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人工智能興起的這幾年，原本已在GPU領(lǐng)域舒舒服服吊打競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的英偉達(dá)，突然發(fā)現(xiàn)了能夠消耗GPU強(qiáng)大并行計(jì)算能力的新方法。源自圖形計(jì)算本身需求的GPGPU并不能帶來廣泛的深入社會(huì)生活各個(gè)領(lǐng)域的影響力，但人工智能不同。無論是各類廠商刻意的把自動(dòng)化和遠(yuǎn)程控制按上智能的名頭，還是Google深度安利的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，人工智能已經(jīng)深入人心。

GPU的超級(jí)并行性以及單精運(yùn)算的結(jié)構(gòu)，天然就是AI計(jì)算的料，于是乘上AI東風(fēng)的英偉達(dá)價(jià)值成倍成倍地增長(zhǎng)，Computex期間再創(chuàng)新高，股價(jià)一度超過265美元，而整體市值更是超過IBM這樣的藍(lán)色巨人，AI盛況空前。雖然Google表示將自行開發(fā)新一代TPU產(chǎn)品，但是明眼人都知道，Google的TPU就是英偉達(dá)帶加工的馬甲。而就算不為Google這樣的海量數(shù)據(jù)處理需求提供產(chǎn)品，黃仁勛的特斯拉（Tesla）可要比馬斯克的特斯拉跑得瘋多了！

當(dāng)著數(shù)百媒體人，黃仁勛不厭其煩地細(xì)數(shù)著臺(tái)面上每款產(chǎn)品的特性和用途。無人會(huì)否認(rèn)，英偉達(dá)股票的持續(xù)翻紅，與前景無限的AI關(guān)系密切，但是現(xiàn)實(shí)是另一個(gè)結(jié)果，其超過60%的營(yíng)收，來自最為人所熟知的GeForce游戲業(yè)務(wù)，而與AI相關(guān)的業(yè)務(wù)收入只有前者的幾分之一。要知道，GeForce 10系列上市已經(jīng)兩年時(shí)間了，相比英特爾的“擠牙膏”，英偉達(dá)連牙膏都懶得擠，一代產(chǎn)品不降價(jià)還能被持續(xù)搶破頭，游戲的火爆和挖礦的火爆，哪個(gè)都能讓它躺著收錢。

然而，英偉達(dá)還在不斷地加大AI相關(guān)產(chǎn)品的投入，從研發(fā)、產(chǎn)品到市場(chǎng)，一刻都沒有停止過。這樣全力以赴，它還能跑得更快些嗎？

Computex上，黃仁勛再次帶來了全線AI計(jì)算的硬件新品，上至被兩塊Xeon CPU串聯(lián)起16塊Tesla V100組成的“最大GPU”HGX-2、一體型計(jì)算主機(jī)DGX-2/DGX-STATION，下至集成數(shù)十個(gè)核心的Jetson Xavier平臺(tái)（包括了1個(gè)Volta Tensor Core GPU、1個(gè)8核ARM64 CPU、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器、1個(gè)圖像處理器、1個(gè)視覺處理器和1個(gè)視頻處理器）為機(jī)器人提供大腦，以及滿足5級(jí)自動(dòng)駕駛需求的DRIVE XAVIER/PEGASUS，無不密切圍繞熱門的AI領(lǐng)域開發(fā)。

誠(chéng)然，當(dāng)然的英偉達(dá)借十余年在GPU領(lǐng)域的霸主地位順理成章地快速切入了AI硬件領(lǐng)域，并且贏者通吃，拿下了自動(dòng)駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域。

然而，臥榻之側(cè)，豈容他人鼾睡。讓所有人都眼紅是一種成就，但也是一種風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)英偉達(dá)紅得發(fā)紫的時(shí)候，它原本的客戶以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也都沒閑著，新的更大的挑戰(zhàn)就在那不遠(yuǎn)的地方。

5月中，在Google I/O大會(huì)上，Google宣布將推出為特別優(yōu)化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和TensorFlow流程優(yōu)化的第二代TPU產(chǎn)品，其架構(gòu)和設(shè)計(jì)已經(jīng)明顯有別于英偉達(dá)提供的基于GPU架構(gòu)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品。雖然英偉達(dá)新一代的Tesla V100產(chǎn)品也具有相對(duì)獨(dú)立和強(qiáng)大的Tensor計(jì)算能力，但超大的核心、昂貴的價(jià)格、不專一的設(shè)計(jì)，很可能讓它丟掉Google這個(gè)大客戶。

除了曾經(jīng)的客戶，英偉達(dá)還必須面對(duì)擁有強(qiáng)大制造能力的英特爾，畢竟作為Fabless廠商，沒有制造的靈活性，與難以掌控V100超大核心的制造并存。通過一系列買買買和長(zhǎng)時(shí)間的消化吸收，英特爾已經(jīng)建立起更為完整的AI芯片家族，從提供兼容豐富應(yīng)用并兼顧桌面AI需求的x86家族產(chǎn)品，為機(jī)器計(jì)算提供平臺(tái)節(jié)點(diǎn)的Xeon系列，以及“買來”并已經(jīng)開始產(chǎn)品落地的AI芯片Nervana、Altera FPGA產(chǎn)品和Movidius VPU，從端到端的AI產(chǎn)品和40年的PC生態(tài)，都讓英特爾顯得和藹可親。

在特定的AI應(yīng)用領(lǐng)域，比如需要低功耗和實(shí)時(shí)性的移動(dòng)終端上，寒武紀(jì)甚至高通都成為了它潛在的競(jìng)爭(zhēng)者。別看英偉達(dá)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域近乎壟斷，但在新一波的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練上，所有人幾乎回到了同一起跑線上。

還要不要更多、更強(qiáng)的AI芯片，“適時(shí)地”成了英偉達(dá)必須面對(duì)的封頂問題，有關(guān)新的AI專用芯片是否還有市場(chǎng)的爭(zhēng)議已起，具有一定通用特性的GPU生態(tài)最為完善，相關(guān)工具也非常成熟和被廣泛使用，而新硬件特別是算法相對(duì)固化的產(chǎn)品，會(huì)讓研究者浪費(fèi)過多的熟悉時(shí)間。在臺(tái)北回答記者問題的時(shí)候，黃仁勛也承認(rèn)，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)沒有開始爆發(fā)性增長(zhǎng)的情況下，已知領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖據(jù)和學(xué)習(xí)已經(jīng)進(jìn)行的差不多了，至少目前硬件性能已經(jīng)可以滿足要求，更高性能的產(chǎn)品顯得不合時(shí)宜和浪費(fèi)，因此英偉達(dá)在保持技術(shù)領(lǐng)先的情況下，短期更傾向于將成熟技術(shù)落地，包括產(chǎn)品實(shí)用化和小型化方向，自動(dòng)駕駛及互動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)品，都是這樣思路的產(chǎn)物。與英特爾的AI產(chǎn)品序列來自不同設(shè)計(jì)機(jī)理，需要解決互通性和算法一致性問題不同，英偉達(dá)的產(chǎn)品具有更好的通用性和架構(gòu)的一致性，開發(fā)者所使用的工具與終端產(chǎn)品架構(gòu)上并無二致。

人工智能是應(yīng)用前景廣泛、商業(yè)機(jī)會(huì)眾多的領(lǐng)域，這是無人可以否認(rèn)的現(xiàn)實(shí)。但是人工智能實(shí)現(xiàn)的路徑和需要的工具卻千差萬別，一致架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)不定哪天就會(huì)成為絆倒英偉達(dá)自己的那道檻。

英偉達(dá)也在盡力避免自己的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)地位被AI的狂歡弄得一地雞毛，如同前兩年面對(duì)挖礦熱潮一樣，它也推出了不得使用GPU產(chǎn)品開發(fā)AI平臺(tái)的禁令，并不斷強(qiáng)調(diào)，“游戲顯卡只能打游戲，不能放在數(shù)據(jù)中心跑深度學(xué)習(xí)”——在技術(shù)上，TPU才是AI的正根大腦，而GPU只是兼具此功能。事兒就在這個(gè)“兼”字上了，HGX/DGX就別說了，天價(jià)不說還買不到（政策及供給因素），游戲和挖礦讓GeForce也供貨緊張價(jià)格高企，用戶不得不開始找其他可以到手的用具。好在英偉達(dá)多少意識(shí)到了這個(gè)問題，一方面不給用GeForce研究AI，一方面開放OEM生產(chǎn)制造最新的HGX-2，包括聯(lián)想等PC廠商開始參與到產(chǎn)品供應(yīng)中，當(dāng)然，脖子還是卡在V100上。

另一個(gè)變化是，英偉達(dá)也開始嘗試與其他廠商形成更良性的競(jìng)合關(guān)系，比如此次黃仁勛展示的“新產(chǎn)品”中就有來自新東家是英特爾的ALTERA，其Arria 10 FPGA功能模塊孤零零地與GeForce產(chǎn)品放在一起，只是有關(guān)它的用途的講解被活生生跳過了。

借AI再次爆紅的英偉達(dá)正在不斷地向業(yè)界重復(fù)著一句話：“ I am ai”，這才有了股價(jià)坐上火箭盛況。GeForce的強(qiáng)大支持，不僅呈現(xiàn)在財(cái)務(wù)端，更為AI研究提供了最直接的實(shí)例。視覺計(jì)算不僅最為消耗計(jì)算力本身，而且視覺對(duì)人來說可傳遞的信息太多，其中也大量包括了思維的反饋，這也也正是AI要學(xué)習(xí)和研究的方向。

有一個(gè)支柱產(chǎn)品的企業(yè)就能活得很好，有一個(gè)稱霸領(lǐng)域的企業(yè)就能翻云覆雨，而如果有兩個(gè)呢？英偉達(dá)如其許多前輩一樣，眼見就能稱霸第二個(gè)領(lǐng)域了！瘋狂推動(dòng)技術(shù)迭代的背后，保持與最接近的競(jìng)爭(zhēng)者之間有代差，是稱霸最直接有效的方式，拿捏好用戶和市場(chǎng)能摸出多少真金白銀，是老黃的重要任務(wù)。剩下的問題就是，他送至眼前的cookies么，你接得住嗎。