11 月 16 日，英偉達(dá)(Nvidia)壞消息湊在一起爆發(fā)了。首先是有用戶電腦里用了英偉達(dá)新一代圖靈架構(gòu)的 RTX 2080 Ti，只是在簡單瀏覽網(wǎng)頁的時候，這個 GPU 忽然著火。在用戶聚集的 Reddit 論壇上，關(guān)于英偉達(dá)相關(guān)產(chǎn)品質(zhì)量問題的討論“蓋樓”到 12 頁了。

　　接著，英偉達(dá)于美國當(dāng)?shù)貢r間周四收盤后公布第三季度財報，每股盈利 1.84 美元;營收 31.8 億美元，同比增長 21%;凈利潤 12 億美元，同比增長 47%。財報漂亮，仍然未達(dá)預(yù)期，發(fā)布后，英偉達(dá)盤后股價跳水達(dá) 16.77%。

　　在習(xí)慣于享受 AI 風(fēng)口所帶來的光環(huán)之后，英偉達(dá)來到一個需要重新審視自身快速增長的時刻。從早期的設(shè)計智核芯片組為主的 IC 半導(dǎo)體公司，出廠 Geforce 系列顯卡，到現(xiàn)在全面扛起人工智能大旗，英偉達(dá)估值飛速增長。2016 年，該公司股價還只在 40 美元區(qū)間，將 GPU 轉(zhuǎn)用人工智能運算和訓(xùn)練之后，英偉達(dá)股價現(xiàn)在超過 200 美元。

　　光環(huán)掩蓋了很多問題。實際上，在 2017 年，來自游戲的業(yè)務(wù)收入仍然占據(jù)英偉達(dá)整體收入的半壁江山。這一次英偉達(dá)股份暴跌，原因之是正是游戲業(yè)務(wù)在過去一個季度的表現(xiàn)低于分析師預(yù)期。第三季度英偉達(dá)游戲業(yè)務(wù)收入 17.6 億美元，不及分析師預(yù)期的 18.9 億美元。游戲業(yè)務(wù)占英偉達(dá)第三季度收入比重超過 55%?？雌饋砣斯ぶ悄軜I(yè)務(wù)占比更少了。

　　另外，由于區(qū)塊鏈概念去火，各種虛擬幣貶值，連帶引起 “挖礦”熱潮退卻。曾經(jīng)大量生產(chǎn)、投放市場、進入挖礦機器的 GPU 一下子成為庫存。英偉達(dá)承認(rèn)財報低于預(yù)期的主因是“挖礦”需求增長緩于公司預(yù)期。創(chuàng)始人黃仁勛在電話會議中表示：“我們沒有預(yù)計到價格回落的時間耗費會更長，需求增長得更慢，這是造成短期庫存過量的原因，但是隨著時間推移，這種現(xiàn)狀也將出現(xiàn)調(diào)整。”

　　而且，在比特幣為代表的虛擬幣下跌觸及 6000 美元一個之后，誰能知道底部在哪里?所以，清除 GPU 庫存成為英偉達(dá)當(dāng)前主要任務(wù)。這不僅影響到公司第三季度收入，還影響到對第四季度的前景預(yù)期。

　　當(dāng)然，美國股市前期股價普漲，現(xiàn)在出現(xiàn)獲利回調(diào)，將英偉達(dá)送入新一輪科技板塊中受拋售潮影響最大公司名單之中。過去一個月，英偉達(dá)股價下跌超過 14%。

　　但是，這些似乎還只是英偉達(dá)拐點來臨的助推力。英偉達(dá)股價以前飛起因為 AI 概念，現(xiàn)在看長久趨勢，仍然關(guān)系 AI。

　　從 2017 年起，英偉達(dá)開始為人工智能數(shù)據(jù)中心和自動駕駛提供圖形處理器。這兩塊人工智能業(yè)務(wù)中的重頭，都經(jīng)過一段狂飆突進后，進入緩慢增長期。尤其是自動駕駛領(lǐng)域，代表性公司 Waymo 掌門人和蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人都認(rèn)為，自動駕駛普及還要幾十年。自動駕駛看樣子進入寒冬。

　　而這僅僅是自動駕駛所代表的人工智能創(chuàng)業(yè)型公司都在遭受寒冬，尤其是中國地區(qū)，越來越多人已經(jīng)意識到人工智能新創(chuàng)公司倒閉潮將來臨。這些都將影響到處在上游的英偉達(dá)。

　　英偉達(dá)今年下半年推出的人工智能數(shù)據(jù)中心平臺采用了基于全新 Turing 架構(gòu)的 GPU 芯片，預(yù)計人工智能推理行業(yè)規(guī)模有望在未來五年內(nèi)平穩(wěn)增長至 200 億美元的市場。

　　但是，真正要在這里奪得更多實在市場份額，英偉達(dá)還要面對友商挑戰(zhàn)。同樣是美國芯片算力公司的賽靈思(Xilinx)公司正在挑戰(zhàn)英偉達(dá)，其 CEO Victor Peng 認(rèn)為英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心取得了一些成功，特別是在機器學(xué)習(xí)方面，很大程度上是因為它的 CUDA 軟件已經(jīng)成為許多研究人員的首選編程工具。

　　不過，通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，英偉達(dá)在機器學(xué)習(xí)的“推理”部分比較“脆弱”，其主要弱點是英偉達(dá)的 GPU 功耗大。推理對功耗預(yù)算更嚴(yán)格，需要在一定功耗內(nèi)處理一定數(shù)量的查詢，尤其是移動設(shè)備對推理時的功耗預(yù)算更嚴(yán)格。

　　Victor Peng 指出，“在一些數(shù)據(jù)中心，GPU 在訓(xùn)練中耗費幾千瓦電力，這個在推理中簡直無法承受。”在芯片界，不談功耗的性能提升和改進都是扯淡。

　　回到根本，要避免增長拐點到來，英偉達(dá)需要拿出全面、過硬的人工智能產(chǎn)品，而不是某一方面性能指標(biāo)數(shù)據(jù)的提升。
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