站长资讯网千亿规模的服务器芯片市场，是英伟达的第二增长曲线。
「皮衣教主」黄仁勋可能睡觉都能笑醒。就在新冠疫情给电子消费、零售、制造等行业带来「深度衰退」时，以数据中心为代表的云计算行业却迎来逆势增长。近日，DIGITIMES 报道，在新冠疫情大流行期间，数据中心对高性能计算 HPC、AI 应用需求旺盛，英伟达、AMD 服务器芯片销量正在增加。
实际上，以服务器芯片为代表的英伟达数据中心业务，已经连续多个季度获得快速增长。从2019年财年的25%，增长到2020年财年(截至2020年1月26日)的27.4%，再到2021财年第一季度(截至4月26日)的37%。数据中心业务对英伟达整体营收的贡献越来越重要，和英伟达「传统」优势领域游戏板块业务旗鼓相当。
而就在一个多月以前的2020年 GTC 线上发布会上，英伟达切合时宜地顺应了云市场需求激增这一市场趋势。发布会没有出现传闻中的 Ampere GeForce RTX 3080游戏显卡，数据中心产品却成为了「绝对主角」，赚足了闪光灯。英伟达推出了第八代 GPU 架构 Ampere 安培，新一代 A100计算卡，不但在工艺制程上跨越至7nm，更在多个关键性能参数指标上呈数倍、乃至数十倍增长。
这是英伟达时隔三年，再度向市场扔出的重磅「核弹」，英伟达的目标很明确，就是 AI 训练兼推理芯片、高性能计算 HPC 领域。当然，英伟达占领的也不仅仅是服务器芯片为代表的硬件市场，其最大的「杀手锏」在于软硬一体的生态布局。
「最大的对手是自己」
英伟达 CEO 黄仁勋评价 A100 GPU，「这是英伟达有史以来最好的数据中心 GPU 芯片，几乎是当今半导体的理论极限，它是英伟达数十年以来数据中心经验的结晶。」
的确，A100 GPU 引起了包括亚马逊 AWS、谷歌云、微软 Azure、阿里云、百度云、腾讯云等云巨头，以及戴尔、浪潮、HPE、新华三、思科等系统制造商极大的采购热情。并且，在 A100 GPU 发布之前，就已经投产，开始逐步向云厂商们交付。
用黄仁勋的话来描述就是「前所未有」。
八年以前，黄仁勋绝对想不到，英伟达能够 C 端、B 端通吃，踩准了 AI 时代的每个关键节点，为深度学习提供强大算力，推动图片、语音、自动驾驶、机器人、乃至数据中心的飞速发展。如今，相比于21年前刚上市时，英伟达市值已翻了千余倍。
2012年，ImageNet 大赛上，参赛者因使用英伟达 GPU+CUDA，将深度卷积神经网络 AlexNet 准确率提高10% 以上，获得冠军，也让英伟达名声大噪。此后，英伟达 GPU 和 CUDA 软件一直主导深度学习市场，几乎所有深度学习开发者离不开英伟达 GPU+CUDA 组合。
包括2016年，直接引爆 AI 第三次浪潮的关键事件，AlphaGo 大战李世石，以及亚马逊 AWS、微软，国内的互联网厂商 BAT、美团等 AI 最新进展均有英伟达 GPU 的底层支持。多个第三方研究报告显示，在云端 AI 芯片市场，尤其是云端训练方面，英伟达占据绝对主导地位。
云端、企业级数据中心芯片市场，排名前四位的公有云厂商亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云、阿里云的上万余个实例类型中，只有很小一部分不基于英伟达 GPU 加速。
不过，这不意味着，英伟达完全没有潜在威胁。英伟达竞争对手大致分为三种：英特尔、AMD 为代表的「老对手」;亚马逊 AWS、谷歌、阿里巴巴、华为为代表的云巨头，以及寒武纪、燧原科技为代表的创业型 AI 芯片公司在内的新对手。
实际上，与其说是新老之争，不如说是 CPU、GPU、ASIC、FPGA 之间的纷争。尽管，英特尔 Xeon CPU 已经安装于全球99% 的数据中心中，但深度学习、AR/VR、IoT、海量数据处理，推动着数据中心从 CPU 转向 GPU，并成为常态化。
比如，广告位展示、流媒体、电商平台推荐引擎系统、智能语音现在均已采用 GPU 驱动。再如，相同时间周期内芯片性能提高的难易程度不同。2017年，英伟达推出基于新架构 Volta 的 Tesla V100芯片，是上一代基于 Pascal 架构的 Tesla P100训练速度的12倍。英伟达在三年之内将 AI 性能提高了60多倍，而相同时间内，CPU 只能提高一倍。
难怪，黄仁勋自2017年以来，多次公开宣布摩尔定律已失效。
在云巨头方面，无论是 AWS Inferentia、谷歌 TPU、阿里巴巴含光800均属于 ASIC 芯片，侧重 AI 推理。云巨头自研云端 AI 芯片背后的逻辑有两点，一方面，降低购置芯片的成本，更好服务于自身业务，另一方面，逐步减少对英伟达、英特尔芯片的依赖，提高自己对云生态系统的掌控能力。
一般来说，ASIC 只针对单一场景，速度很快，GPU 的性能以面积和功耗为代价，理论上 ASIC 性能优于 GPU。但 ASIC 研发较慢，有时候赶不上深度学习的发展速度。在价格方面甚至更昂贵，谷歌官网显示，使用 TPU 价格为8美元/时，英伟达芯片则为2.48美元/小时。
「AI 训练芯片的研发难度更高，目前还是 GPU 占据了很大的优势。主要是英伟达围绕自己的 GPU 已经构建了丰富的软件生态。其他 ASIC 或 FPGA 在硬件指标上可能占据优势，但在生态上比英伟达还落后很多，这也是为什么英伟达一家独大的原因。」芯谋研究徐可这样指出。
芯片行业的「苹果公司」
黄仁勋曾说过，英伟达是一家 AI 公司，更强调英伟达是一家软件公司，和苹果类似，通过售卖硬件盈利的软件公司。
2006年，英伟达面向开发者推出 CUDA 通用并行计算平台，通过 CUDA 平台，开发者可以使用 C 或 C++语言编程，来加速计算应用程序，极大地简化了软件开发过程。英伟达投入大量资金构筑 CUDA 生态，通过开设课程、培训，吸引开发者，渗透至各个关键行业用户，这是竞争对手 AMD 所不具备的能力。
近三四年，英伟达开发者数量增长迅猛，仅2019年一年，CUDA 平台的下载量就超过了500万次。不仅如此，在 CUDA 平台之上，英伟达还提供 CUDA-X 软件加速库集合，其中，CUDA-X AI 囊括了加速深度学习的 cuDNN、加速机器学习算法的 cuML、优化训练模型以进行推理的 TensorRT 等15个库，此外，英伟达还推出 RAPIDS 开源软件平台，加速企业数据分析、机器学习。
去年年底，黄仁勋在接受 GamesBeat 采访时谈到，英伟达基于 GPU 芯片构建出了非常复杂的软件堆栈，而软件堆栈是竞争对手不具备的「赛道」。
可见，CUDA 平台在内的软件能力，已经成为英伟达的「护城河」。比如，2017年，英伟达推出面向 AI 训练和高性能计算的 Tesla V100芯片后，长达两年多的时间里，没有新的后续产品推出。软件成为提高 AI 性能的关键，ResNet-50神经网络在软件的帮助下，AI 训练能力提高了100%。
在 GPU 硬件方面，英伟达也在巩固、增强固有优势。2019年，英伟达收购 Mellanox，弥补了英伟达在数据中心低延迟互连及网络方面的欠缺，显著增强 NVLink(GPU 与 GPU 互联)和 NVSwitch(整合多个 NVLink)互联的速度与可扩展性。
2016年，英伟达面向 AI 创业公司，推出初创加速计划，帮助 AI 创业公司加速孵化、商业落地。巨头竞争的本质是生态上的竞争。
「生态和软件非常关键。AI 芯片只是底层的工具，AI 开发者对 AI 芯片相关生态和软件的选择，决定了芯片的前途。」徐可说。
在经历游戏显卡业务想象力登顶，比特币挖矿机行业「过山车」式的起伏后，英伟达正凭借数据中心业务进阶 B 端。现在看来，英伟达押宝数据中心前景与钱景巨大，数据中心业务与英伟达强大的软件、生态能力产生的化学反应，正驱动英伟达在芯片市场讲出一个新的增长故事。
