[BT美股] 每周一股：NVDA，与人工智能
NVDA 与人工智能
第一季度，NVDA的营收为19.4亿美元，同比增长49%，超出分析师平均预期19.1亿美元；每股收益为0.85美元，超过分析师了预期0.18美元，比去年同期高出0.39美元。公司给出了非常强劲的第二季度业绩展望，预计2018财年第二季度营收将为19.5亿美元，远超市场预期18.9亿美元；此外，公司给出的每股收益也超出市场预期。
同之前一样，营收同比增长主要受益于游戏业务、数据中心业务、汽车业务及其他各平台的增长，预计数据中心业务和汽车业务未来将成为公司营收增长的主要动力，同时游戏营收也将保持增长。
NVDA近期涨势大，这是因为市场之前忽略了NVDA面临的机会，公司营收大涨超预期。之前许多人认为公司涨势或营收增速将放缓，但事实却并非如此。NVDA的增长神话仍在继续。
今天我们就剖析一下黄仁勋的NVDA和人工智能这一股价催化剂。
就在刚刚过去的GPU Technology Conference (GTC) 上，黄仁勋发表了主题演讲，简要概括一下就是1、GPU 计算、2、Volta架构与Tensor核心、3、TensorRT、4、搭载 Tesla V100的DGX与HGX、5、Nvidia GPU Cloud云计算平台、6、Xavier系统芯片及深度学习速器开源、7、丰田汽车正式搭载Nvidia Drive PX，以及 8 、ISAAC机器人模拟系统。
粗略看一下好像都是一些乱七八糟的行业东西，好像与人工智能扯不上边。今天，我们就从产品剖析战略和未来发展看人工智能这一股价催化剂的作用。
季报后NVDA第二天之所以股价坚挺，不排除这个发布会起到了重大的作用，公司也是行业老手了，在大家紧盯股价表现的时候来个集中轰炸。一股脑的放出一堆一般人看不懂的稀奇东西，但也就是在这个时间点，大家才会真正的去关注和弄清这些东西与公司未来发展的关系。
首先，就是后摩尔时代，大家可能都记得那个每18个月晶体管的密度提高一倍的定律，也就是靠着这个定律，大规模的图像处理并行处理能力才能得到跨越式的发展。对于NVDA的GPU来说，在过去10年NVDA的大力投入已经开始看到回报了。首先看一下现在全息影像可以达到的级别吧：
反正我是肉眼看不出来这渲染出来的3D全息影像与现实的差距。这就是一个叫做Holodeck的平台，今年9月上线可以进行全动作追踪，增加3D虚拟形象全息图像平台并可以虚拟现实嵌入。
放完开胃菜，那咱们就言归正传了。人工智能（AI）目前正处于一个早期的机器学习时代，机器学习说白了，就是在设定目标以后用各种训练方法让机器自己通过已经设定的算法库去自己快速摸索出规律达成目标，得到的规律会完整的复制保留并在此基础上继续训练不断提高。而通过黄仁勋的概括，AI目前正在进入一个机器自学、机器自编程的时代，这也许是人类技术领域非常重要的一次技术革命了。大家可能还记得Alpha Go自己与自己下棋的故事，而目前NVDA就引领业界将这个做法深化一下发展为对抗网络：神经网络A尝试其误导神经网络B，但B网络试图对抗这种误导，每次对抗成功，正确的决策行为就会被强化。那目前，NVDA的产品之所以好用就是因为其并行计算强大，从而加速决策行为的产生。就目前来看所有的云计算服务平台没有一个不用到NVDA的GPU产品的，而随着后摩尔时代的到来，未来深度学习会走进千家万户而不仅仅局限于大企业，而引领下一波GPU的产品就是刚发布的Tesla V100。
Tesla V100采用台积电12nm工艺制程，815平方毫米面积，共210亿个晶体管，15Tflops的单精度浮点性能，7.5Tflops的双精度浮点性能，拥有5120个CUDA，16MB缓存，采用16GB HBM2显存，显存带宽为900GB/S
据说NVDA总共投入30亿美金打造这款产品，当然，按照往常惯例，民用跳票那肯定是常有的事，这12nm工艺产品线按照以往的惯例，肯定早就被AAPL这样的大厂盯上了。当然，这并不妨碍这款产品的历史地位，依托后摩尔时代晶片技术的进步，人工智能的智商会智能的智商会飞速发展，而GPU就是这每一点智商的来源。首先享用到这一产品的是企业客户：基于8块Tesla V100搭建的DGX-1也开始预售，价格为149000美元（合100万人民币），预计在今年第三季度交付。
与之相伴的就是一个云计算硬件平台NVDIA GPU CLOUD，可以云端进行深度学习的相关任务，7 月上线，为那些迫切需要深度学习计算的客户以解燃眉之急。从这里我们可以看到公司的战略定位：就是一个产淘金工具的公司通过一个渠道获得大量的淘金地图，然后通过学习这些淘金地图得到最应开采的地方，那大家就知道后面的故事了。但是NVDA在人工智能领域的布局已经走在前沿而真正的淘金也许并不用NVDA亲自来做，也许做咨询做大蛋糕就好，依托NVDA的1300个初创公司已经如雨后春笋般喷发，借助NVDA这棵大树深耕人工智能应用的各个领域。
而人工智能的发展也已经侵蚀到大家周边的世界，比如人工智能在最高法院判决预测中已经胜过人类法官，而来自一个旧金山的创业公司AtomWise可以通过深度学习推荐分子化合物加速新药的研发，从以往几个月的工作量降低为一天。去年，脸书小扎夫妇捐赠了30亿美金希望本世纪消灭人类一切疾病，目前看来已经接近靠谱了。而在人工智能的自动驾驶领域，训练过的人工智能已经可以轻松掌握技巧巧妙躲过马路杀手。这所有的进步都离不开图像处理和并行计算。NVDA正是那个在图像处理和并行计算方面深耕的公司，公司长期的积累虽然中途被抛弃了10年，但NVDA知道这条路总会看到曙光，那些没有毅力的公司慢慢掉队了，而NVDA2017年再回头的时候，后面只剩一个远远跟随的AMD和半路出家的Intel了。再往后看5-10年，人工智能的网络将会在经验比重较大的领域发展迅速，这包含了传统的各类医生、律师、随声翻译、码农等高薪行业，这无疑不是震撼性的。术业有专攻将不再是倚老卖老的资本了，任何靠经验的行业都可能面临危机，而这将是NVDA产品适用性大增的契机。我们会为大家紧盯行业的发展。
祝愿黄仁勋成功带领人工智能走进千家万户，让人工智能网络解放人类。请大家继续关注我们后续文章。
不错的新闻，我要点赞
好新闻没人评论怎么行，我来说几句
第一季度，NVDA的营收为19.4亿美元，同比增长49%，超出分析师平均预期19.1亿美元；每股收益为0.85美元，超过分析师了预期0.18美元，比去年同期高出0.39美元。公司给出了非常强劲的第二季度业绩展望，预计2018财年第二季度营收将为19.5亿美元，远超市场预期18.9亿美元；此外，公司给出的每股收益也超出市场预期。
同之前一样，营收同比增长主要受益于游戏业务、数据中心业务、汽车业务及其他各平台的增长，预计数据中心业务和汽车业务未来将成为公司营收增长的主要动力，同时游戏营收也将保持增长。
NVDA近期涨势大，这是因为市场之前忽略了NVDA面临的机会，公司营收大涨超预期。之前许多人认为公司涨势或营收增速将放缓，但事实却并非如此。NVDA的增长神话仍在继续。
今天我们就剖析一下黄仁勋的NVDA和人工智能这一股价催化剂。
就在刚刚过去的GPU Technology Conference (GTC) 上，黄仁勋发表了主题演讲，简要概括一下就是1、GPU 计算、2、Volta架构与Tensor核心、3、TensorRT、4、搭载 Tesla V100的DGX与HGX、5、Nvidia GPU Cloud云计算平台、6、Xavier系统芯片及深度学习速器开源、7、丰田汽车正式搭载Nvidia Drive PX，以及 8 、ISAAC机器人模拟系统。
粗略看一下好像都是一些乱七八糟的行业东西，好像与人工智能扯不上边。今天，我们就从产品剖析战略和未来发展看人工智能这一股价催化剂的作用。
季报后NVDA第二天之所以股价坚挺，不排除这个发布会起到了重大的作用，公司也是行业老手了，在大家紧盯股价表现的时候来个集中轰炸。一股脑的放出一堆一般人看不懂的稀奇东西，但也就是在这个时间点，大家才会真正的去关注和弄清这些东西与公司未来发展的关系。
首先，就是后摩尔时代，大家可能都记得那个每18个月晶体管的密度提高一倍的定律，也就是靠着这个定律，大规模的图像处理并行处理能力才能得到跨越式的发展。对于NVDA的GPU来说，在过去10年NVDA的大力投入已经开始看到回报了。首先看一下现在全息影像可以达到的级别吧：
反正我是肉眼看不出来这渲染出来的3D全息影像与现实的差距。这就是一个叫做Holodeck的平台，今年9月上线可以进行全动作追踪，增加3D虚拟形象全息图像平台并可以虚拟现实嵌入。
放完开胃菜，那咱们就言归正传了。人工智能（AI）目前正处于一个早期的机器学习时代，机器学习说白了，就是在设定目标以后用各种训练方法让机器自己通过已经设定的算法库去自己快速摸索出规律达成目标，得到的规律会完整的复制保留并在此基础上继续训练不断提高。而通过黄仁勋的概括，AI目前正在进入一个机器自学、机器自编程的时代，这也许是人类技术领域非常重要的一次技术革命了。大家可能还记得Alpha Go自己与自己下棋的故事，而目前NVDA就引领业界将这个做法深化一下发展为对抗网络：神经网络A尝试其误导神经网络B，但B网络试图对抗这种误导，每次对抗成功，正确的决策行为就会被强化。那目前，NVDA的产品之所以好用就是因为其并行计算强大，从而加速决策行为的产生。就目前来看所有的云计算服务平台没有一个不用到NVDA的GPU产品的，而随着后摩尔时代的到来，未来深度学习会走进千家万户而不仅仅局限于大企业，而引领下一波GPU的产品就是刚发布的Tesla V100。
Tesla V100采用台积电12nm工艺制程，815平方毫米面积，共210亿个晶体管，15Tflops的单精度浮点性能，7.5Tflops的双精度浮点性能，拥有5120个CUDA，16MB缓存，采用16GB HBM2显存，显存带宽为900GB/S
据说NVDA总共投入30亿美金打造这款产品，当然，按照往常惯例，民用跳票那肯定是常有的事，这12nm工艺产品线按照以往的惯例，肯定早就被AAPL这样的大厂盯上了。当然，这并不妨碍这款产品的历史地位，依托后摩尔时代晶片技术的进步，人工智能的智商会智能的智商会飞速发展，而GPU就是这每一点智商的来源。首先享用到这一产品的是企业客户：基于8块Tesla V100搭建的DGX-1也开始预售，价格为149000美元（合100万人民币），预计在今年第三季度交付。
与之相伴的就是一个云计算硬件平台NVDIA GPU CLOUD，可以云端进行深度学习的相关任务，7 月上线，为那些迫切需要深度学习计算的客户以解燃眉之急。从这里我们可以看到公司的战略定位：就是一个产淘金工具的公司通过一个渠道获得大量的淘金地图，然后通过学习这些淘金地图得到最应开采的地方，那大家就知道后面的故事了。但是NVDA在人工智能领域的布局已经走在前沿而真正的淘金也许并不用NVDA亲自来做，也许做咨询做大蛋糕就好，依托NVDA的1300个初创公司已经如雨后春笋般喷发，借助NVDA这棵大树深耕人工智能应用的各个领域。
而人工智能的发展也已经侵蚀到大家周边的世界，比如人工智能在最高法院判决预测中已经胜过人类法官，而来自一个旧金山的创业公司AtomWise可以通过深度学习推荐分子化合物加速新药的研发，从以往几个月的工作量降低为一天。去年，脸书小扎夫妇捐赠了30亿美金希望本世纪消灭人类一切疾病，目前看来已经接近靠谱了。而在人工智能的自动驾驶领域，训练过的人工智能已经可以轻松掌握技巧巧妙躲过马路杀手。这所有的进步都离不开图像处理和并行计算。NVDA正是那个在图像处理和并行计算方面深耕的公司，公司长期的积累虽然中途被抛弃了10年，但NVDA知道这条路总会看到曙光，那些没有毅力的公司慢慢掉队了，而NVDA2017年再回头的时候，后面只剩一个远远跟随的AMD和半路出家的Intel了。再往后看5-10年，人工智能的网络将会在经验比重较大的领域发展迅速，这包含了传统的各类医生、律师、随声翻译、码农等高薪行业，这无疑不是震撼性的。术业有专攻将不再是倚老卖老的资本了，任何靠经验的行业都可能面临危机，而这将是NVDA产品适用性大增的契机。我们会为大家紧盯行业的发展。
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