當(dāng)普通玩家面對英偉達(dá)GeForce GTX 1080顯卡的性能誘惑，還在猶豫是否要花幾千塊錢升級自己的電腦時，英偉達(dá)的創(chuàng)新能力則猶如其顯卡的進(jìn)化速度，在多個領(lǐng)域突飛猛進(jìn)、遍地開花。

成立于1993年，英偉達(dá)以制造顯卡起家，并于1999年上市。在去年之前，英偉達(dá)股價從未超過40美元。2016年以來，在科技行業(yè)的熱門領(lǐng)域，無論是無人駕駛還是微型超級電腦，英偉達(dá)突然以全新的面貌沖了出來。

過去多年來，英偉達(dá)一直遭到英特爾以及高通等競爭對手的圍剿。2008年，當(dāng)英特爾決定在自家產(chǎn)品中融入芯片組技術(shù)時，英偉達(dá)的芯片組業(yè)務(wù)幾乎一夜間消失。但是在顯卡業(yè)務(wù)上，英特爾始終未能打造出足以媲美英偉達(dá)的產(chǎn)品，英偉達(dá)在高端電腦市場的位置固若金湯。

在近年來極為火熱的智能手機(jī)市場，英偉達(dá)CEO黃仁勛很早就曾指出，人們的交流方式以及計算行業(yè)將迎來重大變革，英偉達(dá)也于2008年首次發(fā)布了手機(jī)芯片Tegra，開始在移動領(lǐng)域大顯身手。

隨后，全球首款雙核Tegra 2、首款四核Tegra 3更是讓英偉達(dá)在這個領(lǐng)域的表現(xiàn)達(dá)到頂峰，以強(qiáng)勁的性能拉開與對手的差距。

但從Tegra 4開始，這種勢頭就開始下降，原因是缺少了通信基帶導(dǎo)致整機(jī)成本、設(shè)計難度高于高通等競爭對手，即便圖形性能再強(qiáng)也于事無補(bǔ)。于是，2014年5月24日黃仁勛表示，英偉達(dá)決定撤離智能手機(jī)市場。

但是，英偉達(dá)的故事才剛剛開始。

引領(lǐng)無人駕駛汽車革命

去年9月，英偉達(dá)汽車業(yè)務(wù)高級主管Danny Shapiro表示，在路上行駛的車輛之中，有超過20個品牌的1000萬輛車在不同程度地使用英偉達(dá)的技術(shù)。此時，有更多的人看到了英偉達(dá)占據(jù)下一代汽車技術(shù)核心位置的潛力。

與特斯拉上17英寸屏幕對英偉達(dá)顯卡技術(shù)的依賴相比，更值得注意的是英偉達(dá)打造的無人駕駛汽車的“大腦”： Drive PX 2，這是一臺能夠幫助汽車進(jìn)行定位和躲避障礙物的人工智能電腦。

Drive PX 2到底有多強(qiáng)大？Shapiro稱，甚至可以這樣說，Drive PX 2讓車輛獲得了親眼“看”世界的能力，總計已有超過80家汽車廠商、創(chuàng)業(yè)公司以及研究機(jī)構(gòu)依賴于Drive PX 2驅(qū)動他們所研發(fā)的無人駕駛汽車。

Shapiro對Drive PX 2進(jìn)一步解釋稱：

這個系統(tǒng)讓車輛能夠感知周邊情況，加以理解，并在1/30秒內(nèi)采取行動，這種能力是目前的自動駕駛汽車能夠上路的前提。

去年年初，英偉達(dá)推出Drive PX 2，其性能堪比150臺蘋果 Mac Pro。英偉達(dá)稱，Drive PX 2的深度學(xué)習(xí)處理頻率達(dá)到了前所未有的每秒24萬億次，深度學(xué)習(xí)將使得自動駕駛汽車分辨出周圍的物體，比如一只狗或者一部警車，并對此發(fā)出警報。

改變VR的黑科技

虛擬現(xiàn)實（VR）領(lǐng)域是英偉達(dá)技術(shù)的另一用武之地。

一款VR產(chǎn)品如果要讓用戶使用時感受不到眩暈，畫面就要達(dá)到一定的幀率要求。而對整個畫面按照高幀率渲染，對硬件計算能力的要求則又極高。

為解決這個問題，英偉達(dá)基于其積累多年的圖像處理技術(shù)，利用人眼的視覺原理，嘗試在VR設(shè)備中僅對視覺中心區(qū)域進(jìn)行完全渲染，其他區(qū)域則保留很低的分辨率。

按照這種做法，僅僅對用戶目光聚焦處進(jìn)行這種渲染，則能節(jié)省出巨大的硬件計算能力，大幅提升整體性能表現(xiàn)。“（硬件）表現(xiàn)上的提升，大到根本無法忽視，” 英偉達(dá)研發(fā)副總裁David Luebke稱。

英偉達(dá)稱，希望這些發(fā)現(xiàn)能夠激發(fā)大型VR廠商在未來產(chǎn)品中集成眼球追蹤技術(shù)。“我們目前在做的工作，一部分就是用于幫助（行業(yè)）制定VR之路的規(guī)則?！?/p>

麻省理工科技評論在文章中表示，這種技術(shù)未來將對英偉達(dá)顯卡產(chǎn)品帶來影響，也將令開發(fā)者按此思路調(diào)整圖像渲染算法。

新殺手锏

去年4月，英偉達(dá)發(fā)布了一款定位于深度學(xué)習(xí)的超級計算機(jī)DGX-1。據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)描述，DGX-1將硬件、深度學(xué)習(xí)軟件以及開發(fā)工具整合到了一起，其中包括8塊英偉達(dá)Tesla P100 GPU，運算能力相當(dāng)于250臺傳統(tǒng)服務(wù)器，可以幫助用戶大幅縮短處理時間。

而其長寬高僅分別為866、444、131毫米，功耗3200W。

自2012年來，數(shù)據(jù)科學(xué)家一直在利用GPU加速對深度學(xué)習(xí)技術(shù)的開發(fā)，但是當(dāng)前計算機(jī)處理能力成為他們難以克服的瓶頸。隨著DGX-1投入使用，以前部分根本不可能實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)模塊，就能夠得以運行。

據(jù)麻省理工科技評論，這一超級計算機(jī)最早的使用者表示，DGX-1讓他們能夠更快的訓(xùn)練自身的數(shù)據(jù)分析模塊，從而能加快實驗進(jìn)展，推動在科學(xué)、醫(yī)療以及金融等多個領(lǐng)域的突破。

黃仁勛的過人之處

英偉達(dá)近年的快速發(fā)展以及在諸多領(lǐng)域取得的突破，與其CEO黃仁勛的貢獻(xiàn)密不可分，而53歲的黃仁勛在公司成立二十多年后依然擔(dān)任CEO，在西方也并不多見。

曾在黃仁勛手下工作過的人對媒體表示，迄今為止，黃仁勛在運營英偉達(dá)時仍像對待一家創(chuàng)業(yè)公司一樣，決策果斷，執(zhí)行迅速。

對于一家半導(dǎo)體制造商來說，芯片從設(shè)計到生產(chǎn)的過程可能要花費數(shù)年時間以及巨額資金，企業(yè)通常會規(guī)劃一個路線圖，并基于此打造組織結(jié)構(gòu)。

而在英偉達(dá)，整個過程則要快得多。當(dāng)一名高管試圖描述新芯片設(shè)計進(jìn)展時，黃仁勛很有可能叫來工程師現(xiàn)場提出技術(shù)問題，然后迅速斃掉這個項目，或者改變研發(fā)方向。

同時，黃仁勛在對待其產(chǎn)品的理念上也極為靈活。

上面提到，2014年5月英偉達(dá)決定撤離智能手機(jī)芯片市場，但是撤離之后，英偉達(dá)并沒有放棄Tegra芯片的研發(fā)，而是把目光集中到了移動游戲和汽車領(lǐng)域，自家也推出了Shield游戲掌機(jī)，硬生生為Tegra開創(chuàng)出一片新的天地。

盡管Shield并未動搖微軟Xbox以及索尼PlayStation在游戲領(lǐng)域的地位，但是卻為Tegra芯片帶來了任天堂這一重量級客戶。去年10月底，任天堂公布的最新游戲機(jī)Nintendo Switch采用的就是英偉達(dá)定制的Tegra處理器。

Stifel Nicolaus & Co分析師Kevin Cassidy稱，Tegra基本上是英偉達(dá)的一個內(nèi)部試驗項目，如今則被任天堂采用。英偉達(dá)總會卷起袖子創(chuàng)造一個新市場，并拱手將其讓給客戶，這是又一個例子。

為什么是英偉達(dá)？

無論是無人駕駛還是其他尖端技術(shù)所依賴的深度學(xué)習(xí)，都離不開數(shù)據(jù)處理核心。提到數(shù)據(jù)處理，人們的第一反應(yīng)總會是計算機(jī)的大腦——CPU，以及全球最大的CPU廠商英特爾。

在處理復(fù)雜任務(wù)時，英特爾CPU能夠展現(xiàn)出優(yōu)異的速度表現(xiàn)，但是在平行處理多任務(wù)的能力上卻存在很大限制。GPU的快速發(fā)展，不論在處理速度還是多任務(wù)處理能力上，都有著更大的優(yōu)勢，而這正是英偉達(dá)過去二十多年來孜孜耕耘的領(lǐng)域。

華爾街見聞此前曾援引浙商證券分析師楊云的介紹提到，相比于CPU，GPU的一大優(yōu)勢是高速度。楊云稱：

國內(nèi)最好的人工智能硬件研究項目“寒武紀(jì)”小組的最新研究結(jié)果表明，GPU能夠提供平均 58.82 倍于CPU的速度。GPU的另一大優(yōu)勢，是它對能源的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CPU。

楊云認(rèn)為，正是因為GPU的高速度以及可以平行處理大量瑣碎信息的特性，GPU在“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域就能發(fā)揮巨大的作用。

深度學(xué)習(xí)所依賴的是神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)——與人類大腦神經(jīng)高度相似的網(wǎng)絡(luò)——而這種網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的目的，就是要在高速的狀態(tài)下分析海量的數(shù)據(jù)。例如，如果你想要教會這種網(wǎng)絡(luò)如何識別出貓的模樣，你就要給它提供無數(shù)多的貓的圖片。而GPU擅長的正是海量數(shù)據(jù)的快速處理。

楊云稱，與傳統(tǒng)的通用處理器（GPP）相比，GPU的核心計算能力要多出幾個數(shù)量級，也更容易進(jìn)行并行計算。尤其是英偉達(dá)的CUDA，作為最主流的GPGPU編寫平臺，各個主要的深度學(xué)習(xí)工具均用其來進(jìn)行GPU 加速。

英特爾當(dāng)然不甘示弱。去年8月，英特爾宣布將于2017年推出專門為人工智能深度學(xué)習(xí)而設(shè)計的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器，代號Knights Mill，稱其運算能力比對手的產(chǎn)品快兩倍以上，矛頭直指英偉達(dá)。

英特爾數(shù)據(jù)中心集團(tuán)副總裁Jason Waxman在8月的一篇博客中也曾表示，雖然現(xiàn)在很多人都在談?wù)揋PU對于機(jī)器學(xué)習(xí)的價值所在，但事實上，去年為深度學(xué)習(xí)而研發(fā)的處理器中，使用到GPU的比例還不到3%。

此外，英特爾還斥資4億美元收購了深度學(xué)習(xí)技術(shù)公司Nervana Systems，目標(biāo)在于取得其將于2017年問世的深度學(xué)習(xí)加速器芯片，以此挑戰(zhàn)英偉達(dá)在人工智能市場的主導(dǎo)地位。

對于英特爾當(dāng)時的步步緊逼，英偉達(dá)則予以強(qiáng)力反擊，稱英特爾在宣傳其最新Xeon Phi處理器加速深度學(xué)習(xí)性能時使用了過時數(shù)據(jù)，其在深度學(xué)習(xí)性能測試上還使用了英偉達(dá)很多年前的舊產(chǎn)品Kepler GPU系列，這屬于有意誤導(dǎo)消費者，沒有給GPU性能一個公正的評價。

口水戰(zhàn)固然吸引眼球，但市場并不傻，企業(yè)盈利能力依然是關(guān)注的核心。

英特爾二季度凈利潤受到重組減記14億美元的拖累而遭遇“腰斬”，至13億美元。其盈利的兩大增長點——數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)營業(yè)收入當(dāng)季均不及預(yù)期，數(shù)據(jù)中心的凈營業(yè)收入為40.3億美元，市場預(yù)期為41.6億美元。

英偉達(dá)體量較小，第二季度凈利潤為2.53億美元，但同比增速卻高達(dá)驚人的873%。其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收也達(dá)到1.51億美元，同比增長了一倍多，其中很大一部分是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)貢獻(xiàn)的。

對于這兩家企業(yè)來說，由于體量大不相同，英特爾市值為英偉達(dá)的三倍，其可比性有限。但是，對于華爾街來說，超出預(yù)期的業(yè)績顯然勝過一切。