断地进行准确的图像识别,需要大量的训练。而英伟达的产品 Nvidia GPUs 是其中关键。“拿英伟达产品训练所需要的时间,与其竞品相比,前者像是烘烤一块面包,后者则像是酿陈年的威士忌。”Aipoly 创始人 Rizzoli 评价。

  总部在洛杉矶的云视(CloudSight)公司联合创始人 Brad Folkens 同意这一看法。他做了一个免费、开源的 TapTapSee,给视觉障碍人士用。这款 APP 可以让用户双击屏幕,拍摄下面前事件,然后 APP 能说出所拍摄物体。Folkens 认为 App 背后图像识别和深度学习是关键,而它们离不开英伟达提供的技术。

  “应用 DevBox (英伟达 DIGITS),我们可以处理大批理图像,分类,并用样本去训练神经网络。”Folkens 说,他最近特别兴奋于云视所采用的英伟达 DGX-1 超级计算机。

  “它可以让我们处理大量的图像,这在以前是不可能的。”他说,而且时间上也可控。一个有视觉障碍的用户向 Folkens 反馈,用了云视的 APP 之后,不需要别人帮助,第一次自己逛了百货商店。

  追一科技 CEO 吴悦 2015 年开始创业,从文本的对话机器人角度切入,他的公司现在已经有了滴滴、美团等客户。吴悦告诉腾讯科技,引发人工智能大热的 AlphaGo,训练下围棋的过程需要大量的深度学习和机器学习,一旦学成之后应用,将不需要再随时链接那么多计算处理器。这是一些手机 APP 可以带有强大图像识别功能的原因之一。

  英伟达在人工智能方面的商业机会就在这里。除了上面那些应用,英伟达的图像处理硬件有很多使用场景,其官网上介绍了一种没有 GPS 信号状态导航下的小型无人机,可以通过图像识别,穿梭于林间小路上。

  搭载由 NVIDIA Jetson TX1 为基础的 AI 超级计算机,运行深度学习和计算机视觉功能,即便在偏远的没有地图位置信息的地方,NVIDIA 研究者们开发的无人机一样可以导航。

  一开始,这种设计是为了搭救迷路的远足者,或者观察倒掉的树。现在,即使没有了 GPS 信号,无人机仍然可以工作,最终将会用于搜救破坏建筑里的幸存者、巡视隧道中铁路,甚至检查大型商店的库存。

  各式新型应用,构成了英伟达庞大的潜在客户群体。

  兼有现金流和未来

  英伟达最早创立于 1993 年 1 月,是一家以设计智核芯片组为主的 IC 半导体公司, 最有名的产品线是为游戏而设的 GeForce 显示卡系列,为专业工作站而设的 Quadro 显卡系列,和用于计算机主板的 nForce 芯片组系列。

  目前,来自游戏的业务收入仍然占据英伟达整体收入的半壁江山。今年第一季度,该公司的游戏业务(包括英伟达 GeForce 系列)的营收增长了大约 50%,到 10.3 亿美元,占该公司全部营收的 53%。

  从去年起,英伟达开始为数据中心和自动驾驶提供图形处理器,这成为 VR 领域之后,英伟达所找到的一个新增长板块。曾经,VR 概念在一段时间里被炒得火热,图像处理领域占据优势的英伟达沾了光。但是,随着 VR 虚火烧完,英伟达有一段时间转型迷茫

  人工智能所带来的热浪会不会是 VR 一样的结局?英伟达会不会又空欢喜一场?其股价会不会虚高?国外有些投资公司,比如以做空闻名的浑水,跳出来质疑过。

  不过,来自数据中心和自动驾驶领域的收入看起来结结实实。2017 年第一财季的数据中心业务收入翻倍至 4.09 亿美元,远好于预期的 3.182 亿美元。汽车业务收入增长 24% 至 1.4 亿美元,好于预期的 1.32 亿美元。在整个公司中收入比重提升。

  也许人工智能浪潮真正的大爆发还有待时日,像英伟达这样处于转型期的业务架构却相对健康。传统游戏业务提供的收入能够使其获得比竞争对手更强的生存。

  业界短期内对英伟达的产品在自动驾驶领域中的应用寄予厚望。今年早些时候,英伟达宣布了与日本丰田公司展开合作,计划于在未来几年内将自动驾驶汽车推向市场。

  这意味着丰田也加入到了英伟达的汽车制造商阵营。很多家汽车制造商均宣布将基于 NVIDIA 技术让汽车上路,这一阵营堪称豪华,兼跨传统与新能源汽车厂商,包括特斯拉,梅赛德斯奔驰,大众以及沃尔沃等等。

  未来几年,拥有自动驾驶能力的汽车将会变得非常普遍,英伟达的技术也将继续深入汽车行业的变革。目前,英伟达官方告诉腾讯科技,“超过 80 家合作伙伴在利用我们的技术来开发其自动驾驶汽车解决方案。”

  “基于 NVIDIA GPU 的深度学习是一种突破性的 AI 方法,正在助力解决自动驾驶汽车、早期癌症检测和天气预报等领域面临的挑战。我们如今可以看到,基于 GPU 的深度学习将彻底改变各大主流行业,从消费级互联网、交通、到医疗保健和制造业。我们肩负着人工智能时代的使命。”黄仁勋表示。

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