文/腦極體

在極度商業(yè)化的今天，科技的進(jìn)步與企業(yè)的名字一定是分不開(kāi)的。每當(dāng)我們想要盤(pán)點(diǎn)一下AI時(shí)代的幸運(yùn)兒，“英偉達(dá)”絕對(duì)會(huì)自然而然地第一個(gè)出現(xiàn)。原因可能是，它就像通訊時(shí)代的AT&T，計(jì)算機(jī)時(shí)代的Wintel，互聯(lián)時(shí)代的google，和移動(dòng)時(shí)代的蘋(píng)果一樣，在全球范圍內(nèi)統(tǒng)治著自己所在的產(chǎn)業(yè)，只要不犯錯(cuò)，就可以吃著技術(shù)和時(shí)代的紅利順順當(dāng)當(dāng)?shù)剡^(guò)上好幾年。

前不久，靠GPU掘到了AI“第一桶金”的英偉達(dá)，也迎來(lái)了自己的第十個(gè)GTC（GPU Technology Conference，即GPU技術(shù)峰會(huì)）。

這個(gè)起源于2009年加州圣何塞的技術(shù)會(huì)議，最初的重點(diǎn)是通過(guò)GPU解決計(jì)算挑戰(zhàn)的潛力，十年之后的今天，英偉達(dá)重新找到了擁抱GPU的理由，以期更安穩(wěn)地逗留在AI的懷抱。

今天，我們不妨通過(guò)GTC的技術(shù)蝶變，來(lái)了解一下英偉達(dá)這位“幸運(yùn)鵝”的幕后推動(dòng)力，以及我們每個(gè)人在這場(chǎng)技術(shù)浪潮中，可能擁有的位置。

透視GTC 2019：英偉達(dá)做起了TO B夢(mèng)？

作為英偉達(dá)最重要的技術(shù)輸出窗口，每年的GTC都會(huì)吸引數(shù)萬(wàn)人參加。眾多想在AI風(fēng)口有所斬獲的弄潮兒們，都試圖第一時(shí)間吸一口英偉達(dá)的“歐氣”。GTC也不負(fù)眾望，每年的新品都讓AI開(kāi)發(fā)者們化身“尖叫雞”。

比如GTC 2015，NVIDIA發(fā)布了地球上最快最強(qiáng)大的單芯游戲卡GeForce GTX Titan X以及DRIVE PX自動(dòng)駕駛汽車(chē)電腦。前者被游戲宅門(mén)奉為神話(huà)，后者讓自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商歡欣鼓舞。

2016年的重頭戲也是新卡和新架構(gòu)，發(fā)布了兩款超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的加速器Tesla P4&P40還加入了當(dāng)時(shí)大火的VR。也正是在這次會(huì)議上，英偉達(dá)正式宣稱(chēng)—“我們不再是一個(gè)半導(dǎo)體公司，而是一個(gè)AI Computing Company?！?/p>

既然自詡為“AI領(lǐng)軍者”，那么除了賺錢(qián)，自然也要為行業(yè)出點(diǎn)力。于是在接下來(lái)在2017年GTC大會(huì)，我們能看到英偉達(dá)開(kāi)始將重心逐漸轉(zhuǎn)移到了開(kāi)發(fā)者支持和生態(tài)建設(shè)上。當(dāng)年，就發(fā)布了一款支持所有框架的可編程 AI 推理加速器NVIDIA TENSORRT3，以及全球首款自主機(jī)器處理器Xavier。

從這個(gè)時(shí)候開(kāi)始，GTC的畫(huà)風(fēng)就有些變了。從性感的技術(shù)會(huì)議，變成了“生態(tài)孵化中心”和“帶貨專(zhuān)場(chǎng)”，也不過(guò)兩年多的時(shí)間。

GTC 2018就被評(píng)為“缺乏創(chuàng)新”。觀(guān)眾們沒(méi)能在這場(chǎng)峰會(huì)上看到萬(wàn)眾期待的新硬件設(shè)備和革命性顯卡，倒是“便宜大碗”的TESLA T4一再被強(qiáng)調(diào)，現(xiàn)場(chǎng)演示了TESLA T4容器化運(yùn)行AI任務(wù)的多種效果，仿佛是一次“庫(kù)存招商會(huì)”。還沒(méi)幾個(gè)月前在圖形學(xué)會(huì)議SIGGRAPH上推出的“Turing（圖靈）”架構(gòu)和Quadro RTX專(zhuān)業(yè)顯卡驚艷呢。

今年按照咱們中式思維，十周年這么重要的日子，怎么也得發(fā)布點(diǎn)逆天神器找回排面吧？結(jié)果“老鐵，要卡么”的故事又一次上演了。在剛剛結(jié)束的GTC 2019，英偉達(dá)依然選擇了“滅嗨”的產(chǎn)品矩陣—沒(méi)有炫技，沒(méi)有歡呼，只有穩(wěn)定可靠便宜的企業(yè)級(jí)硬件。

核心的三款產(chǎn)品：“RTX SERVER”，實(shí)際上就是在一個(gè)8U的機(jī)箱內(nèi)塞進(jìn)了40張T4加速卡，針對(duì)大規(guī)模的圖形渲染需求，甚至能夠作為云游戲的云端處理節(jié)點(diǎn)。

“Data Science Serve（r數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)器）”，采用了兩套英特爾頂級(jí)平臺(tái)帶4張英偉達(dá)T4加速卡的結(jié)構(gòu)，提供260TFlops的半浮點(diǎn)運(yùn)算能力。

針對(duì)自動(dòng)駕駛的全新虛擬運(yùn)算平臺(tái)“DRIVE CONSTELLATION（DRIVE 星座）”，一層是英偉達(dá)現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛運(yùn)算平臺(tái)，一層是有8張T4加速卡的機(jī)箱，是用來(lái)負(fù)責(zé)生成虛擬逼真環(huán)境的。

眾所周知，TESLA家族中的“4”系列向來(lái)都是極為高效的企業(yè)級(jí)產(chǎn)品，具有比較強(qiáng)的性?xún)r(jià)比。顯然，這就是個(gè)由T4構(gòu)成的面向企業(yè)級(jí)應(yīng)用的排列組合，個(gè)人粉絲們還是洗洗睡吧。

放棄C端擁抱B端，成了本屆GTC的潛臺(tái)詞，也清晰地展示了英偉達(dá)的態(tài)度—不能變現(xiàn)的技術(shù)都是耍流氓。對(duì)此，我們很難簡(jiǎn)單粗暴地下一個(gè)結(jié)論，質(zhì)疑它的創(chuàng)新能力。畢竟在技術(shù)的進(jìn)化歷程中，大企業(yè)的戰(zhàn)略選擇往往展現(xiàn)著當(dāng)下的關(guān)鍵問(wèn)題。

我們更想了解的是，英偉達(dá)真的到了不得不轉(zhuǎn)型的節(jié)點(diǎn)嗎？它的變化又會(huì)給這次AI技術(shù)浪潮帶來(lái)哪些影響？

（GTC 2019，英偉達(dá)創(chuàng)始人、CEO黃仁勛）

好風(fēng)憑借力：從“游戲宅”到“AI霸主”的角色變幻

想要看懂英偉達(dá)的未來(lái)，或許有必要先梳理一下，它是怎樣一步步走到今天的。

簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們將英偉達(dá)的發(fā)展通過(guò)兩個(gè)關(guān)鍵的時(shí)間轉(zhuǎn)折點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)。一個(gè)是從游戲到AI的時(shí)來(lái)運(yùn)轉(zhuǎn)，這造就了它兩年八倍的增長(zhǎng)神話(huà)；第二個(gè)是從制造到產(chǎn)業(yè)的身份更迭，這決定了它未來(lái)的加速度。

作為一家1993年成立的芯片公司，直到2012年前后漫長(zhǎng)的一段時(shí)間里，英偉達(dá)最為人熟知的角色，還是游戲宅們的“錢(qián)包絞肉機(jī)”。

1993年，時(shí)任Coreware主管的黃延勛和來(lái)自太陽(yáng)微電子的工程師克里斯·馬拉考斯基，以及圖形芯片設(shè)計(jì)師柯蒂斯·普里姆，一拍即合地認(rèn)為，下一波計(jì)算的正確方向?qū)⑹腔趫D形加速的。這種模式可以解決通用計(jì)算根本無(wú)法解決的問(wèn)題，其中，電子游戲是最具挑戰(zhàn)性的計(jì)算問(wèn)題，也是最有“錢(qián)”景的方向，于是只用了4萬(wàn)美元，英偉達(dá)就開(kāi)張了。

此后，英偉達(dá)的GPU就一直在和Intel、AMD等老牌CPU暗搓搓地?fù)尫蓊~。直到1998年RIVA TNT的發(fā)布，高超的圖形渲染能力一舉奠定了英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域的聲譽(yù)。第二年，GeForce 256(Nv 10)在車(chē)載技術(shù)中的圖像加速表現(xiàn)大大超過(guò)了市面上的所有產(chǎn)品，并開(kāi)始拿下了大筆大筆的硬件訂單。微軟的Xbox游戲主機(jī)，更是直接打給了NVIDIA兩億美元的預(yù)付款。2004年，英偉達(dá)還協(xié)助索尼設(shè)計(jì)了PlayStation 3游戲控制臺(tái)。

此后的數(shù)年里，英偉達(dá)收購(gòu)了不少圖形領(lǐng)域的公司，以加強(qiáng)自己在游戲渲染硬件上的優(yōu)勢(shì)。毫不夸張地說(shuō)，這期間的英偉達(dá)只有兩個(gè)對(duì)手，一個(gè)是它自己，能否不斷讓粉絲發(fā)出“鵝妹子嚶”的尖叫；一個(gè)是美國(guó)法律，2006年，英偉達(dá)就被美國(guó)司法部調(diào)查了關(guān)于可能反壟斷GPU行業(yè)的違規(guī)行為。

不過(guò)盡管如此，英偉達(dá)的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)依然是漸進(jìn)式的。比起科技公司的指數(shù)型增長(zhǎng)曲線(xiàn)，它表現(xiàn)得更像一個(gè)傳統(tǒng)的制造公司。既然如此，那么它也必然要面臨生產(chǎn)型企業(yè)的難題— 故障率。

2008年，英偉達(dá)的收入出現(xiàn)了大幅衰減，第二季度比第一季度減少了有2億美元之多。原因是其生產(chǎn)的移動(dòng)芯片組和GPU顯卡由于制造缺陷出現(xiàn)了極高的“異常故障率”。因此，它也成為蘋(píng)果、戴爾、惠普等公司集體訴訟的對(duì)象。問(wèn)題直到2010年才得以解決（英偉達(dá)向所有筆電用戶(hù)補(bǔ)償了修理和更換費(fèi)用）。

這樣的尷尬狀況一直持續(xù)到了2012年前后，也就是英偉達(dá)企業(yè)生涯的第一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)—人工智能！

2012年，黃仁勛發(fā)現(xiàn)自家GPU性能適用于人工智能場(chǎng)景，英偉達(dá)就開(kāi)始通過(guò)一系列手段支持人工智能技術(shù)的發(fā)展，比如打造性能、架構(gòu)更加高效的GPU，即“通用AI處理器”。

不過(guò)，連它自己都沒(méi)有預(yù)測(cè)到，GPU會(huì)成為AI產(chǎn)業(yè)端“算力”的最關(guān)鍵、無(wú)可取代的代名詞。

在2012年的ImageNet大賽中，多倫多大學(xué)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使用兩個(gè)GPU實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確率10.8% 的大幅提升，驚艷AI界。于是到了2013年，所有參賽者都采用了深度學(xué)習(xí)算法，也都跑在英偉達(dá)的GPU和CUDA上。

在這樣的大形勢(shì)下，英偉達(dá)打造的針對(duì)各種人工智能訓(xùn)練和應(yīng)用場(chǎng)景的GPU解決方案，很快成為研究機(jī)構(gòu)和開(kāi)發(fā)者的首選。

無(wú)論是打敗世界冠軍的AlphaGo背后的谷歌，還是中國(guó)BAT的人工智能技術(shù)，都在使用英偉達(dá)提供的芯片組進(jìn)行工作。

“吃雞”（絕地求生）等高端游戲的出現(xiàn)，自動(dòng)駕駛研發(fā)熱潮的興起，區(qū)塊鏈虛擬幣的瘋狂漲幅，都成為英偉達(dá)“一飛沖天”的助推力。

由于技術(shù)的獨(dú)占性，人人都想用英偉達(dá)的GPU，直接也讓其出貨量漲到了驚人的程度，連帶成為了2013-2017年全世界表現(xiàn)最好的大盤(pán)股，連谷歌臉書(shū)都要避其鋒芒！

收獲AI果實(shí)的那幾年，是英偉達(dá)名副其實(shí)的高光時(shí)刻。2015年，英偉達(dá)的股價(jià)只有20美元，到了2017年，已經(jīng)突破了160美元。這才是我們熟悉的科技獨(dú)角獸才擁有的性感曲線(xiàn)嘛！也是在這個(gè)階段，黃仁勛才能在GTC上自信地說(shuō)出“我們不是硬件公司，我們是AI公司”這樣的話(huà)。

總結(jié)一下英偉達(dá)的第一次命運(yùn)轉(zhuǎn)折，核心原因就是在整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈中，作為處理器制造商的英偉達(dá)處在了一個(gè)不可替代的地位，崛起也就成為歷史的必然。

時(shí)勢(shì)造英雄：從霸主到生態(tài)的江湖風(fēng)云

時(shí)勢(shì)造英雄，也能磨滅歷史的贈(zèng)予。巔峰之際的英偉達(dá)，高光背后的身影反而略顯狼狽。

從GTC的變化，細(xì)心的旁友們可能就已經(jīng)有所察覺(jué)，一方面，英偉達(dá)的“清庫(kù)存”壓力越來(lái)越大。

成也挖礦，敗也挖礦。伴隨著區(qū)塊鏈的大跳水，量?jī)r(jià)齊飛的英偉達(dá)GPU芯片也面臨著需求驟降的危機(jī)。

個(gè)人電腦端的顯卡升級(jí)需求來(lái)到了瓶頸期，自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)的增速也開(kāi)始停滯，重重催逼之下，英偉達(dá)的營(yíng)收幾乎下降了40%。經(jīng)銷(xiāo)商和零售商渠道的GPU庫(kù)存估計(jì)且得消耗一點(diǎn)時(shí)間。為了賣(mài)卡，英偉達(dá)甚至還頒布了喪心病狂的“顯卡禁令”，不允許使用（便宜的）GeForce和Titan芯片來(lái)跑深度學(xué)習(xí)了，變相逼迫開(kāi)發(fā)者和學(xué)術(shù)界購(gòu)買(mǎi)更昂貴（大概十倍左右）的Tesla系列GPU。

這也是為什么，連最應(yīng)該秀肌肉的GTC都無(wú)心搞創(chuàng)新（噱頭），只專(zhuān)心帶貨了。

另一個(gè)變化，則是越來(lái)越扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)AI布局。

往年英偉達(dá)也多次強(qiáng)調(diào)平臺(tái)化能力、開(kāi)發(fā)生態(tài)、解決方案這些東西，比如2017年和百度包括云計(jì)算、自動(dòng)駕駛、消費(fèi)設(shè)備和開(kāi)源框架PaddlePaddle等領(lǐng)域達(dá)成深度合作伙伴關(guān)系等。但看起來(lái)都比較“形而上”，更像是一種賣(mài)顯卡的公關(guān)策略。

反觀(guān)這兩年，其為產(chǎn)業(yè)端賦能的動(dòng)作開(kāi)始越來(lái)越有力，而且是真金白銀地“用錢(qián)投票”。

2018年9月，英偉達(dá)開(kāi)放了CUDA 10工具包的下載，12月初宣布開(kāi)源物理模擬引擎PhysX的SDK，顯然是吸引和鼓勵(lì)更多的AI開(kāi)發(fā)者加入。

緊接著又推出了一款更適合深度學(xué)習(xí)的GPUTitan RTX，增強(qiáng)其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的功能，爭(zhēng)取更多AI伙伴的信任。前不久，還分享了全新的人工智能CUDA-X生態(tài)系統(tǒng)，能夠容納人工智能架構(gòu)、云端機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)、實(shí)際落地部署、工作站、服務(wù)器、云服務(wù)等多種參與者的需求。

不難發(fā)現(xiàn)，原本產(chǎn)業(yè)解決能力只是英偉達(dá)發(fā)布會(huì)上的“錦上添花”，但通過(guò)兩年里的各種布局，已經(jīng)成為可以真實(shí)撐起英偉達(dá)未來(lái)的關(guān)鍵性力量。

這種從硬件制造到產(chǎn)業(yè)生態(tài)者的身份轉(zhuǎn)折，表面上看起來(lái)是管理者一統(tǒng)江湖的高瞻遠(yuǎn)矚，不過(guò)僅僅將此歸功于企業(yè)的主動(dòng)變革，顯然不夠客觀(guān)。還應(yīng)該看到的是，英偉達(dá)所處的氣溫帶，也不再那么舒適了：

首先，區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)一落千丈，礦卡和顯卡變得越來(lái)越不好賣(mài)了，連帶著英偉達(dá)的股價(jià)甚至一度跌掉了最高值的一半，靠什么維持資本市場(chǎng)的預(yù)期是它必須考慮的問(wèn)題。

其次，越來(lái)越多的科技企業(yè)和傳統(tǒng)CPU廠(chǎng)商開(kāi)始切入芯片賽道，對(duì)英偉達(dá)的市場(chǎng)份額虎視眈眈。其中不僅有谷歌、蘋(píng)果這樣的技術(shù)巨頭，很容易憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)在硬件領(lǐng)域崛起；還有Intel、AMD這樣的老牌對(duì)家，不斷推出更便宜的替代品。

谷歌研究院院長(zhǎng)、美國(guó)“人工智能”教科書(shū)的作者彼得·諾威格博士，有一句廣為流傳的話(huà)：當(dāng)一個(gè)公司的市場(chǎng)份額超過(guò)50%以后，就必須去挖掘新的成長(zhǎng)點(diǎn)了。這正是當(dāng)下英偉達(dá)所面臨的“甜蜜的壓力”。

一方面，它必須靠扎實(shí)的產(chǎn)業(yè)支撐來(lái)保護(hù)現(xiàn)有的城池，另一方面，作為上市公司它總是需要有盡可能多的收入來(lái)源以證明自己的未來(lái)。

換句話(huà)說(shuō)，產(chǎn)業(yè)AI的to B夢(mèng)，英偉達(dá)不得不做。

失之東隅收之桑榆：時(shí)代寵兒英偉達(dá)

說(shuō)了這么多，或許我們可以比較清晰地看清楚，AI的浪潮是如何將英偉達(dá)推上了商業(yè)的前沿。那么它是否還有能力來(lái)領(lǐng)導(dǎo)接下來(lái)的產(chǎn)業(yè)端智能革命呢？

作為目前AI芯片領(lǐng)域的王者，我們可以簡(jiǎn)單總結(jié)一下英偉達(dá)在產(chǎn)業(yè)AI領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)所在：

1. 軟硬件的兼容性。英偉達(dá)的軟件生態(tài)和硬件性能，可以說(shuō)是目前最成熟的。很多做前沿研究的人，都會(huì)把實(shí)驗(yàn)和開(kāi)發(fā)放在英偉達(dá)的硬件和平臺(tái)上。尤其是一些自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商，即便有新的芯片推出，他們不愿意輕易嘗試或是去更換英偉達(dá)的產(chǎn)品，因?yàn)樗碇媒?jīng)考驗(yàn)的穩(wěn)定性和軟硬件協(xié)同優(yōu)勢(shì)。

2. 規(guī)?；瘍?yōu)勢(shì)。得益于堅(jiān)持不懈地賣(mài)貨，英偉達(dá)在產(chǎn)業(yè)AI的所需要的處理器芯片、架構(gòu)和解決方案上，無(wú)論是研發(fā)投入還是制造規(guī)模上，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都要略遜一籌。這種優(yōu)秀性能效率比，短期內(nèi)還難以被超越。

3. 產(chǎn)業(yè)端的前期沉淀。

在十幾年前，英偉達(dá)就嘗試通過(guò)GPU來(lái)幫助一些石油、氣象和生命科學(xué)領(lǐng)域的客戶(hù)。比如曾經(jīng)和浪潮一起，幫助中石油將勘探軟件應(yīng)用遷移到GPU上。用十幾臺(tái)GPU服務(wù)器替代了原來(lái)的一兩百臺(tái)CPU服務(wù)器。

作為GPU生態(tài)從無(wú)到有的創(chuàng)造者，英偉達(dá)在產(chǎn)業(yè)端的部署經(jīng)驗(yàn)和工程能力，也是其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所不具備的。

同時(shí)，英偉達(dá)也沒(méi)有放棄在技術(shù)創(chuàng)新上的領(lǐng)先性。它每年都會(huì)為 AI 推出一種新的架構(gòu)，雖然GTC 2019乏善足陳，但今年可能還是會(huì)推出業(yè)內(nèi)首個(gè)7nm 解決方案，直接拉開(kāi)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差距。

總而言之，英偉達(dá)切入B端市場(chǎng)，雖然是一種半自愿半無(wú)奈的選擇，但也有著深厚的積累與護(hù)城河。雖不至于“高枕無(wú)憂(yōu)”，但絕不是“黔驢技窮”。重走AI路：英偉達(dá)的“王座”如何穩(wěn)固在英偉達(dá)的AI登頂之路上，Intel就是一塊盡職盡責(zé)的“墊腳石”。

在2017年的GTC China上，英偉達(dá)的掌門(mén)人黃仁勛就憑借“摩爾定律已死”而被媒體大肆報(bào)道（還有人不知道摩爾定律是Intel創(chuàng)始人戈登-摩爾博士提出的嗎？），原因是CPU的增長(zhǎng)幅度大幅縮小。導(dǎo)致一段時(shí)間里，“Intel吐血，GPU牛逼”成了坊間熱議的話(huà)題。

不過(guò)，僅僅兩年時(shí)間，我們就看到當(dāng)年Intel的窘境，也開(kāi)始成為英偉達(dá)的夢(mèng)魘。

雖然雄霸了AI芯片市場(chǎng)，但它的遠(yuǎn)景并不容樂(lè)觀(guān)。即使占據(jù)全部份額（這顯然不可能），它也很難使公司再以指數(shù)級(jí)的速度成長(zhǎng)。而且，由于反摩爾定律的作用，它的營(yíng)業(yè)額也并不會(huì)因?yàn)槎噘u(mài)了一些設(shè)備而成比例地提升（它也賣(mài)不出去以前那么多了）。換句話(huà)說(shuō)，如果不盡快開(kāi)拓出新的市場(chǎng)，就會(huì)面臨Intel在AI時(shí)代同樣的尷尬。

讓人不由感慨，英偉達(dá)憑借深度學(xué)習(xí)的鵲起，順利從一個(gè)硬件公司轉(zhuǎn)型為科技企業(yè)，卻發(fā)現(xiàn)這個(gè)新身份是如此地容易早熟，沒(méi)過(guò)幾年就成長(zhǎng)到了飽和狀態(tài)，不得不再去尋求新的定位。

但有時(shí)候，找到一個(gè)新的商業(yè)模型比等待一次技術(shù)浪潮的紅利更難。

我們可以隨手舉出幾個(gè)尚待解決的難題：

比如B端的商業(yè)化。

B端的商業(yè)模式是靠大投入大批量來(lái)掙錢(qián)，廠(chǎng)商往往需要花幾倍于其他公司的經(jīng)費(fèi)來(lái)開(kāi)發(fā)一款芯片，才能夠在同一代芯片中勝出。目前看來(lái)，英偉達(dá)的產(chǎn)業(yè)AI解決方案就是對(duì)同一款芯片的排列組合，但深入到更加垂直的細(xì)分領(lǐng)域時(shí)，就很難做到憑借一款產(chǎn)品的規(guī)?；瘉?lái)盈利。

而且，極大運(yùn)算量的機(jī)器學(xué)習(xí)正在越來(lái)越多地引起了市場(chǎng)的反抗（缺乏應(yīng)用場(chǎng)景、訓(xùn)練成本過(guò)高、低資源學(xué)習(xí)興起等等），坦率來(lái)講GPU并不是一個(gè)最好的解決方案，市場(chǎng)還一直三心二意地等待著更具性?xún)r(jià)比的技術(shù)，比如ASIC。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI將越來(lái)越少依賴(lài)于CUDA和GPU。

我們都知道將有新的計(jì)算加速技術(shù)出現(xiàn)，并且都肯定一點(diǎn)，雖然不知道那個(gè)新技術(shù)會(huì)是什么，但肯定不是更多更快更強(qiáng)的GPU。

從這個(gè)角度來(lái)看，英偉達(dá)有點(diǎn)像“芯片界的楊超越”。人人都認(rèn)為它能在AI時(shí)代C位出道，是靠運(yùn)氣打贏的。它自己也很清楚地知道，如果不找到新的成長(zhǎng)點(diǎn)，它就會(huì)隨著時(shí)代紅利的過(guò)去而活成前輩們“糊”的樣子。

英偉達(dá)對(duì)世界最大的貢獻(xiàn)在于，它為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到了一個(gè)最為現(xiàn)實(shí)的舞臺(tái)，直接地讓AI得以可知可感可用，說(shuō)它是過(guò)去幾年中AI大潮中最成功的一個(gè)也毫不為過(guò)。

同時(shí)我們也應(yīng)該慶幸，有越來(lái)越多的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手走入戰(zhàn)場(chǎng)，讓英偉達(dá)保持著一份“王者”難得的忐忑和驚惶。六個(gè)月讓顯卡性能提升十倍，相信沒(méi)有諸多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的話(huà)，它是做不到這一點(diǎn)的。

“秦有六國(guó)，兢兢以強(qiáng)；六國(guó)既除，訑訑乃亡”。這條規(guī)律對(duì)于AI江湖和英偉達(dá)，也同樣適用。