與英特爾搶市場，英偉達的資料中心業務能增長到多大?

翻譯 | AI科技大本營（公眾號ID：rgznai100）

參與 | shawn

在新型視訊遊戲、機器學習軟體革命、基於 CPU-GPU 混合架構的大型超級電腦的擴建、比特幣和以太坊等數字加密貨幣的挖掘的四重加持下，英偉達正在創下新的收入、利潤和市值記錄。

英偉達最新的 Volta 架構的 GPU 瞄準的是高效能運算（HPC）和 AI 計算，自推出之後其市場需求一直在激增。其之前推出的 Pascal 架構的 GPU 則瞄準的是遊戲、工作站和數字加密貨幣挖掘。對英偉達而言，Pascal 既是一步好棋也是一步壞棋。不過壞棋最終也成為某種程度上的好棋，至少在財報上短期看是這樣的，因為 Pascal 在市場上供不應求。

英偉達原本是一家專門為高階遊戲玩家供應圖形處理器的公司，後來經過很長一段時間的轉型，現在已成為一家為不同市場供應一系列計算和影像處理解決方案的公司，這些解決方案利用的是英偉達產品的通用工程技術。

事實證明，英偉達的轉型為它帶來了巨大的回報。短期來看，數字加密貨幣挖掘者和遊戲玩家都需要使用高效能的 GPU；與此同時，深度學習的應用正從超大規模科技公司逐漸轉向各種各樣的服務供應商和企業，而深度學習需要使用公共雲工作站使用的 Tesla 加速卡，這就形成了一個良性的需求迴圈，使得市場逐漸擴大。



在截至一月份的財季中，英偉達的營收高達 29.1 億美元，同比增長 34%，同時毛利潤也有所增長。我們認為，英偉達營收強勁增長的主要原因有：產品組合和巨大的產品需求使英偉達可以以較高的價格銷售產品；川普政府的稅務改革為英偉達帶來了 1.33 億美元的稅收優惠，其帳面利潤也因此有所增長。

由於這些原因，英偉達的淨收入增至 11.2 億美元，漲幅高達 70.7%。不久前，英偉達為了在聖克拉拉的建設新總部支出了 3.55 億美元。

針對英偉達 2018 財年第四季度財報，英偉達首席財務官 Colette Krauss 在接受《華爾街日報》分析師的電話訪談時表示，英偉達可能會加大對超級計算機基礎架構的投資，以推動公司的 AI 研究和晶片設計（英偉達已經計劃開發一個 660 節點的 CPU-GPU 異構叢集——下一代 Saturn V 超級計算機）。

在本財季的財報中，英偉達的現金和投資資產為 71 億美元，債務只有 20 億美元。Krauss 表示，英偉達預計將在 2019 財年第一季度（截至 4 月）實現 29 億美元的銷售額，相比剛剛過去的這一季度上下浮動 2%。

當前，市場擴張的速度要快於產品供應速度，因此英偉達及其下游合作伙伴的利潤正在增長。但是如果臺灣積體電路製造公司（簡稱臺積電）無法提高英偉達 Pascal 和 Volta 架構 GPU 的產量，這將給 AMD 和提供機器學習和數字加密貨幣挖掘專用晶片的公司帶來機會。

與此同時，AMD 的合作伙伴 GlobalFoundries 正在積極地提高其位於紐約州 Malta 鎮的 Fab 8 工廠的產量。對於英偉達和臺積電而言，現在的關鍵是提高 GPU 產量，緩解市場需求壓力，同時增加收益，維持較高的收益率。這兩家公司似乎能做到並且能夠達成這一目標，如果沒做到的話，他們就得通過其他技術來獲得成功。



英偉達的聯合創始人及執行長黃仁勳雖然擔心 GPU 出現供不應求的情形，但是在接受檢查英偉達2018 財年第四季度（截至 1 月）財報的《華爾街日報》分析師的電話訪談時，他仍表示英偉達的前景一片光明。英偉達現在正在收割 Pascal GPU 帶來的投資回報，Pascal 到現在已經賣了兩年，並且未來一段時間還會繼續銷售。Volta GPU 自去年五月釋出以來，到目前為止其銷量一直在突飛猛進，它的市場壽命甚至會更長。GeForce 遊戲 GPU 和 Quadro 工作站顯示卡仍然沒有用上 Volta，相關產品應該會在今年晚些時候推出，甚至有可能在 GPU 技術大會（GPU Technical Conference）舉辦之前推出。去年英偉達為了在 GPU 技術大會發布 Volta，將大會的舉辦時間延遲到五月份，今年則繼續會在三月份舉辦。

考慮到上述原因，英偉達從未公開談論過其未來的 GPU 規劃也就不足為奇了。由於 Volta GV100 GPU 已經用上了臺積電的 12 奈米制造工藝，因此英偉達需要在 2018 年年內推出在輸入（feed）和速度上滿足 AI 和 HPC 客戶要求的 Volta GPU。市場現在還沒有準備好迎接 10 奈米程式 GPU 的大量生產，而對於其他幾家主要 GPU 生廠商（英特爾、三星、臺積電和 GlobalFoundries）而言，7 奈米制程的 GPU 現在更接近於開發階段，距量產還有很長一段距離。

一家公司如果擁有需求如此旺盛的新市場，其他公司若要效仿是非常困難的。雖然英偉達的財報資料喜人，但是我們都知道沒有市場可以永遠地支撐四倍、三倍的擴張，甚至雙倍的擴張都很難保證。在為 AI 和 HPC 計算帶來變革的 Pascal 加速卡還未釋出時，英偉達的 Tesla 資料中心的計算業務在 2015 財年、2016 早期一直反反覆覆。直到 2017 財年 Pascal 開始發貨之後，英偉達的資料中心業務實現了跨越式的增長，各季度的市場規模年同比擴大至兩倍甚至三倍，它的 Tesla 和 GRID 業務在助推之下也實現了相當高的增長。到 2017 年秋季，英偉達資料中心業務的年運轉率（run rate）已達到了 20 億美元。



為了和其他生產高效能運算產品的廠商作對比，最好的做法是觀察英偉達的各財年的資料，而不是觀察各季度的資料。

2015 財年，英偉達的資料中心業務給它帶來了 3.17 億美元的營收；2016 財年，該業務的營收增至 3.39 億美元，漲幅只有 7%。2017 年機器學習出現了井噴式的發展，與此同時 HPC 也開始大規模採用 GPU。2017 財年，英偉達資料中心業務的銷售額增長了 2.45 倍，達到了 8.3 億美元。2018 財年，該業務的銷售額增長了 19.3 億美元，相比 2017 財年增長了 2.33 倍，增長速度輕微放緩。不過，重點是 20 億美元的運轉率看起來是可持續的，原因是英偉達可以緩解產品供應壓力。2019 財年該業務可能只會增長 2 倍多一點，銷售額預計約為 40 億美元，運轉率可達 50 億美元。

毋庸置疑，遊戲玩家對高效能 GPU 的需求肯定不會減少，這個市場將會繼續增長，它的目標消費群當前有 2 億人之多，在接下來幾年也許還會增至兩倍。考慮到上述原因，我們很難唱衰英偉達的 GeForce GPU 核心業務，而且英偉達的工程師也肯定能打造出更強大的 GPU。但是，我們認為英偉達會與 AMD 和英特爾在價效比上展開競賽；而且由於競爭壓力的影響，英偉達的資料中心業務的增長會減緩，不過前提是 AMD 可以推出可以實現混合精度浮點計算（包括 AMD 極其需要的 64 位浮點計算）的 GPU。

下表是英偉達遊戲業務和資料中心業務各財年的預計資料：



假設 2019 財年英偉達遊戲 GPU 業務的增長率為 30%，而 2020 財年和 2021 財年的增長率只有 25%，我們預計該業務三年之後的營收將為 112 億美元。假設資料中心業務每年的增長率為 80% ，那麼該業務在 2021 財年的營收將達到 113 億美元（我們故意提高了增長率，以探究英偉達需要採取什麼樣的措施來實現這樣的資料）。當然，面向遊戲和 AI/HPC 的 GPU 市場可能會飽和，這些市場的增長速度也可能慢於我們預期的速度。那麼我們假設遊戲業務和資料中心業務的增長速度都將減緩，因為這兩個業務正接近市場上限，它們未來的營收資料可能如下表所示：



我們承認我們希望看到英偉達的資料中心業務超越它的遊戲業務，但是這兩個業務的增長也可能呈線性趨勢，這樣的增長也很有趣：



如果是線性增長，英偉達的資料中心業務的營收將會在 2021 年前達到 300 億美元，是遊戲業務的兩倍。這樣的話，英偉達將必須在將接觸瓶頸的市場上賣出大量 GPU 加速卡（很可能比臺積電和 GlobalFoundries 先進工藝產能的總和還要多），搶佔大量 CPU 的市場。這是黃仁勳的瘋狂夢想，同時也是英特爾執行長 Brian Krzanich 的噩夢。

英特爾 2017 年資料中心部（Data Center Group）的全年的年運轉率為 220 億美元，其“實際”資料中心業務（不僅包括伺服器晶片、晶片組、主機板，還包括儲存器、FGPA等其他商品）的年運轉率為 280 億美元。

假設 CPU 的市場和 GPU 的市場一樣大，會發生什麼呢？我們認為這樣的假設是不存在的，而且伺服器晶片市場不可能在四年之內增長到 600 億美元。

我們的觀點是，未來各廠商將會在資料中心的計算業務展開激烈角逐，而且競爭者將不僅僅限於英特爾和英偉達。到了 2021 年，資料中心計算業務的規模可能會達到 200 億美元至 250 億美元（市場將細分為 CPU、GPU 和 FPGA）。如果計算業務大部分是機器學習訓練和推測，那麼英偉達將會佔據三分之一的份額也不是不可能。

作者 | Timothy Prickett Morgan

原文連結

https://www.nextplatform.com/2018/02/09/just-large-can-nvidias-datacenter-business-grow/

招聘

新一年，AI科技大本營的目標更加明確，有更多的想法需要落地，不過目前對於營長來說是“現實跟不上靈魂的腳步”，因為缺人~~

所以，AI科技大本營要壯大隊伍了，現招聘AI記者和資深編譯，有意者請將簡歷投至：gulei@csdn.net，期待你的加入！

如果你暫時不能加入營長的隊伍，也歡迎與營長分享你的精彩文章，投稿郵箱：suiling@csdn.net

AI科技大本營讀者群（計算機視覺、機器學習、深度學習、NLP、Python、AI硬體、AI+金融、AI+PM方向）正在招募中，關注AI科技大本營微信公眾號，後臺回覆：讀者群，聯絡營長，新增營長請備註姓名，研究方向。

☟☟☟點選 | 閱讀原文 | 檢視更多精彩內容