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產業
在4月份，英偉達(Nvidia, NVDA)在加州聖地牙哥的GPU科技大會(GPU Technology Conference)中，CEO黃仁勳使用了“星際大戰”當中的機器人R2D2、還有C3PO以及BB8來展示英偉達的GPU技術。
BB8透過英偉達為自駕車設計的Drive PX平台，在學習超過72小時，開超過3,000英里的路之後，學會了如何在不平整的路上導航、能夠避開交通堵塞以及行人。BB8能夠作到這些是因為它使用了支援圖形晶片的超級電腦。
這和過去的GPU可不一樣。
傳統上的影像處理單元大多數安裝在電腦裡，處理遊戲當中資料量龐大的影像，包括臉書（Facebook, FB-US）的虛擬實境頭戴裝置Oculus Rift。但英偉達的自駕車行銷長Danny Shapiro表示，他們的產品不僅止於此。
Shapiro告訴IBD，“我們已經將GPU運用在非影像的運算上了，像是：超大規模的運算、科學研究、分子建模、藥物開發、以及癌症的研究。人們使用我們的GPU來作各式各樣高效能的運算。目前我們正在進軍數據中心”。
英偉達的客戶包括亞馬遜（Amazon, AMZN-US）、臉書、IBM(IBM)、微軟（Microsoft, MSFT-US）和推特(Twitter, TWTR)。黃仁勳表示，它們的人工智慧已經達到了“超越人類”的水平了。公司並和特斯拉（Tesla, TSLA-US）(Tesla Motors, TSLA)、Alphabet(GOOGL)和福特（FORD, F-US）(Ford, F)在處於開發初期的自駕車市場合作。
英偉達的股價在6月20日時達到歷史新高的48美元，它在IBD 50當中的績效表現一直是前幾名。
jejim / Shutterstock.com
當問到GPU在無人駕駛的商機如何時，Shapiro在訪談當中表示，“這個商機相當地大，它將帶來相當大的轉變”。
自駕車的競爭開始升溫
Baird的分析師Tristan Gerra預估自駕車半導體市場的感測器和雷達晶片將會以6%的年複合成長率在2019年達到280億美元，這還不包括GPU的銷售額。雖然英偉達並不生產感測器和雷達晶片，但這給了我們一個線索，讓我們了解潛在市場規模有多大。
MKM的分析師Ian Ing也認同GPU的汽車市場將會相當地大。而英偉達已經存在著一些優勢了。
它的GPU頭號競爭對手超微半導體(Advanced Micro Devices, AMD)拒絕在7月21日發表第二季財報之前的緘默期發表任何評論。Ian Ing告訴IBD，超微僅大舉進入了遊戲產業。而儘管英特爾（Intel, INTC-US）是第一名的晶片製造商，智慧型手機和平板的GPU也是公司的重點，但是他們的GPU仍時常被批評為桌機遊戲領域的次級品。
為了建造出真正的無人車，科技公司與汽車公司間的競爭愈演愈烈。蘋果（Apple, AAPL-US）、Alphabet、特斯拉和福特都在暗自較勁。Ian Ing表示不管最後誰會勝出，機器學習都是自動駕駛的關鍵。
Ian Ing表示，“Google Car在加州的Mountain View，執行程式讓它們能夠遵守路上的規則，但它們無法有效率地開車，因為他們必須要應付所有人類駕駛可能出現的狀況。人類駕駛會盡量避免塞車，有時可能沒有保持適當的安全距離”。
“它們必須調整適應，並有學習如何有效率地從A點到達B點”。
而這就是英偉達的自駕車平台“Drive PX2”的目標。它有兩個系統單晶片(Systems-on-a-Chip, SoC)，一個是GPU，而另一個則是中央處理器，還有兩個額外的新型GPU。英偉達的科技行銷經理Sean Wix表示，這個系統的動能相當於150台的MacBook Pro。
Drive PX2從12台相機、雷射雷達以及DaveNet的超音波感測器收集資料以進行運算。DaveNet是英偉達為自駕車開發的深度神經網路軟體。這項軟體已經整合在Drive PX2的平台當中，並以此來訓練自動駕駛。
英偉達的Shapiro表示在一月份推出的PX2，效能是PX1的10倍。
Shapiro將對DaveNet的訓練比喻為對孩子所作的訓練。DaveNet透過圖片來建立它的“字彙庫”。但圖片對於一台電腦來說，是無意義的，除非人們賦與了它邏輯上的意義。他表示，傳統的電腦程式語言當中所用的一系列的“if“和“then“對自動駕駛來說是不夠的，因為在開車的時候會發生太多出乎意料的狀況。
他告訴IBD，“深度學習讓我們能夠訓練車輛如何根據過去的經驗資料來理解目前的狀況，並選出一個正確的行為。不像一般人類駕駛，“我們的車不會超速、它們不會在開車的時候傳訊息，也不會酒駕”。
Shapiro表示，“這樣將會減少事故的發生。他估計有90%以上的事故都是人為造成的。
英業達（2356-TW）和Xillinx以及英特爾(因他取得了Altera)的現場可編程闡陣列(Field-Programmable Gate Arrays, FPGAs)也有一些競爭關係。但Ian Ing表示和GPU相較，“這項小型的設計”並沒有獲得太多的關注。和使用軟體學習的GPU不同，FPGAs是硬體的解決方案。
Baird的Gerra表示，Xilinx已經銷出了100百萬台裝置給自駕車商和客戶。Xilinx的FPGAs支援即時分析、影片的處理和顯示、數據的傳輸並整合了更先進的駕駛輔助系統。
為六家雲端大廠服務
英偉達提供GPU給六家雲端大廠，包括臉書、谷歌（Alphabet, GOOGL-US）(Google)、微軟、亞馬遜、百度（Baidu, BIDU-US）和阿里巴巴（Alibaba, BABA-US）。Ian Ing表示這對它來說是一大福音，但它很難完全掌握市場的機會。
他表示，“這些深度學習的機器(數據中心用於雲端系統的機器)可能每一個就要萬元以上，而每一個機器當中會有八至九張高效能的GPU卡片，每一張卡片也要幾千元，因此每一台機器加起來成本總計可能要20,000至30,000美元”。
Ian Ing表示，一開始英偉達的人工智慧商機是在雲端市場當中。而他預期在2017年虛擬實境將會是重點項目，緊接著在2018年則是無人車。Baird的Gerra則認為在2018年至2022年的目標為有效的自動駕駛。
Ian Ing表示，在遊戲市場則是超微半導體與英偉達競爭。他在6月7日當中的報告指出，在這個遊戲不斷推陳出新的年代，超微半導體的GPU在價格上的表現相較於英偉達仍較出色。而英偉達在5月27日推出Pascal架構相關產品後，客戶面臨著缺貨的狀況。
Shapiro告訴IBD，遊戲部門仍然是英偉達主要的收入來源，這樣的情況也將持續。在第一季，遊戲佔了公司總營收的一半以上，而數據中心和自駕車的收入則各佔11%。
雖然數據中心和自駕車的收入這一季年增47%和62.5%，但Shapiro仍認為遊戲是英偉達的關鍵。
遊戲市場仍在成長，而虛擬實境所帶來的商機也相當地大。
Shapiro表示，“遊戲在我們公司仍佔很大一部份的比重，儘管電腦市場已經萎縮了，但是遊戲市場仍會持續成長，而我們的遊戲部門也在成長”。(譯者/Ing)
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