黄教主的霸主梦：英伟达能否在人工智能中再创辉煌？

英伟达在人工智能领域有很大机会再创辉煌，但也面临诸多挑战。具体分析如下：英伟达在人工智能领域具备再创辉煌的基础早期转型与积累英伟达成立于1993年，靠制造显卡起家。在芯片组市场受挫后，2010年11月宣布专注于Tegra SoC，并开始注重GPU技术的开发研究。2012年，英伟达深度神经网络技术在通用GPU的支持下实现重大突破，为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能技术提供了快速发展的条件，数据中心业务也蒸蒸日上，为其在人工智能领域的发展奠定了基础。例如，英伟达的数据中心业务为大大小小的公司提供强大计算力支持，使其在人工智能计算领域逐渐占据重要地位。持续的技术创新与产品推出GPU架构不断升级：英伟达专注于GPU技术的开发，针对深度学习不断推出新的GPU架构。2016年推出第一个专为深度学习优化的Pascal GPU，2017年又推出性能相比Pascal提升5倍的新GPU架构Volta，同时亮相神经网络推理加速器TensorRT 3。凭借通用的GPU单元、专门的TensorRT加速器等，英伟达能很好地满足AI构建的训练需求和部署需求，成为AI热潮的最大受益者之一。推出面向不同领域的产品游戏领域：在科隆游戏展上推出新一代高端游戏显卡GeForce RTX 2070，虽然主要面向游戏市场，但也展示了其在显卡技术上的创新能力，而显卡技术与人工智能计算也有一定的关联性。自动驾驶领域：英伟达的“DRIVE”系列性能强劲。2017年10月发布“DRIVE PX Pegasus”自动驾驶平台，拥有高达320 TOPS的深度学习处理能力；2018年“CES 2018”上展示NVIDIA最新的自动驾驶技术“DRIVE XAVIER”，并计划开辟自动驾驶SoC平台产品线。目前英伟达在NVIDIA DRIVE产品的发展方面已经拥有了超过320个合作伙伴，涵盖多个领域。智能机器人领域：2018年台北电脑展上，英伟达发布NVIDIA Isaac机器人平台，包含硬件、软件和虚拟世界机器人模拟器；同时发布“世界首台专为机器人打造的处理器”NVIDIA Jetson Xavier，其超高的计算能力能为机器人的感知和计算提供基础算力保障，软件上配备的工具箱也有助于解决智能机器人存在的问题。市场表现良好从最新发布的新一季财报来看，除了传统的游戏芯片方面，英伟达在人工智能芯片方面发力成效显著。第二季度数据中心业务收入为7.6亿美元，同比大幅增长83%；汽车业务收入为1.61亿美元，同比增长13%，也高于预期。福布斯预计2019财年英伟达GPU部门的收入将达到105亿美元以上，且其作为人工智能和深度学习的领导者，开发的一系列产品越来越受欢迎，这一趋势预计将继续向前发展。英伟达在人工智能领域再创辉煌面临挑战竞争对手的压力英伟达的老对手英特尔在AI领域All In。2016年英特尔花4亿美元收购深度学习初创企业Nervana Systems，这家公司曾经连续几年帮英伟达优化GPU平台，被收购后不仅断了继续为英伟达提供服务的可能，还极大增强了英特尔的实力，给英伟达在AI领域的发展带来了一定的竞争压力。技术发展的不确定性虽然英伟达目前在GPU技术上具有优势，但人工智能领域技术发展迅速，未来可能会出现新的计算架构或技术路线，如果英伟达不能及时跟上技术发展的步伐，其优势可能会被削弱。例如，量子计算等新兴技术如果取得重大突破，可能会对现有的GPU计算模式产生冲击。市场需求的变化人工智能应用场景不断拓展和变化，对芯片的性能、功耗、成本等方面提出了不同的要求。英伟达需要不断调整产品策略，以满足不同客户和市场的需求。如果不能满足市场需求的快速变化，可能会导致市场份额的下降。例如，在一些对成本敏感的人工智能应用场景中，如果英伟达的产品价格过高，可能会被其他更具性价比的解决方案所取代。