AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位
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元旦刚过,深陷“矿难”的英伟达,还在股市中苦苦挣扎。而远在中国大陆的阿里达摩院却预言,GPU在人工智能领域的统治地位将受到威胁。或许流年不利,英伟达的2019并非坦途。
昨日,阿里达摩院发布2019十大科技趋势,其中就指出:AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。当下数据中心的AI训练场景下,计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈,新一代的基于3D堆叠存储技术的AI芯片架构已经成为趋势。
目前在人工智能领域,英伟达的GPU具有无可撼动的霸主地位。因为深度学习神经网络对高性能计算需求非常高,而GPU对处理复杂运算拥有天然的优势。那AI专用芯片(ASIC芯片)何以挑战GPU的霸主地位?
ASIC芯片何以挑战GPU?
回答这个问题,我们先来了解下什么是AI专用芯片(ASIC芯片)?
ASIC芯片是专用定制芯片,为实现特定要求而定制的芯片。除了不能扩展以外,在功耗、可靠性、体积方面都有优势,尤其在高性能、低功耗的移动端。而GPU是单指令、多数据处理芯片。采用数量众多的计算单元和超长的流水线,对处理复杂运算有天然的优势。
随着人工智能的发展,在网络的种类、复杂程度和处理的信息量上都发生了天翻地覆的变化。而且,随着人工智能的落地,应用场景也丰富多样,不同的场景对应不同容量的数据,算法和算力也会相应改变,而ASIC芯片能够完美匹配这种需求。
基于此,AI芯片的种类多、缺口大,全球涉足AI芯片的公司会越来越多,比如寒武纪、地平线机器人、云之声、云天励飞、耐能、西井科技、百度、阿里、谷歌、微软等。
虽然GPU能满足AI的高算力要求,但是不能满足不同场景的需求。而这,不仅使ASIC芯片能够挑战GPU,还使ASIC芯片的发展存有巨大空间。GPU在人工智能领域的地位受到威胁,对英伟达来说,不是一件幸事。
从英伟达近两年的财报数据来看,除了其一直占有领先优势的游戏业务增长之外,其更多的涨幅事实上来自于数据中心和自动驾驶两大全新业务板块,而数据中心和自动驾驶都跟GPU有着休戚与共的关系。
AI之战,方兴未艾
英伟达在核心业务(游戏、专业可视化)增速放缓的同时,以数据中心和自动驾驶为代表的AI业务却正在面临残酷的竞争。在AI尚未完全落地之前,同样着力于数据中心和智能驾驶的谷歌,与英伟达之间的战争也远未结束。
TPU是谷歌为机器学习而设计出的一款人工智能芯片,英伟达仍然是AI硬件的领跑者,但TPU来势汹汹,AlphaGo身上其实就已经搭载上了TPU,2018年年初,谷歌在云平台上向谷歌云用户开放付费TPU服务,此前TPU仅限于谷歌内部自用,开放平台被舆论称为是向英伟达GPU的挑战。
Intel同样不甘寂寞,大举并购AI公司,包括153亿美元收购的以色列Mobileye公司(为自动驾驶提供图像算法和芯片)、图形处理器公司Movidius、以及即将收购的研发AI软硬件兼容的Vertex.ai公司。
上文提到,全球涉足AI芯片公司越来越多,包括BAT在内的中国人工智能玩家,也在自行研发AI芯片。随着人工智能的发展及落地,巨头之间的人工智能之战或许才刚刚开始。
深陷“矿难”,拖累业绩
英美达在2016年和2017年盈利能力的爆发,首先源于GPU收入的激增,而该项业务的增长,被认为得益于数字货币挖矿的兴起。
数字货币兴起之初,普遍通过CPU进行挖矿,随后,玩家们发现在挖矿这种重复的运算行为下,并行计算的GPU有着比CPU更高的效率,针对显卡开发出的挖矿算法出现。
2016年开始,数字货币价格飙升,挖矿进入高潮,GPU不仅找到增量市场,价格也一路攀升,呈现量价齐升的繁荣景象,“卖铲子”的英伟达成为挖矿的最大受益者之一,营收增加的同时,净利率也由2015年的12%上升到24%和28%。
盈亏同源,数字货币迅速降温自然被认为是英伟达业绩低于预期的重要原因。在最新季报中,英伟达将收入增速放缓的原因归咎为Pascal架构GPU的渠道库存积压,随后的财报电话会中,英伟达表示目前使用Pascal显卡库存预计需要到明年2 月份才能消化,而新的Turing架构显卡将在库存正常化之后才会考虑推出。
业内认为,随着数字货币行情急转直下,市场上对于GPU的需求将继续萎缩,同时,一旦有玩家退出数字货币领域,大量二手GPU也将流入市场与新产品形成竞争,英伟达的去库存道路并不平坦。
股价大跌,市值腰斩
近日,英伟达公布2019财年第三季度财报后,两个交易日股价便跌去30%。在最新的成绩单中,英伟达当期实现收入31.8亿美元,同比增长21%,盈利12.3亿美元,同比增长47%,这串数字尽管并不难看,却远低于市场预期。
财务和市值,历来都是相向而行。通常情况下,当财务营收亮眼,市值就会上涨;当财务营收惨淡,市值就会下跌。
过去2年,英伟达是纳斯达克中的明星股,凭借对人工智能的切入,从一家游戏显卡硬件公司跻身为媲美谷歌和微软的高科技企业。2016年初开始,其股价由30美元/股左右一路高涨,到2018年10月股价接近300美元/股的峰值。
回顾过去几年市场对于英伟达的估值,2016年之前,其PE(TTM)一直维持在20倍左右,在2016年和2017年,PE上升到40至50倍左右。对于美股市场来说,给予这样一家硬件公司如此高的估值堪称疯狂,即便是谷歌,同时期的PE也只在30至40倍之间。
享受到顶级的估值溢价,英伟达的AI业务却未能兑现与之匹配的盈利能力,与此同时,其主要的GPU业务也遭遇瓶颈。从2018年10月开始,英伟达股价跌势不止,目前已降至136美元/股。英伟达市值从顶峰的1800亿美元,如今已腰斩成900多亿美元。
小结:
1993年,美籍华人黄仁勋创办英伟达,并于1999年推出了全球第一款图形处理器,使GPU芯片独立于CPU。2008年,英伟达毅然决定投入巨资研发基于GPU的CUDA计算平台。
2012年,多伦多大学利用GPU和CUDA创建了自动学习识别数百万图像的深度神经网络,并且获得了ImageNet图像识别大赛的冠军,此后,英伟达在人工智能领域声名大噪。
很多人都说,英伟达的成功事实上代表了GPU的成功。但随着矿业萧条,AI芯片异军突起,GPU如临大敌,英伟达市值几近腰斩。当全球都沉浸在喜迎2019的欢乐中时,英伟达却如履薄冰。