Hisse fiyatları yükselen Nvidia neden düşmeye başladı?
Resim kaynağı: Visual China
Metin Sun Yongjie
Birkaç gün önce, dünyanın ilk AI çip hissesi Nvidia'nın 2019 mali çeyreği için beklenenden daha az üçüncü çeyrek mali raporunu ve dördüncü çeyrek performans görünümünü yayınlamasının ardından hisse senedi fiyatı yaklaşık% 20 düştü. Geçen ay, Nvidia'nın hisse senedi fiyatı 14'ten fazla düştü. %.
Öyleyse soru şu ki, hisse senedi fiyatı son iki yıldır yükseliyor AI çiplerinin "iblis stoğu" olarak bilinen NVIDIA, hisse senedi fiyatının düştüğünü neden gördü?
Hepimizin bildiği gibi, çekirdek olarak PC grafik yongalarına (GPU) sahip NVIDIA'nın hisse senedi fiyatının ve piyasa değerinin yükselmesinin en temel nedeni, kendisinin ve dış dünyanın NVIDIA AI yongası (şirket) adını vermesi ve yapay zekanın dış dünya tarafından gelecekteki yonga olarak tanınmasıdır. Sektörün gelişme yönü.
Yine de, Nvidia'nın mali raporuna bakılırsa, geleneksel PC grafik yongaları hala ana gelir ve kâr kaynağıdır (en azından gelir hala yarı yarıya düşüyor).
Mali raporun yayınlanmasının ardından hisse senedi fiyatı düştü, grafik yongası envanterindeki artış ve beklentileri karşılamayan performansla yakından ilişkili olan "madencilik" yongalarına olan talebin azalmasıyla yakından ilgiliydi.
Veri merkezi ve akıllı sürüş gibi gerçekten yapay zeka ile ilgili olan çip işinin geliri artmakla birlikte, hisse senedi fiyatını hala etkileyemedi çünkü NVIDIA'nın toplam gelirindeki oranı genel performansı etkilemek için yeterli değil. Trendin ana faktörü.
Aslında, yeni geçen sadece üçüncü çeyrek değil, NVIDIAnın geleneksel PC grafik yongası işinin, en azından kısa vadede yaklaşık bir yıl boyunca gelirinin yaklaşık yarısını oluşturması gerçeğinden, NVIDIA hala bir AI yonga şirketi veya AI'ya göre olamaz. Çip şirketi hisse senedi fiyatını ve piyasa değerini ölçer.
Ve Nvidia'nın kazanç raporunu yayınlamasının hemen ardından, AI yüzünden Nvidia'nın hisse fiyatı konusunda iyimser olan Goldman Sachs, "bu hisse senedini açıkça yanlış okuduğunu" ve şirketin envanter birikiminin ciddiyetini küçümsediğini iddia ederek "güven listesinden" çıkarılacak. Yandan, Nvidia'yı gözden geçirmek için endüstrinin standartlarının değişmeye başladığı (en azından AI şirketlerinin standartlarına göre tam olarak ölçülmediği) doğrulandı.
Yukarıdakiler NVIDIA'nın gerçek iş yapısı ve performansıysa ve dünyanın ilk AI çipi olarak itibarı zorsa, mevcut ve gelecekteki AI çiplerine yerleştirilse bile, dış dünyanın genel olarak inandığı kadar güçlü olmaktan uzaktır. , En azından belli yanlış anlamalar var.
Bir zamanlar, Nvidia'nın güçlü savunuculuğu ve tanıtımı, medya ve analiz kuruluşları altında Nvidia, AI çiplerinin ve hatta tüm AI endüstrisinin temsilcisi haline gelmiş gibiydi.
Ancak bu gerçeklerden uzaktır. Örnek olarak, yalnızca en büyük AI çip pazarına sahip veri merkezi tarafından desteklenen ve en yaygın olarak kullanılan NVIDIA GPU ile desteklenen bulut bilişimini ele alıyoruz.Sözde AI çip uygulamasına özel olarak, temel olarak bulut eğitimi (Eğitim) ve bulut çıkarımı (Çıkarım) olarak ikiye ayrılır. NVIDIA'nın hisse senedi fiyatını ve piyasa değerini şimdi ve gelecekte AI adına ölçmek endüstrinin ana temeli olmalıdır.
Bunların arasında, bilgi işlem gücünün önemini vurgulayan bulut eğitimi açısından NVIDIA, GPU hesaplama gücünün doğal avantajları nedeniyle şu anda mutlak bir lider pazar payına sahiptir.
Bununla birlikte, bulut muhakemesi açısından, geleneksel CPU'lar bir yana, şu anda AI ile ilgili uygulamaların yükünün neredeyse yarısını taşıyabilirler. AI yongaları açısından, bulut eğitimi açısından Nvidia'nın GPU'sundan neredeyse tamamen farklıdır. Bir çiçek açma eğilimi sunar. , Ve çip devleri toplandı. Örneğin, FPGA tabanlı küresel FPGA yonga devleri Xilinx (Xilinx) ve Intel (Altera satın alındı).
Bu bağlamda, Amerikan yatırım araştırma kurumu olan MorningStar analisti Abhinav Davuluri, bulutun muhakeme aşamasında Intel ve Xilinx'in avantajlarının olmasının nedeninin ilkinin Muhakeme açısından, GPU'nun güçlü bilgi işlem gücünü gerektirmez (Güç verimliliğine daha fazla dikkat edin) İkincisi, Intel ve Xilinx, CPU'lar, FPGA'lar, yardımcı işlemciler ve uygulamaya özel tümleşik devreler (ASIC'ler) dahil olmak üzere Nvidia'dan daha geniş bir yonga seçimine sahiptir.
Örneğin CPU açısından, bulut eğitiminde bilgi işlem gücü GPU kadar iyi olmasa da, güç verimliliğine odaklanan bulut çıkarımında GPU'yu geçmesi bekleniyor.
Örnek olarak CPU pazarının lideri Intel'i ele alalım.Stanford Üniversitesi'ndeki güncellenmiş DAWNBenchmark test sonuçları, Intelin ResNet modelinin (Caffe çerçevesi), yani tamamen Xeon işlemciler tarafından oluşturulan Amazon EC2 platformunun çıkarım gecikmesi ve çıkarım maliyetinde ilk sırada yer aldığını gösteriyor. Bir. Spesifik olarak, Intel platformu 10.000 görüntüyü işlemek için 9.96 ms gecikme süresine sahiptir ve maliyeti 0.02 ABD dolarıdır. Buna karşılık, NVIDIAnın MXNet çerçevesine dayalı K80 grafik kartı +4 CPU platformunun maliyeti 0,07 ABD doları ve gecikme süresi 29,4 ms'dir.
DAWNBench'in uçtan uca derin öğrenme eğitimi ve çıkarımı için bir kıyaslama paketi olduğu unutulmamalıdır.Eğitim süresini, eğitim maliyetlerini, çıkarım gecikmelerini ve çıkarım maliyetlerini ölçmek için bir dizi genel derin öğrenme değerlendirme göstergesi sağlar. Çıkarım maliyetlerini hesaplamak için farklı optimizasyon stratejileri, model mimarileri, yazılım çerçeveleri, bulutlar ve donanımlar kullanılır.
Intel, CPU'ya ek olarak, ASIC tabanlı makine öğrenimi için tasarlanmış bir sinir ağı işlemci çipi olan Nervana NNP-L1000'i (Spring Crest) de bu yıl San Francisco, ABD'de düzenlenen Yapay Zeka Geliştiriciler Konferansı'nda piyasaya sürdü. Bazı analistler bu NNP'nin olacağını söylüyor. GPU'yu önemli ölçüde aşın.
Benzer şekilde, küresel bir FPGA yonga devi olan Xilinx, geçtiğimiz günlerde bulut çıkarımı için özel olarak tasarlanmış bir AI yongasının piyasaya sürüldüğünü duyurdu.Versal adlı bu yonga, FPGA'yı iki yüksek performanslı ARM işlemciyle birleştiriyor ve Özel bir AI bilgi işlem motoru, mevcut donanıma kıyasla daha yüksek verim, daha düşük gecikme ve daha yüksek güç verimliliği sağlayabilir.
Bazı analistler, Xilinx'in bu Versal yongasını Nvidia'yı ve AI iş yükü standardı haline gelen GPU'yu hedeflemek için başlattığını söyledi.
Yukarıdaki analiz aracılığıyla, en büyük AI yonga uygulamasına sahip sözde bulut bilişim pazarında, bulut eğitiminin yapay zeka uygulaması ve muhakeme rekabetiyle ölçüldüğü üzere, yonga üreticilerinin rekabetinin özünün işlem kapasitesinden (hesaplama gücü) ve yonganın güç verimliliğinden başka bir şey olmadığını bulmak zor değil. . NVIDIA'nın avantajı şu anda yalnızca bulut eğitiminin bilgi işlem gücüne yansıyor Açıkçası, güç verimliliğine odaklanan bulut muhakemesinde mutlak bir avantaja sahip değil ve güçlü rakiplerle karşı karşıya.
İyi bilinen gerçek, eğitimden muhakemeye kadar eksiksiz bir AI bulut çözümünün kaçınılmaz olmasıdır.NVIDIA'nın bulut eğitimindeki avantajlarını bulut muhakemesine genişletip genişletemeyeceği, sektörde her zaman tartışmalı olmuştur. En büyük AI çip uygulama pazarının gelecekte mutlak lider olup olamayacağı değişkenlerle doludur.
Yukarıdakiler, NVIDIA'nın en büyük AI yonga uygulama pazarında şiddetli bir rekabetle karşı karşıya olup olmadığı sorusuysa, mevcut avantajlarına devam edip edemeyeceği şüphelidir, o zaman mevcut bilgi işlem gücü avantajlarında, NVIDIA'nın zorluğu geldi. Ve bu meydan okumalar, mevcut NVIDIA GPU kullanıcılarının tümü çipsiz şirketler.
En tipik olanı, Google'ın üç nesil TPU geliştirmiş olmasıdır.
Geleneksel GPU grafik yongaları ile karşılaştırıldığında TPU, transistörleri kurtarmak için 8 bitlik düşük hassasiyetli hesaplamalar kullanır ve bu, doğruluk üzerinde çok az etkiye sahiptir, ancak güç tüketiminden büyük ölçüde tasarruf sağlayabilir. Birden fazla TPU birlikte entegre edilirse, güç tüketimi de artar Birden fazla GPU'dan daha az entegre olacaktır. Bu yıl piyasaya sürülen üçüncü nesil TPU'ya özel olarak, yeni bilgi işlem dizisi TPUv3 Pod'un bilgi işlem gücünün 100 Petaflop'u aştığı söyleniyor ve bu da şüphesiz NVIDIA'nın 16 Tesla V100 GPU'yu barındırabilen NVIDIA GTC 2018 konferansında piyasaya sürülmesini sağlıyor. DGX-2 tarafından sağlanan 2Petaflop'un hesaplama gücü kıyaslandığında soluk.
Nvidia'yı daha da tedirgin eden şey, Google'ın bu yıl kendi TPU bilgi işlem gücünü ve ekolojisini açacağını duyurmasıdır; bu, şüphesiz şu anda Nvidia GPU'ları bulutta AI yongaları olarak kullanan şirketleri dolaylı olarak etkileyecek ve GPU'larının satın alımını ve kullanımını azaltacak.
Yalnızca Google değil, Microsoft, Amazon, Çin'in Huawei, Alibaba, Baidu vb. Gibi büyük NVIDIA müşterileri de piyasaya sürüldü ve AI çiplerine (çoğunlukla bulut odaklı AI uygulamaları) ayak uydurmaya hazırlanıyor.
Örneğin, Microsoft, FPGA tabanlı bir Brainwave geliştiriyor ve Huawei, yakın zamanda düzenlenen Huawei Full Link 2018 konferansında iki AI yongası yayınladı: Shengteng 910 ve Shengteng 310. Bunların arasında, en yüksek bilgi işlem yoğunluğuna sahip tek yongalı AI yongası olan Shengteng 910, Google'ın geliştirdiği TPU V3 ve NVIDIA V100 yongalarından çok daha yüksek bir işlem gücüne sahiptir ve şaşırtıcı bir 256TFLOPS'a ulaşır; Alibaba bir sinir ağı yongası olan Ali-NPU geliştirirken Çip, görüntü ve video analizi ve makine öğrenimi gibi AI çıkarım hesaplamalarında kullanılacak.
Özetlemek gerekirse, ister Nvidianın mevcut gelir yapısından, ister gelecekteki AI çip endüstrisinden olsun, bu yıl tanınmış kısa satış kurumu Citron gibi, AI çipleri için ilk küresel itibarının işaretlerinin ortaya çıktığını görebiliriz. Ağustos ayında Nvidia'yı kısalttığımda söylediklerim: Ne zaman yeni bir yapay zeka teknolojisi ortaya çıksa, rakiplerden bahsettiğimde Nvidia'nın isminden bahsediyordum.
Başka bir deyişle, NVIDIA, AI çip alanında bir hedef haline geldi (istatistikler, çip endüstrisinde gerçek bir rakip olup olmadığına bakılmaksızın, çoğu veri merkezi ve bulut uygulamalarında kilitli olan 40 kadar şirketin özelleştirilmiş AI çipleri tasarladığını gösteriyor) (Esas olarak yonga üreticileri) veya ortakları (Nvidia'nın müşterileri), rekabet dışında veya kendi iş geliştirmelerini göz önünde bulundurarak, teknoloji ve iş modeli açısından Nvidia'nın gelecekteki yapay zeka yonga alanını doğrudan veya dolaylı olarak etkileyeceklerdir. Durum.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
