【天使投资公司】英伟达的第三战场

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有这么一家公司,在已往短短5年间,其股价实现了20倍的爆炸式增进,它的营收在近两年才刚刚突破百亿美元,可市值却一起冲到了3500亿美元以上,一夜间竟成了全球市值最高的芯片设计企业、天下第三泰半导体公司(前两名为台积电和三星)。

它就是英伟达(Nvidia),人工智能最传奇的市场玩家。

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停止至2021年2月25日英伟达股价走势 图片泉源:雪球

就在昨天早上,英伟达刚刚宣布了其2021财年(2020年度)财政数据,公司年度营收与净利润都创下历史新高——营收166.75亿美元,同比增进53%,净利润为43.32亿美元,同比增进55%。

停止至发稿,英伟达总市值依旧保持在3200亿美元以上的高位,稳坐芯片设计公司全球市值第一的宝座。

跟这家公司打过交道的人经常会以为,这是一家年轻、迅捷、依然保有创业心态的公司,尚未被“大公司病”所完全侵蚀。

靠着对人工智能手艺的百亿美元精准押注,这家不到30岁的年轻企业,在半导体巨头的硅谷上演了一出“拳打AMD、剑指英特尔”的精彩戏码,赢得了满堂喝彩。

然而,随着谷歌、微软、亚马逊、阿里等云服务厂商相继下海造芯,英伟达突然面临着“客户变对手”的逆境;再加AI芯片创企步步紧逼,加密钱币市场猛烈震荡,在鲜明亮丽的市值胜利背后,英伟达迫切需要找到新的增进曲线。

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英伟达营收增速 36氪制图

“我们离倒闭只有30天”

英伟达在1993年确立之初,瞄准发作前夜的显卡(GPU)细分市场,2002年后靠拳头产物站稳行业龙头,2006年提前结构高性能盘算营业,2012年押注中人工智能浪潮,乘势发作。

外面上,英伟达的乐成源自于它准确押中了两大浪潮:图形图像、人工智能。

现实上,英伟杀青功的窍门,在于一个“快”字。

重金研发,快速迭代,用产物性能语言。这是芯片业颠不破的真理。

芯片新品的转动式研发节奏异常紧凑,一代都不能延后、一代都不能落伍,否则,辛勤打下的阵地将会被步步紧逼的对手们容易占领。

英特尔的“摩尔定律”指出,处置器性能每18-24个月将翻一倍。现在半导体的龙头玩家,无论是英特尔照样台积电,都曾靠这一规则从二线阵营迅速崛起,逆袭成为半导体行业的全球老大。

若是说芯片研发本已是“难题”模式,那么英伟达则率先将游戏推向了“地狱”级别。

2000年,英伟达首创人兼CEO黄仁勋宣布了他的的“黄氏定律”,显卡性能每6个月就将翻一倍。

黄仁勋是业内出了名的事情狂,也是英特尔、AMD等现代芯片龙头企业CEO中唯逐一位自食其力的首创人。

——“记着,英伟达离倒闭只有30天。”这是黄仁勋时常挂在嘴边的话。

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英伟达年度研发用度转变 36氪制图

在这种紧迫感的驱使下,英伟达每年投入巨量的资金举行研发投入,在2014~2020年时代,英伟达每年的研发投入险些都跨越了营收总额的20%,甚至一度靠近30%,远高于14.5%的行业前十平均水平(ICinisght 2020年数据)。

创业与守业的区别,大致云云。

迄今为止,在每一代芯片的要害手艺节点上,英伟达都未曾缺席。

反观曾经的龙头年迈英特尔,虽然其营收利润总额依然傲视群雄,可近年来在先进制程领域一再受挫,每年上百亿美元的研发资金砸进去,最终却又再14nm后添了一个“+”。

百亿美金大赌局:人工智能

在半导体大佬林立的硅谷,英伟达这家确立尚不足30年的芯片公司,是个实打实的“年轻小弟”。

它的首创人黄仁勋有着浓郁而鲜明的小我私人色彩,永远穿着一身玄色皮衣,走路风风火火,性格热情、偏执,甚至有些一意孤行。

正是这种性格,让黄仁勋能够力排众议,在昔时公司年度营收仅有30亿美元时,每年拿出5亿美元作为“赌注”,豪赌一小我私人工智能的绚烂明天。

这局他赌赢了。

2000年,GPU显卡市场猛烈动荡,九十年月末70家显卡公司最终大乱斗的盛况快速收拢,曾经的市场王者3Dfx被英伟达并购后取而代之,只剩下ATI与英伟达争取市场第一的宝座。

这本应是两大强者生死决战的要害时刻,可这时,里某个名为“Brook”的编程项目吸引了英伟达的注重。

Brook项目由斯坦福大学里一个年轻的博士在读生——Ian Buck——确立,他们致力于打造一个新型编程系统,让GPU可以被用于除了图形盘算外的其他领域。

在此之前,英伟达的显卡只开放了少数图形接口,天真度很低。然则,由于GPU使用的是并行盘算,有多个处置焦点,可以同时处置大量数据,异常适合高性能盘算领域。

与之相对应的,CPU(中央处置器)使用的是串行盘算,其特点是速率快、天真性高、然则很难同时处置大量数据。

在英伟达的支持下,Brook项目比预想中开展得更为顺遂。2004年,英伟达更是自动约请Ian Buck作为实习生加入英伟达,认真研发一个新项目——CUDA(Compute Unified Device Architecture)。

通过CUDA平台,开发者们可以轻松地将英伟达GPU盘算性能使用到任何领域,而且完全不用学习新语言,由于CUDA从一最先就支持C语言编程。

这个由实习生率领的小项目也吸引了黄仁勋的注重,2006年,CUDA平台被作为官方产物正式宣布,2009年,黄仁勋更是在采访中将CUDA誉为盘算机的未来。

事实上,在2006年以后的很长一段时间里,CUDA所带来的非图像营业对于英伟达的营收孝顺始终微乎其微。

图像之外的盘算需求让英伟达不得不在芯片中增添逻辑电路,从而导致芯片面积增大、散热量提高、故障率飙升。仅仅为领会决GPU产物过热而导致花屏的“显卡门”事宜,就一次性花掉了英伟达2亿美元的支出。

可是,黄仁勋看准了高性能盘算的市场远景,这是一个处在发作前夜的伟大市场——正如1993年英伟杀青立之处,尚处幽静的显卡市场一样。

在公司营收还不足30亿美元时,英伟达至少每年拿出了5亿美元投入CUDA的手艺研发与生态扶持。据黄仁勋回忆,在2006~2016这十年里,英伟达险些投入了100亿美元。

这些支出都是值得的。

2012年,随着深度学习+GPU的组合在ImageNet大赛上一炮打响,人工智能一夜之间火遍全球,全球科技界都将眼光转向了这一领域。

而此时人们翻遍市场所有芯片,竟找不到另一个比英伟达GPU更适合的人工智能盘算平台。

于是,英伟达的股价发作了。而CUDA,这个曾经不被人看好的实习生项目,竟成了这一人工智能帝国的最强基本。

向着数据中央进发

凭证数据,已往10年,全球数据量CAGR靠近50%,已往5年仍保持26%的复合增速;2020年,全球数据量将到达51ZB之巨——而且连续发作增进。

在消费互联网、工业互联网、5G、人工智能等多重需求强势推动之下,全球数据中央需求维持在15%~20%的高速增进,中国市场则更是跨越了30%。

随着小我私人电脑市场逐渐饱和,发作式增进的数据中央需求也成为了全球半导体市场的主要增进泉源。

早年间,依附着x86架构在数据中央CPU中的压倒性职位,英特尔险些垄断了数据中央CPU市场,市场份额高达90%。

然而,人工智能的发作把英特尔打了个猝不及防,仅靠CPU已经不足以知足飙升的高性能盘算需求,看似铁板一块的x86市场被撕开一道口子,以英伟达为首的GPU、AI芯片企业疯狂涌入。

2016年,英特尔的泛数据中央营业涨幅为34.64%,2017年下降为15.77%、2018年为20.43%、2019年更是跌到了2.91%,2020年反弹回8.06%。

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英伟达与英特尔数据中央营业增速 36氪制图

英伟达的股价“腾飞”,也是源自于2015年前后深度学习在产业界的发作。从2016年最先,英伟达数据中央营业季度增速险些没有低过50%(2019年受上游采购周期影响,数据中央全行业整体处于低位),甚至一度靠近200%。

2020年8月,英伟达宣布其第二季度数据中央营业收入17.5亿美元,飙升167%,而且首次逾越了图形显卡营业,成为英伟达的最大主营营业泉源。

自CUDA推出以来,深耕15年后,数据中央终于扛起了英伟达第二增进曲线的大旗。

危局:客户变对手

肥肉太香了,总是有人抢的。

震惊于数据中央所带来的海量人工智能盘算需求,在英伟达股价暴涨的诱惑下,海内外大巨细小的人工智能芯片公司如雨后春笋般疯长出来。

仅就海内市场而言,在四五年间,数十家创业公司扎堆涌入了人工智能芯片领域,一笔又一笔天价融资震惊了一向低调的半导体产业。

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AI芯片市场规模 图片泉源:塞迪照料

商业摩擦与芯片“卡脖子”事宜更是将海内的芯片热度推向了最高点。

一时间,AI芯片宣布会层出不穷,而每一家公司的每一代新品宣布时,PPT上用来对标的竞品一定是英伟达。

与此同时,英伟达也是创业公司“挖角”的重灾区。除了AI芯片外,从2020年下半年最先,海内还掀起了一股GPU芯片投资热,这些GPU创企的焦点团队大多具备英伟达靠山,瞄准通用GPU图形图像渲染市场,力争改变国产GPU市场耐久受制于人的事态。

然而,英伟达最大的威胁却并非来自于它们中的任个。

英伟达最大的威胁,是那些采购数据中央AI加速芯片的云服务厂商,正在亲自下场研发芯片,取代英伟达的职位。

2015年6月,谷歌——这家全球第三大云服务厂商——率先敲响了英伟达的警钟。

在2015年的谷歌I/O开发者大会上,谷歌首次推出了自研人工智能专用芯片TPU。

与英伟达的GPU尺度化产物差异,TPU是谷歌完全针对其自身TensorFlow机械学习框架而打造的,针对谷歌云、搜索、舆图、翻译等营业举行了全方位的优化。

与庞大的CPU/GPU相比,纯AI加速器芯片设计难度没有那么大,再加上云服务厂商可以凭证自身营业需求举行设计调整,没有多久,亚马逊、微软、阿里、百度、华为都纷纷拿出了自家的云服务器AI芯片产物。

客户变对手,这可能是英伟达最不愿意见到的事态。

再加上近年来,受限于摩尔定律的失效,英伟达的产物创新速率最先减慢,黄氏定律提出的“GPU半年性能翻倍”难以重现。

英伟达的最新数据中央芯片A100——虽然号称峰值性能提高了20倍,但距离上一代产物V100的宣布已经由去了三年时间。

此时现在的英伟达,迫切需要找到第三条增进曲线。

全球半导体产业疆土重塑

2020年终,英伟达突然宣布,将以400亿美元收购全球最泰半导体IP供应商Arm,一时震惊了全产业。

事实上,英伟达看上Arm已经不是这一两天的事情了。早在2018年3月的全球GTC大会上,英伟达就宣布将团结Arm打造AI芯片专用IP,并集成到Arm的Project Trillium平台上。

有趣的是,这个新闻在GTC大会前一晚以保密新闻稿的形式发给了在场媒体,第二天的正式集会上却删掉了这一环节。

400亿美元收购Arm,这是一笔实打实的豪赌。英伟达已往十年间的净利润加起来都还不到生意额的一半。

当前,英伟达主宰着高性能盘算市场,Arm垄断着低功耗盘算市场,全球手机芯片与IoT芯片跨越90%使用了Arm的架构。

若是这笔生意乐成通过,那么英伟达就能将自身AI手艺以IP授权的形式融入Arm生态,让英伟达的AI手艺进入上亿、甚至数十亿台终端装备,真正一统崎岖功耗两界,杀青其“AI无处不在”的夙愿。

不外,由于反垄断法的存在,英伟达收购Arm的这笔生意还需要包罗中国在内的多个国家的批准,存在着伟大的不确定性。

中国工程院院士倪光南在去年9月的第四届信息平安产业生长论坛上直言,中国商务部可能会否决该英伟达对于Arm的并购设计。

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2019至今全球半导体重大并购项目 图片泉源:LEXOLOGY

事实上,从2019年最先,全球半导体产业已经步入了一个全新的生长周期,英伟达只是这股时代巨浪中的一朵小浪花。

2019年以来,全球半导体重大并购项目总金额已经靠近了1000亿美元,是此前的几倍。

一方面,摩尔定律的失效让整个半导体产业陷入了增进焦虑。正如赛灵思CTO Ivo Bolsens所言,“若是认可摩尔定律不再有用,那也就意味着整个半导体产业都失去了明确的增进偏向,不知道投入哪方面研究才气确保赚钱。”

因此,为了找到下一个“摩尔定律”,芯片巨头们迫切地在新架构、新质料、新封装手艺上不停实验。代表案例如英特尔4亿美元收购神经拟态芯片创企Nervana、赛灵思花10亿美元打造ACAP新架构等。

另一方面,电动汽车、智能物联网、人工智能等新兴行业不停涌现出对半导体产业的新需求。随着半导体产业研发落地门槛越来越高,产业巨头为了营业拓展或生态补足,越来越倾向于重金收购。

结语

无论是显卡年月的竞争猛烈,照样随同着人工智能的一起走红,回首英伟达的发展史,最为主要的节点都是黄仁勋对于新一代增进曲线的精准押注与连续投入。

相较于其他产业巨头而言,第一代创业者这种“我们离倒闭只有30天”的紧迫感,以及力排众议、坚持己见的“偏执”,是许多职业司理人CEO所难以具备的。

当前,摩尔定律青黄不接、新兴行业尚未发作,再加上全球商业摩擦加剧、日韩欧盟各怀心思,多重因素催化之下,全球半导体产业正履历着一场亘古未有的伟大变局,行业疆土被迅速重塑,风高浪急,水大鱼大。

2021,动荡仍将继续。