文/腾马丁博士
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过去，决定一台汽车性能的是输出动力的发动机，那么未来的智能汽车，决定其性能的将是输出计算能力的“数字发动机”——车载AI芯片。
这是因为，汽车的本质，变了。
过去的汽车，无论怎么豪华和高配置，本质上还是一台机械，尽管实现了部分的自动化，但是驾驶员始终具有无可争议的控制权，是人操纵机器的关系。
未来，一旦实现L4级别自动驾驶以后，汽车的本质只是一台四个轮子上的超级计算机。你感觉不到它是一台“汽车”了，这就是为什么谷歌的无人驾驶汽车表面上是一个呆呆萌萌的小盒子，而暗中却大胆剥夺了一切跟驾驶员有关的“权力”：方向盘、踏板全部消失。
无人驾驶汽车，本质上不是一台汽车，而是一个司机。
这个“司机”的大脑，就是车载AI芯片。
没错，AI取代人力，就是这么彻底。
这是危言耸听吗？
英伟达（Nvidia）的故事，会让你看到，我们离明天有多近。
01
游戏迷对英伟达一定不陌生。
上世纪90年代，PC机走向了多媒体时代，其中3D游戏又是多媒体时代最闪耀的明星。为了能加速3D游戏的运行，图像处理芯片快速走热。成立于1993年的英伟达的目标市场，就是显示市场。
90年代末，英伟达先后推出了TNT系列显卡、GeForce系列显卡，在性能上大幅领先率先推出3D加速卡的首创者3dfx，一跃成为游戏显卡领域的霸主。
冥冥之中，自有天意。
20年来，民用电子产业已经斗转星移。我们简单分成三段：一是PC时代，二是苹果Iphone\Ipad开启的移动时代，三是当前的智能汽车时代，那么，好像再伟大的公司也看不到自己的边界之外。
比如，在PC时代发迹的巨头，就能顺利“接盘”移动时代继续称霸吗？当然不能，英特尔就是例子。
既然如此，PC时代的玩家，似乎更没可能跳过移动时代，直接“千里眼”看到了智能汽车时代。
所以说，风云诡谲的芯片市场，大抵就是一个“赌”字。
而且，在芯片行业，简直是赌上身家性命的豪赌。这个行业投入资金巨大，而且在技术和资本都高度密集的情况下，跑在全世界前方的研发，本就有满盘全输的风险，很可能一失足成千古恨。
日本公司是显著的例子。
在芯片企业全球Top15榜单中，上世纪日本企业虎踞龙盘高达一半之多，一时间风光无两。再看现在，榜单里只剩下寥寥的两三家，除了东芝、索尼之外，掉出榜单的破产的破产，合并的合并，数不尽的落寞和心酸。
然而，有意思的事情还是发生了。
20年前选择押宝PC显卡的英伟达，从那时起，就已经遥启当今时代，奠定了与汽车的不解之缘。
这是天意？
还是创始人高瞻远瞩？
02
黄仁勋，1963年于中国台湾省台北市出生，毕业于斯坦福大学，美籍华人，英伟达公司创始人兼CEO。2001年，黄仁勋在《财富》“40岁以下最富40人”排名第12位。
提起老黄的成就，媒体界大多给他封神了，说他是AI教父。成就如此却很低调，国内很少有人知道这位杰出华人。有人评价，其实老黄（大家对他的暱称）已经足够与王嘉廉和杨致远等华人IT精英并驾齐驱。
以上都是硬性资料。
再说一些接近过黄仁勋的人士，对其性格方面的描述，以及让人难忘的部分。
最显著的特征，“老黄”总是穿着黑色皮夹克，好像没人知道为什么。精力充沛，说话有力，并且“从早到晚说个不停。”强势，但不无礼。
还有，“老黄会说中文，但说的不好。但是他愿意为一场纯粹的中文发布会而准备中文演讲。2015年一次线下活动上，黄仁勋从头到尾坚持中文发言，不熟的人完全看不出老黄中文不好。”
同时，他还是一位技术狂人，“论文读的很多”，且可能是“大厂老大里面对当下新技术细节了解最深的。”
人物就介绍到这。下面讲老黄和他的英伟达。
关键问题是，英伟达是怎么在PC时代出生，成功屹立于移动浪潮，而又在全新的智能汽车时代更加火热？
03
GPU，一芯定乾坤。
真要算“成功的时差”，英伟达跟英特尔相比，那不是一个辈分。再说回上世纪90年代，那是PC的大时代。
彼时，英特尔跟微软强强联合，组成的令人闻风丧胆又咬牙切齿的Wintel联盟一统天下，令下游PC组装企业沦为血汗工厂。有PC企业老板说，卖一台PC能赚100元，其中英特尔拿去了70元，微软拿去了40元。
这个时期，英伟达作为一个显卡制造商，PC江湖的小角色，与英特尔不可同日而语。
现在，我们把时间跳到2020年7月——英伟达的市值达到2513.14亿美元，英特尔是2481.55亿美元。英伟达正式完成对英特尔的反超。
这是历史性的时刻。
风水轮流转，凭啥转到了老黄家？
最最关键的变量，是AI市场的崛起。
英伟达最重要的产品之一GPU，一种图像处理芯片。在英伟达之前，显卡并不负责繁重的计算，而必须由CPU（英特尔家的产品）来做这些运算。但老黄在1999年就认为，显卡必须支持一部分CPU的工作，GPU的概念从此产生。实际上，GPU是老黄一手打造的全新品类。
正如前文说道，GPU成功统治PC显卡，但这个行业天花板比较低。
真正的转折，是21世纪之后，学术界发现，对于使用GPU做通用计算（GPGPU），效果要优于英特尔的CPU。
我们来对比一下两个芯。
CPU（中央处理器）和GPU（图像处理器）都是为了完成计算任务而设计的芯片。
两者的区别在于结构：CPU核少且大，适合更复杂的逻辑判断；GPU用小核，但核数远超CPU（注：核大小指的是缓存和运算单元），适合对大量数据进行并行的简单计算。
我们知道，AI的第三次浪潮，正因为基于神经网络的深度学习，这种技术的最大特征是，不是给机器灌输许多逻辑，而是尽量喂更多的大数据，数据越多越聪明。
看，在上世纪就出生的英伟达家的GPU，多么适合2016年才崛起的AI产业。
随着深度学习的兴起，高校和工业界在越来越多的场景使用深度学习。目前在图像、语音、自然语言处理、推荐系统等大量场景深度学习都已经落地。这也是为什么，过去五年，英伟达股价暴增1900%。
时也？运也？
PC时代的“辅助”，在AI的新时代里，大杀四方。
04
眼看从前的小弟混成了大哥，英特尔怎么能坐视不管。
然而，大象难转身。
这里的逻辑在于，巨头公司似乎都有同一个命运：昨天做得有多伟大，今天的转型顾忌就越多。
因为赛道换了，你很难放弃现有的利益，壮士断腕，去支撑一个根基尚浅的新业务。
举个汽车圈的例子。
德国大众，日本丰田，两家全球唯二销量超千万台的汽车巨头，在电动车时代为啥给人感觉姗姗来迟？
一个合理的假设是，如果柴油门没有在严苛的美国市场爆发，德国大众大概率还是在柴油车的赛道上，渐行渐远。排放门的压力迫使它迅速转型。
至于丰田，多慢就不用说了，刚刚从混动普锐斯的节奏里走出来。
只需要想一下，作为一个国家经济命脉攸关的汽车产业，一旦全面电动化，随着汽车零部件骤减三分之二，而在德国、日本的产业链就要几十万从业者，瞬间失业。
更何况，在集团内部，推进转型的关键人，实际上是旧有利益的掌握者。转型对他们，没好处。
这就是迪斯为什么一再被大众集团强势的工会“弹劾”甚至可能王位不保，而丰田章男作为家族继承人，必须打破许多利益链才能实现转型电动化的根本原因。
好了，说回英特尔和英伟达这对芯片冤家。
从PC时代，到移动互联网时代，再到智能汽车时代，两家公司其实都不是一帆风顺。
英特尔在PC年代是霸主，但是移动时代，它落寞了。因为，PC时代对芯的要求，一个字：强。但是移动时代，尤其出货量最大的智能手机，体积就那么一点点大，芯的任务，除了强，还必须功耗低，太费电不行。
早在2004年，乔布斯与时任英特尔的CEO曾经商谈iPhone采用英特尔芯片的合作，就因为英特尔芯片功耗太高而被放弃。
2006年，英特尔将手机处理器业务XScale以6亿美元卖给了芯片厂商Marvell，2007年1月，苹果发布了首款iPhone手机。
移动时代的画卷缓缓开启，英特尔迎来大溃败，被称作“失去的十年”。
在移动领域，有两家获胜者，一是苹果iOS，二是谷歌安卓。他们俩，用的都是更为精简、能耗更低的ARM架构，与英特尔X86架构无关。
没错，树倒猢狲散。移动领域失势的不仅是英特尔，还有从前的好兄弟微软。Wintel联盟随之解体，俩人各回各家，在移动领域纷纷牵手更为强势的伙伴。
但是，面对越来越春风得意的英伟达，英特尔并未放弃。
05
先看一个三段论。
1. AI时代，最具前景的垂直领域，是无人驾驶汽车。
2. 英伟达GPU为AI而生，所以无人驾驶时代，英伟达的好运气就到了。
3. 所以，英特尔的CPU，被时代抛弃。更甭提小玩家了。
给大家结论：1，2正确。
3错误。
用一句鸡汤文的话总结，在尚未来到的无人驾驶时代，乾坤未定，他们都是黑马。
包括英伟达，英特尔，还有谷歌。未来还有苹果。当然了，特斯拉也自研芯片了，但是这里我们把它当做从L2开始渐进演变的稍微传统的厂商。
先看英特尔。
上文说，AI领域，英特尔的CPU，不如英伟达家的GPU。那要不要推倒重来呢？
大可不必，因为有一个很有疗效的办法，FPGA。
FPGA，现场可编程逻辑门阵列，简单理解，就是一种非常灵活的芯片，可无限地重新编程，这就减少硬件的开销。比特币挖矿，就使用基于FPGA的矿机。近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
顺便说一句，FPGA在包括航空航天、工业等重要领域都有应用，且我国没有自研能力。
英特尔自知在移动领域的落后，就开始在移动领域买买买，一个重大举措，就是收购了老牌FPGA巨头Altera。
英特尔的思路是，通过“CPU+FPGA”的组合，把很多原来需要在CPU上处理的工作负荷转移到FPGA上，既节约了CPU的带宽，又拓展了FPGA的应用范围。
FPGA在以下两个领域能够发挥非常关键的作用：一是本地计算，比如说传感器、融合，二是深度学习的推算。2020年6月19日，英特尔发布了Stratix 10 FPGA系列的新产品 “Stratix 10 NX”，号称是第一款专为AI优化的FPGA，通过定制硬件集成了高性能AI，可带来高带宽、低延迟的AI加速。
无人驾驶汽车，对芯片性能将会有一个极大的要求，手机的芯有问题了，可以卡顿，重启就行。汽车芯如果卡顿，人命关天。那么，CPU+FPGA能不能取代GPU？
前文说了，乾坤未定，无人驾驶没有到来，最终方案尚不完全明朗。
但不可置疑的是，GPU是占了先机的，英伟达的方案是目前AI的主流。
英伟达在2020大会上公布了旗舰计算GPU新品A100，AI训练峰值算力达312TOPS（1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作），AI推理峰值算力达1248TOPS，均较上一代GPU提升20倍，实现了英伟达史上最大的性能飞跃。
当然，对于未来，两家各执一词。
英特尔人工智能事业部（AIPG）首席技术官Amir Khosrowshahi在对媒体表示，“目前所使用GPU太低级了，半导体行业需要构建全新的神经网络架构。”
而彭博社则报道，英伟达通过成功争辩说GPU优于CPU方案，其更能处理AI工作，赢得了Facebook和谷歌的巨型计算工厂提供设备的订单。
06
看，时代变了。
车载AI芯片正在替代手机芯片，成为半导体行业发展新的驱动力。
简单算一笔账：如果预计到2030年，每辆汽车的车载AI芯片平均售价将达1000美元，整个车载AI芯片市场的规模将达到1000亿美元。
这意味着，汽车将成为芯片最大的单一市场。
相反，智能手机、PC都走到了自己的边界，增长乏力。
这么大一块蛋糕，引无数英雄竞折腰。
一个重要的变量是，谷歌。别忘了，谷歌家的阿尔法狗是如何一再击败人类围棋技能顶峰的代表，正是这家公司，塑造了外界对AI的认知。
一开始就切入无人驾驶的谷歌，自研了AI专用芯片TPU，与CPU、GPU、FPGA都不同，TPU是专为AI打造的专属芯片，有硅谷专家表示，TPU才是无人驾驶的未来，其他几个方案都只是个过渡而已。
当然，我们相信，掌控全球经济命脉的英伟达和英特尔，不会轻易允许自己手中的资源被“过渡”，他们会不遗余力招聘全球最顶尖的工程师，尽全力优化自家的技术，并一步步打破人类认知与技术应用的边界。
这个过程，粉身碎骨，也愿赌服输。
还是那句话，明天，就是一场豪赌。
但我更喜欢另一句——明天，才是真正的现实。
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