NVIDIA市值超越高通，他是怎麼做到的？

這幾天，NVIDIA（英偉達）又一次成為了半導體類股的焦點，其市值一度超過高通（Qualcomm）。

那麼，繼2016年底那一波瘋狂之後，該半導體股新貴能否再造神話呢…….

截至上周，美國費城半導體指數（PHLX Semiconductor Index）今年累計上漲22%，納斯達克指數漲17%。

費城半導體指數去年飆升37%，成為科技領域漲幅最大的分類指數。

這其中，NVIDIA和博通（Broadcom）躋身費城半導體指數成分股中市值最大的5家公司之列。

本周，NVIDIA的市值一度超過高通。

而高通的市值逆勢收縮，過去兩年內縮水近四分之一，因為最近該公司利潤豐厚的授權業務面臨一系列問題，其中就包括與蘋果公司的訴訟戰。

在這麼火爆的表現下，NVIDIA可能還會進一步上漲。

隨著亞馬遜（Amazon）、谷歌、微軟等公司將人工智慧融入其龐大的全球網絡，NVIDIA的GPU晶片迎來了新一波發展良機。

此外，該公公司的強勁增長也得益於任天堂（Nintendo）的Switch遊戲主機的強勁需求。

前幾天，英偉達創辦人黃仁勛在台灣地區 COMPUTEX Taipei 2017 的開幕演講上吸引了大量眼球，還讓台交大頒贈榮譽博士學位給予黃仁勛，表彰他對科技業界的貢獻。

而這股熱潮也燒到了股價上。

據統計，進入2017年以來，其股價已經高漲超過300%。

而就在去年11月，NVIDIA發布的季度財報顯示，得益於Pascal顯卡的強勢，該公司當季營收上漲54%，凈利潤增長120%，如此亮眼的業績使得當時的市場對NVIDIA一片看好，股價當天就上漲15%。

這本來不稀奇，但此後NVIDIA的股價就像瘋了一樣，第二天還是暴漲了30%，股價很快達到92美元，總市值突破500億，達到了525.5億美元。

當時的財報顯示，NVIDIA在遊戲PC及數據中心業務上營收暴漲，Tegra處理器也拿到了任天堂的訂單，再加上汽車電子業務的興起，前景一片光明。

神話般的2016

在過去的2016年里，英偉達創造了納斯達克盤中最好成績，股價從31．8美元升至106．7美元，漲幅達228．7％。

最高漲幅達到277％，前三季度利潤9．91億美元，同比增長144％。

看到這組數字，你就不難理解為什麼總有人質疑——「 這一波的人工智慧熱潮，英偉達就是幕後推手之一」 。

2016年，NVIDIA在人工智慧層面的發展還是按部就班。

其股價躥升，很大程度上，反映了應用層面，如自動駕駛汽車等，的推進，帶給資本市場信心。

• 首先，人工智慧（AI）成為了全民熱議的焦點，從科技巨頭到創業企業，對深度學習的投入力度都不斷增加。
  
  

• 其次，無人駕駛熱度穩中有升，特斯拉等先發者持續投入，而且不少傳統廠商陸續入局。
  
  兩者對GPU的需求量大增。
  
  

全面布局

2016年最火熱的不外乎是深度學習和無人駕駛。

而在NVIDIA的AI布局上，2016年之前就把重點放在深度學習和無人駕駛這兩個方面。

進入2016年後，NVIDIA還是延續這個策略，繼續深耕。

在核心產品方面，2016年NVIDIA發布了Pascal架構的Tesla P4＆P40，以及TeslaP100深度學習晶片。

其中，Tesla P4＆P40主要負責圖像、文字和語音識別，而Tesla P100主攻學習和訓練任務。

在今年年初的CES上，該公司還發布了Drive PX2車載電腦，這款產品會配備在特斯拉的新一代量產車上。

另外，在2016年4月的 GTC（GPU技術大會）上發布的NVIDIA DGX－1，配備了Tesla P100 GPU，夠快速設計深度神經網絡 （DNN），運行速率是之搭載舊版GPU系統的12倍。

NVIDIA稱其為世界上首款專為深度學習而打造的系統。

財務方面，根據NVIDIA 2016前三季度同期營收對比，在遊戲、專業可視化、數據中心、智能汽車、OEM＆IP五項業務中，數據中心和智能汽車同期增長比例最大，數據中心同比增加120．7％，智能汽車同比增加58．1％。

這兩項業務都與人工智慧有關。

專注人工智慧

NVIDIA憑藉GPU先天性適於深度學習的高並行計算，以及入局深度學習、無人駕駛的先發優勢，在人工智慧的浪潮中占據了明顯的優勢。

在研發深度學習產品方面，無論是科技巨頭，還是創業企業，NVIDIA的人工智慧晶片已經成為標配。

百度、谷歌、微軟、IBM等科技巨頭，研發深度學習都會配置英偉達的GPU。

谷歌Deepmind開發的AlphaGo身上就連接了170塊GPU。

NVIDIA官數據顯示，2016年， 將NVIDIA產品用於深度學習的機構接近兩萬家，相當於2014年的13倍。

醫療、生命科學、教育、能源、金融、汽車、製造業以及娛樂業等諸多行業均將得益於海量數據的分析。

無人駕駛的誘惑

NVIDIA看重無人駕駛早已不是什麼秘密了。

原因之一是無人駕駛是目前唯一大規模的應用場景，其次，是因為無人駕駛也是充分展現實力的試金石，誘惑力十足。

2014年1月，NVIDIA就發布了Tegra K1移動處理器。

英偉達稱其適用於智慧型手機、平板電腦和自動駕駛汽車。

同年10月，搭載Tegra K1處理器的Tesla新款Model S開始量產，英偉達成為第一個享受到自動駕駛紅利的廠商。

同年5月，DRIVE PX自動駕駛平台發布。

而2016年，NVIDIA並沒有採取出其不意的舉措，只是從技術升級及廠商合作兩個方面入手。

不同的是，今年AI概念變得更加火熱，與此同時，智能駕駛也逐漸成熟，這些客觀因素讓NVIDIA收穫了更多紅利。

在2017CES展會上，NVIDIA又秀了一把，甚至可以說是NVIDIA的個人秀，完全搶了微軟、谷歌們的風頭。

期間，CEO黃仁勛親自站台，發布了多款無人駕駛產品。

其中，最重要的便是新一代自動駕駛計算機Xavier。

該計算機具有機器學習功能、自動巡航功能（包括高速公路自動駕駛和高清製圖），能夠實時了解周邊情況、在高精度地圖上精確定位，以及規劃安全行車路線。

NVIDIA還展示了人工智慧協同駕駛系統AI Co－Pilot，該系統具有人臉識別、頭部追蹤、視線追蹤、讀唇等功能，能在行車中輔助駕駛者，提高駕駛安全性與便利性。

在無人駕駛市場，Google、蘋果、微軟等科技公司都在建立自己的汽車生態體系。

不過智能汽車對於他們來說都不是核心業務。

最重要的是，他們沒有真正進入汽車供應鏈體系。

NVIDIA則與之相反，Drive PX系列自動駕駛解決方案，已經進入了汽車的上游供應鏈中，並創造了利潤。

但這也意味著英偉達將在汽車晶片市場與英特爾、高通、恩智浦、瑞薩電子等公司正面碰撞。

自動駕駛的風口讓NVIDIA在汽車市場從「邊緣人」變成了挑戰者。

隨著特斯拉Model S等備受矚目的車型更加智能化與多媒體化，英偉達有了彎道超車的機會，並有望在汽車產業的上游供應鏈占據有利位置。

對抗Intel

在2016年，除了技術和應用層面的發展之外。

NVIDIA和英特爾的「口水戰」也頗值得注意。

刨除相互攻擊的瑣碎細節外，其爭端主要還是圍繞「發展戰略」開始的。

CEO黃仁勛曾經表示：「目前我不太理解他們的戰略，但我們的戰略應該說非常美好而清晰的：那就是GPU。

」 也就是說，NVIDIA希望成為一個基礎廣泛的計算平台公司，可以讓世界各地的開發者使用。

而英特爾與之相反，它希望給每一個細分的領域提供專屬的晶片。

錯失先發時機的英特爾選擇這條路可能多少有些無奈，但是兩者的口水戰中，英特爾並不覺得自己處於下風。

他們認為GPU之所以廣泛應用於深度學習，其原因僅僅是目前市面上還沒有更好的選擇。

很快，英特爾也推出了人工智慧專用晶片。

很有意思的一點是，NVIDIA和英特爾都在變成跟原來相反的樣子。

現在，英特爾的CPU旨在做更加通用的處理器，而NVIDIA的GPU則致力於在CPU的基礎上，讓圖像呈現更好的效果。

人工智慧被認為是下一次革命，還有廣闊的市場空間有待開拓。

就這個領域的晶片市場而言，只能說還處於前期戰役，NVIDIA暫時處於上風，未來鹿死誰手尚未可知。

投資前景

儘管大型併購活動降溫，但股價漲勢仍在持續。

據Dealogic稱，迄今為止，半導體行業的交易總價值僅為不到90億美元，而去年高達1340億美元。

眼下，NVIDIA約48倍的高預期市盈率使該股危險性略高。

不過費城半導體指數總體平均預期市盈率目前只有16倍，超過其5年平均水平近10%，較納斯達克平均預期市盈率低約30%，所以晶片股投資者尚不用匆忙套現。

來源 | 新浪財經，36氪，超能網

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