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这两天,伴随着英伟达公司市值来到1万亿美元(相当于8个英特尔市值,也超过BAT市值总和),吹爆英伟达的各种媒体报道、短视频、分析内容刷屏社交网络。
这不免让人感慨万千,想到了中国人常说的一句老话:三十年河东,三十年河西。
1999年,英伟达推出了全球第一个图形处理器(GPU),当时业界认为GPU相比CPU,就是“主角与配角”的关系。
同年,英伟达成功上市,当时该公司IPO前的估值不到10亿美元。
千禧年前后,微软市值近6000亿美元名列世界第一,英特尔近3000亿美元市值名列第六,微软和英特尔的组合称之为wintel,共同主宰科技行业发展规则。反观英伟达,不及英特尔零头。
在那个年代,英伟达的GPU助力3D游戏带来更好的呈现效果,被一众发烧友青睐。但在大众层面,依然没有多大知名度;在产业层面,也缺乏其他应用空间;在资本层面,更是缺乏想象力。
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当英伟达还是一家小公司的时候,就是一家非常注重中国市场的公司。
2002年3月,英伟达创始人黄仁勋来到中国,发布了其最新产品GeForce4 MX和GeForce4 Ti系列显示芯片。英伟达认为这是当今全球速度最快、最具创新精神并且功能最为强大的GPU,GeForce 4 GPU为台式PC机、Mac和笔记本电脑市场等多个领域带来了全新的领导技术......
在发布会结束后,黄仁勋接受中国第一IT记者刘韧采访。彼时,刘韧笔下所书都是柳传志、求伯君等处在时代之巅的IT英雄,对黄仁勋的采访没怎么上心,后来都没有出稿。
刘韧还记得,黄仁勋底气不足,小声对他说,英特尔有CPU,我们有GPU。“他说得那么不自信。我也只是微笑着容忍他将NVIDIA和Intel相提并论。”
在那个年代,没人愿意会把英伟达和英特尔相提并论。如果有人把他们放一起看待,那无疑是一种“高级黑”的反讽手法。
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此后在很多年,尽管GPU发展一日千里,但GPU总是被定义为“图形处理器”“显卡”,地位依然远远不如CPU。英特尔永远是聚光灯下的超级巨头,而英伟达只是一家边缘企业。联想、戴尔在宣传自家最新电脑时,永远会把“搭载了XX型号的英特尔CPU”放在最主要的位置,英伟达依然是一个配角。
就像今年爆红的张颂文一样,英伟达在没有担任主角的年代,一步一个脚印,苦练内功。
2004年,英伟达的SLI技术问世,其允许将多个GPU连接在一起,从而大大提升了单台PC的图形处理能力。
2006年:英伟达创新性推出CUDA架构。CUDA可利用图形处理器中的多颗计算核心进行通用计算处理工作,计算性能可获得显著提升。
2007年:英伟达发布CUDA并行计算平台和开发套件,旨在推动基于GPU的并行计算生态系统的发展。
2010年:英伟达发布GeForce GTX 480,该GPU采用了当时最新的40纳米工艺和架构。
2012年:英伟达押注AI,推出专门为高性能计算应用设计的GPU。
2017年:英伟达推出了“Volta (伏特) ”GPU架构,其中首次引入了名为“Tensor Core ”的计算单元,专为深度学习而设计。基于此架构设计的Tesla V100 GPU加速器,为DGX系列AI超级计算机提供了极其强劲的动力支持!。
2020年:英伟达发布RTX 30系列GPU,包括RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070等,这些GPU采用了最新的安培架构和GDDR6X显存,提供了出色的性能和能效。
2022年,OpenAI旗下的人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出,处理ChatGPT的GPU,正是英伟达的HGX A100 (基于安培架构) ,英伟达市值开启了狂飙。
在发展历程中,英特尔当然不是一帆风顺。在2007年,英特尔公司副总裁基辛格就宣布英特尔即将推出CPU与GPU相融合的Larrabee架构,并宣称显卡将在两三年内消失。此后,因为金融危机,英伟达连续几年出现收入下滑。
就是在发力AI的这些年,英伟达也一直伴随各种质疑,直到去年以来GPT大杀四方,作为支撑GPT运算的关键角色,英伟达才堵上了所有人的嘴,打消了所有人的质疑。
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到了今天,GPU早已经不是“图像处理器”“显卡”,而是AI时代的“金钥匙”。
随着人工智能、自动驾驶、GPT大模型、深度学习、元宇宙时代的到来,这些“核武器”级的创新服务都要用到英伟达的GPU。
具体来说,应用场景如下。
人工智能和深度学习领域:英伟达的GPU可以提供更高的计算密度和更高的性能,使得人工智能和深度学习应用能够更快地运行。这将促进深度学习算法的发展,推动人工智能领域的创新和应用,为英伟达带来更多的市场需求。
自动驾驶领域:英伟达的GPU可以提供实时图像处理和三维建模功能,使得自动驾驶汽车能够更快速地响应和决策。随着自动驾驶汽车技术的逐步普及,英伟达将迎来更大的市场需求。
GPT大模型领域:英伟达的GPU可以支持GPT大模型的训练和应用,使得企业和研究人员能够更快地完成更大规模的语言模型训练任务。这将促进GPT大模型在自然语言处理、智能客服、智能问答等领域的应用,为英伟达创造更多商机。
元宇宙领域:英伟达的GPU可以提供高性能的图形渲染和处理能力,使得元宇宙应用能够呈现出更逼真的虚拟场景。随着元宇宙应用的逐步普及,英伟达将在虚拟现实和图形处理领域占据更大的市场份额。
国外的苹果、微软、谷歌以及国内的BAT都在把握甚至创造风口,而英伟达最牛的地方在于,不管你们这些企业处在哪个风口,都离不开它。
这些年,不管哪个风口来了,英伟达都是“行业最大的卖水公司”,自然成为了关键角色,已然从科技行业的配角,成长为绝对主角。
反观英特尔,这几年被英伟达的光环掩盖,早已经不复当年之威。
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当然,英伟达能否一直占据半导体产业头羊地位,这一切也都充满了不确定性。
这两年,英特尔也苏醒了过来,开始自我革命,拥抱人工智能时代。
在英特尔2022On产业创新峰会上,英特尔公布了第四代英特尔至强可扩展处理器(代号Sapphire Rapids)细节,内置人工智能深度学习加速技术和数据流加速器,从软硬件同时入手优化AI工作负载,为各行各业的数据计算和管理赋能。
中国的厂商也想革半导体的命。比如,阿里云推出了CIPU架构,在这个全新体系架构下,CIPU对数据中心的计算、存储、网络资源快速云化并进行硬件加速,按照阿里云的说法,CIPU与计算结合,算力可以做到“0”损耗。
CIPU架构推出的直观价值,就在于算力的提升。这个架构超脱于传统,但没脱离传统,它将传统通用计算单元、满足特定工作负载的加速计算单元、以及满足网络和存储功能的加速单元进行高速互联协调(相当于把实现各类功能需求的软硬件打包在一起),组合成一个完整的分布式异构算力模块,就像张无忌一样,一个人融合了九阳神功、乾坤大挪移、太极拳等多种武功,可以按需解决敌人。CIPU架构也是如此,因此能高效满足复杂多变的云上数据中心算力场景。
尽管现在阿里云和英伟达是广义上的合作关系,可是未来呢?一旦阿里云重新定义了云计算的未来路径,并且被各方广泛认可,指不定谁是那个真正意义上卖水的呢?
写在最后:科技行业的精彩之处就在于,当我们以为“阶级”要固化的时候,总会出来一个创新者,以破局姿态,改变一切。在历史上,英特尔、苹果、微软、谷歌、英伟达、facebook等都曾经是颠覆前辈的破局者。
现在,谁能颠覆看似无敌的英伟达,让人期待。