摘要
GPU制造是一种直接从人工智能市场获利的方法。
英伟达是GPU创新的领导者，市场份额在加速增长。
一个关于人工智能和gpu的简史
三次工业革命都催生了新的产业，并为创新型企业创造了财富——这一次也没有什么不同。第四次革命的核心是人工智能，这是一项广泛的技术，已经在几乎每个行业扎根。《福布斯》估计，到2035年，艾未未将为全球经济带来14亿美元的经济增长，并提高38%的企业盈利能力。到2035年，这一增长将为GDP贡献额外的1.7%。
如果不知道哪些行业将从人工智能中获益最多，那么最好的游戏可能是投资那些使人工智能成为可能的成分:芯片。人工智能的大部分是深度学习，这需要大量的计算资源:
“深度学习能力包括自动驾驶汽车、癌症诊断、计算机视觉、语音识别和许多其他智能用例。”
深度学习算法执行复杂的统计计算，训练网络从海量数据中识别模式。执行这些任务的最佳处理单元是图形处理单元(GPU)。GPU就像一个神经网络，可以并行地管理数百万个操作。相比之下，计算机处理单元(CPU)的设计是按顺序处理计算的。这意味着操作等待之前的计算完成，从而减慢了进程。出于这个原因，在可预见的将来，GPU更倾向于在cpu上进行深度学习。预计到2022年，GPU的发货量将达到157B美元，这一数字将由联合市场研究公司(Allied Market Research)预测的CAGR 35.6%。
提升市场机会
如果我们想要专注于使人工智能成为可能的基本要素，那就必须是GPU(想想Nvidia公司目前的24万亿次操作，即Nvidia的自动汽车2包GPU)。因此，我们将重点关注NVDA是如何暴露于工业利用人工智能的，并假设需求增长将加速NVDA的增长。
NVDA是1999年第一家为电子游戏产业发明GPU的公司。该公司已将其电子游戏产业的市场份额扩大到70%以上。该公司通过向gpu出售专利芯片，或租赁其他制造商的设计专利来赚钱。
今年是NVDA在其所有部门，尤其是与ai相关的平台上的收入创纪录的一年。单是数据中心的出货量就超过了180%的增长，而自动机器人的增长则达到了22%。
资料来源:英伟达——下一波计算将于2017年9月开始
目前，Datacenter平台的年度预测为1.83亿美元，预计将达到571B美元。这占了该公司在相关市场的总收益的25%。基于下图，NVDA预计市场机会将在数据中心和汽车市场增长，代表其未来总可寻址市场的84%(TAM)。这正是我们在公司中寻找的那种在人工智能领域发展的机会。
产品
NVDA最近推出的芯片是在今年12月推出的Titan V芯片，目标是使用pc的机器学习科学家。它还提供特斯拉系列和Pascal系列，以满足数据中心的高计算需求。NVDA计划在2018年推出多个新的GPU lineups，预计将继续引领产品创新市场。这些发布将聚焦于其核心领域的战略举措:数据中心和自动机器。
AMD是NVDA在离散GPU段中唯一的直接竞争对手。离散gpu是高功率显卡，允许最复杂的机器学习算法执行。AMD目前的主要业务是pc和游戏，其中NVDA在发烧友中是最受欢迎的(在七次中有四次是在AMD的七次中)。英特尔公司(INTC)也在通用GPU市场上竞争并占据主导地位，但目前只销售低功率GPU。随着需求向高性能的gpu转移，INTC逐渐失去了市场份额。
图片来源:全球GPU发货市场份额的生产者
对NVDA投资者来说，有一些即将到来的威胁要密切关注。INTC已经注意到其在市场份额上的损失，并希望在明年(2018年)与Raja Koduri公司的雇佣关系中推出一个独立的GPU。英特尔的希望是，Koduri将进入离散的GPU市场，并收回部分市场份额。
“在这个职位上，Koduri将为个人电脑市场扩展英特尔在集成图形领域的领先地位，为广泛的计算领域提供高端的离散图形解决方案。”
然而，这并不是INTC第一次尝试在高性能的GPU市场上挑战NVDA。此外，似乎INTC还有很多事情要做:
“考虑两者之间的区别的一个好方法是，集成英特尔GPU的高端甚至比不上NVIDIA GPU的低端。”
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