GTC現場見聞：老黃失了核彈，因為他和英偉達所圖更大_風聞

李根 發自 San Jose 

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

沒有人不愛老黃的“核彈”，沒有人不期待宏大喧譁的GTC十週年發佈。

更沒有人不想看看，經歷不能再糟糕的2018年——挖礦利潤腰斬、新遊戲顯卡不靈，被捲入國際局勢後……

老黃能不能再次帶來英偉達逆境重生、王者歸來的故事。

但都沒有。

在2019年GTC首日的老黃主題演講後，各方評價大同小異：

沒有核彈，沒有震驚四座，更沒有轟動業界。

甚至猛懟老冤家英特爾的戲碼，也被剋制再剋制。

不過，可別過早輕易下結論。

在GTC現場、遊走完講座展覽、與更多參會者交流所感所思後，或許會有不一樣的結論：

務實，蓄力，野心益盛。

這是一個全面擁抱AI的英偉達，逆境修心下的新開始。

三方面看英偉達戰略

要知其所圖，觀其言聽其行。

老黃主題演講傳達，歸結盤點，無外乎三件事：

第一，夯實遊戲視覺業務基礎。

第二，向數據中心市場要利潤。

第三，向機器自動化前景要未來。

首先，夯實遊戲視覺基礎。

英偉達開會，怎能不秀視覺渲染新成果？

今年GTC也不例外，老黃繼續展示基於RTX的實時光線追蹤技術，而且樂此不疲，也收穫掌聲和歡呼不斷。

不僅如此，這項基礎業務展示中，老黃還不斷透出欣欣向榮之態。

一方面新亮相的圖像渲染引擎，讓圖片的渲染更快、更真實。

英偉達Omniverse，3D創作渲染協同工具，即使團隊成員身處不同的時區，也能一起為同一個3D場景的創作出力。

另一方面盟友更加鞏固，Adobe、Autodesk、Epic、Unity等16家廠商也將繼續得到RTX技術支持，幫助他們在複雜的場景中完成光線跟蹤照明，用更快的速度進行圖像渲染，會有預計900萬創作者因此受益。

保住基礎，然後大舉發兵新興增長市場。

這個增量市場，就是向數據中心業務。

從演講側重也能窺見一二。

按各部分時長計，CUDA-X AI，絕對是今年GTC王中王。

為啥一個新發布的統一加速計算服務庫，值得如此大張旗鼓？

因為CUDA-X AI把所有英偉達的庫整合歸併，實現大一統。

包括TensorFlow、PyTorch和MXNet在內的所有深度學習訓練框架，隨着CUDA-X AI的發佈也會自動為英偉達Tensor Core GPU進行優化。

而且CUDA-X AI解鎖了Tensor Core GPU的靈活性，能夠將機器學習和數據科學工作負載加速多達50倍。

CUDA-X AI還可以加速典型AI工作流程的每一步，無論是用深度學習訓練語音和圖像識別系統，還是數據分析評估抵押貸款組合的風險。

實際上，老黃還專門在AI工作流程中擴大了英偉達的“AI定義域”。

之前，外界談論英偉達和AI，通常是指GPU對深度學習的加速。

但顯然，現在更寬泛的AI，甚至機器學習領域，都被老黃欽定其中。

AI的產業鏈條有多長，英偉達的利潤市場鏈條就可以有多長。

所以才有GTC現場的一幕。

一方面開新，面向客户羣體，新增針對數據科學家的工作站。

系統專為數據分析、機器學習和深度學習而設計，提供極強的計算性能和工具，可應對金融、保險、零售及專業服務等領域中的海量數據準備、處理和分析需求。

另一方面升級，帶動數據中心相關產品，從AI訓練向AI推理升級，於是推行面向AI的數據中心服務器芯片T4。

現場思科、Dell EMC、富士通、HPE、聯想和曙光等廠商的服務器系統，也將支持T4芯片。

而英偉達的中國最大合作伙伴浪潮，則在此之前就證明了AI推理市場的驚人增速，訂單業績就是最好的證明。

**△**浪潮現場發佈的T4芯片服務器

但英偉達依然選擇了鄭重其事地官方強調，因為老黃要讓所有人都被同步到：GPU帶來的AI加速，不止高效，而且全能。

英偉達要向數據中心市場要利潤，一切也並非沒有徵兆。

在GTC之前，英偉達就以69億美元的公司史上最大手筆收購，買下了半導體公司Mellanox。

這家100人規模的以色列公司，核心主業是設計、製造和銷售數據中心產品，包括芯片、網絡設備和互連設備。

而這些項目有助於加速服務器、存儲系統和數據網絡之間的數據交換，都是雲計算的關鍵組件。

其時，交易官宣後，外界分析也紛紛指向數據中心錢景，認為Mellanox的技術可以更好完成數據中心連接，能夠把英偉達的數據中心業務推向新高度。

所以如果你問老黃，加密貨幣和挖礦市場蕭條後，英偉達憑啥再度雄起？

他的行動已再明確不過。

但數據中心，只是英偉達宏偉藍圖裏的中期目標而已。

更長期所往，更廣闊市場，更巨大利潤所在。

唯有AI帶來的機器自動化。

英偉達的未來，寄託於此。

老黃也從不掩飾他對機器自動化未來的堅定和樂觀。

在GTC現場，他就專門再次強調，AI的未來，就是各行各業、各個領域的自動化。

而且其他分論壇和展區中間，關於自動化的議題，也最具吸引力。

另外在整個會場，機器人和汽車的“篇幅”，甚至讓人誤以為錯進車展現場。

**△**會場入口處的無人車

**△**展館內的智能車

此外，還值得關注的是英偉達想在這個未來中充當的角色。

如果説之前並不清晰。

那這次GTC再明確不過：是盟主，是基石，是整個生態社區的發起者維護者和基礎設施建設者。

所以英偉達押注的領域、看重的場景，以及展現的變革趨勢。

比以往更值得關注。可以歸結出三大趨勢。

技術、場景和人才

首先，圍繞技術，特別是AI技術趨勢，展現出這樣的趨勢：

​從技術創新到技術變現，讓AI落地進入更多領域。

其中最核心的是醫療和汽車兩大領域。

醫療方面，這次推出了醫療影像領域的工具包Clara AI，包括13種分類和分割人工智能和軟件工具。

毫無疑問，英偉達希望Clara AI成為醫療領域的AI基礎設施。

並且該市場的降本增效，目前也開始嶄露頭角。

現場分享的華人創業公司深透醫療介紹，美國醫療機構對於AI接受度很高，願意嘗試最新技術成果，而且目前僅篩查識別領域就效果顯著，更別説診斷、分析及製藥等長尾鏈條環節。

當然，現身説法的斯坦福校友創始人也説，深透醫療目前的研發都基於GPU。

而且眾所周知的是，目前在該領域，也沒有比GPU更好的選擇。

所以現在推出Clara AI，英偉達關於軟硬件一體、加強深度綁定的戰術意圖，也再清晰不過。

在汽車領域亦如此。

此次GTC，英偉達推出了全新DRIVE Constellation自動駕駛汽車仿真平台。

基於該平台，在雲端就能虛擬仿真各種自動駕駛場景——不用再路測數百萬公里了。

老黃説，從常規駕駛，到各種罕見的危機情況，都能在仿真中實現，要風得風，求雨得雨。會比現實世界中實現的效率高出不知多少倍，而且成本低、安全性高。

而且該平台完全開放，提供編程接口，允許DRIVE Sim生態系統合作伙伴集成他們的環境模型、車輛模型、傳感器模型和交通場景。

同時也通過整合合作伙伴的場景，讓平台可以生成全面，多樣化和複雜的測試環境。

換而言之，這就是一個虛擬仿真領域的Apollo聯盟啊。

英偉達希望在這個“開放生態”裏，集合產業鏈上下游玩家。

**△**英偉達在組自動駕駛聯盟

並且用合作説話。英偉達官宣了來頭不小的首個合作伙伴——全球第一大車廠——豐田。

言外之意，像豐田這樣的大廠都當了首個客户，開放平台DRIVE Constellation的品質，肯定值得信賴。

不過，L4級無人駕駛的合作，雖然是未來，但變現就沒那麼緊迫。

所以還是在這次GTC大會，老黃還宣佈推出新自動駕駛軟件套件。

該軟件的主要組成部分是Safety Force Field（SFF），通過加強規劃和控制，實現更安全、舒適的駕駛體驗，而且其算法策略主打車輛保護、乘客和其他車輛安全。

在高級輔助駕駛領域，這會最先發揮作用。

於是即便L4級無人駕駛商業化變現，目前還缺乏行業共識和時間表。

但研發測試必備的仿真、呼之欲出的高級輔助駕駛，都能讓一部分人先看到未來。

這些人裏有從業者、產業相關人士、輿論媒體，甚至華爾街的分析師們。

技術前景已經有了，變現錢景還會遠嗎？

第二大趨勢，關於場景。

更明確來説，是AI落地場景進一步精細化，推動需求進一步精細化，產品自然也在走向精細化。

比如邊緣計算。

俗話説春江水暖鴨先知，我們在AI訓練轉關推理時，提到中國服務器公司浪潮的例子。

在邊緣計算方面，這家英偉達的大客户，同樣能説明點什麼。

在展會現場，他們發佈了一款邊緣計算AI服務器NE5250M5，還引起現場圍觀——這在其他展會並不常見。

Why？

因為有需求。

處在爆發線上的自動駕駛、視頻監控、智能家居，智慧城市等應用場景，都對服務器產品提出新要求。

不光要體積尺寸小，而且應對擴展方面設計得當，比如你至少得能安裝2塊雙寬度的英偉達TeslaV100 GPU，或者6塊單寬度的Tesla T4 GPU。

另外，汽車、監控等場景，還得可以經受長時間耐受高温、高濕度，防塵抗震等部署環境的考驗。

這也是為什麼服務器產品發佈，能現場引起圍觀的核心原因。

浪潮方面也説，此前在金融、安防和零售等領域，邊緣計算AI服務器就態勢兇猛，他們去年銷售額增長了數倍。

所以現在，希望把產品帶向更多領域，應用至更多細分場景，幫助更多客户實現AI落地。

而對於英偉達，一榮俱榮，合作共贏帶來的受益，自然不用贅言。

最後，第三大趨勢：更低的AI入行門檻。

在今年GTC內外，大家都關注到了99美元的AI開發套件Jetson Nano。

這也是一貫以“價格讓人絕望”的英偉達，能讓彈幕紛紛驚呼“真香”的一次。Jetson Nano也毫無疑問也是英偉達史上最感動人心的硬件產品。

但背後更加宏偉的蓬勃野心，可能不那麼容易感知。

為啥要推出Jetson Nano？

答案在人才。

既然英偉達要向AI要未來，那就得幫助解決人才問題。

如果潛在的人才用不起英偉達的產品，又何談用起來、用得好？

而且此舉不光能夠把英偉達希望打造的AI生態蛋糕，做得更大，影響更廣，對整個AI業界也非常有利，更是入坑萌新福音。

簡直是多方共贏，不想好評一片都難。

不僅如此，英偉達還在GTC現場展示培養更多AI人才的決心。

GTC書店那裏，編程入門、Python，少兒編程等書籍被放在了最顯眼位置。

按理説GTC主力參會羣體，應該對此需求有限。

但也有道是——態度決定一切，不是嗎？

逆境修心，守正出奇

最後，如果你問GTC現場對英偉達的所感所思：

我會傾向於表明這樣的態度：務實，蓄力，野心益盛。

我們常期待守正出奇的故事，但往往忽略了守正的“日拱一卒之功”。

我們也常被建議順境修力逆境修心，但最後關注外物，只記得順境時高歌猛進的核彈快感。

所以現在，是時候關注英偉達的守正，也是時候習慣黃教主的修心了。

畢竟他想跳得更高更遠，當前就需要屈得夠低，姿態也要夠剋制。

上一次，老黃破釜沉舟搞出CUDA，把英偉達推至當前高度。

現在，他比所有人都更清楚，AI的現在和未來，對英偉達又意味着什麼。

英偉達需要一個新高度。

AI能帶來這個新高度。