從繪圖晶片到AI晶片，Nvidia(NVDA.US)

最近，Nvidia GTC 2022年又發布了新一代Hopper GPU和Grace CPU。來簡單理解一下繪圖晶片到AI晶片公司，Nvidia，Nvidia是AI第一股。

NVIDIA率先推出加速運算，以幫助解決最具挑戰性的運算問題。NVIDIA最初專注於PC繪圖，現已經擴展到其他幾個大型且重要的高密度運算領域。在對卓越3D繪圖的持續需求和遊戲市場規模的推動下，NVIDIA利用其GPU架構為平台延伸到科學運算、人工智慧或AI、資料科學、自動駕駛汽車或AV、機器人技術以及AR和VR。

GPU最初用於模擬人類的想像力，實現video games和電影的虛擬世界。如今，它還模擬了人類智慧，使人們能夠更深入地了解物理世界。其由數千個computing cores支持的平行處理能力對於運行深度學習演算法至關重要。這種形式的人工智慧，其中軟體通過從大量數據中學習來寫程式，可以作為感知和理解世界的電腦、機器人和自動駕駛汽車的大腦。數千家企業正在採用GPU驅動的深度學習來提供傳統coding無法提供的服務和產品。

NVIDIA有一個平台戰略，將硬體和系統、軟體、演算法和程式庫以及服務整合在一起，為服務的市場創造獨特的價值。雖然這些終端市場的計算需求是多種且多樣的，但NVIDIA利用GPU 和software stack通過統一的底層架構來解決這問題。這架構的可程式特性能夠通過使用內部或第三方開發人員和合作夥伴開發的各種software stack，以相同的基礎技術支持數十億美元的終端市場。平台上大量且不斷增長的開發人員加強了生態系統，並增加了平台對客戶的價值。

NVIDIA在1999年發明的GPU定義了現代電腦圖學，並使NVIDIA成為電腦圖學的領導者。隨著在2006年引入CUDA programming model，為一般計算打開了GPU 的平行處理能力。這種方法顯著加速了航太、生物科學研究、機械和流體模擬以及能源探索等領域中要求最嚴苛的高性能計算 (HPC) 應用。今天，NVIDIA GPU和網路加速了世界上許多最快的超級電腦。此外，NVIDIA GPU和相關軟體的大規模平行計算架構非常適合深度學習和機器學習，為人工智慧時代提供動力。雖然傳統基於CPU的方法不再以摩爾定律描述的速度進步，但NVIDIA以領先摩爾定律的速度提供GPU性能進步，為行業提供了前進的道路。

遊戲玩家選擇NVIDIA GPU來享受身歷其境、越來越電影化的虛擬世界。GPU還有助於支持世界上發展最快的觀賞性運動——電競，它吸引了數億觀眾觀看頂級遊戲。除了為越來越多的遊戲玩家提供服務之外，由於直播實況主、藝術家和創作者數量的迅速增長，遊戲GPU的市場也在不斷擴大。

研究人員使用NVIDIA的GPU來加速各種重要應用，從模擬分子動力學到氣候預測。NVIDIA GPU支援超過2,500種應用程式（包括排名前15位的HPC應用程式），支援從氣候預測到材料科學、從tunnel simulation到基因體學等一些最有前途的領域。包括GPU和網路在內，全球TOP500 榜單的前10名超級電腦中，NVIDIA佔有8台。

世界領先的雲端服務提供商和消費網路公司使用NVIDIA的GPU來豐富他們向數十億最終用戶提供的服務，包括搜尋、推薦、社交網路、線上購物、live video 、翻譯、AI助理、導航和雲端計算。

各行各業中越來越多的企業和新創公司使用NVIDIA的GPU和AI軟體為他們構建的產品和服務帶來自動化。運輸業正在轉向NVIDIA的自動駕駛平台；醫療保健行業正在利用它們來增強醫學影像和加速藥物發現；金融服務業正在使用它們進行詐欺偵測。

專業設計師使用NVIDIA的GPU和軟體在電影中構建視覺效果，並設計從手機到商用飛機的建築設計和產品。

業務

NVIDIA分兩個部門。

NVIDIA的繪圖部門包括用於遊戲和PC的GeForce GPU、GeForce NOW遊戲串流媒體服務和相關基礎設施，以及遊戲平台解決方案；適用於企業工作站繪圖的Quadro/NVIDIA RTX GPU；用於基於雲端的視覺和虛擬計算的虛擬GPU或vGPU軟體；用於娛樂資訊系統的汽車平台；以及用於建構3D設計和虛擬世界的Omniverse軟體。

NVIDIA的運算和網路部門包括用於AI、HPC和加速運算的數據中心平台和系統；Mellanox網路和互連解決方案；汽車人工智慧駕駛艙、自動駕駛開發協議和自動駕駛汽車解決方案；加密貨幣挖礦處理器，或CMP；Jetson用於機器人和其他嵌入式平台；以及NVIDIA AI Enterprise和其他軟體。

NVIDIA的計算平台目前面向四個大型市場：遊戲Gaming、資料中心Data Center、專業可視化Professional Visualization和汽車Automotive。

Gaming

遊戲是最大的娛樂行業，PC遊戲是最主要的平台。許多因素推動了電腦遊戲的增長，包括新的高產值遊戲和franchises、競技遊戲或電子競技的持續興起、社交連接以及遊戲直播主、modders和創作者對更多內容的需求。

NVIDIA的遊戲平台利用GPU和複雜的軟體，通過更流暢、更高質量的繪圖來增強遊戲體驗。NVIDIA開發了NVIDIA RTX，為遊戲帶來了下一代繪圖和AI。NVIDIA RTX採用Ray Tracing技術，可實現電影級及時渲染。Ray Tracing長期以來一直用於電影行業的特殊效果，是一種運算密集型技術，可模擬光的物理行為，以及電腦產成場景中實現更高的真實感。NVIDIA RTX還具有深度學習超級採樣或NVIDIA DLSS，這是NVIDIA的AI 技術，可提高frame rates，同時為遊戲產成精美、清晰的影像。

NVIDIA面向遊戲市場的產品包括用於電競電腦和筆電的GeForce RTX和GeForce GTX GPU、用於在underpowered devices設備上玩PC遊戲的GeForce NOW雲端遊戲、用於電視上高質量串流媒體的SHIELD，以及用於專用控制台的平台和開發服務遊戲設備。

Data Center

在AI領域，NVIDIA的平台可加速深度學習和機器學習工作量。深度學習是一種電腦科學方法，其中訓練神經網路從影像、聲音和text - in文件的大量數據中辯別模式——在某些情況下比人類更好——進而提供預測。機器學習是一種關連方法，它利用演算法和數據來學習如何做出決定或預測，並且經常用於資料科學。HPC，也稱為科學運算，使用數值運算方法來解決大而複雜的問題。對於AI和HPC應用程式，NVIDIA加速運算平台大大提高了高性能電腦和資料中心的性能和效能。

NVIDIA與多個行業的數千家從事人工智慧工作的組織合作，從自動化任務（如消費產品和服務推薦）到用於自動化或協助及時客戶聊天機器人，再到金融服務中的詐欺偵測，再到優化石油勘探和鑽井。這些組織包括世界領先的消費者網路和雲端服務公司、企業和新創公司，他們尋求以變革性的方式在多個行業執行人工智慧。NVIDIA與Amazon、Alphabet、IBM、Microsoft、Oracle、SAP SE和VMware Inc.等行業領導者合作，將人工智慧帶給企業用戶。NVIDIA在運輸方面也有合作夥伴關係。

NVIDIA加速運算平台的基礎是GPU，它在平行工作運算方面表現出色，例如神經網路的訓練和推理。它們可用於電腦製造商伺服器，包括Cisco、Dell Technologies Inc.、HP、Hitachi Vantara、Inspur和Lenovo；來自、亞馬遜AWS、IBM雲、微軟Azure、Google Cloud， Oracle雲，阿里雲，百度雲、騰訊雲等各大雲服務提供商；以及NVIDIA的DGX A 超級電腦，這是一個專門為深度學習和GPU加速應用程式構建的系統。

除了GPU，NVIDIA還擴展了其數據中心處理器產品組合，包括2021年推出的DPU，以及計劃於 2024年初出貨的CPU。NVIDIA Bluefield DPU得到基礎資料中心晶片基礎設施支援軟體或 DOCA，允許開發人員為BlueField DPU構建軟體定義、硬體加速的網路、資安、儲存和管理應用程式。支援Bluefield的合作夥伴包括許多頂級資安、儲存和網路公司。NVIDIA可以優化整個運算、網路和storage stack，以提供資料中心規模的運算解決方案。

雖然NVIDIA的方法從強大的晶片開始，但使其成為full-stack運算平台的是大量軟體，包括CUDA平行程式模型、應用程式加速Library的CUDA-X集合、API、SDK 和工具和特定領域的應用程式frameworks。NVIDIA還提供NVIDIA GPU Cloud registry (NGC)，這是一個涵蓋科學運算、深度學習和機器學習等一系列領域的易於使用、優化的Software Stack的綜合目錄。借助 NGC，AI開發人員、研究人員和資料科學家可以開始開發AI和HPC應用程式，並將它們部署在DGX系統。

除了作為資料中心運算平台不可或缺的一部分交付給客戶的軟體之外，NVIDIA還以永久許可或訂閱的形式提供獨立的企業軟體產品。企業軟體產品包括NVIDIA AI Enterprise，這是一套全面的企業級AI軟體；NVIDIA Fleet Command軟體即服務，用於distributed edge infrastructure安全地部署和管理AI應用程式；用於管理大規模、多用戶和多團隊AI開發工作流程的NVIDIA Base Command軟體即服務；和NVIDIA vGPU軟體產品，可為從繪圖豐富的虛擬桌面和工作站到數據科學和 AI 的各種工作負載提供強大的GPU性能。

Professional Visualization 

NVIDIA通過與獨立軟體供應商或ISV密切合作來優化他們的NVIDIA GPU產品，從而服務於專業可視化市場。GPU運算解決方案提高了生產力，並為許多領域的關鍵工作流引入了新功能，例如設計和製造以及數位內容創建。設計和製造包括CAD、建築設計、消費品製造、醫療儀器和航太。數位內容創作包括專業的影音編輯和後期製作、電影特效和廣播電視繪圖。

NVIDIA RTX平台可以使用ray tracing及時渲染具有物理精準陰影、反射和折射的電影質量、照片級逼真的對象和環境。生態系統合作夥伴開發的許多領先的3D設計和內容創建應用程式現在都支援RTX，讓專業人士能夠使用NVIDIA RTX GPU和軟體加速和轉變他們的工作流程。

建構每天使用的產品，設計師需要他們以數位方式查看的圖像來反映真實。這需要模擬光和材質的物理行為，或基於物理的渲染。NVIDIA Omniverse是一個用於3D工作流程的虛擬世界模擬和協作平台，可作為軟體訂閱供企業使用，並免費供個人使用。Omniverse、VR和AR正在被納入越來越多的企業應用程式中。虛擬汽車展覽、手術訓練、建築建構以及將歷史場景變為現實，都部署了這些GPU提供支援的技術。

Automotive

NVIDIA的汽車市場由駕駛座艙AV平台、人工智慧駕駛座艙和資訊娛樂解決方案以及相關的開發協議所組成。利用人工智慧領域的技術領先地位並建立長期的汽車合作關係，NVIDIA正在以DRIVE品牌為AV市場提供完整的端到端解決方案。NVIDIA已經展示了人工智慧在汽車中的多種應用：人工智慧可以在完全自主模式下作為駕駛員駕駛汽車，也可以作為副駕駛，在幫助人類駕駛員的同時創造更安全的駕駛體驗。

NVIDIA正與汽車生態系統中的數百個合作夥伴合作，包括汽車製造商、卡車製造商、tier-one供應商、感測器製造商、汽車研究機構、地圖公司和新創公司，以開發和部署用於自動駕駛汽車的AI系統。NVIDIA的統一AI運算架構首先使用GPU訓練深度神經網路，然後在NVIDIA DRIVE Hyperion平台上在車輛內運行完整的感知、規劃和控制stack。DRIVE Hyperion平台由高性能、節能的DRIVE AGX運算硬體、支援完全自動駕駛能力的參考感測器組以及開放模組化DRIVE軟體平台組成。NVIDIA最近宣布了未來發布的DRIVE軟體平台，其中包括DRIVE Chauffeur——基於NVIDIA DRIVE AV軟體，可實現自動駕駛、地圖繪製和停車服務；Drive Concierge——基於用於智慧車載體驗的NVIDIA DRIVE IX軟體和用於及時對話AI功能的NVIDIA Omniverse Avatar軟體。

NVIDIA DRIVE可以及時感知和了解車輛周圍發生的情況，在地圖上精確定位自身，並規劃安全的前進路徑。這個先進的自動駕駛汽車平台結合了深度學習、感測器和環繞視覺來改變駕駛體驗。NVIDIA的DRIVE平台從用於自動高速公路駕駛功能的手掌大小的節能模組擴展到具有多個系統的配置，旨在實現無人駕駛汽車。NVIDIA最新SoC，Orin於2022年開始出貨，使車輛能夠使用深度神經網路來處理來自多個攝影機傳感測器的數據。它為NVIDIA的自動駕駛解決方案DRIVE AutoPilot提供動力，將DRIVE AV自動駕駛解決方案與DRIVE IX駕駛座艙軟體相結合。

此外，NVIDIA還提供可延伸基於資料中心的模擬解決方案，即運行DRIVE Sim軟體的NVIDIA DRIVE Con​​stellation，用於在商業部署之前測試和驗證自動駕駛平台。NVIDIA獨特的端到端、軟體定義的方法專為持續創新和持續開發而設計，使汽車能夠接收無線更新，從而在汽車的整個生命週期中添加新的特性和功能。

從Nvidia營收來看，繪圖晶片for遊戲是Nvidia第一大來源，尤其現在電競愈來愈盛行。第二大是資料中心的AI晶片，這主要是AI訓練晶片，營收已經逼近繪圖晶片for遊戲，並列Nvidia營收兩大來源，未來，如果沒有意外，資料中心的AI晶片會超越遊戲繪圖晶片。第三大是Professional Visualization 。第四大是OEM和其它，主要是加密貨幣挖礦晶片，這需求波動性非常大。最後是，汽車，營收主要是駕駛座艙AV平台、人工智慧駕駛座艙，未來自駕車營收應該會增加，AI應用在汽車與自駕車前景非常好。因為，未來汽車就是裝輪子的電腦。

Nvidia是一家繪圖晶片和AI晶片公司。近5年ROE為44.83%，29.78%，25.95%，49.26%，46.05%。近5年毛利率為64.90%，62.34%，61.99%，61.21%，59.93%。資產負債率為39.77%，41.33%，29.52%，29.72%，33.54%。公司2021年銷售區域以台灣佔31.7%，中國佔26.4%，美國佔16.2%，其它佔25.7%。以市佔率來看，PC GPU市佔率在2021Q3，Intel佔62%，Nvdia佔20%，AMD佔18%。以AI晶片市占率來看，Nvidia佔比82%。Nvidia研發佔收入比重為19.6 %。

競爭 

產品的市場競爭激烈，其特點是技術變革迅速，行業標準不斷發展。該市場的主要競爭因素是性能、產品供應的廣度、與客戶和合作夥伴以經銷管道的接觸、軟體支援、符合行業標準 API、製造能力、處理器定價和總系統成本。

一個重要的競爭來源來自提供或打算提供GPU、嵌入式SoC和其他加速AI運算處理器產品的公司，以及基於InfiniBand、Ethernet、Fibre Channel和專利技術基於半導體高性能互連產品的供應商. 一些競爭對手可能比擁有更多的行銷、財務、經銷和製造資源，並且可能更能適應客戶或技術變化。預計未來的競爭環境會越來越激烈。

Nvidia目前的競爭對手包括： 

設計分離和積體GPU、客製化晶片和其他加速運算解決方案的供應商，例如AMD，以及Intel。 

擁有內部團隊設計晶片的大型網路服務公司，這些晶片將加速運算功能作為其內部解決方案或平台的一部分，例如、Alphabet，亞馬遜和阿里巴巴。 

嵌入式汽車、自動駕駛機器和遊戲設備的SoC產品供應商，例如Ambarella, Inc.、AMD、Broadcom Inc.、英特爾、Qualcomm Incorporated、瑞薩電子公司和三星，或擁有內部設計SoC團隊的公司，例如Tesla。 

互連、switch and cable solution供應商，例如AMD、Applied Optoelectronics, Inc.、Arista Networks、Broadcom、Cisco、HP、Intel、Juniper Networks, Inc.、Lumentum Holdings和Marvell Technology Group，以及內部團隊系統供應商和大型網路服務公司，如Alphabet和亞馬遜。