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[導讀] 處于人工智能領域核心地位的英偉達(NVIDIA)近期遭遇了“礦難”和股價風波。 截至11月22日,英偉達股價為144.71美元,相較10月1日收市價289.36美元的高點,下滑了近50%

處于人工智能領域核心地位的英偉達(NVIDIA)近期遭遇了“礦難”和股價風波。

截至11月22日,英偉達股價為144.71美元,相較10月1日收市價289.36美元的高點,下滑了近50%。不到兩個月的時間,英偉達股價腰斬,市值減少了1000多億美元。

下跌的原因并非業(yè)績停止增長,相反,英偉達2019財年第三季度業(yè)績依舊保持了高增長。根據(jù)財報,英偉達期內(nèi)總營收為31.81億美元,同比增長21%;凈收益12.3億美元,同比增長47%,但是環(huán)比增速進一步放緩,業(yè)績未達預期。

而制造現(xiàn)實和預期差距的主因是部分顯卡庫存過高,英偉達自身也指出,預計第四季度會受到中檔Pascal架構顯卡渠道庫存過多的影響。這是由于比特幣等加密貨幣大跌,礦機需求下滑,也影響了上游礦卡,即顯卡的銷量。

對于英偉達的現(xiàn)狀,一位AI芯片專家向21世紀經(jīng)濟報道記者表示:“礦機肯定是主要原因,最近他們游戲顯卡也賣得不好,同時AI的需求并沒有爆發(fā)?!?/p>

再加上科技股低迷,中美貿(mào)易摩擦等大環(huán)境的影響,殘酷的資本市場似乎在短期內(nèi)對英偉達信心不足。

幣圈落寞

從專業(yè)圖像芯片起家的英偉達,用GPU抓住了計算設備需求的關鍵時機。有強大計算力的GPU在圖形渲染、人工智能和區(qū)塊鏈領域的計算表現(xiàn)十分突出,英偉達也希望成為真正的算力平臺,并且成功推出了自己的CUDA平臺。

英偉達的主要產(chǎn)品類型有兩類,分別是GPU和Tegra處理器。其中,GPU業(yè)務占比近90%,包括游戲GPU、數(shù)據(jù)中心、視覺可視化業(yè)務;Tegra處理器業(yè)務收入,主要包括自動駕駛、用于NintendoSwitch游戲機的SOC模塊以及其他嵌入式邊緣AI平臺。此外,OEM和IP授權也是營收的一部分。

2017財年以來,英偉達逐漸走向頂峰,盈收和利潤逐年升高。人工智能和礦卡的助力,也推高了英偉達的市值,如今,隨著加密貨幣的突然暴跌和AI泡沫的顯現(xiàn),其高估值開始回落。

TrendForce旗下拓璞產(chǎn)業(yè)研究院的最新報告指出,NVIDIA因游戲顯卡收入成長不如預期,導致整體財報表現(xiàn)也未如業(yè)界預期。由于NVIDIA的營收主力來自游戲顯卡(Gaming)市場,以第三季為例,游戲顯卡營收占整體近60%,但第三季受到挖礦市場需求不振沖擊,造成Pascal中檔游戲顯卡出現(xiàn)供過于求的狀況,進而面臨庫存問題。因此,NVIDIA勢必要在最短時間內(nèi)去化庫存,以利新一代圖靈架構的游戲顯卡在市場上的銷售,而在去化庫存的這段時間內(nèi),恐不利NVIDIA的營收表現(xiàn),短期內(nèi)NVIDIA應將進入調(diào)整期。

其中,包含加密貨幣芯片收入的OEM和IP業(yè)績反映了“礦業(yè)”給英偉達帶來的煩惱。在2019財年一季度的財報中,英偉達首次公布,其PCOEM收入增長了320%以上,這主要是由于對用于加密貨幣挖掘的GPU產(chǎn)品的強勁需求,包括加密貨幣采礦GPU在內(nèi)的OEM銷售額達到2.89億美元。但是在接下來的第二季度,OEM和IP整體營收為1.16億美元,同比降低了54%;第三季度中,該營收為1.48億美元,同比下滑了23%。

與此對應的是,第二季度以來比特幣就已經(jīng)在走低,近期其價格一周內(nèi)下跌了25%。在挖礦市場低迷的情況下,二手礦機的交易增加也將加劇了顯卡的庫存。對此,英偉達正著手清理庫存來減小加密貨幣下跌帶來的影響。

NVIDIA全球市場運營執(zhí)行副總裁JayPuri在GTC大會上接受媒體采訪時表示,雖然加密貨幣的影響超出預期,但是未來1-2個季度,形勢會走好。

另一方面,備受期待的AI應用尚未進入成熟階段,例如在熱門的自動駕駛領域,傳感、認知、控制等各領域都有待突破,英偉達欲成為自動駕駛的算力大腦,還需要時間。WaymoCEO甚至表示,自動駕駛未來幾十年還不會遍地存在。當然,英偉達在該領域正在不斷拓寬合作伙伴。

不過,賽迪顧問人工智能研究中心副總經(jīng)理向陽告訴21世紀經(jīng)濟報道記者:“AI應用來說,用戶端看到的相對沒有那么明顯,但是很多互聯(lián)網(wǎng)、金融等企業(yè),還是使用了很多英偉達的產(chǎn)品。只說沒有那么直觀,它改變生產(chǎn)率是在比較底層的技術算法上。目前來看,在云端訓練芯片上的需求還沒有出現(xiàn)下降的趨勢,可能增速會稍微減緩一點?!?/p>

向陽還談道,引發(fā)這一輪下跌的原因還包括兩方面,一是旗艦的顯卡RTX2080Ti,最近產(chǎn)品質(zhì)量上穩(wěn)定性不夠,存在花屏甚至燃燒的問題。二是和大環(huán)境還是有很大關系,現(xiàn)在美國的科技股都在暴跌。

競爭者眾

在解決當前困擾的同時,英偉達繼續(xù)大舉進軍人工智能領域,同時其也面臨著勁敵。

從全球來看,人工智能公司可以簡單地概括為三個派系,其一是系統(tǒng)應用派,比如谷歌和Facebook,他們不僅開發(fā)人工智能的系統(tǒng)級框架,還進行大規(guī)模應用;第二類是芯片派,最大的玩家就是英偉達和英特爾,目前主要提供算力支撐;第三類是技術應用派,剩下的大部分公司都屬于這一類型,基于系統(tǒng)應用派和芯片派的技術平臺。

在AI芯片的分類中,按用途可分為訓練芯片和推理芯片,訓練芯片對算力要求極高,推理芯片更看重算力、耗能等多方指標。陳怡然告訴21世紀經(jīng)濟報道記者,英偉達芯片主要在訓練端有較大優(yōu)勢,推理端的產(chǎn)品選擇就很多。

“算力表現(xiàn)一直是AI芯片十分重要的性能指標,算力的計算大致上可以分成兩種類別,一種是針對主流的神經(jīng)網(wǎng)絡如RNN或是CNN,另一種則是不同的運算精度如FP16、FP32等,以NVIDIA的整體表現(xiàn)來看,不論是哪種計算指標,NVIDIA表現(xiàn)都算是居于領先?!蓖罔碑a(chǎn)業(yè)研究院資深分析師姚嘉洋向記者分析道,“目前NVIDIA在訓練端的主力芯片為TeslaV100,但是由于采用的制程較舊,所以很容易被新進業(yè)者所開發(fā)出的產(chǎn)品超越,NVIDIA若要進一步取回領導地位,勢必就要在芯片的運算架構有所更新,甚至也要投入更為先進的制程,例如7nm或是5nm,才能保持在算力上的優(yōu)勢地位?!?/p>

在推理端,廠商選擇的就不僅僅是GPU了,FPGA、ASIC等均各有特色。整體來看,英偉達的競爭者來勢洶洶。包括老牌的英特爾、AMD、谷歌、賽靈思,也有新進的華為,寒武紀等。

比如傳統(tǒng)算力領域的老大英特爾,就在2015年167億美元收購FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)巨頭Altera,F(xiàn)PGA在云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等方面有很大的潛力;2016年英特爾還收購Nervana,計劃用這家公司在深度學習方面的能力來對抗GPU。谷歌的TPU已經(jīng)進化到3.0版本,華為也推出昇騰系列芯片。

姚嘉陽向記者分析道:“NVIDIA的GPU投入AI的時間點比英特爾和賽靈思的都早,在軟硬件方案和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展上,也相對完整。AI系統(tǒng)的開發(fā),除了性能表現(xiàn)外,軟件與函數(shù)庫的搭配也相當重要,在這方面,NVIDIA做得相當扎實。但是英特爾和賽靈思近期也有急起直追的態(tài)勢,強化自家解決方案的性能表現(xiàn)?!?/p>

他表示,NVIDIA未來所面臨的挑戰(zhàn)在于,投入AI芯片開發(fā)的業(yè)者越來越多,盡管NVIDIA的生態(tài)系統(tǒng)相對成熟,但競爭對手也比過往增加不少,如何進一步優(yōu)化NVIDIA在AI方案的性價比,將是NVIDIA明年的重要課題。

本文來源:21世紀經(jīng)濟報道

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