《先探投資週刊》NVIDIA：我就是AI

二○一六年五月十三日美股盤後交易，Nvidia發布財報時，因為獲利年增高達四六％，Nvidia揭櫫未來該公司的發展將以人工智慧（ＡＩ）為導向，並對公司未來的營運展望感到樂觀。當時這份財報發布後隔天，Nvidia股價單日大漲十五％，股價首度站上四○美元。Nvidia的股價從這根紅Ｋ棒開啟股價的長多走勢，到現在Nvidia的股價漲幅已超過五倍，當時Nvidia的資本市值才在二○○億美元上下，如今Nvidia的資本市值已超過一五六三億美元，從原本僅是中小型股躍身為大型股。

在這波股價起漲前，Nvidia的股價長年維持在三○美元以下，雖然從二○○三年股票掛牌至今一直都是費城半導體指數成分股，當時華爾街市場就一直把Nvidia當成跟隨著ＰＣ產業榮枯循環的繪圖晶片（ＧＰＵ）股。當時市場所定位的Nvidia與ＰＣ緊密關聯，給予的本益比不高，Nvidia在半導體產業的地位仍與龍頭的英特爾相差一大截。

二○○八年以後全球科技產業的發展重心早已從ＰＣ轉移到智慧型手機，在繪圖晶片具有很多ＩＰ的Nvidia，也想跨入行動通訊產業，也曾試圖要以Tegra系列處理器打進智慧型手機和平板電腦市場。當時一度吸引包括摩托羅拉、宏達電（ｈＴＣ）和ＬＧ等手機製造商的支持，卻仍爆出一些技術上難解的問題，也敵不過高通或是聯發科晶片的夾擊，最後在二○一○年退出智慧型手機市場。退出無線通訊裝置市場的Nvidia，反而將Tegra的應用聚積在汽車領域。

在產業研發上，二○一二年無疑是扭轉Nvidia命運的關鍵年。當年Nvidia研究中心與史丹佛大學的ＡＩ研究團隊合作，將ＧＰＵ運用在深度學習上，十二顆Nvidia GPU的深度學習運算實力相當於二千顆ＣＰＵ的表現。隨後紐約大學、多倫多大學和瑞士人工智慧實驗室的研究人員使用ＧＰＵ加快深度神經網路（DNNs）的運算速度，而Nvidia基本面重這個時候開始扭轉。透過ＧＰＵ進行量子動力學模擬的研究人員在研究過程中的感想就是，憑藉ＧＰＵ的出色表現，只要擁有ＧＰＵ這套平台，人人都能享有超級電腦般的運算能力。這讓長年沉浸在ＧＰＵ領域的Nvidia來說無疑是撿到一塊寶。

Nvidia扭轉基本面的關鍵

ＧＰＵ不是只有Nvidia會做，二○○六年超微併購當全球最大繪圖晶片大廠ＡＴＩ，當時Nvidia還落後ＡＴＩ市占率的第二大的繪圖晶片公司。但超微只是將ＧＰＵ運用在繪圖晶片和顯示卡上。隨著Nvidia掌握ＧＰＵ的特性，將公司所有的資源全部投注到ＡＩ和深度學習領域上。這樣一頭栽進ＡＩ領域研發，雖然也燒掉Nvidia超過二○億美元的研發成本，造成當時Nvidia有營收但獲利出不來。

從Nvidia在一一～一五年間的年報來看，當時Nvidia顯示卡在遊戲產業已經做出很好成績，年營收從三五．四億美元成長到四六．八二億美元。當時營益率大部分時間卻都只有十一～十六％，獲利能力卻低於當時的英特爾、高通和聯發科，以至於市場給予Nvidia本益比不如其他半導體晶片業者，是Nvidia當時股價從來沒有上過四○美元的原因。Nvidia投入大量研發ＡＩ領域期間，執行長黃仁勳並沒有向市場透露Nvidia正在研發ＡＩ，直到一六年五月發布當時的財報才讓市場感到驚艷，原來Nvidia已掌握ＧＰＵ特性成功發展出全新產品，將ＡＩ運用到電競、機器視覺、自駕車、醫療、生命科學、金融服務和數據中心等用途上。

從一六年五月到目前為止，Nvidia已經連續十季繳出的財報內容和營運展望超過市場預期。這樣的長期成長趨勢不變，是Nvidia股價大漲的內涵。華爾街市場很務實的，在一五年以前市場給予Nvidia的本益比就在十倍上下。華爾街發現Nvidia在ＡＩ的研發成就是當今的領導者，Nvidia的成長還沒達到極限，也沒有能威脅到Nvidia的競爭者出現，還有Nvidia對ＡＩ的發展與產品商業化越來越有自信。至截稿為止，Nvidia本益比已被調高超過四五倍。隨著科技產業步入５Ｇ時代，ＡＩ在５Ｇ的角色絕對不容忽視，趨勢發展對Nvidia本益比持續墊高絕對是正面效應。

Nvidia本益比今昔差異很大

因為產業變化快速，這幾年半導體業掀起一股併購風。英特爾在一五年以一六七億美元併購ＦＰＧＡ第二大廠的Altera，讓英特爾跨入ＡＩ領域。兩年前英特爾併購以色列ＡＤＡＳ技術的Mobileye。通訊晶片大廠的博通（Avago）也透過多項併購成為全球最大的通訊晶片製造商，高通透過併購恩智浦跨入車用電子領域。這年頭流行透過併購取得關鍵的ＩＰ，才能讓公司快速成長茁壯。

在這麼多半導體產業併購案，Nvidia卻只專注在ＧＰＵ、深度學習和ＡＩ領域研發就是希望發展更多新產品推升在ＡＩ領域的成就。透過ＡＩ的發展，吸引亞馬遜、阿里巴巴、百度、谷歌、微軟等雲端運算和資料中心業者都來找Nvidia的ＡＩ產品，以提升它們的雲端運算效能。在ＡＤＡＳ自駕車領域上，全球主要汽車製造大廠都來找Nvidia，希望透過Nvidia的自動駕駛技術讓這些汽車大廠早日研發出可以上路的自駕車技術。電動車大廠特斯拉早在一六年十月開始在Model X、Model S以及Model 3等車款採用Nvidia Drive PX2自駕車系統。雖然人類在自駕車的研發進度距離全面自駕化上路還有一段很長的路要走，現在可以確定的是Nvidia的自駕車技術領先其他競爭者。

現有科技技術上，人類可以透過GPU、FPGA和TPU等技術跨入ＡＩ領域。英特爾和賽靈思（Xilinx）在FPGA是領導廠商，TPU是專為機器學習客製化的ASIC，但開模成本較高是其劣勢，目前的領導廠商是谷歌。就這些可以跨入ＡＩ的技術來看，以ＧＰＵ的商業化程度最快，Nvidia是這項技術的領導廠商。至於同樣生產ＧＰＵ的超微目前還只在發展顯示卡市場發展有成績，超微在ＡＩ的領域仍處於探索階段。

即使沒有併購其他公司的計畫，Nvidia鑽研在ＡＩ領域研發所得到的ＩＰ和產業經驗的成就卻不容忽視，單從過去兩年Nvidia的營運成長倍數超過英特爾，以及Nvidia目前的本益比高於英特爾甚多就是證明。在費城半導體指數成分股中，Nvidia資本市值是排在英特爾和台積電之後的第三大成分股。值得一提的是，台積電過去十年也沒有併購計畫，鑽研於晶圓代工領域的發展才能達到現在全球最大晶圓代工廠的成就。從Nvidia和台積電的例子可以發現，只要企業鑽研於本業的發展，是有機會能創造出一條別人無法模仿出來的成就。

ＧＰＵ跨ＡＩ的領導廠商

從Nvidia最新公布的截至五月一日為止的二○一九會計年度第一季財報各部門的營收比重來看，來自遊戲產業的營收比重五三．七％，來自資料中心的營收比重將近二二％，這兩大部門占Nvidia總營收的七五％，是Nvidia最大的營收與獲利來源。早年以繪圖晶片打出名號的Nvidia，縱使已經發展出ＡＩ的技術，卻也沒忘記在繪圖晶片領域更上層樓的企圖心。Nvidia在遊戲產業何時推出新的顯示卡，引領電競遊戲產業發展，就如同英特爾何時推出新的微處理器對ＰＣ和ＮＢ的影響是一樣的。

電競市場引領期盼Nvidia新顯示卡的GTX 11xx系列遊戲顯示卡，原本市場傳聞將在七、八月間發布、採用十二奈米製程與Volta架構。最新的市場傳言卻顯示，Nvidia可能會直接跳過十二奈米，直接採用七奈米製程，預計要到今年十一月才會推出。不論何時推出，Nvidia並不怕商機被其他顯示卡競爭者搶走。因為Nvidia顯示卡技術能力超越其他競爭者，就算超微的新顯卡效能有機會和Nvidia一較高下，卻也無法大規模取代Nvidia的產品，我們認為這就是Nvidia能在電競遊戲市場維持高市占率的know-how。

從黃仁勳在五月底ＧＴＣ台北站演說內容來看，Nvidia高階顯示卡的發展不但會持續精進電競遊戲的動畫效果，未來將可運用在電影的動畫製片技術上。這次會場中Nvidia播放動畫影片直逼真人演出效果，這又讓Nvidia顯示卡技術找到新的應用領域。不論是Nvidia或是超微等顯示卡製造大廠，電影動畫技術所需要的顯示卡商機很大，誰能在這個市場先卡到好位置，攸關於顯示卡業者間的競爭優勢。

從英特爾的營運規模來看，十幾年前Nvidia看英特爾如同是小孩看巨人般的角度，現在英特爾發現Nvidia是市場上可敬的對手。再過一、二年我們雖然還無法預測Nvidia是否有機會在資本市值上超越英特爾，但卻得要保留這樣的可能性，這就是產業趨勢變化的結果。Nvidia在ＡＩ領域上是站在浪頭上的有利地位，英特爾近一年的營運雖然也有好轉，在ＡＩ領域上累積的實力卻還沒能達到與Nvidia同等級地位，是英特爾在營運上的危機也是轉機。

英特爾面對的危機和轉機

面對Nvidia來勢洶洶，英特爾最近的股價因為營運好轉，帶動股價創下二○○○年九月份以來新高。市場認為英特爾即將要推出Xeon微處理器，以及發表新一代專為機器學習設計的神經網路處理器（ＮＮＰ）晶片，揭開英特爾先前不斷提到的英特爾人工智慧全線解決方案，揭示出英特爾在ＡＩ的基礎架構。

英特爾陸續併購Altera和Mobileye也超過兩年的時間，英特爾如何運用收購得來的ＩＰ與自有產品相結合，發展出更具威力的新產品出來，是華爾街市場引領期盼的地方。從近兩季英特爾發表的財報內容顯示在資料中心的成長超過市場預期，接下來就要觀察在ＡＩ發展能否順利。英特爾擁有的微處理器ＩＰ技術若能和ＡＩ結合，未來在ＡＩ的發展理應有英特爾的一席之地，英特爾得要持續精進在ＡＩ的研發，才有利於保住英特爾在半導體產業現有地位不被Nvidia超越。

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中時電子報 編輯/吳美觀、先探週刊 文/魏聖峰