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同是利润增长：英伟达与英特尔股价表现迥异背后

来源[未分类] 点击[40] 作者[游客] 时间[2017-05-12 20:04:01]

日前，以CPU为主的英特尔以及GPU为主的英伟达先后发布了自己今年第一季度财报，个中双方利润分别同比增长了45%以及48%，按理说双方利润的增长都相称可观，尤为是关于英特尔，在当季PC市场依然下滑之时，仍以PC芯片为主的英特尔能够完成如斯的利润增长实属可贵，但事实远没有看起来那般简略，反映在资本市场中，英特尔在获患了看似不错的财报后，其股价不涨反跌，跌幅高达6%左右，相比之下，英伟达的股价则大幅上扬了14%左右。那么问题来了，为何同是利润增长，且增长幅度几乎相同，但双方在股价上的表现却天差地别呢？这违地的真正原因是甚么？又预示着芯片家当怎样的趋势？

实在只需略微留心双方的财报以及业内的剖析就不难发现个中的启事。由于云服务提供商的数据中心关于芯片的需求异常兴旺，英伟达第一财季的数据中心营业营收为4.09亿美元，同比增长了一倍以上，轻松击败了剖析师预期的3.182亿美元。与之相比，英特尔的数据中心营业（DCG）收入为42亿美元，只管增长了6%，但因不迭预期，招致英特尔股价大跌3%。也便是说双方在数据中心（芯片）市场的表现才是决定股价的症结。

如果说上述是因为外部（重要来自英伟达）竞争压力招致英特尔股价上涨的话，英特尔内部营业的表现也起到了症结作用。从构成英特尔营收以及利润的两大主力营业看，据英特尔第一季度财报显示：以PC芯片为主的客户端盘算奇迹部（CCG）的经营利润为30.31亿美元，同比增长60%，而以数据中心折务器芯片为主DCG经营利润则同比降低了16%至14.87亿美元。而家喻户晓的事实是，CCG营业所在的PC家当日渐走低，以数据中心折务器芯片为主DCG才是英特尔现在以及未来增长的动力已经是业内（包括英特尔自己）的共识，更何况本季度CCG的经营利润增长其实不具有可连续性，这点从PC市场依然下滑，英特尔CEO科再奇在财报发布上的今年整年，这一营业依然会涌现个位数下滑的猜测可见一斑，也进而再次证清楚明了以数据中心折务器芯片为主DCG营业表现关于英特尔的举足轻重。

实际上，剖析师对本季度英特尔的DCG经营利润下滑均感到不解，纷纭在电话会议期间进行讯问。而英特尔给出的原因是因为把未来制程节点作为了首选，本钱较高而至。事实真的如斯吗？

“现在，全天下各大互联网以及云服务提供商都在使用英伟达的GPU芯片。”英伟达首席财务官科莱特-克雷斯（Colette Kress）在财报电话会议结束后说。不知业内看到这句话有何感想？咱们看到的是，克雷斯说的这些至公司包括社交网络Facebook、Alphabet公司旗下的google、IBM、微软以及阿里巴巴集团。乃至连亚马逊AWS云服务都在使用英伟达的芯片。而这些也是英特尔DCG营业的重要客户。

在此，大概有人会质疑，在今朝占有数据中心折务器芯片市场90%以上市场份额的英特尔，英伟达的冲击真的会对英特尔形成本质性的影响吗？这里咱们不妨看看英伟达的GPU在数据中心折务器芯片市场的表现。

以其去年发布的Tesla P100为例，由8块Tesla P100搭建的DGX-1，其GPU吞吐量相称于 250台传统服务器的水平。除此之外，DGX-1系统还包含一套深度进修软件，即深度进修GPU训练系统 (DIGITS™)，可用于设计深度神经网络 (DNN)，据相识DGX-1可以将深度进修的培训速率加快75倍，将CPU性能提升56倍，即英特尔双路至强系统须要250多个节点以及150个小时来训练Alexnet，而DGX-1只须要一个节点2个小时，后者在性能以及节点总带宽上都有显著的上风。实在，在googleBrain名目中，英伟达的GPU已经量化了相关于英特尔CPU的上风，该名目中，其3台机械中配置了12颗GPU，性能就达到了包含1000个节点的CPU簇的水平。

进入到今年，英伟达推出了新的Tesla V100，这款AI芯片有210亿个晶体管，比一年前的Tesla P100还要壮大，同时Tesla V100具有5120个CUDA处理内核。对此，英伟达CEO黄仁勋表示，这类芯片的能力以及动力效率有助于云服务供应商大幅提升其使用AI的能力（云服务以及数据中心提供营业的发展趋势），可以将数据中心的能力进步15倍，替代400台传统CPU的服务器，乃至无需建立新的数据中心。看到这里想必业内应当清楚英伟达关于英特尔的影响了吧，即现在以及未来，英伟达主打AI功的GPU都邑在不同程度上冲击英特尔在数据中心芯片市场CPU的销量、营收以及利润，实在这类冲击在本季度就应当有所显现，只是英特尔以未来制程节点作为了首选，本钱较高而至其经营利润下滑拈轻怕重罢了。

更让业内担心的是，在日前英伟达主理的GTC 2017上，英伟达宣告GTC参加人数在五年内回升了三倍，今年达到7000人，GPU开发者增长了11倍达到50多万，CUDA驱动程序以及SDK的下载量也超过了百万。此外，英伟达还推出GPU云平台以及开源Xavier DLA，咱们看到的是英伟达不仅在GPU本身，而是以此为根基正在打造以知足AI需求的未来数据中心的新生态，这才是让英特尔细思极恐的地方，毕竟在传统的数据中心以及云服务市场，英特尔除CPU外，最大的护城河也是其建立的环绕x86 CPU的生态。

针对上述云服务以及数据中心提供商基于自身以及提供具有AI功能营业需求的转变及英伟达的快速发展，英特尔并非没有意识以及动作，但与英伟达早在2011年左右就开始AI芯片的研究以及布局不同，后知后觉的英特尔采取的是“生意卖”的并购方式，去年5月，收购盘算视觉软件公司Itseez；6月收购FPGA制造商Altera；，8月收购深度进修始创公司Nervana Systems；9月收购机械视觉始创公司Movidius等一系列集中迸发的并购近乎都与所谓的AI无关。

从实践上讲，英特尔并购的上述企业在AI芯片方面都具有自己的上风，例如虽然GPU相比CPU有必定的上风，但与Altera的FPGA相比依然减色不少（有研究职员测试，相比GPU，FPGA的架构更灵巧，单位能耗下性能更强），深度进修算法在FPGA上能够更快、更有效地运转，而且功耗也能做到更低；Nervana Systems研究的深度进修芯片具有性价比高于GPU，处理速率是 GPU 的10倍等特点。

关于英特尔上述在AI芯片的种种布局，黄仁勋则代表英伟达表示质疑：如果说至强融核(Xeon Phi)处理器（英特尔去年发布的所谓AI服务器芯片，并是以引发过与英伟达GPU相比，谁优谁劣的评测口水战）关于AI异常适用，那为甚么要收购Altera？既然买了Altera，Altera又异常合适AI的话，为甚么要买Nervada Systems？如果Nervada Systems才是真实的AI方面的技术，要进行开发以及产品推出的话，那至强融核协处理器又怎么办？如果说这三个都合适AI，那是否是象征着至强融核协处理器就不合适AI呢？

只管上述言论不排除黄仁勋偏袒自家AI芯片之嫌，但也直接解释英特尔今朝在AI芯片尚处在选择路径以及整合的阶段而行为迟缓，尚需终极的产品以及市场来证明。但就今朝看，英伟达GPU是惟一完成大规模运用方案，且经由了市场的检验，这也解释了为何同是利润增长，但英伟达股价暴涨，而英特尔股价上涨违地真实的原因。


本文采集于百度百家，作者整理。

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