与今年年初相比，英伟达的股价已经增长了70.3%，反映了资本市场对英伟达的认可和追捧。5年以来，英伟达股价飙升2268%（截至7月17日收盘）。甚至在美国时间7月8日收盘后，英伟达以2513.1亿美元市值首超英特尔，一度成为美国市值较为高芯片制造商、全球市值第三的半导体公司。英伟达为何被资本市场寄以厚望，它做对了什么？
推动GPU从专用领域走向通用领域
如何更好地解决计算问题，是计算机软硬件开发者的永恒主题。从3D加速卡开发商，到GPU的发明者，再到“AI芯片第一股”，英伟达惊人的成长速度，正是来自于对算力痛点的精准突击。
20世纪90年代，随着PlayStation等游戏主机的发布，以及计算机性能的提升和彩色显示器的出现，3D游戏开始萌芽。而英伟达也正是在这一时期成立，主要面向图形显示市场。但在这一时期，3D图像处理主要以3D加速卡的形式进行，T&L（光影转换）运算仍需占据CPU的算力，也限制了游戏画质的发展。
英伟达的GeForce256，将“GPU”这一概念推向市场。GeForce将T&L能力集成到图形处理芯片，将CPU从图形处理的任务中解放出来，在提升3D画质的同时，也提升了计算机的整体效能。在三年的时间里，英伟达的GPU出货量突破100万颗，成为美国成长较为快的半导体公司。
虽然在GPU的技术研发和专利积累取得了先发优势，但是英伟达首席科学家DavidKirk认为，GPU的能力不应该局限于图像渲染，如何将GPU的浮点运算和并行计算资源释放给更多领域的从业人员使用，成为英伟达的研发重点。
之后，英伟达开始对“通用GPU”的研究，让本身为图形图像处理而生的GPU能够运行图形渲染之外的通用计算任务。但是，通用GPU编程门槛极高且难以调试。2006年，英伟达推出并行计算程序开发环境“CUDA”，开发者可以用C、C++、FORTRAN等常用的编程语言在CUDA编写程序。借由CUDA的软硬件生态，不用领域的开发者可以根据本领域的需求，编写GPU加速应用，从而更有效率地利用英伟达GPU处理计算任务。
随着深度学习的浪潮兴起，擅长串行运算的CPU，无法高效执行矩阵乘法和卷积计算任务。2012年，基于英伟达GPU加速的卷积神经网络AlexNet参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛，以低于第二名10.8%的错误率拔得头筹，引起了科研领域对于GPU的关注。自此，GPU被越来越多地运用于机器学习和深度学习领域，并迅速崛起为AI计算的主流芯片。
在AI计算平台方面，英伟达面向从云端到边缘端的需求，构建了面向训练的DGX平台、超大规模云计算和HPC服务器的HGX平台、面向边缘计算的EGX平台和适用于自主系统的AGX平台。2018年，英伟达推出专为深度学习设计的TensorCore，进一步提升了针对常用深度学习模型的浮点运算速度。今年以来，浪潮AI服务器、谷歌云相继采用TensorCore。采用“CUDACore+TensorCore”的英伟达GPU，已经在AI算力市场占据一席之地。
数据中心将成为较为大收入来源
长期以来，游戏业务是英伟达较为大的收入来源，但目前来看，这一局面有可能被改变。英伟达2021财年第一季度财报显示，其数据中心收入达到11.4亿美元，较去年同期增长80%。而本季度游戏业务收入为13.4亿美元，同比增长27%。数据中心业务已经成为英伟达增速较为快的业务，而且收入占比与游戏业务的差距持续缩小。
英伟达在股价和市值上的突飞猛进，与其采用多点开花战略，持续降低对游戏市场的依赖程度息息相关。
“英伟达主要深耕于GPU芯片，早期主要应用在游戏领域，是其收入的主要来源。随着AI和数据中心的兴起，市场对GPU的需求的暴增，给英伟达带来巨大机遇。从2016年起，数据中心领域成为英伟达增长的重要动力。随着今年收购了Mellanox，英伟达在云端和数据中心领域进一步壮大，业务收入将超过游戏成为收入来源的第一位。AI和数据中心是未来十年热点，会有巨大的市场空间，英伟达的高股价也是人们对于英伟达在AI领域前景的反应。”分析师吕芃浩向《中国电子报》记者表示。
计算机视觉是当前AI前景较为为广阔、商用条件较为为成熟的领域。清华大学数据显示，在AI技术层面上，计算机视觉的应用在整个人工智能应用领域中占比达34.9％，已成为各行业发展的重要支撑。无论是安防监控、人脸识别，还是自动驾驶根据摄像头判断环境和路况，其本质都是代替人眼去识别、追踪目标物体，而图形图像处理正是GPU加速器的优势所在。
而“挖矿”，也就是通过运行特定算法赚取比特币。由于需要重复性的大量运算，GPU成为“矿场”“矿主们”较为常用的算力工具，一度导致英伟达、AMD的主力GPU出现缺货。
“目前AI计算的大部分应用场景都是对图形图像进行计算，矿机业务也属于并行计算，这都是适合GPU去发挥的领域。”业内人士王笑龙向《中国电子报》记者表示。
虽然“矿机”曾为两大GPU厂商贡献利润，但“挖矿”并不能与区块链技术划等号。业界人士称，“挖矿”属于“币圈”，而区块链技术研究属于“链圈”，“币圈”并不关注区块链技术的发展。在这波红利来得快去得也快，也拖累了英伟达在2018年第三、四季度的营收和股价表现。
2019年第一季度，努力走出加密货币“宿醉效应”的英伟达，加大了在数据中心领域的投入。当年3月，英伟达宣布与以色列芯片制造商Mellanox达成收购协议，这笔收购在今年4月27日宣告完成。Mellanox能提供端到端高速以太网和InfiniBand互联解决方案。英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示，通过融合Mellanox的技术，NVIDIA将拥有从AI计算到网络的端到端技术，以及从处理器到软件的全堆栈产品，拥有足够的规模去推进下一代的数据中心技术。
今年以来，新冠肺炎疫情减少了全球消费者外出活动的时间，“宅经济”异军突起，远程服务、串流等应用持续带动数据中心需求。英伟达趁热打铁，推出了采用安培架构的7nmGPU“NVIDIAA100”，AI训练、推理的峰值算力较上一代Volta架构GPU有了20倍的提升。
“目前，数据中心的数量和规模将会持续增加，英伟达GPU在当前已经占据了数据中心市场，并建立了完整的生态。从云到端都采用英伟达的CUDA计算平台，可以极大地减少算法跨平台的难度，实现平滑过渡，提高开发效率。”吕芃浩向记者表示。
自动驾驶，被英伟达视为AI时代较为大的算力挑战。
