元旦剛過，深陷“礦難”的英偉達，還在股市中苦苦掙扎。而遠在中國大陸的阿里達摩院卻預言，GPU在人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)治地位將受到威脅?；蛟S流年不利，英偉達的2019并非坦途。

昨日，阿里達摩院發(fā)布2019十大科技趨勢，其中就指出：AI專用芯片將挑戰(zhàn)GPU的絕對統(tǒng)治地位。當下數(shù)據(jù)中心的AI訓練場景下，計算和存儲之間數(shù)據(jù)搬移已成為瓶頸，新一代的基于3D堆疊存儲技術(shù)的AI芯片架構(gòu)已經(jīng)成為趨勢。

目前在人工智能領(lǐng)域，英偉達的GPU具有無可撼動的霸主地位。因為深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡對高性能計算需求非常高，而GPU對處理復雜運算擁有天然的優(yōu)勢。那AI專用芯片（ASIC芯片）何以挑戰(zhàn)GPU的霸主地位？

ASIC芯片何以挑戰(zhàn)GPU？

回答這個問題，我們先來了解下什么是AI專用芯片（ASIC芯片）？

ASIC芯片是專用定制芯片，為實現(xiàn)特定要求而定制的芯片。除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢，尤其在高性能、低功耗的移動端。而GPU是單指令、多數(shù)據(jù)處理芯片。采用數(shù)量眾多的計算單元和超長的流水線，對處理復雜運算有天然的優(yōu)勢。

隨著人工智能的發(fā)展，在網(wǎng)絡的種類、復雜程度和處理的信息量上都發(fā)生了天翻地覆的變化。而且，隨著人工智能的落地，應用場景也豐富多樣，不同的場景對應不同容量的數(shù)據(jù)，算法和算力也會相應改變，而ASIC芯片能夠完美匹配這種需求。

基于此，AI芯片的種類多、缺口大，全球涉足AI芯片的公司會越來越多，比如寒武紀、地平線機器人、云之聲、云天勵飛、耐能、西井科技、百度、阿里、谷歌、微軟等。

雖然GPU能滿足AI的高算力要求，但是不能滿足不同場景的需求。而這，不僅使ASIC芯片能夠挑戰(zhàn)GPU，還使ASIC芯片的發(fā)展存有巨大空間。GPU在人工智能領(lǐng)域的地位受到威脅，對英偉達來說，不是一件幸事。

從英偉達近兩年的財報數(shù)據(jù)來看，除了其一直占有領(lǐng)先優(yōu)勢的游戲業(yè)務增長之外，其更多的漲幅事實上來自于數(shù)據(jù)中心和自動駕駛兩大全新業(yè)務板塊，而數(shù)據(jù)中心和自動駕駛都跟GPU有著休戚與共的關(guān)系。

AI之戰(zhàn)，方興未艾

英偉達在核心業(yè)務（游戲、專業(yè)可視化）增速放緩的同時，以數(shù)據(jù)中心和自動駕駛為代表的AI業(yè)務卻正在面臨殘酷的競爭。在AI尚未完全落地之前，同樣著力于數(shù)據(jù)中心和智能駕駛的谷歌，與英偉達之間的戰(zhàn)爭也遠未結(jié)束。

TPU是谷歌為機器學習而設計出的一款人工智能芯片，英偉達仍然是AI硬件的領(lǐng)跑者，但TPU來勢洶洶，AlphaGo身上其實就已經(jīng)搭載上了TPU，2018年年初，谷歌在云平臺上向谷歌云用戶開放付費TPU服務，此前TPU僅限于谷歌內(nèi)部自用，開放平臺被輿論稱為是向英偉達GPU的挑戰(zhàn)。

Intel同樣不甘寂寞，大舉并購AI公司，包括153億美元收購的以色列Mobileye公司（為自動駕駛提供圖像算法和芯片）、圖形處理器公司Movidius、以及即將收購的研發(fā)AI軟硬件兼容的Vertex.ai公司。

上文提到，全球涉足AI芯片公司越來越多，包括BAT在內(nèi)的中國人工智能玩家，也在自行研發(fā)AI芯片。隨著人工智能的發(fā)展及落地，巨頭之間的人工智能之戰(zhàn)或許才剛剛開始。

深陷“礦難”，拖累業(yè)績

英美達在2016年和2017年盈利能力的爆發(fā)，首先源于GPU收入的激增，而該項業(yè)務的增長，被認為得益于數(shù)字貨幣挖礦的興起。

數(shù)字貨幣興起之初，普遍通過CPU進行挖礦，隨后，玩家們發(fā)現(xiàn)在挖礦這種重復的運算行為下，并行計算的GPU有著比CPU更高的效率，針對顯卡開發(fā)出的挖礦算法出現(xiàn)。

2016年開始，數(shù)字貨幣價格飆升，挖礦進入高潮，GPU不僅找到增量市場，價格也一路攀升，呈現(xiàn)量價齊升的繁榮景象，“賣鏟子”的英偉達成為挖礦的最大受益者之一，營收增加的同時，凈利率也由2015年的12%上升到24%和28%。

盈虧同源，數(shù)字貨幣迅速降溫自然被認為是英偉達業(yè)績低于預期的重要原因。在最新季報中，英偉達將收入增速放緩的原因歸咎為Pascal架構(gòu)GPU的渠道庫存積壓，隨后的財報電話會中，英偉達表示目前使用Pascal顯卡庫存預計需要到明年2 月份才能消化，而新的Turing架構(gòu)顯卡將在庫存正常化之后才會考慮推出。

業(yè)內(nèi)認為，隨著數(shù)字貨幣行情急轉(zhuǎn)直下，市場上對于GPU的需求將繼續(xù)萎縮，同時，一旦有玩家退出數(shù)字貨幣領(lǐng)域，大量二手GPU也將流入市場與新產(chǎn)品形成競爭，英偉達的去庫存道路并不平坦。

股價大跌，市值腰斬

近日，英偉達公布2019財年第三季度財報后，兩個交易日股價便跌去30%。在最新的成績單中，英偉達當期實現(xiàn)收入31.8億美元，同比增長21%，盈利12.3億美元，同比增長47%，這串數(shù)字盡管并不難看，卻遠低于市場預期。

財務和市值，歷來都是相向而行。通常情況下，當財務營收亮眼，市值就會上漲；當財務營收慘淡，市值就會下跌。

過去2年，英偉達是納斯達克中的明星股，憑借對人工智能的切入，從一家游戲顯卡硬件公司躋身為媲美谷歌和微軟的高科技企業(yè)。2016年初開始，其股價由30美元/股左右一路高漲，到2018年10月股價接近300美元/股的峰值。

回顧過去幾年市場對于英偉達的估值，2016年之前，其PE（TTM）一直維持在20倍左右，在2016年和2017年，PE上升到40至50倍左右。對于美股市場來說，給予這樣一家硬件公司如此高的估值堪稱瘋狂，即便是谷歌，同時期的PE也只在30至40倍之間。

享受到頂級的估值溢價，英偉達的AI業(yè)務卻未能兌現(xiàn)與之匹配的盈利能力，與此同時，其主要的GPU業(yè)務也遭遇瓶頸。從2018年10月開始，英偉達股價跌勢不止，目前已降至136美元/股。英偉達市值從頂峰的1800億美元，如今已腰斬成900多億美元。

小結(jié)：

1993年，美籍華人黃仁勛創(chuàng)辦英偉達，并于1999年推出了全球第一款圖形處理器，使GPU芯片獨立于CPU。2008年，英偉達毅然決定投入巨資研發(fā)基于GPU的CUDA計算平臺。

2012年，多倫多大學利用GPU和CUDA創(chuàng)建了自動學習識別數(shù)百萬圖像的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，并且獲得了ImageNet圖像識別大賽的冠軍，此后，英偉達在人工智能領(lǐng)域聲名大噪。

很多人都說，英偉達的成功事實上代表了GPU的成功。但隨著礦業(yè)蕭條，AI芯片異軍突起，GPU如臨大敵，英偉達市值幾近腰斬。當全球都沉浸在喜迎2019的歡樂中時，英偉達卻如履薄冰。