NVIDIA的5年黄金时光，这“不是一家芯片公司”

NVIDIA似乎在公开场合不止说过一次，“我们不是一家芯片公司”。在前不久的NVIDIA GTC China大会上，NVIDIA开发者计划副总裁Greg Estes再次重复了这句话：“NVIDIA绝不（只）是一家芯片公司，我们也从来没有认为自己仅仅是一家芯片公司。大家要是有机会到NVIDIA公司走一走，和我们的工程师聊一聊，就会发现我们很少谈论7nm、12nm、芯片良率这些话题。”

“我们成功的一个关键，其实是开发各种各样的软件，用到各个垂直行业中去，提供一整套解决方案。”

理解这席话的本质并不难。在上世纪80年代GPU诞生初期还是ASIC专用硬件；图形渲染算法发展极快的2000年前后，GPU就变得越来越通用，并且具备越来越广泛的可编程性。也是从那个时期开始，GPU制造商普遍变得“不再只是芯片公司”。因为这些GPU制造商在软件方面投入的力量开始逐渐大过硬件本身，1名硬件工程师就得配合10名软件工程师。

早年的GPU市场也是百家争鸣的，但在软件人力物力投入大增的那一刻起，公司规模便远非昔日可及。在营运与研发成本攀升的同时，市场价值本身的增长率若无法与之相配，市场养不活这么多公司，则行业内就会出现批量的破产与兼并。所以很快，GPU市场在本世纪初就从数十家，缩减到仅剩几家。

在GPGPU通用图形计算正式诞生以后，GPU开始不仅用于图形计算，它开始辅助科学分析、数学计算等更多领域，软件在其中的地位变得越来越重要。一家传统的GPU公司至少需要几千人才能满足GPGPU市场的发展，GPU行业的寡头市场也就很快形成了。

NVIDIA CEO黄仁勋

今年的GTC China大会，NVIDIA公司创始人兼CEO的黄仁勋在主题演讲中用两个小时的时间，去细数一年来NVIDIA的工作。在具体的产品形态上，除了“下一代机器人处理器AGX Orin”在新发布产品中是颗具体的芯片——而且还采用软件定义这种更为通用的方案，在我们看来，NVIDIA今年的努力重点就是软件。GTC China 2019的两个关键词，无非就是软件和通用。

NVIDIA的5年黄金时光

在谈GTC大会之前，不妨来了解一下现如今借着AI之势，风光正盛的NVIDIA究竟有多风光。先来看一下从NVIDIA 2011财年到2019财年之间[1]，收益（renvenue）和净利润（net income）的趋势变化。

上面这张图是我们按照英伟达2011财年-2019财年的财报，总结的收益与净利润趋势图，其中蓝色柱状条表示收益，橙色折线表示净利润。这其中没有计入毛利率等其他参数，且没有严谨考察历年的特殊事件。很容易发现，NVIDIA近9年的营收转折点主要出现在2015财年（实际主体是自然年的2014年，NVIDIA的财年在每个自然年的1月为界限）。

2015-2019财年可以认为是NVIDIA的一个黄金时期，尤其在2016-2017财年，收益提升38%，净利润则大幅攀升了171%；2017-2018财年，收益提升41%，净利润上涨83%；2019财年（截至2019年1月）的年收益为117.16亿美元，净利润41.41亿美元，毛利率创记录达到61.2%的新高。这种程度的增长在一家业已成熟，且规模较大的的企业内部并不多见。

拿2018财年（截至2018年1月）的情况来看，如果按照产品应用方向来看，这一年数据中心产生的收益，包括Tesla、NVIDIA GRID、DGX等产品，达到了19.3亿美元，同比增长133%——这两年被大量AI芯片制造商拿来在发布会上比了又比的Tesla V100 GPU加速器，即是业绩增长的重要推动力。这可以认为是英伟达业务增长的绝对主力；当然英伟达业务中的Tegra处理器——针对任天堂Switch游戏机、汽车电子方向的，也是一部分业务重心。

2019财年的整体状况是全线“UP”的。NVIDIA财报将自家产品的业务方向主要划分成GPU业务和Tegra处理器业务。这里我们尝试简单梳理NVIDIA目前的主要产品线，这将更有助于我们去理解NVIDIA这家公司本身：

（1）. GPU业务线包括的产品有GeForce（主要针对PC和游戏）、GeForce NOW（针对基于云的游戏串流服务）、Quadro（针对计算机辅助设计、视频编辑、特效等设计专业工作）、Tesla（AI产品，深度学习和加速计算，GPU通用计算的一个方向）、GRID（为云和数据中心提供算力）、DGX（面向AI专家、开发者，多用于训练）；

（2）. Tegra处理器业务线，包括的产品有DRIVE AGX（自动驾驶，包括应用于汽车的硬件和软件栈）、Clara AGX（面向智能医疗器械）、SHIELD设备与服务（主要针对家庭娱乐、AI和游戏）、Jetson AGX（针对机器人和其他嵌入式应用的AI计算平台）。

不过按照业务类别划分，其实很难看出NVIDIA近些年究竟靠什么活得如此滋润。

如果按照应用场景来划分，NVIDIA的GPU和处理器产品主要应用在游戏、专业可视化、数据中心、汽车、OEM与IP、加密货币相关产品。这里我们按照FY2019财报的阐述，来大致给这些业务产生的营收划分占比。需要注意的是，下面这张图是我们根据NVIDIA的财报信息自行制作的，营收占比数字可能是不够准确的，因为不同应用方向有时会产生产品层面的重叠或覆盖不完整。但我们仍然认为，这张饼图可以大致反映当前NVIDIA的主要应用方面的营收比例。

游戏部分仍然是NVIDIA营收的主力，而第二大营收方向就是数据中心，可占到目前整个英伟达年度营收的1/4。2019财年NVIDIA在数据中心加速方向上的收益为29.3亿美元，相比2018财年增长了52%，这也是NVIDIA目前营收增长最快的业务类型。游戏、专业可视化、汽车的营收增长率分别是13%、21%和15%。

如果探讨更具体的产品，数据中心加速基于Volta架构的产品，包括NVIDIA Tesla V100以及DGX系统，都是最大推动力。NVIDIA的数据中心平台主要就是深度学习计算平台，有Tesla V100 GPU，还有NVSwitch GPU互联；针对AI和HPC（高性能计算）的DGX-2、HGX-2；RTX Server以及TensorRT AI inference（推理）加速器软件；针对数据科学（data science）与机器学习的开源GPU加速平台RAPIDS；针对超大型数据中心加速的T4云GPU、TensorRT Hyperscale Inference平台；还有多云GPU簇的企业inference部署GPU加速等等。

不过这5年黄金时光，似乎在2020年1月即将发布的NVIDIA 2020财年财务报告中暂时画上一个休止符，有关这一点将在本文最后提及。

这是一场软件发布会

从业务来看，NVIDIA自然仍是名副其实的GPU公司。不过致其有此5年黄金时光的，一方面自然是AI大趋势的推进，另一方面则是NVIDIA多年来在GPU软件栈方面的堆砌和努力，这也是今年GTC China的主要内容——毕竟如今正在试图颠覆AI加速市场的一众AI芯片在硬件层面或许一点也不落后于NVIDIA的GPU。所以今年的GTC China究竟发布了什么？

● 宣布新的GeForce RTX（光线追踪）游戏即将上线，包括《暗影火炬》《Project X》《无限法则》《轩辕剑柒》《铃兰计划》《边境》6款新作；

● RTX光线追踪版本的《我的世界（MineCraft）》即将上线；

● NVIDIA与腾讯START团队合作推云游戏；

● 发布面向建筑行业（AEC）的Omniverse，这是个3D制作流程的协作平台，可在AEC工作流中增加实时协作功能，包括本地和云端；

● 宣布亚洲最大的云渲染平台——瑞云（Renderbus）将配备NVIDIA RTX GPU（《战狼2》《哪吒》《流浪地球》都有瑞云的参与）；瑞云之上的RTX渲染“速度快12倍，价格低7倍”；

● NVIDIA平台应用，多了两个新的领域，包括全基因组测序（并发布NVIDIA PARABRICKS基因组分析工具包，与华大基因合作）、5G vRAN（与爱立信合作）；

● NVIDIA与Arm平台结合做HPC（首个基于Arm的参考架构NVIDIA HPC For Arm，每个CPU连接四个Volta GPU），Arm服务器也能够成为HPC和AI的选择；

● 通过NVIDIA CUDA on Arm，TensorFlow因此能够实现更好的性能与扩展能力；

● “深度推荐网络”（典型应用如双十一购买商品的推荐，短视频站点内容推荐等），可通过GPU加速；百度的AIBox推荐系统、阿里巴巴的推荐系统，都采用NVIDIA AI方案；

● 发布TensorRT 7，可用于加速更多种类模型的线上推理，除了CNN（卷积神经网络），还加入了对RNN（循环神经网络）、Transformer的支持；对于自然语言对话的AI会更有帮助；

● 发布NVIDIA DRIVE预训练模型，预训练模型可从NGC（NVIDIA GPU Cloud）注册下载；NVIDIA为此还提供一种“迁移学习工具（Transfer Learning）”，用于对预训练模型进行再训练；提供“联邦学习”系统（Federated Learning），多个组织和公司可以在自己的数据上训练，合作共享模型。

● 发布机器人与自动驾驶处理器（平台）NVIDIA DRIVE AGX Orin，宣称是“全球最高级的自动驾驶（AV）与机器人处理器”，这是个软件定义的平台，能够处理更高精度的传感器感知数据，相比Xavier有7倍性能提升；

● 宣布滴滴出行针对自动驾驶、云基础设施选择了NVIDIA产品；

● 针对机器人的Issac SDK发布，导航相关功能已开放，操作控制功能将在1月开放；