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2020年8月8日

姚穎謙 上善若水

數據應用急增 Nvidia一家獨大

Nvidia作為破壞性創新的佼佼者,一直惹來關注。綜觀全球股票巿場,賣硬件賣到長期六七十倍巿盈率的數不出5間,最近盛傳它鯨吞ARM,這樣Nvidia更為引人注目。

圖形處理器(Graphic Processing Unit,GPU)的多功能化使Nvidia潛能無限。歷史上,電腦的數據處理一直都是依靠CPU,GPU主要用於打機。GPU眾核的特色令它耗能較大,卻可以用數據吞吐量掩蓋延緩Latency,使遊戲玩家打機時在任何一個畫面上都暢順無阻,惟GPU不適用於解決複雜而具有邏輯性的電算問題。

GPU潛能無限

然而,在Nvidia發布CUDA,Apple、AMD等開發了OpenCL後,GPU同時擔當了通用運算(GPGPU)的角色,讓GPU也成為金融海量數據分析、大數據數值分析的主角。Nvidia的主要競爭對手有AMD和Intel,GPU可以替代CPU而反之不然,在高階運算上,GPU代替CPU是大勢所趨。

誠然,正如CEO黃仁勳(Jensen Huang)所述 ,Nvidia表面上是打機公司,事實上卻是加速運算公司,遊戲只是公司的第一個殺手應用【註】,故放眼未來的人們絕不應把Nvidia視為一家遊戲公司。近年它的主營業務已擴展至AI、機器學習。Nvidia自主研發的Volta結構(擁有CUDA 7.0電算能力、台積電12nm FinFET程序和高頻寬HBM2),自2017年面世以來,在短短3年間,存世的最大人工智能/機器學習(AI/ML)項目用上3000倍的電算能力,如Turing NLG(微軟的廣深學習語言模型,massive deep learning language model)、Megaltron-BERT(語言交流AI模型,廣泛用於機械人和車輛)等。

無論是網絡保安、醫療用人口追蹤,以至電子商貿的點評和用家留言,都會用到電算能力,美國電動車生產商Tesla為先的自行駕駛項目,甚至需要高達144 Pflops(每秒144 Petraflops即千兆次的浮點運算),在在彰顯Nvidia一家獨大的地位。

業務上的轉向使收購擁有領先技術的公司變得必要。今年4月27日,Nvidia宣布已完成對Mellanox作價70億美元的收購案,Mellanox Technologies是領先點對點(end-to-end)乙太網路及InfiniBand智慧聯網方案、記憶儲存和超融合基礎架構(HCI、hyper-converged infrastructure是配合雲端、桌面虛擬化等應用方案)開發商, 在人工智能、物聯網(IoT)、商業情報及大數據等領域都是關鍵一員。

董事局重科研實力

為了讓公司持續引領潮流,Nvidia在研發上從來不甘後人,近來董事局的變更也反映了Nvidia的高度科研取向,John Dabiri作為首屈一指科研機構加州理工學院(California Institute of Technology)的航空與機械工程學教授,專門從事流體力學、能源與環境,以及生物學的跨行業研究。他是Dabiri Lab的主管,曾在2010年因其理論工程而獲得有「僅授於天才」(genius grant)之譽的MacArthur Fellowship,身為資深研究人員,亦是創於1899年、世界最大的物理學組織美國物理學會(American Physical Society)院士,他現正服務於美國國家學院轄下的科學科技與法律委員會。有了Dr.Dabiri獨特在研究領域上的跨界別視野,董事局成員增至12人的Nvidia,其科研實力有所增長,不言自明。

由上述討論可見,一如人生只決定於已經下過的重要幾着棋一樣,Nvidia在黃仁勳傾盡全力耕耘,着力研發又追逐技術,求人才若渴,在適當定位下,於不足30年間建立了舉世矚目的科技帝國。下期講Nvidia的天價估值和還有什麼巿場未有發現的亮點(巿場已知就不能構成超額回報Alpha)。

註:"People thought we were a videogame company,"says Huang."But we're an accelerated computing company where videogames were our first killer app."

CFA、FCPA、財務總監

專頁:facebook.com/yiuwinghim

 

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