11 月 16 日，英偉達(Nvidia)壞消息湊在一起爆發(fā)了。首先是有用戶(hù)電腦里用了英偉達新一代圖靈架構的 RTX 2080 Ti，只是在簡(jiǎn)單瀏覽網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，這個(gè) GPU 忽然著(zhù)火。在用戶(hù)聚集的 Reddit 論壇上，關(guān)于英偉達相關(guān)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題的討論“蓋樓”到 12 頁(yè)了。

　　接著(zhù)，英偉達于美國當地時(shí)間周四收盤(pán)后公布第三季度財報，每股盈利 1.84 美元;營(yíng)收 31.8 億美元，同比增長(cháng) 21%;凈利潤 12 億美元，同比增長(cháng) 47%。財報漂亮，仍然未達預期，發(fā)布后，英偉達盤(pán)后股價(jià)跳水達 16.77%。

　　在習慣于享受 AI 風(fēng)口所帶來(lái)的光環(huán)之后，英偉達來(lái)到一個(gè)需要重新審視自身快速增長(cháng)的時(shí)刻。從早期的設計智核芯片組為主的 IC 半導體公司，出廠(chǎng) Geforce 系列顯卡，到現在全面扛起人工智能大旗，英偉達估值飛速增長(cháng)。2016 年，該公司股價(jià)還只在 40 美元區間，將 GPU 轉用人工智能運算和訓練之后，英偉達股價(jià)現在超過(guò) 200 美元。

　　光環(huán)掩蓋了很多問(wèn)題。實(shí)際上，在 2017 年，來(lái)自游戲的業(yè)務(wù)收入仍然占據英偉達整體收入的半壁江山。這一次英偉達股份暴跌，原因之是正是游戲業(yè)務(wù)在過(guò)去一個(gè)季度的表現低于分析師預期。第三季度英偉達游戲業(yè)務(wù)收入 17.6 億美元，不及分析師預期的 18.9 億美元。游戲業(yè)務(wù)占英偉達第三季度收入比重超過(guò) 55%?？雌饋?lái)人工智能業(yè)務(wù)占比更少了。

　　另外，由于區塊鏈概念去火，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(chǎng)、進(jìn)入挖礦機器的 GPU 一下子成為庫存。英偉達承認財報低于預期的主因是“挖礦”需求增長(cháng)緩于公司預期。創(chuàng )始人黃仁勛在電話(huà)會(huì )議中表示：“我們沒(méi)有預計到價(jià)格回落的時(shí)間耗費會(huì )更長(cháng)，需求增長(cháng)得更慢，這是造成短期庫存過(guò)量的原因，但是隨著(zhù)時(shí)間推移，這種現狀也將出現調整。”

　　而且，在比特幣為代表的虛擬幣下跌觸及 6000 美元一個(gè)之后，誰(shuí)能知道底部在哪里?所以，清除 GPU 庫存成為英偉達當前主要任務(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期。

　　當然，美國股市前期股價(jià)普漲，現在出現獲利回調，將英偉達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(guò)去一個(gè)月，英偉達股價(jià)下跌超過(guò) 14%。

　　但是，這些似乎還只是英偉達拐點(diǎn)來(lái)臨的助推力。英偉達股價(jià)以前飛起因為 AI 概念，現在看長(cháng)久趨勢，仍然關(guān)系 AI。

　　從 2017 年起，英偉達開(kāi)始為人工智能數據中心和自動(dòng)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(guò)一段狂飆突進(jìn)后，進(jìn)入緩慢增長(cháng)期。尤其是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，代表性公司 Waymo 掌門(mén)人和蘋(píng)果聯(lián)合創(chuàng )始人都認為，自動(dòng)駕駛普及還要幾十年。自動(dòng)駕駛看樣子進(jìn)入寒冬。

　　而這僅僅是自動(dòng)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，越來(lái)越多人已經(jīng)意識到人工智能新創(chuàng )公司倒閉潮將來(lái)臨。這些都將影響到處在上游的英偉達。

　　英偉達今年下半年推出的人工智能數據中心平臺采用了基于全新 Turing 架構的 GPU 芯片，預計人工智能推理行業(yè)規模有望在未來(lái)五年內平穩增長(cháng)至 200 億美元的市場(chǎng)。

　　但是，真正要在這里奪得更多實(shí)在市場(chǎng)份額，英偉達還要面對友商挑戰。同樣是美國芯片算力公司的賽靈思(Xilinx)公司正在挑戰英偉達，其 CEO Victor Peng 認為英偉達在數據中心取得了一些成功，特別是在機器學(xué)習方面，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(guò)，通過(guò)大量數據訓練模型，英偉達在機器學(xué)習的“推理”部分比較“脆弱”，其主要弱點(diǎn)是英偉達的 GPU 功耗大。推理對功耗預算更嚴格，需要在一定功耗內處理一定數量的查詢(xún)，尤其是移動(dòng)設備對推理時(shí)的功耗預算更嚴格。

　　Victor Peng 指出，“在一些數據中心，GPU 在訓練中耗費幾千瓦電力，這個(gè)在推理中簡(jiǎn)直無(wú)法承受。”在芯片界，不談功耗的性能提升和改進(jìn)都是扯淡。

　　回到根本，要避免增長(cháng)拐點(diǎn)到來(lái)，英偉達需要拿出全面、過(guò)硬的人工智能產(chǎn)品，而不是某一方面性能指標數據的提升。
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