过去三年时间，英伟达的股价已经翻了 10 倍，这是一个利用行业红利快速实现增长的典型案例，也因此，英伟达成为众多科技媒体关注的焦点。然而，这些分析文章中最容易出现的一个认知误区「幸存者偏差」，即英伟达的成功来自于人工智能行业对于 GPU 的强烈需求，所以要想在人工智能领域成功， GPU 是必然选择，这也是包括英特尔在内的芯片公司必须努力的方向。

这个偏见不仅包括包含了认知误区，还对人工智能的现状以及未来缺乏必要了解，GPU 的确是目前人工智能，尤其是深度学习领域的重要需求，但也应该看到，业界目前对于 GPU、FPGA（可编程逻辑阵列，英特尔和微软都在投入）、TPU（Google 力推的深度学习芯片）的地位尚无明确好坏评价。

另一方面，深度学习终究是人工智能的一个小分支而已，也并非万能算法，它的种种局限性，比如对于数据的强烈需求、算法的黑盒子等等，都是自身无法克服的难题。因此，长远来看，必然有更好更高效的算法出现，而到那个时候，GPU 还会是支撑新算法的最好硬件吗？恐怕未必。

视线回到英伟达，我们可以试着避开过去英伟达到底做了什么使得市值增长了 10 倍，而是将关注点放在当下，从当下这家公司在做什么的视角，结合行业发展趋势，最后做出一个研判。

二

上月 30 号，英伟达在台北发布了全新的 HGX–2，这是一个面向服务器的 GPU 产品线 HGX 系列的升级产品。英伟达更是宣布，HGX–2 不仅可以用于服务器，还可以在 HPC（高性能计算）领域有所作为，成为业界首个可针对跨领域计算应用的 GPU 平台。

过去三年多时间，与英伟达股价上涨同时发生的，还有这家公司的转型，英伟达正在从一个单一的 GPU 供应商变为一个 GPU 平台公司[1]，这从该公司目前的业务架构可见一斑，目前英伟达的 GPU 平台业务架构包括：

• GeForce 系列：面向个人和专业游戏计算；
• Tesla 系列：面向数据中心；
• DRIVE 系列：面向自动驾驶；
• Quadro 系列：面向专业视觉化计算；