英伟达成美股市场明星 全年累计涨幅高达224%
人工智能再一次“战胜“了人类，这一幕应该是黄仁勋喜闻乐见的，因为人工智能正是英伟达的下一个目标领域。
英伟达一度是PC时代的“显卡之王”，全球市场份额曾高达70%以上。现在，黄仁勋希望能够刷新历史，他的信心来自于人工智能、自动驾驶、VR和游戏等数个新兴科技产业的兴起。
美国的谷歌，希望能够通过人工智能自动辨别图像，并推荐新闻和娱乐；新能源汽车制造商特斯拉，希望有高效的数据处理中心来实现更好的无人驾驶；而在“VR元年”兴起的VR游戏，也对画面数据处理提出了更高的要求。这些新兴领域产品有一个共同特点，那就是需要一个高效快速的运算中心作为“大脑”。英伟达希望自己来担任这个“大脑”角色。
在CES的演讲中，黄仁勋的主题范围限定于深度学习、人工智能、自动驾驶、VR和游戏。而这些关键字眼，或许将构建英伟达未来的图景。
“未来英伟达会转型成为AICOMPUTINGCOMPANY（人工智能计算公司），不断深挖GPU的潜力，释放GPU的计算能力为人工智能的发展贡献最重要的力量。”英伟达公司总裁助理金洋向经济观察报记者表明了英伟达未来的转型目标。
未来图景
在刚刚过去的2016年，根据英伟达2017财年第三季度财务报告（截至2016年10月30日），英伟达在该季度收入达20亿美元，比去年同期的13亿美元增长54%。
这样的业绩创下了英伟达的历史最好的季度收入。但这并非是其股票暴涨的理由，实际上，在过去五年里，英伟达的业绩基本一直呈现上升趋势。
从2012年财年（截至2012年1月底）至2016财年（截至2016年1月底），英伟达的营业收入实现了从40亿美元到50亿美元的跨越，而其净利润也从2012财年的5.8亿美元逐步上升到了2016财年的6.14亿美元。
但在此期间，英伟达的股价并未出现翻番式的增长。而比英伟达在2017财年第三季度的业绩更为重要的是，英伟达迎来了人工智能的科技浪潮。
自1999年发布第一款GPU（图型处理器）以来，GPU成为了英伟达最为核心的产品，更是公司最为主要的收入来源。在2016财年中，来自GPU的收入占到了英伟达总营业收入的八成。
而正是在GPU领域的长期研发给英伟达带来了希望。GPU作为计算机显卡芯片，擅长处理大规模数据计算，在游戏、影视等图形处理领域被广泛应用。2011年，谷歌公司的人工智能项目“谷歌大脑（GoogleBrain）”通过让计算机进行深度学习，成功地在网络上识别出了猫的形象。但在实验中发现，计算机在辨识过程中需要使用2000颗功耗巨大的CPU，而个人或中小企业很难具备这样规模的计算机。
随后，英伟达与谷歌大脑项目组展开了研究，发现基于GPU在大规模数据处理方面的优势，12颗英伟达GPU便与2000颗CPU深度学习的性能相当。随之而来的，是各个领域对GPU的重视，开始对擅长大规模数据计算的GPU在不同领域的应用进行挖掘。
人工智能并非全新的概念，其实已经有60年的历史，但上海中科智谷人工智能工业研究院院长刘瑞祯告诉经济观察报记者，近十年来计算机软件和硬件性能的不断提升，在互联网大数据、深度学习技术以及行业应用需求不断提高的大背景下，人工智能在业内被看作迎来了“第三次浪潮”。“现在人工智能的公司估值都很高。”刘瑞祯说，并举例称，深度学习的鼻祖幸顿（Hinton）教授曾自己创办公司，在没有任何产品的情况下就被谷歌收购。创新工场董事长李开复也曾在WISE-2016独角兽大会上称，未来十年出现最多的独角兽公司将是人工智能公司。据分析机构IDC预测，未来人工智能有望拉动万亿美金规模的市场价值。
在产业浪潮下，英伟达依靠着GPU对海量数据的处理能力向新领域吹响了号角。英伟达公司总裁助理金洋告诉记者：“目前来看，深度学习现在是通向人工智能最好的途径。”并称，深度学习需要的大数据和高性能的计算能力已经成熟，前者得益于互联网世界的蓬勃发展，而高性能的计算能力更是GPU与生俱来的优势。
研究机构IDC中国助理研究总监周震刚向经济观察报称，当IT世界进入到以云计算、大数据、移动、社交为基础的第三平台时代以后，GPU由于自身具备的高并行和强大的浮点计算能力，非常适合新时代的IT基础架构要求，并且对于第三平台基础上产生的新技术，如深度学习、虚拟现实、物联网应用等方面的计算处理也有很大的优势。
据英伟达公司总裁助理金洋介绍，目前微软、谷歌、百度、阿里、海康威视等公司都在使用基于GPU的深度学习算法进行人工智能的研究，特斯拉已经全线采用了英伟达GPU，而VR游戏将是发挥英伟达GEFORCE芯片性能的重点领域。
而黄仁勋在2017财年第三季度报告的一番话，解释了英伟达在去年的变化：“我们在这一季度中实现了突破式的增长，创纪录的季度收入、毛利率以及收益均得益于全线产品的强劲发展态势。我们全新的PascalGPU全面进入游戏业、VR、自动驾驶汽车以及数据中心、人工智能计算等领域并取得了巨大的成功。”
在2016年的GPU技术大会上，黄仁勋公布了用于人工智能研究领域的最新款TeslaP100图形处理芯片，并称该款英伟达花费了20亿美元的研发费用，运算能力是前一年发布的超级计算机的12倍。
而错过了智能手机浪潮的黄仁勋，恐怕在推出GPU时并未想到，英伟达会在数年后迎来一片新的蓝海。
从游戏显卡到人工智能
1993年，30岁的黄仁勋在美国与朋友一起创办了英伟达。来自台湾的黄仁勋此前曾在芯片公司AMD做技术工作，后来跳槽去了另一家公司，做销售岗位，并升至市场负责人。
1999年英伟达除了在纳斯达克上市以外，经过几年的摸索后还推出了第一款GPU（图型处理器）产品芯片GeForce256。
上海中科智谷人工智能工业研究院院长刘瑞祯告诉记者，由于芯片的架构不同，CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算，是计算机的大脑，而GPU主要负责图形处理，主要处理较为简单的计算，但胜在能够处理大规模的数据，而这是CPU所不擅长的。
GPU的出现，大大缓解了电脑CPU的工作压力，使得GPU成为CPU（中央处理器）之外的另一个计算中心，也奠定了英伟达日后的发展方向与在芯片制造商中的地位，更为今天向人工智能等领域的进军埋下了伏笔。
英伟达一开始推出GPU的目标市场是PC游戏玩家，因为游戏玩家对图形处理速度天然有着更高的需求，而事实上游戏也确实成为了英伟达后来的营收支柱，是其最大的营收来源。在英伟达2017财年第三季度财务报告（截至2016年10月底）中，来自游戏部分的营收占据了总营收的六成。
但高度依赖PC产业的英伟达并非一帆风顺。2007年，苹果公司推出了第一代IPhone手机，智能手机的全球出货量在短短四年之后便超过了PC。英伟达也在2008年推出了针对手机和平板移动设备的Tegra，但由于能耗高并且缺乏集成基带，英伟达在后续竞争中面对其他手机芯片厂商竞争并未获得太大成功。虽然英伟达在2011年收购了通信公司Icera的基带业务，但对市场反应已经慢了半拍。
也正是在2007年，英伟达的股价达到了自上市以来的第一个高峰37.39美元，但自那之后便开始下滑，股价长期处于20美元以下。到2014年5月，黄仁勋对外宣称英伟达已经决定撤离智能手机市场。
而智能手机市场经过几年的快速增长后增速也逐渐降了下来。2015年，全球智能手机出货量增长了10%，尽管仍在保持增长，但速度已经逐渐放缓。半导体厂商们需要寻找下一个利润增长点，而在市场应用需求和上游技术取得一定成果的突破下，人工智能成为了科技领域的“新贵”。
而英伟达依靠着在GPU方面的技术积累，迎来了新一波的产业浪潮。研究机构IDC中国助理研究总监周震刚告诉经济观察报记者，由于GPU的显存对比普通内存位宽更大、频率更高，非常适合并行计算和处理大规模数据。“随着IT基础架构的发展，GPU技术将逐步由支撑特殊应用变成主流架构之一。作为GPU技术的创建者和领导者，英伟达在新的IT时代比以前更加具备竞争力。”周震刚对经济观察报记者称。
而人工智能可能迎来的，是多个行业的应用。刘瑞祯告诉记者，人工智能的想象空间很大，互联网改变的是信息沟通、交易环节，而人工智能可以改变工业生产环节，自动驾驶、智能家居等只是人工智能目前在探索的一部分。
在今年1月份的CES大会上，黄仁勋的演讲主题均围绕了上述人工智能等新兴科技领域，而这份新年伊始的演讲，或许揭开了英伟达从一家游戏显卡制造商向人工智能计算公司转变的序幕。
