智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 晓寒

黄仁勋走上舞台中央的时候，台下响起了热烈的掌声。而每当他讲到公司的产品或是未来愿景的时候，在掌声之外，还能够听到热烈的欢呼声。这是今天英伟达GTC（GPU技术大会） China 2016的现场，而黄仁勋则是英伟达公司的联合创始人与CEO。

出生于1963年的黄仁勋已经年过50，而他却依然像一个闯劲儿十足的年轻人，在所有的大型场合都穿着一件黑色皮夹克与紧身长裤（貌似2年没换过），皮鞋锃亮，Nvidia赶上了VR、人工智能技术发展的风口，看得出他满面春风。

在这满面春风的背后，则是英伟达如飞机起飞般的股价——在过去的一年内，英伟达的股价从每股16美元左右飙升到了每股60元左右（2016年8月12日最高达到63.04美元，9月12日美股收盘价60.75美元），上涨幅度超过接近3倍，登顶标普500成分股涨幅榜首。

这家在PC时代占据将近80%市场份额的显卡巨头，正借着蓬勃增长的游戏、虚拟现实、深度学习、人工智能、自动驾驶等产业的东风，扶摇直上；智东西(公众号:zhidxcom)今天在GTC现场与黄仁勋进行了交流，同时与其国内高管张建中等对近期发展想法深入探讨。

我们也想搞清楚的是，在美国股市集体低迷的情况下，Nvidia为何成为了一支逆势上涨的“妖股”，同时也通过Nvidia在游戏、VR/AR、深度学习、自动驾驶等方面的技术突破，看到这几个行业目前的机会和现状。

游戏：闷声赚钱

自智能手机、平板电脑与移动互联网兴起以来，普通用户逐渐开始使用手机、平板等设备来替代PC，他们可以很方便的使用移动设备浏览网页、观看视频、收发邮件、运行社交应用并进简单的游戏等操作。这直接导致了各大电脑厂商的PC出货量逐渐下跌，整个PC行业处于衰落的边缘。

但是，由于架构的限制，智能手机、平板电脑等移动设备虽然能够取代用户例如浏览网页、观看视频、处理文档等普通需求，但是在游戏特别是大型专业游戏领域，PC仍然具有压倒性的性能优势。所以得益于全球游戏市场的迅速发展，游戏PC细分市场仍然在逆势上扬。这也是为什么各大电脑厂商在近几年内纷纷推出游戏/电竞子品牌的原因，例如联想异能者、宏碁掠夺者、华硕飞行堡垒、惠普暗影精灵等，甚至是一向主打商务的ThinkPad都于今年夏天推出了电竞游戏笔记本黑将S5。

而一提到游戏，最兴奋的除了在今天的GTC China现场上欢呼鼓掌的年轻男性们之外，当然离不开英伟达了。在其他配置相同的情况下，显卡性能直接决定了游戏性能的好坏。所以，就在英特尔、微软等PC产业的大哥们苦于PC行业的微增长之时，英伟达却在一旁闷声卖着显卡，并且还有动视暴雪、EA、Crytek等一票游戏开发商在旁边推波助澜。这些公司每年都会推出新的游戏作品，而每一款新的游戏作品都会被在画面、游戏性能上进行大幅度提升，而这对于以年轻男性为主的游戏玩家来说极具诱惑力——有很多玩家宁可天天吃泡面，也要买上一块GTX（英伟达的高端显卡系列）。

当然，显卡领域也非英伟达一个玩家。黄仁勋的老东家，AMD虽然也是半导体行业的关键玩家，但是在眼下却落得四处挨打的窘境，在CPU方面被英特尔打的毫无还手之力，在GPU领域也是完全招架不住英伟达的强势，濒临破产的边缘。所以，从英伟达发布的2015、2016年的财报上我们也能看出其游戏业务的持续增长。

虚拟现实：显卡兴奋剂

VR虚拟现实技术的火热程度有目共睹，市场调研机构IDC的数据显示，2016年的VR/AR市场规模大概在52亿美元，而到了2020年，该市场的规模会激增至1620亿美元。还出现了许多匪夷所思的故事，包括那支做了十余年视频播放工具都一直业绩平平，却凭借着初创团队在上市前出逃的VR业务迎来39个涨停板的妖股。

VR技术能够为我们打造出一个虚拟的奇妙世界，并且我们还可以通过相应的设备与之虚拟世界中的物体进行互动。正是因为这种特性，使得VR可以应用在游戏、影视、军事、医疗、教育、商业、航空等多个领域。但是不管是应用在哪个领域，VR技术都离不开显卡，因为VR的本质上就是一种显示技术。我们带上VR头显后置身的那个虚拟世界，也正是由显卡给我们所渲染出来的。

VR技术对显卡性能的要求相当之高，根据英伟达的统计，全球只有大约1300万台PC能够跑的动VR，约占目前全部PC保有量的2%，这也就是说VR产业的每一步增长，都意味着对于高性能PC尤其是高性能显卡的需求。所以在VR技术兴起之后，英伟达迅速推出了Pascal帕斯卡架构，并在此基础上推出了GTX 10系列显卡（例如GTX 1080/1070）。

虽然此前基于Maxwell麦克斯威尔架构的GTX 9系列显卡也能够支持VR，但是却仅限于GTX 960以上的高端型号。英伟达称Pascal帕斯卡架构专门针对VR技术进行了优化，并且基于帕斯卡架构的GTX 10全系列都将支持VR技术。此外，在Pascal显卡的性能较Maxwell显卡的性能有了大幅提升的同时，英伟达也不忘将支持VR技术的显卡价格给降下来。目前，针对主流市场的6GB显存版本的GTX 1060的售价为1999元，而其3GB版本的售价则为1499元。此外，根据相关报道，即将于10月份上市的GTX 1050显卡的价格则有望控制在一千元以内。

在推出性价比更高的VR显卡的同时，英伟达也不忘在软件层面继续推动VR产业的发展，先后推出了GameWorks VR SDK和DesignWorks VR SDK，来帮助游戏与设计公司充分利用其显卡性能，以在虚拟现实世界里创造出画面更加优秀的虚拟对象。

与此同时，英伟达也自己动手开发了一款VR小游戏——VR Fun House，并将其开源已帮助其他内容开发者学习VR游戏的开发。

在该款游戏中，玩家可以使用水枪喷出油漆、用拳击手套打击木偶。不管是哪一种动作，场景内的物体都会表现出类似于现实中的物理特性，例如水枪喷出去的油漆会受到重力的影响产生以下向下的抛物线，两支水枪射出去的油漆交织在一起的时候会产生干扰。当你用虚拟的拳头殴打木偶的时候它会来回反弹，木偶头顶的假发也会根据木偶的运动来回飘荡。

“物理特性对于VR世界至关重要，当一个玩家在其中能够感受到真实世界的物理特性之时，他会觉得这个世界更加真实。”黄仁勋说道。

人工智能：未来的未来

“Nvidia不再是一家半导体公司，而是一家人工智能计算公司。”不管是在黄仁勋的演讲中，还是在现场的PPT中，你都能够听到或是看到这样的语句。

“这也是我们最最激动的地方。”在黄仁勋看来，人工智能几乎已经成了英伟达未来发展中的重中之重，而英伟达“也将尽全力为世界提供最好的AI计算能力。”

而这种转变的起因则要来自于深度学习技术的兴起。自上世纪50年代开始，科学家们开始追求人工智能技术，并在80年代出现了通过机器学习来构建人工智能的方法。虽然机器学习在当时并没有太大的起色，但是研究者们也开发出了一种人工神经网络的算法，但是由于其对需要巨大的计算能力而被很多研究者所避而不谈。

2012年，多伦多大学的Geoffrey Hinton在研究多层神经网络的时候，应用到了GPU本身强大的并行计算能力，并将该网络的图片识别准略率提升到了84.7%，至此，将GPU引入到深度神经网络之中的深度学习技术开始爆发。对数据处理能力拥有极大需求的Facebook、谷歌、BAT等互联网巨头也纷纷采用了GPU来训练他们的深度神经网络，并推出了具有文本识别、语音识别、图像识别、视频识别能力的深度学习产品。

在今天的GTC China 2016上，英伟达正式发布了其基于Pascal架构的深度学习GPU产品，Tesla P4/p40，据介绍，这两款产品专门设计为用来训练深度神经网络来识别语音、图像或文字使用，其响应速度比CPU快45倍。

与此同时，英伟达还推出了配套的软件系统，TensorRT和DeepStream SDK。TensorRT能够帮助人工智能企业即时响应极其复杂的网络，而DeepStream SDK则能够同时对93路高清视频进行实时解码和分析。

除了推出软硬件产品适应人工智能发展之外，黄仁勋还表达了其对于人工智能的愿景——智慧城市。在其看来，未来的城市和社会一定会是智能化的城市和社会，而智能化的城市与社会必然离不开人工智能。

以未来城市中数以十亿计的摄像头为例，黄仁勋表示，这么大规模的摄像头是无法通过人工完成监控与识别工作的，而人工智能则可以很好的解决这个问题，通过深度学习网络，人工智能能够自动完成监控、预警等管理工作。

所以，英伟达像是发展了GPU应用的新大陆，开始大规模将其显卡推广到深度学习、人工智能等领域。

李彦宏在前几日的百度世界大会上也介绍到在百度人工智能百度大脑的背后，“是数万台GPU服务器的强大计算能力。”

自动驾驶：钱多多

“十万亿美元！”黄仁勋笑着说道，“整个交通市场拥有10万亿美元的规模，是世界上最大的行业之一。”

这句话就直接说明了英伟达，以及谷歌、Uber、滴滴、百度等一系列信息产业巨头们为什么如此积极地投身于自动驾驶领域的原因。在黄仁勋看来，且不说完全智能化的交通体系，单是汽车行业就拥有2万亿美元的规模。而人工智能技术的兴起又让全自动驾驶汽车有了很大的想象空间，“自动驾驶汽车能够让交通更加安全、更富效率且费用更低。”他说道。

而自动驾驶汽车的三大核心能力，环境感知、行为预测、行为决策又无一例外的需要用到人工智能技术。首先，自动驾驶汽车通过激光雷达、超声波、摄像头等传感器所获取的数据需要AI来对其进行分析，并识别出周边的建筑物、道路、车辆、行人等物体。

其次，在了解了自身周边的交通环境之后，自动驾驶汽车还需要预测各类交通参与者下一步的行为，如某一辆车是否会变道、骑行车是否会闯红灯等等。最后，当预测了其他道路参与者的行为之后，人工智能就会以此为依据，做出相应的驾驶动作，如加速、加速、变道、转弯等。

在上述三个能力中，均需要人工智能技术的参与，需要使用到图像识别、行为预测、行为规划等能力，“这种能力上的需求必然要求相应的AI计算能力，”黄仁勋说道。这也是为什么谷歌在2007年开始从事自动驾驶研究之初，在其自动驾驶测试车的后备箱里放置了多台高性能PC的原因。

而前面也已经提到过了GPU在AI计算领域的明显优势，所以英伟达顺势为自动驾驶汽车推出了包含DRIVE PX 2 GPU处理模块与DriveWorks软件系统的自动驾驶平台。DRIVE PX2处理模块约为一个手掌大小，功耗为10瓦，可以帮助自动驾驶车辆利用深度学习神经网络处理来自车顶的激光雷达以及多个摄像头的数据。

英伟达自己也研发了一辆基于林肯MKC的自动驾驶汽车BB8，并在现场播放了该车在城市与野外道路的自动驾驶视频。据黄仁勋介绍，在全球还有超过80家自动驾驶汽车方案提供商、以及供应商、创业公司在使用DRIVE PX自动驾驶平台技术，包括百度、沃尔沃、新加坡nuTonomy等公司。

结语：全面开花有利也有弊

眼下，我们正处于一个智能化大潮的前端，不管是机器人、语音助手、无人机，还是自动驾驶汽车、未来的智慧城市等，都离不开对于人工智能技术的需求，再加上VR虚拟现实技术的兴起，社会对于GPU计算能力的需求日趋旺盛，这是英伟达所遇到的又一个大的历史机遇，也是其股价能够在一年内实现如此涨幅的根本原因。

“我们现在是一家人工智能计算公司，而不再是半导体公司。”英伟达中国区总经理张建中在GTC China期间对智东西再次强调。而在本次的GTC大会上，英伟达甚至压根就没提任何的消费级显卡产品，其意图全面转型到AI计算领域的决心可见一斑。

但是，从目前的产品发展脉络来看，英伟达所涉及的领域也着实不少。虚拟现实、人工智能、自动驾驶、智能城市等任何一个领域的难度与发展空间其实都不算小，如此这般的全领域跑马圈地，也有可能会让英伟达丧失专一优势，而当年英伟达也正是靠着对GPU的专注才取得成功的。