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日前，英偉達(dá)官方發(fā)布了一則第二季度業(yè)績(jī)預(yù)發(fā)布消息：由于游戲業(yè)務(wù)低迷，其第二季度的營(yíng)收預(yù)計(jì)67億美元，基本與去年同期持平，比2022年一季度下降19%，遠(yuǎn)低于英偉達(dá)之前給出的81億美元指引目標(biāo)。

但如果你足夠了解英偉達(dá)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這次“下滑”并不可怕。

首先是行業(yè)整體表現(xiàn)的原因，根據(jù)國(guó)際知名咨詢公司IDC的統(tǒng)計(jì)，二季度全球PC出貨量同比下降了15.3%。市場(chǎng)的不景氣對(duì)芯片公司有著明顯的負(fù)面影響：同為芯片巨頭的英特爾二季度營(yíng)收環(huán)比下降了17%，同比下降了22%。

其次是英偉達(dá)自己之前的業(yè)績(jī)上漲實(shí)在太“兇猛“，即便二季度預(yù)計(jì)營(yíng)收只能達(dá)到67億美元，仍是2019年和2020年同期的260%和174%。從倒退幅度看，上一次，也就是2018年虛擬貨幣“崩盤(pán)”導(dǎo)致的顯卡市場(chǎng)“礦難”中，英偉達(dá)營(yíng)收水平倒退了6個(gè)季度，這次只倒退了4個(gè)季度，環(huán)比跌幅更是從2018年的31%縮小到了19%。

整體業(yè)績(jī)表現(xiàn)更“堅(jiān)韌”的背后，是英偉達(dá)歷時(shí)十?dāng)?shù)年完成的顛覆性轉(zhuǎn)型和升級(jí)——從圖形計(jì)算市場(chǎng)偏安一隅的 “小”龍頭，變身為引領(lǐng)全球加速計(jì)算市場(chǎng)的“大”龍頭。

這一趨勢(shì)也清晰地表現(xiàn)在營(yíng)收結(jié)構(gòu)的變化上，從2020年末開(kāi)始，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)已經(jīng)成為了英偉達(dá)營(yíng)收增長(zhǎng)的新龍頭，并在2022年一季度再次在數(shù)額上超過(guò)游戲，成為英偉達(dá)占比最高的營(yíng)收板塊。

在即將來(lái)到的第二季度財(cái)報(bào)中，沒(méi)有被虛擬貨幣沖擊的應(yīng)為數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)大概率還將超過(guò)下滑的游戲業(yè)務(wù)，從而形成較為夸張的差距。僅憑這樣一個(gè)季度結(jié)果，還不足以解釋核心問(wèn)題：英偉達(dá)的未來(lái)增長(zhǎng)是否具有確定性？

英偉達(dá)未來(lái)發(fā)展的基礎(chǔ)：通用計(jì)算全棧矩陣

回顧英偉達(dá)的發(fā)展史，英偉達(dá)CEO黃仁勛向來(lái)頗具“遠(yuǎn)見(jiàn)”，在30年前創(chuàng)立之初就能預(yù)見(jiàn)計(jì)算機(jī)發(fā)展帶來(lái)的巨大圖形計(jì)算需求。在圖形市場(chǎng)發(fā)展如日中天的情況下，在2004年前后再次預(yù)見(jiàn)了通用計(jì)算的廣闊應(yīng)用前景。

在這之前GPU僅僅只處理圖形需求，英偉達(dá)官方為此專門(mén)開(kāi)發(fā)了底層的調(diào)用機(jī)制和各種軟件庫(kù)，讓開(kāi)發(fā)者可以把GPU中大量的計(jì)算能力利用起來(lái)?！皩Ｓ谩鞭D(zhuǎn)向“通用”的關(guān)鍵決策，不僅改變了英偉達(dá)之后的發(fā)展軌跡，還讓整個(gè)行業(yè)協(xié)作孵化出了人工智能這一關(guān)鍵發(fā)展方向。

為了讓“通用計(jì)算”這一構(gòu)想成為現(xiàn)實(shí)，英偉達(dá)“堅(jiān)持”了十多年，各種創(chuàng)新協(xié)作壓根沒(méi)有停過(guò)，最終才獲得如今的成績(jī)：

這份不求短期回報(bào)的堅(jiān)持，最終培育出了英偉達(dá)當(dāng)前發(fā)展的核心——“通用計(jì)算全棧矩陣”。

你可以將這個(gè)矩陣?yán)斫鉃橛ミ_(dá)多年以來(lái)創(chuàng)新的積累，在這個(gè)巨大的多層平臺(tái)上，是氣象、醫(yī)療、語(yǔ)音、工業(yè)設(shè)計(jì)、專業(yè)圖形處理、機(jī)器人、視頻分析處理等典型人工智能賽道中的多種軟件產(chǎn)品和解決方案，背后還有著上千萬(wàn)的開(kāi)發(fā)者和全球近萬(wàn)家使用英偉達(dá)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。

英偉達(dá)早年精力都放在GPU的研究設(shè)計(jì)上，旨在解決計(jì)算機(jī)的圖形計(jì)算問(wèn)題。直到GPU通用計(jì)算曙光的出現(xiàn)，英偉達(dá)轉(zhuǎn)而將全部精力投入到了通用計(jì)算產(chǎn)品和生態(tài)的扶持中去。截止目前，英偉達(dá)已經(jīng)擁有一個(gè)產(chǎn)品眾多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，橫跨不同行業(yè)、應(yīng)用場(chǎng)景和解決方案的通用計(jì)算全棧矩陣。大致可以分為四層：

1. 底層硬件：芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)硬件；

2. 底層軟件：驅(qū)動(dòng)軟件、計(jì)算基礎(chǔ)組件；

3. 框架軟件：計(jì)算通用工具、算法庫(kù)；

4. 實(shí)際應(yīng)用：模型算法、領(lǐng)域應(yīng)用、場(chǎng)景應(yīng)用。

硬件最好理解，從邊緣領(lǐng)域的SoC，到傳統(tǒng)的游戲顯卡和加速卡，再到無(wú)限拓展的云端解決方案，甚至是目前地球單機(jī)并行運(yùn)算能力最強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī)中，都有英偉達(dá)統(tǒng)一微架構(gòu)的GPU處理器。不同物理尺寸、不同芯片數(shù)量、不同算力等級(jí)的硬件可以相互組合協(xié)作，組成各式各樣的解決方案對(duì)應(yīng)不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景。

以目前 “GPU、CPU、DPU” 的三大件組合為例，自研的ARM服務(wù)器CPU和強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)能力，讓英偉達(dá)能夠跳脫于傳統(tǒng)GPU的硬件，對(duì)云端的通用計(jì)算解決方案進(jìn)行全面的優(yōu)化。以系統(tǒng)通信能力為例，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)PCIE通信速率的英偉達(dá)NVLink通信技術(shù)，不僅能將GPU中的算力和數(shù)據(jù)無(wú)縫連接、就連英偉達(dá)的Grace ARM處理器也可以和GPU相互連接，大大降低了構(gòu)建超大型通用計(jì)算集群和運(yùn)行超大規(guī)模AI計(jì)算的門(mén)檻。

強(qiáng)大的全棧硬件能力，讓英偉達(dá)輸出的產(chǎn)品從過(guò)去的GPU、顯卡一下子躍進(jìn)為全球頂級(jí)的超級(jí)計(jì)算機(jī)制造商。以今年春季的GTC上發(fā)布的EOS超級(jí)計(jì)算機(jī)為例，就裝備了576個(gè)英偉達(dá)DGX H100系統(tǒng)，其中包括4608個(gè)H100圖形處理器，500個(gè)Quantum-2 InfiniBand 交換機(jī)；以及360個(gè) NVLink 交換機(jī)。

強(qiáng)勢(shì)的硬件能力之上，還有龐大的軟件和應(yīng)用生態(tài)，其中最重要的就是肩負(fù)聯(lián)通通用計(jì)算軟硬件的CUDA（統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)）。

從2007年首次發(fā)布至今，15年的時(shí)間里，CUDA已經(jīng)更新了23個(gè)正式版，將英偉達(dá)不斷演進(jìn)的GPU通用計(jì)算芯片的能力完全釋放出來(lái)，讓越來(lái)越多通用計(jì)算應(yīng)用成為可能，同時(shí)還支持了外部開(kāi)發(fā)者和企業(yè)進(jìn)行相關(guān)的探索，扶持了整個(gè)外部開(kāi)發(fā)生態(tài)。

為了架構(gòu)起復(fù)雜的軟件能力，幫助盡可能多的客戶使用上通用計(jì)算加速能力，英偉達(dá)已經(jīng)成為了擁有最多軟件工程師的半導(dǎo)體公司，軟件工程師數(shù)量幾乎與負(fù)責(zé)造芯片和解決方案的硬件工程師數(shù)量一樣多。

相應(yīng)的，在英偉達(dá)自我應(yīng)用探索、客戶和第三方軟件項(xiàng)目落地中獲得的反饋和最新趨勢(shì)，也能作為英偉達(dá)優(yōu)化自身硬件開(kāi)發(fā)的“遠(yuǎn)見(jiàn)”，從而形成一個(gè)軟硬件相互促進(jìn)的正向循環(huán)。

一個(gè)最好的例子是英偉達(dá)在2018年為GPU引入的Tensor Core，它能夠比普通GPU核心更高效執(zhí)行AI運(yùn)行所需要的矩陣數(shù)學(xué)運(yùn)算，同時(shí)還能提供更低精度、更高算力的運(yùn)行模式，極大地推動(dòng)了高算力AI應(yīng)用的發(fā)展。

完整的體系化創(chuàng)新能力與推進(jìn)，讓英偉達(dá)在“通用計(jì)算全棧矩陣”上低成本（相比專用路線）、高效地拓展了許多業(yè)務(wù)賽道，并且往往還會(huì)掀起賽道內(nèi)的“顛覆”，數(shù)據(jù)中心就是一個(gè)最好的例子。

成為全新“頂梁柱”的數(shù)據(jù)中心

2012年谷歌首次利用GPU通用計(jì)算能力，打造出了一個(gè)能夠識(shí)別10萬(wàn)種物體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此開(kāi)啟了新一輪的人工智能浪潮。

在各種技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用嘗試此起彼伏的過(guò)程中，也給計(jì)算力和計(jì)算成本提出了新的需求：為了解決更復(fù)雜的問(wèn)題，需要計(jì)算機(jī)同時(shí)處理更多的數(shù)據(jù)，構(gòu)建更復(fù)雜的神經(jīng)模型，計(jì)算力必須要更大，同時(shí)計(jì)算成本還必須降低，而且幅度必須是指數(shù)級(jí)的。

這個(gè)幅度一點(diǎn)都不夸張，以當(dāng)前人工智能行業(yè)內(nèi)目前發(fā)展最快的、主要用于解決自然語(yǔ)言處理（NLP）的神經(jīng)模型Transformers路線為例，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模在2年內(nèi)就擴(kuò)大了275倍，相應(yīng)地計(jì)算需求增長(zhǎng)甚至超過(guò)300倍，計(jì)算成本顯然也不允許以這種速度增長(zhǎng)。

英偉達(dá)對(duì)于這一趨勢(shì)顯然也有所遠(yuǎn)見(jiàn)，2016年就推出了全新的DGX和HGX產(chǎn)品系列，專門(mén)解決客戶的云端高性能GPU通用計(jì)算需求。為了滿足云端使用的實(shí)際需求，2019-2020年還擴(kuò)充了ARM處理器和網(wǎng)絡(luò)通信產(chǎn)品，并隨之推出了數(shù)據(jù)中心級(jí)整體解決方案。

在前兩個(gè)月更新的全球超級(jí)計(jì)算機(jī)排行榜中，英偉達(dá)不僅是Top100中唯一入選的企業(yè)組織（其他均為國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和機(jī)構(gòu)），Top 500榜單中使用英偉達(dá)產(chǎn)品的比例也達(dá)到了71%的新高。

強(qiáng)大的GPU處理器產(chǎn)品是英偉達(dá)在超算中占比越來(lái)越高的關(guān)鍵，接棒前輩V100和P100、成為最受歡迎的超級(jí)中心GPU處理器的A100 GPU處理器，其內(nèi)部微架構(gòu)專門(mén)為人工智能計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化，在低精度運(yùn)算場(chǎng)景中能夠提供遠(yuǎn)比上兩代的處理性能。

算力更強(qiáng)大的同時(shí)，A100還是首個(gè)支持彈性計(jì)算技術(shù)的GPU，簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)能像孫悟空一樣分身，將自己虛擬成數(shù)個(gè)獨(dú)立GPU分別利用，提升云端的利用效率。強(qiáng)大的分身能力還讓A100 GPU實(shí)現(xiàn)了人工智能不同處理階段的“通吃”：數(shù)據(jù)分析、訓(xùn)練和推理都可以在同一套硬件基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)。

在強(qiáng)大的A100 GPU之上，英偉達(dá)也更新了自己的各個(gè)產(chǎn)品業(yè)務(wù)線，推出了包括服務(wù)器單元HGX A100、超算模塊DGX A100等新升級(jí)的硬件，徹底打開(kāi)了人工智能數(shù)據(jù)中心這個(gè)市場(chǎng)。

哪怕到A100發(fā)布兩年之后的今天，使用這款芯片的數(shù)據(jù)中心硬件仍然在深度學(xué)習(xí)行業(yè)測(cè)試中覆蓋全部項(xiàng)目，并且在大多數(shù)項(xiàng)目中遙遙領(lǐng)先（MLPerf是目前權(quán)威性最大、影響力最廣的國(guó)際AI性能基準(zhǔn)測(cè)試，地位相當(dāng)于全球AI領(lǐng)域的“奧運(yùn)會(huì)”）。

包括騰訊、阿里、京東、美團(tuán)在內(nèi)的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司們，都是英偉達(dá)的客戶。以美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)龍頭Meta（Facebook）公布的“全球最快AI超級(jí)計(jì)算機(jī)”建造計(jì)劃為例：Meta將從英偉達(dá)直接采購(gòu)760臺(tái)DGX系統(tǒng)，其中包含共計(jì)6080塊 A100 GPU加速器，價(jià)值高達(dá)2.5億美元。

在英偉達(dá)即將公布的第二季度財(cái)報(bào)中，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)大概率就將取代游戲成為最大的營(yíng)收來(lái)源，并且保持上相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。

持續(xù)創(chuàng)新是最好的策略，沒(méi)有之一

基于“通用計(jì)算全棧矩陣”這個(gè)發(fā)展核心，英偉達(dá)仍在持續(xù)推動(dòng)新“創(chuàng)新”，以換取更多發(fā)展中的遠(yuǎn)見(jiàn)。

以2021年曾轟動(dòng)一時(shí)的中國(guó)“發(fā)現(xiàn)引力波”事件為例，作為人類天文學(xué)上的里程碑事件，它的探測(cè)過(guò)程同樣是借助GPU通用計(jì)算來(lái)完成，首先在虛擬環(huán)境中模擬引力波的發(fā)生過(guò)程，并且給出一個(gè)引力波的標(biāo)志性特征，然后科學(xué)家再?gòu)臒o(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)中找到這樣的波形。為了這次探測(cè)，英偉達(dá)也提供了全面的技術(shù)幫助。

而在更加實(shí)際、更加產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用場(chǎng)景，例如公認(rèn)英偉達(dá)未來(lái)最廣闊的人工智能市場(chǎng)中，英偉達(dá)所做的還不止是提供技術(shù)支援，在官方自己同步探索重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景解決方案的同時(shí)，英偉達(dá)還和客戶形成了非常緊密的聯(lián)系。

例如對(duì)于人工智能機(jī)器人，英偉達(dá)就專門(mén)打造了ISAAC（自動(dòng)化移動(dòng)機(jī)器人）平臺(tái)，不同行業(yè)、不同機(jī)器人外形、不同需求的用戶都能通過(guò)這個(gè)平臺(tái)讓自己的機(jī)器人變得更加智能和高效。

這些客戶在實(shí)際使用過(guò)程中需要面對(duì)的核心挑戰(zhàn)是功耗和成本問(wèn)題，英偉達(dá)在明確這個(gè)需求之后，對(duì)機(jī)器人端的硬件持續(xù)做嚴(yán)格的功耗成本控制，同時(shí)還創(chuàng)造性地提供了在電腦端、甚至云端虛擬訓(xùn)練機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的解決方案。用戶完全可以在虛擬中完成對(duì)于機(jī)器人的真實(shí)場(chǎng)景訓(xùn)練，在訓(xùn)練完成之后實(shí)現(xiàn)一鍵部署。

在今年的春季GTC上，黃仁勛再次提出了“Million-X”計(jì)劃，核心思想在于在解決一些高性能計(jì)算或者科學(xué)計(jì)算任務(wù)的時(shí)候，在不斷更新的GPU底層架構(gòu)，結(jié)合人工智能的一些應(yīng)用或者方法的共同作用下，相對(duì)以前的方式能夠獲得甚至達(dá)到百萬(wàn)倍的應(yīng)用程序整體的性能加速，從而更好地推動(dòng)科學(xué)計(jì)算、高性能計(jì)算，來(lái)解決現(xiàn)實(shí)中許多的計(jì)算應(yīng)用難題。

其中由英偉達(dá)自己牽頭的，就是在英偉達(dá)自己的數(shù)字孿生世界Omniverse中構(gòu)建了一個(gè)地球的數(shù)字孿生兄弟。通過(guò)世界上最強(qiáng)大的人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)的模擬，來(lái)提升氣象預(yù)測(cè)的模型精準(zhǔn)度，包括預(yù)測(cè)全球變暖對(duì)全球不同地區(qū)的影響，為人類在區(qū)域?qū)用嬉?guī)劃和緩解這些變化提供幫助。

英偉達(dá)還專門(mén)預(yù)留了收集更多“百萬(wàn)倍計(jì)算挑戰(zhàn)”的入口，包括用人工智能將藥物研發(fā)加速720倍，監(jiān)控預(yù)測(cè)南極洲陸地環(huán)境變化，推演新冠病毒變異機(jī)理和趨勢(shì)，萬(wàn)億原子量子精確分子動(dòng)力學(xué)模擬在內(nèi)的項(xiàng)目已經(jīng)加入。

這些頗具未來(lái)屬性、影響注定深遠(yuǎn)的新項(xiàng)目，很多或許不會(huì)成功，也不能給帶來(lái)更多潛在的收入。但在基礎(chǔ)的可能性之上，英偉達(dá)必然會(huì)將其中的一部分項(xiàng)目一步步變成現(xiàn)實(shí)，成為發(fā)展的新燃料。