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[格上私募圈]干掉英伟达？( 八 )


2019年底 ， 在GTC中国的ARM站展台上 ， 很多人都在围观一款由英伟达与ARM联手提供算力支持的服务器 。 不少人还在小声嘟囔：
“我靠 ， ARM现在都搞服务器了 。 ”
不过ARM工程师一直在反复解释：“我们不做服务器 ， 也不做芯片 ， 这个样机只是向大家展示Marvell（服务器品牌）基于ArmV8架构的CPU处理器与英伟达GPU的配置 。 ”
在问及ARM支持的服务器与X86架构CPU的机器之间存在哪些差异时 ， 工程师承认 ， 两者性能方面有时会出现差距 ， 但不能忽视GPU服务器的市场需求 。
“这要看服务器的其他配置 ， 有些不同品牌服务器的整体性能可能会弱一些 ， 品类也会少 。 毕竟是基于（英特尔）X86的市场 ， 很多运行的代码程序都是根据X86来写的 ， 替换会有一定的工作量 。
“但是用我们架构的服务器芯片厂商越来越多 ， 而且很多服务器越来越需要GPU 。 CUDA如果直接支持的话会省去很多麻烦 ， 本质上 ， 我们想做的是一个生态性的联合 。 ”
[格上私募圈]干掉英伟达？
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GTC上 ， ARM与英伟达互相邀请对方进入自己的服务器芯片生态
与其他头部企业一样 ， 为了完成“乐高式”的系统性成长 ， 英伟达也喜欢“买技术” 。
2019年3月 ， 英伟达放出消息 ， 欲耗资69亿美元 ， 收购以色列服务器网络架构服务商Mellanox 。
这既是英伟达历史上最大的一笔收购 ， 也是这家AI芯片巨头开始有意将核心业务从游戏向数据中心过渡的里程碑事件 。
在行业看来 ， Mellanox最为擅长的 ， 是制造几种用来提升数据传输效率的通信设备 。 换句话说 ， 就是帮数据中心用最高效的方式 ， 连接数据中心内部所有的服务器 。
这意味着 ， 假如英伟达能够通过一套连接系统 ， 将数据中心的数万个计算节点上的GPU连接起来 ， 那么节点间形成的信息流动 ， 将汇聚成更加庞大的算力 。
而巨量算力对应的 ， 是云计算数据中心的扩张速度 ， 呈爆发式增长的数据量 ， 更大更复杂的计算任务 ， 以及2023年将突破500亿美元的市场规模 。
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图片来自福布斯
总体来说 ， 2020年仍然是英伟达“稳赢”的一年 。
因为包括英特尔在内 ， 大多数声势响亮的AI芯片公司才刚刚出货 ， 或正在努力出货的路上（有些可能还没出货自己就没了） ， 这又给了英伟达升级产品充裕的时间 。
譬如 ， V100的性能就通过软件升级在过去一年里提高了4倍 ， 进一步降低了数据中心客户对额外硬件的需求 。
当然 ， 在这个存在一系列涉及不同用例的巨大市场中 ， 英伟达的芯片产品不可能形成绝对垄断 。 但笔者认为 ， 英伟达在10年里建立起的开源帝国 ， 将会让其在云计算市场 ， 乃至边缘计算市场长期扮演关键性角色 。
而反过来看 ， 英伟达在2019年第四季度数据中心业务上的漂亮数据 ， 除了让英特尔、高通、英飞凌等老对手们思绪万千 ， 也让无数创业公司与背后的投资者松了一口气——PPT里关于人工智能的某条未来增长线是可期的 。 在刚成立时 ， 他们就曾搭上过英伟达的顺风车 ， 这一次 ， 英伟达又让他们看到了希望 。
就在上周（2020年2月底） ， 上文提及的AI芯片创业公司Graphcore公开宣布获得1.5亿美元新一轮融资 ， 估值达到19.5亿美元；
本周 ， 近几年来风头很足的AI芯片创业公司寒武纪选择在此时曝光上市信息——已在2019年末与中信证券签署A股上市辅导协议 ， 并计划在科创板发行上市 。
在寒冬凛冽的当下 ， 这些消息 ， 的确能够证明些什么 。
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