NVIDIA市值超越高通，他是怎么做到的？
"投资银行在线"是一个资本与项目对接的互联网金融平台，围绕“早期投资、私募股权融资、项目并购退出”提供一站式金融服务。如果您有靠谱的项目，请将商业计划书发送到: 。
这几天，NVIDIA（英伟达）又一次成为了半导体类股的焦点，其市值一度超过高通（Qualcomm）。那么，继2016年底那一波疯狂之后，该半导体股新贵能否再造神话呢…….
截至上周，美国费城半导体指数（PHLX Semiconductor Index）今年累计上涨22%，纳斯达克指数涨17%。费城半导体指数去年飙升37%，成为科技领域涨幅最大的分类指数。这其中，NVIDIA和博通（Broadcom）跻身费城半导体指数成分股中市值最大的5家公司之列。本周，NVIDIA的市值一度超过高通。而高通的市值逆势收缩，过去两年内缩水近四分之一，因为最近该公司利润丰厚的授权业务面临一系列问题，其中就包括与苹果公司的诉讼战。
在这么火爆的表现下，NVIDIA可能还会进一步上涨。随着亚马逊（Amazon）、谷歌、微软等公司将人工智能融入其庞大的全球网络，NVIDIA的GPU芯片迎来了新一波发展良机。此外，该公公司的强劲增长也得益于任天堂（Nintendo）的Switch游戏主机的强劲需求。
前几天，英伟达创办人黄仁勋在中国台湾地区 COMPUTEX Taipei 2017 的开幕演讲上吸引了大量眼球，还让台交大颁赠荣誉博士学位给予黄仁勋，表彰他对科技业界的贡献。而这股热潮也烧到了股价上。据统计，进入2017年以来，其股价已经高涨超过300%。
而就在去年11月，NVIDIA发布的季度财报显示，得益于Pascal显卡的强势，该公司当季营收上涨54%，净利润增长120%，如此亮眼的业绩使得当时的市场对NVIDIA一片看好，股价当天就上涨15%。这本来不稀奇，但此后NVIDIA的股价就像疯了一样，第二天还是暴涨了30%，股价很快达到92美元，总市值突破500亿，达到了525.5亿美元。
当时的财报显示，NVIDIA在游戏PC及数据中心业务上营收暴涨，Tegra处理器也拿到了任天堂的订单，再加上汽车电子业务的兴起，前景一片光明。
神话般的2016
在过去的2016年里，英伟达创造了纳斯达克盘中最好成绩，股价从31．8美元升至106．7美元，涨幅达228．7％。最高涨幅达到277％，前三季度利润9．91亿美元，同比增长144％。看到这组数字，你就不难理解为什么总有人质疑——“ 这一波的人工智能热潮，英伟达就是幕后推手之一” 。
2016年，NVIDIA在人工智能层面的发展还是按部就班。其股价蹿升，很大程度上，反映了应用层面，如自动驾驶汽车等，的推进，带给资本市场信心。
首先，人工智能（AI）成为了全民热议的焦点，从科技巨头到创业企业，对深度学习的投入力度都不断增加。
其次，无人驾驶热度稳中有升，特斯拉等先发者持续投入，而且不少传统厂商陆续入局。两者对GPU的需求量大增。
2016年最火热的不外乎是深度学习和无人驾驶。而在NVIDIA的AI布局上，2016年之前就把重点放在深度学习和无人驾驶这两个方面。进入2016年后，NVIDIA还是延续这个策略，继续深耕。
在核心产品方面，2016年NVIDIA发布了Pascal架构的Tesla P4＆P40，以及TeslaP100深度学习芯片。其中，Tesla P4＆P40主要负责图像、文字和语音识别，而Tesla P100主攻学习和训练任务。在今年年初的CES上，该公司还发布了Drive PX2车载电脑，这款产品会配备在特斯拉的新一代量产车上。
另外，在2016年4月的 GTC（GPU技术大会）上发布的NVIDIA DGX－1，配备了Tesla P100 GPU，够快速设计深度神经网络 （DNN），运行速率是之搭载旧版GPU系统的12倍。NVIDIA称其为世界上首款专为深度学习而打造的系统。
财务方面，根据NVIDIA 2016前三季度同期营收对比，在游戏、专业可视化、数据中心、智能汽车、OEM＆IP五项业务中，数据中心和智能汽车同期增长比例最大，数据中心同比增加120．7％，智能汽车同比增加58．1％。这两项业务都与人工智能有关。
专注人工智能
NVIDIA凭借GPU先天性适于深度学习的高并行计算，以及入局深度学习、无人驾驶的先发优势，在人工智能的浪潮中占据了明显的优势。
在研发深度学习产品方面，无论是科技巨头，还是创业企业，NVIDIA的人工智能芯片已经成为标配。百度、谷歌、微软、IBM等科技巨头，研发深度学习都会配置英伟达的GPU。谷歌Deepmind开发的AlphaGo身上就连接了170块GPU。
NVIDIA官数据显示，2016年， 将NVIDIA产品用于深度学习的机构接近两万家，相当于2014年的13倍。医疗、生命科学、教育、能源、金融、汽车、制造业以及娱乐业等诸多行业均将得益于海量数据的分析。
无人驾驶的诱惑
NVIDIA看重无人驾驶早已不是什么秘密了。原因之一是无人驾驶是目前唯一大规模的应用场景，其次，是因为无人驾驶也是充分展现实力的试金石，诱惑力十足。
2014年1月，NVIDIA就发布了Tegra K1移动处理器。英伟达称其适用于智能手机、平板电脑和自动驾驶汽车。同年10月，搭载Tegra K1处理器的Tesla新款Model S开始量产，英伟达成为第一个享受到自动驾驶红利的厂商。同年5月，DRIVE PX自动驾驶平台发布。
而2016年，NVIDIA并没有采取出其不意的举措，只是从技术升级及厂商合作两个方面入手。不同的是，今年AI概念变得更加火热，与此同时，智能驾驶也逐渐成熟，这些客观因素让NVIDIA收获了更多红利。
在2017CES展会上，NVIDIA又秀了一把，甚至可以说是NVIDIA的个人秀，完全抢了微软、谷歌们的风头。期间，CEO黄仁勋亲自站台，发布了多款无人驾驶产品。
其中，最重要的便是新一代自动驾驶计算机Xavier。该计算机具有机器学习功能、自动巡航功能（包括高速公路自动驾驶和高清制图），能够实时了解周边情况、在高精度地图上精确定位，以及规划安全行车路线。
NVIDIA还展示了人工智能协同驾驶系统AI Co－Pilot，该系统具有人脸识别、头部追踪、视线追踪、读唇等功能，能在行车中辅助驾驶者，提高驾驶安全性与便利性。
在无人驾驶市场，Google、苹果、微软等科技公司都在建立自己的汽车生态体系。不过智能汽车对于他们来说都不是核心业务。最重要的是，他们没有真正进入汽车供应链体系。
NVIDIA则与之相反，Drive PX系列自动驾驶解决方案，已经进入了汽车的上游供应链中，并创造了利润。但这也意味着英伟达将在汽车芯片市场与英特尔、高通、恩智浦、瑞萨电子等公司正面碰撞。
自动驾驶的风口让NVIDIA在汽车市场从“边缘人”变成了挑战者。随着特斯拉Model S等备受瞩目的车型更加智能化与多媒体化，英伟达有了弯道超车的机会，并有望在汽车产业的上游供应链占据有利位置。
在2016年，除了技术和应用层面的发展之外。NVIDIA和英特尔的“口水战”也颇值得注意。刨除相互攻击的琐碎细节外，其争端主要还是围绕“发展战略”开始的。
CEO黄仁勋曾经表示：“目前我不太理解他们的战略，但我们的战略应该说非常美好而清晰的：那就是GPU。” 也就是说，NVIDIA希望成为一个基础广泛的计算平台公司，可以让世界各地的开发者使用。
而英特尔与之相反，它希望给每一个细分的领域提供专属的芯片。
错失先发时机的英特尔选择这条路可能多少有些无奈，但是两者的口水战中，英特尔并不觉得自己处于下风。他们认为GPU之所以广泛应用于深度学习，其原因仅仅是目前市面上还没有更好的选择。很快，英特尔也推出了人工智能专用芯片。
很有意思的一点是，NVIDIA和英特尔都在变成跟原来相反的样子。现在，英特尔的CPU旨在做更加通用的处理器，而NVIDIA的GPU则致力于在CPU的基础上，让图像呈现更好的效果。
人工智能被认为是下一次革命，还有广阔的市场空间有待开拓。就这个领域的芯片市场而言，只能说还处于前期战役，NVIDIA暂时处于上风，未来鹿死谁手尚未可知。
尽管大型并购活动降温，但股价涨势仍在持续。据Dealogic称，迄今为止，半导体行业的交易总价值仅为不到90亿美元，而去年高达1340亿美元。
眼下，NVIDIA约48倍的高预期市盈率使该股危险性略高。不过费城半导体指数总体平均预期市盈率目前只有16倍，超过其5年平均水平近10%，较纳斯达克平均预期市盈率低约30%，所以芯片股投资者尚不用匆忙套现。
来源：芯师爷整理自新浪财经，36氪，超能网
申明：文章由本司人工智能大数据分析系统自动抓取全网最好文章内容自动生成，非人力所为，若有侵犯您的权益请联系我们，我们将立即处理。
责任编辑：
声明：本文由入驻搜狐号的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
今日搜狐热点NVIDIA市值超越高通，他是怎么做到的？
NVIDIA市值超越高通，他是怎么做到的？
这几天，NVIDIA（英伟达）又一次成为了半导体类股的焦点，其市值一度超过高通（Qualcomm）。那么，继2016年底那一波疯狂之后，该半导体股新贵能否再造神话呢…….截至上周，美国费城半导体指数（PHLX Semiconductor Index）今年累计上涨22%，纳斯达克指数涨17%。费城半导体指数去年飙升37%，成为科技领域涨幅最大的分类指数。这其中，NVIDIA和博通（Broadcom）跻身费城半导体指数成分股中市值最大的5家公司之列。本周，NVIDIA的市值一度超过高通。而高通的市值逆势收缩，过去两年内缩水近四分之一，因为最近该公司利润丰厚的授权业务面临一系列问题，其中就包括与苹果公司的诉讼战。在这么火爆的表现下，NVIDIA可能还会进一步上涨。随着亚马逊（Amazon）、谷歌、微软等公司将人工智能融入其庞大的全球网络，NVIDIA的GPU芯片迎来了新一波发展良机。此外，该公公司的强劲增长也得益于任天堂（Nintendo）的Switch游戏主机的强劲需求。前几天，英伟达创办人黄仁勋在中国台湾地区 COMPUTEX Taipei 2017 的开幕演讲上吸引了大量眼球，还让台交大颁赠荣誉博士学位给予黄仁勋，表彰他对科技业界的贡献。而这股热潮也烧到了股价上。据统计，进入2017年以来，其股价已经高涨超过300%。而就在去年11月，NVIDIA发布的季度财报显示，得益于Pascal显卡的强势，该公司当季营收上涨54%，净利润增长120%，如此亮眼的业绩使得当时的市场对NVIDIA一片看好，股价当天就上涨15%。这本来不稀奇，但此后NVIDIA的股价就像疯了一样，第二天还是暴涨了30%，股价很快达到92美元，总市值突破500亿，达到了525.5亿美元。当时的财报显示，NVIDIA在游戏PC及数据中心业务上营收暴涨，Tegra处理器也拿到了任天堂的订单，再加上汽车电子业务的兴起，前景一片光明。神话般的2016在过去的2016年里，英伟达创造了纳斯达克盘中最好成绩，股价从31．8美元升至106．7美元，涨幅达228．7％。最高涨幅达到277％，前三季度利润9．91亿美元，同比增长144％。看到这组数字，你就不难理解为什么总有人质疑——“ 这一波的人工智能热潮，英伟达就是幕后推手之一” 。2016年，NVIDIA在人工智能层面的发展还是按部就班。其股价蹿升，很大程度上，反映了应用层面，如自动驾驶汽车等，的推进，带给资本市场信心。首先，人工智能（AI）成为了全民热议的焦点，从科技巨头到创业企业，对深度学习的投入力度都不断增加。其次，无人驾驶热度稳中有升，特斯拉等先发者持续投入，而且不少传统厂商陆续入局。两者对GPU的需求量大增。全面布局2016年最火热的不外乎是深度学习和无人驾驶。而在NVIDIA的AI布局上，2016年之前就把重点放在深度学习和无人驾驶这两个方面。进入2016年后，NVIDIA还是延续这个策略，继续深耕。在核心产品方面，2016年NVIDIA发布了Pascal架构的Tesla P4＆P40，以及TeslaP100深度学习芯片。其中，Tesla P4＆P40主要负责图像、文字和语音识别，而Tesla P100主攻学习和训练任务。在今年年初的CES上，该公司还发布了Drive PX2车载电脑，这款产品会配备在特斯拉的新一代量产车上。另外，在2016年4月的 GTC（GPU技术大会）上发布的NVIDIA DGX－1，配备了Tesla P100 GPU，够快速设计深度神经网络 （DNN），运行速率是之搭载旧版GPU系统的12倍。NVIDIA称其为世界上首款专为深度学习而打造的系统。财务方面，根据NVIDIA 2016前三季度同期营收对比，在游戏、专业可视化、数据中心、智能汽车、OEM＆IP五项业务中，数据中心和智能汽车同期增长比例最大，数据中心同比增加120．7％，智能汽车同比增加58．1％。这两项业务都与人工智能有关。专注人工智能NVIDIA凭借GPU先天性适于深度学习的高并行计算，以及入局深度学习、无人驾驶的先发优势，在人工智能的浪潮中占据了明显的优势。在研发深度学习产品方面，无论是科技巨头，还是创业企业，NVIDIA的人工智能芯片已经成为标配。百度、谷歌、微软、IBM等科技巨头，研发深度学习都会配置英伟达的GPU。谷歌Deepmind开发的AlphaGo身上就连接了170块GPU。NVIDIA官数据显示，2016年， 将NVIDIA产品用于深度学习的机构接近两万家，相当于2014年的13倍。医疗、生命科学、教育、能源、金融、汽车、制造业以及娱乐业等诸多行业均将得益于海量数据的分析。无人驾驶的诱惑NVIDIA看重无人驾驶早已不是什么秘密了。原因之一是无人驾驶是目前唯一大规模的应用场景，其次，是因为无人驾驶也是充分展现实力的试金石，诱惑力十足。2014年1月，NVIDIA就发布了Tegra K1移动处理器。英伟达称其适用于智能手机、平板电脑和自动驾驶汽车。同年10月，搭载Tegra K1处理器的Tesla新款Model S开始量产，英伟达成为第一个享受到自动驾驶红利的厂商。同年5月，DRIVE PX自动驾驶平台发布。而2016年，NVIDIA并没有采取出其不意的举措，只是从技术升级及厂商合作两个方面入手。不同的是，今年AI概念变得更加火热，与此同时，智能驾驶也逐渐成熟，这些客观因素让NVIDIA收获了更多红利。在2017CES展会上，NVIDIA又秀了一把，甚至可以说是NVIDIA的个人秀，完全抢了微软、谷歌们的风头。期间，CEO黄仁勋亲自站台，发布了多款无人驾驶产品。其中，最重要的便是新一代自动驾驶计算机Xavier。该计算机具有机器学习功能、自动巡航功能（包括高速公路自动驾驶和高清制图），能够实时了解周边情况、在高精度地图上精确定位，以及规划安全行车路线。NVIDIA还展示了人工智能协同驾驶系统AI Co－Pilot，该系统具有人脸识别、头部追踪、视线追踪、读唇等功能，能在行车中辅助驾驶者，提高驾驶安全性与便利性。在无人驾驶市场，Google、苹果、微软等科技公司都在建立自己的汽车生态体系。不过智能汽车对于他们来说都不是核心业务。最重要的是，他们没有真正进入汽车供应链体系。NVIDIA则与之相反，Drive PX系列自动驾驶解决方案，已经进入了汽车的上游供应链中，并创造了利润。但这也意味着英伟达将在汽车芯片市场与英特尔、高通、恩智浦、瑞萨电子等公司正面碰撞。自动驾驶的风口让NVIDIA在汽车市场从“边缘人”变成了挑战者。随着特斯拉Model S等备受瞩目的车型更加智能化与多媒体化，英伟达有了弯道超车的机会，并有望在汽车产业的上游供应链占据有利位置。对抗Intel在2016年，除了技术和应用层面的发展之外。NVIDIA和英特尔的“口水战”也颇值得注意。刨除相互攻击的琐碎细节外，其争端主要还是围绕“发展战略”开始的。CEO黄仁勋曾经表示：“目前我不太理解他们的战略，但我们的战略应该说非常美好而清晰的：那就是GPU。” 也就是说，NVIDIA希望成为一个基础广泛的计算平台公司，可以让世界各地的开发者使用。而英特尔与之相反，它希望给每一个细分的领域提供专属的芯片。错失先发时机的英特尔选择这条路可能多少有些无奈，但是两者的口水战中，英特尔并不觉得自己处于下风。他们认为GPU之所以广泛应用于深度学习，其原因仅仅是目前市面上还没有更好的选择。很快，英特尔也推出了人工智能专用芯片。很有意思的一点是，NVIDIA和英特尔都在变成跟原来相反的样子。现在，英特尔的CPU旨在做更加通用的处理器，而NVIDIA的GPU则致力于在CPU的基础上，让图像呈现更好的效果。人工智能被认为是下一次革命，还有广阔的市场空间有待开拓。就这个领域的芯片市场而言，只能说还处于前期战役，NVIDIA暂时处于上风，未来鹿死谁手尚未可知。投资前景尽管大型并购活动降温，但股价涨势仍在持续。据Dealogic称，迄今为止，半导体行业的交易总价值仅为不到90亿美元，而去年高达1340亿美元。眼下，NVIDIA约48倍的高预期市盈率使该股危险性略高。不过费城半导体指数总体平均预期市盈率目前只有16倍，超过其5年平均水平近10%，较纳斯达克平均预期市盈率低约30%，所以芯片股投资者尚不用匆忙套现。来源新浪财经，36氪，超能网芯师爷独家整理
本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。
百家号 最近更新：
简介: 中视远见，关注民生、健康、医疗领域。
作者最新文章市值超越高通后，NVIDIA用黑科技抢占苹果高端笔记本市场_网易财经
市值超越高通后，NVIDIA用黑科技抢占苹果高端笔记本市场
用微信扫码二维码
分享至好友和朋友圈
（原标题：市值超越高通后，NVIDIA用黑科技抢占苹果高端笔记本市场）
22年前，黄仁勋到台湾向合作伙伴介绍面向视频游戏的GPU，他必须说服合作伙伴相信PC将是下一代消费电子产品，杀手级应用就是PC Video Game。22年后，全球PC游戏硬件市场已经超过300亿美元。
NVIDIA CEO黄仁勋在2017台北Computex上介绍Max-Q设计日，NVIDIA&CEO黄仁勋在AsiaD大会上表示，高通是该公司最为直接的竞争对手，苹果公司是间接竞争对手。6年后，在日的台北电脑展Computex期间，NVIDIA的市值超过了高通，当天NVIDIA的总市值达854.70亿美元，而高通的总市值则是851.01亿美元。在第二天接受钛媒体记者采访的时候，黄仁勋表示了一下惊讶：&是吗？&接着就继续讲在本次台北Computex上的重大发布。5月，传出软银悄悄购入40亿美元的NVIDI票，成为了NVIDIA的第四大股东。就在因为看重AI前景而重金投入NVIDIA的时候，黄仁勋没忘了在台北Computex上大讲特讲刚推出的针对高端笔记本设计的黑科技：Max-Q。Max-Q是一种笔记本电脑的精益工程设计方法论，核心是通过全新的软硬件设计，让高端游戏笔记本电脑在变得轻薄的同时，可兼得最高性能和最低功耗。换句话说，就是让高端游戏本变得十分轻薄便携，或是让轻薄笔记本能够实现高端游戏本的性能。这不仅将定义2021年高达225.2亿美元的PC游戏本市场（Technavio数据），更有机会重新洗牌全球高端笔记本市场，向苹果发起攻击。源自NASA的黑科技Max-Q的理念源自NASA设计火箭的思路。在航天工程里，不论是设计火箭、导弹还是宇宙飞船，舱体外部承载的空气压力总会在某一个点达到最大值，即为Max Q最大动态气压。黄仁勋进一步向钛媒体解释，对于火箭发射来说，当火箭飞行在大气内的时候，在某个点将达到外部空气压力最大值和火箭推进力最大值，而当火箭飞行到大气之外时外部空气压力为零但火箭推进力为最大值，当火箭仍在地面上时外部空气压力为最大值但火箭推进力为零。&当外部空气压力为最大值、火箭推进力也为最大值时，这对工程设计来说的挑战是最大的。转换到笔记本电脑的设计上，就是要同时实现最高性能和最低能耗，这在之前是无比的困难。实现最高性能但牺牲功耗很容易，实现最低功耗但牺牲性能也很容易，难的是同时满足两个要求。&黄仁勋强调，之所以选择&Max-Q&这个词，是因为它代表了一种工程理念，是一种科学。换句话说，NVIDIA为了把高端游戏GPU引入轻薄本，提供了一种重新设计笔记本电脑的端到端的设计方案，其中主要包括围绕最佳能耗和最高性能点对GPU、软件、散热和电源管理进行全面优化。Max-Q精益设计要求一切笔记本电脑的设计元素都要经过精确改进，包括笔记本自身、GPU、驱动程序以及散热和电子元件等，以求达到最高能效，其结果就是可以实现笔记本电脑&厚度达MacBook Air一样的18毫米，而游戏性能则提升70%&。而Max-Q实际上是怎么实现的呢？NVIDIA产品市场经理Gaurav Agarwal介绍说，GPU的供电与性能之间其实不是线性关系，而是非线性关系，即当供电达到某个值之前，GPU性能随着供电而大幅提升，而当超过这个值后，GPU性能的提升其实非常有限。经过研究表明，60%的GPU供电能实现90%的GPU性能，而随后的供电极大增加了GPU散热和降噪的难度，但却只能获得10%的性能增加。&一个NVIDIAGTX 1080高端显卡需要150W的供电，而轻薄笔记本电脑只能给显卡提供90W的供电。过去很难在轻薄笔记本里采用GTX 1080这样的高端显卡，采用Max-Q设计后，可以用90W的供电获得90%的GTX 1080性能。虽然损失了10%的性能，但也降低了40%的功耗，这就是Max-Q的工程意义。&重新定义高端笔记本日，NVIDIA发布了2018财年第一季度财报，收入、利润等各项指标同比都有大幅度增长。其中，NVIDIA的主要业务中游戏业务（主要是消费级显卡）达到10.27亿美元，同比增长49.5％；数据中心业务4.09亿美元，同比增长186.0％；专业视觉业务2.05亿美元，同比增长8.5％；汽车业务1.40亿美元，同比增长23.9％。可见，游戏业务是NVIDIA的&奶牛&型业务。黄仁勋认为，随着基于Max-Q设计的高端游戏本的推出，游戏笔记本市场将迎来新一波高峰。三年前，NVIDIA推出了新一代低功耗GPU，过去三年间共销售了2000多万台游戏本，在过去的一年间就销售了1000万台NVIDIA Geforce游戏本。&整个游戏本市场被激活了&，黄仁勋表示。而根据市场调查公司Jon Peddie Research (JPR)的数据，在2016年全球PC游戏硬件市场超过了300亿美元，到2019年每年的CAGR将达9%。另一家市场调查公司Technavio则预测到2021年全球游戏笔记本电脑的市场将达225.2亿美元。在Max-Q设计出现之前，游戏笔记本电脑非常笨重，游戏发烧友、爱好者或专业玩家才会购买游戏本。根据ZDC互联网调研中心截止2016年6月的数据显示，游戏型笔记本的用户中43%为20-29岁、34%为30-39岁，因此对于游戏型笔记本需求旺盛的用户年龄段主要在20-40岁，属于大学学生与公司职员。而对于大学学生和公司职员来说，对于笔记本的主流诉求还有轻便，特别是能够集工作、学习、游戏于一身的笔记本电脑是理想之选。实际上大学学生和公司职员这个人群中，有相当一部分人被分流到苹果的超轻薄笔记本电脑上，主要需求就是轻薄、便携、电池持久。如何能够把这些苹果用户重新召回到工业标准笔记本电脑上呢？除了Office等办公软件外，一个杀手级应用就是视频游戏（Video Game）。黄仁勋回忆，22年前，他到台湾向合作伙伴介绍面向视频游戏的GPU，那时Video Game产业几乎为零，他必须要说服合作伙伴相信PC将是下一代消费电子产品，杀手级应用就是PC Video Game。22年后，全球PC游戏硬件市场已经超过了300亿美元。一方面，现有的游戏笔记本电脑用户渴望轻薄、便携、移动的笔记本电脑产品；另一方面，现有的苹果笔记本电脑等轻薄笔记本电脑用户渴望在办公、娱乐等应用之外，还能玩高端的PC游戏。Max-Q就是这样应运而生的设计，在2017台北Computex期间，NVIDIA合作伙伴推出了4款基于Max-Q设计的新笔记本电脑产品。6月27日起，全球各大笔记本OEM厂商基于Max-Q设计的更多游戏笔记本将陆续上市。基于Max-Q设计标准的笔记本电脑支持GeForce游戏全平台，包括最新的游戏技术、Game Ready驱动程序、NVIDIA G-SYNC显示技术、VR、4K游戏等。采用Max-Q设计方案的笔记本电脑还支持NVIDIA GeForce Experience，这是一个多功能软件平台，通过自动优化游戏配置文件，确保玩家在最佳的设置下畅玩游戏大作，保持流畅的游戏体验。为了进一步降噪，NVIDIA还推出了WhisperMode技术，让笔记本电脑在运行游戏时更加安静。随着Max-Q设计的笔记本电脑上市，NVIDIA有机会攻入苹果长期占据的高端笔记本电脑市场，特别是很多男性用户都是游戏玩家或是经常需要玩高端游戏，而20-40岁的男性用户也往往是Macbook Pro的目标用户。基于Max-Q设计的轻薄笔记本电脑在重新定义游戏本市场的同时，也将有望帮助NVIDIA打击苹果这个间接竞争对手，毕竟苹果笔记本电脑的市场份额已经开始下滑。当然，对于黄仁勋来说，占领高端笔记本电脑市场可能还有更长远的布局，毕竟可以把高端GPU插入到轻薄笔记本中有助于高端GPU的普及。对于高端GPU来说，可以轻松胜任从游戏计算到AI计算，这或许是对未来AI市场的提前布局。 （本文首发钛媒体，记者/吴宁川）
更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App
本文来源：钛媒体
责任编辑：王晓易_NE0011
用微信扫码二维码
分享至好友和朋友圈
加载更多新闻
热门产品:　　　
:　　　　　　　　
:　　　　　　　　　
热门影院：
阅读下一篇
用微信扫描二维码
分享至好友和朋友圈市值一度超越高通 英伟达能否再造神话
> 市值一度超越高通 英伟达能否再造神话
市值一度超越高通 英伟达能否再造神话
编者按：随着亚马逊、谷歌、微软等公司将人工智能融入其庞大的全球网络，NVIDIA的GPU芯片迎来了新一波发展良机。那么，继2016年底那一波疯狂之后，该半导体股新贵能否再造神话呢……
　　这几天，NVIDIA()又一次成为了半导体类股的焦点，其市值一度超过(Qualcomm)。本文引用地址：　　截至上周，美国费城半导体指数(PHLX Semiconductor Index)今年累计上涨22%，纳斯达克指数涨17%。费城半导体指数去年飙升37%，成为科技领域涨幅最大的分类指数。这其中，NVIDIA和博通(Broadcom)跻身费城半导体指数成分股中市值最大的5家公司之列。本周，NVIDIA的市值一度超过。而的市值逆势收缩，过去两年内缩水近四分之一，因为最近该公司利润丰厚的授权业务面临一系列问题，其中就包括与苹果公司的诉讼战。　　在这么火爆的表现下，NVIDIA可能还会进一步上涨。此外，该公司的强劲增长也得益于任天堂(Nintendo)的Switch游戏主机的强劲需求。　　前几天，创办人黄仁勋在中国台湾地区 COMPUTEX Taipei 2017 的开幕演讲上吸引了大量眼球，还让台交大颁赠荣誉博士学位给予黄仁勋，表彰他对科技业界的贡献。而这股热潮也烧到了股价上。据统计，进入2017年以来，其股价已经高涨超过300%。　　而就在去年11月，NVIDIA发布的季度财报显示，得益于Pascal显卡的强势，该公司当季营收上涨54%，净利润增长120%，如此亮眼的业绩使得当时的市场对NVIDIA一片看好，股价当天就上涨15%。这本来不稀奇，但此后NVIDIA的股价就像疯了一样，第二天还是暴涨了30%，股价很快达到92美元，总市值突破500亿，达到了525.5亿美元。　　当时的财报显示，NVIDIA在游戏PC及数据中心业务上营收暴涨，Tegra处理器也拿到了任天堂的订单，再加上汽车电子业务的兴起，前景一片光明。　　神话般的2016　　在过去的2016年里，创造了纳斯达克盘中最好成绩，股价从31.8美元升至106.7美元，涨幅达228.7%。最高涨幅达到277%，前三季度利润9.91亿美元，同比增长144%。看到这组数字，你就不难理解为什么总有人质疑——“ 这一波的人工智能热潮，英伟达就是幕后推手之一” 。　　2016年，NVIDIA在人工智能层面的发展还是按部就班。其股价蹿升，很大程度上，反映了应用层面，如自动驾驶汽车等的推进，带给资本市场信心。　　首先，人工智能(AI)成为了全民热议的焦点，从科技巨头到创业企业，对深度学习的投入力度都不断增加。　　其次，无人驾驶热度稳中有升，特斯拉等先发者持续投入，而且不少传统厂商陆续入局。两者对GPU的需求量大增。　　全面布局　　2016年最火热的不外乎是深度学习和无人驾驶。而在NVIDIA的AI布局上，2016年之前就把重点放在深度学习和无人驾驶这两个方面。进入2016年后，NVIDIA还是延续这个策略，继续深耕。　　在核心产品方面，2016年NVIDIA发布了Pascal架构的Tesla P4&P40，以及TeslaP100深度学习芯片。其中，Tesla P4&P40主要负责图像、文字和语音识别，而Tesla P100主攻学习和训练任务。在今年年初的CES上，该公司还发布了Drive PX2车载电脑，这款产品会配备在特斯拉的新一代量产车上。　　另外，在2016年4月的 GTC(GPU技术大会)上发布的NVIDIA DGX-1，配备了Tesla P100 GPU，够快速设计深度神经网络 (DNN)，运行速率是之搭载旧版GPU系统的12倍。NVIDIA称其为世界上首款专为深度学习而打造的系统。　　财务方面，根据NVIDIA 2016前三季度同期营收对比，在游戏、专业可视化、数据中心、智能汽车、OEM&IP五项业务中，数据中心和智能汽车同期增长比例最大，数据中心同比增加120.7%，智能汽车同比增加58.1%。这两项业务都与人工智能有关。　　专注人工智能　　NVIDIA凭借GPU先天性适于深度学习的高并行计算，以及入局深度学习、无人驾驶的先发优势，在人工智能的浪潮中占据了明显的优势。　　在研发深度学习产品方面，无论是科技巨头，还是创业企业，NVIDIA的人工智能芯片已经成为标配。百度、谷歌、微软、IBM等科技巨头，研发深度学习都会配置英伟达的GPU。谷歌Deepmind开发的AlphaGo身上就连接了170块GPU。　　NVIDIA官数据显示，2016年， 将NVIDIA产品用于深度学习的机构接近两万家，相当于2014年的13倍。医疗、生命科学、教育、能源、金融、汽车、制造业以及娱乐业等诸多行业均将得益于海量数据的分析。
分享给小伙伴们：
我来说两句……
最新技术贴
微信公众号二
微信公众号一}