文/騰馬丁博士
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過去，決定一臺汽車性能的是輸出動力的發動機，那麼未來的智能汽車，決定其性能的將是輸出計算能力的“數字發動機”——車載AI芯片。
這是因為，汽車的本質，變了。
過去的汽車，無論怎麼豪華和高配置，本質上還是一臺機械，儘管實現了部分的自動化，但是駕駛員始終具有無可爭議的控制權，是人操縱機器的關係。
未來，一旦實現L4級別自動駕駛以後，汽車的本質只是一臺四個輪子上的超級計算機。你感覺不到它是一臺“汽車”了，這就是為什麼谷歌的無人駕駛汽車表面上是一個呆呆萌萌的小盒子，而暗中卻大膽剝奪了一切跟駕駛員有關的“權力”：方向盤、踏板全部消失。
無人駕駛汽車，本質上不是一臺汽車，而是一個司機。
這個“司機”的大腦，就是車載AI芯片。
沒錯，AI取代人力，就是這麼徹底。
這是危言聳聽嗎？
英偉達（Nvidia）的故事，會讓你看到，我們離明天有多近。
01
遊戲迷對英偉達一定不陌生。
上世紀90年代，PC機走向了多媒體時代，其中3D遊戲又是多媒體時代最閃耀的明星。為了能加速3D遊戲的運行，圖像處理芯片快速走熱。成立於1993年的英偉達的目標市場，就是顯示市場。
90年代末，英偉達先後推出了TNT系列顯卡、GeForce系列顯卡，在性能上大幅領先率先推出3D加速卡的首創者3dfx，一躍成為遊戲顯卡領域的霸主。
冥冥之中，自有天意。
20年來，民用電子產業已經鬥轉星移。我們簡單分成三段：一是PC時代，二是蘋果Iphone\Ipad開啟的移動時代，三是當前的智能汽車時代，那麼，好像再偉大的公司也看不到自己的邊界之外。
比如，在PC時代發跡的巨頭，就能順利“接盤”移動時代繼續稱霸嗎？當然不能，英特爾就是例子。
既然如此，PC時代的玩家，似乎更沒可能跳過移動時代，直接“千裡眼”看到了智能汽車時代。
所以說，風雲詭譎的芯片市場，大抵就是一個“賭”字。
而且，在芯片行業，簡直是賭上身家性命的豪賭。這個行業投入資金巨大，而且在技術和資本都高度密集的情況下，跑在全世界前方的研發，本就有滿盤全輸的風險，很可能一失足成千古恨。
日本公司是顯著的例子。
在芯片企業全球Top15榜單中，上世紀日本企業虎踞龍盤高達一半之多，一時間風光無兩。再看現在，榜單裡只剩下寥寥的兩三家，除了東芝、索尼之外，掉出榜單的破產的破產，合併的合併，數不盡的落寞和心酸。
然而，有意思的事情還是發生了。
20年前選擇押寶PC顯卡的英偉達，從那時起，就已經遙啟當今時代，奠定了與汽車的不解之緣。
這是天意？
還是創始人高瞻遠矚？
02
黃仁勳，1963年於中國臺灣省臺北市出生，畢業於斯坦福大學，美籍華人，英偉達公司創始人兼CEO。2001年，黃仁勳在《財富》“40歲以下最富40人”排名第12位。
提起老黃的成就，媒體界大多給他封神了，說他是AI教父。成就如此卻很低調，國內很少有人知道這位傑出華人。有人評價，其實老黃（大家對他的暱稱）已經足夠與王嘉廉和楊致遠等華人IT精英並駕齊驅。
以上都是硬性資料。
再說一些接近過黃仁勳的人士，對其性格方面的描述，以及讓人難忘的部分。
最顯著的特徵，“老黃”總是穿著黑色皮夾克，好像沒人知道為什麼。精力充沛，說話有力，並且“從早到晚說個不停。”強勢，但不無禮。
還有，“老黃會說中文，但說的不好。但是他願意為一場純粹的中文發佈會而準備中文演講。2015年一次線下活動上，黃仁勳從頭到尾堅持中文發言，不熟的人完全看不出老黃中文不好。”
同時，他還是一位技術狂人，“論文讀的很多”，且可能是“大廠老大裡面對當下新技術細節瞭解最深的。”
人物就介紹到這。下面講老黃和他的英偉達。
關鍵問題是，英偉達是怎麼在PC時代出生，成功屹立於移動浪潮，而又在全新的智能汽車時代更加火熱？
03
GPU，一芯定乾坤。
真要算“成功的時差”，英偉達跟英特爾相比，那不是一個輩分。再說回上世紀90年代，那是PC的大時代。
彼時，英特爾跟微軟強強聯合，組成的令人聞風喪膽又咬牙切齒的Wintel聯盟一統天下，令下遊PC組裝企業淪為血汗工廠。有PC企業老闆說，賣一臺PC能賺100元，其中英特爾拿去了70元，微軟拿去了40元。
這個時期，英偉達作為一個顯卡製造商，PC江湖的小角色，與英特爾不可同日而語。
現在，我們把時間跳到2020年7月——英偉達的市值達到2513.14億美元，英特爾是2481.55億美元。英偉達正式完成對英特爾的反超。
這是歷史性的時刻。
風水輪流轉，憑啥轉到了老黃家？
最最關鍵的變量，是AI市場的崛起。
英偉達最重要的產品之一GPU，一種圖像處理芯片。在英偉達之前，顯卡並不負責繁重的計算，而必須由CPU（英特爾家的產品）來做這些運算。但老黃在1999年就認為，顯卡必須支持一部分CPU的工作，GPU的概念從此產生。實際上，GPU是老黃一手打造的全新品類。
正如前文說道，GPU成功統治PC顯卡，但這個行業天花板比較低。
真正的轉折，是21世紀之後，學術界發現，對於使用GPU做通用計算（GPGPU），效果要優於英特爾的CPU。
我們來對比一下兩個芯。
CPU（中央處理器）和GPU（圖像處理器）都是為了完成計算任務而設計的芯片。
兩者的區別在於結構：CPU核少且大，適合更復雜的邏輯判斷；GPU用小核，但核數遠超CPU（注：核大小指的是緩存和運算單元），適合對大量數據進行並行的簡單計算。
我們知道，AI的第三次浪潮，正因為基於神經網絡的深度學習，這種技術的最大特徵是，不是給機器灌輸許多邏輯，而是儘量喂更多的大數據，數據越多越聰明。
看，在上世紀就出生的英偉達家的GPU，多麼適合2016年才崛起的AI產業。
隨著深度學習的興起，高校和工業界在越來越多的場景使用深度學習。目前在圖像、語音、自然語言處理、推薦系統等大量場景深度學習都已經落地。這也是為什麼，過去五年，英偉達股價暴增1900%。
時也？運也？
PC時代的“輔助”，在AI的新時代裡，大殺四方。
04
眼看從前的小弟混成了大哥，英特爾怎麼能坐視不管。
然而，大象難轉身。
這裡的邏輯在於，巨頭公司似乎都有同一個命運：昨天做得有多偉大，今天的轉型顧忌就越多。
因為賽道換了，你很難放棄現有的利益，壯士斷腕，去支撐一個根基尚淺的新業務。
舉個汽車圈的例子。
德國大眾，日本豐田，兩家全球唯二銷量超千萬臺的汽車巨頭，在電動車時代為啥給人感覺姍姍來遲？
一個合理的假設是，如果柴油門沒有在嚴苛的美國市場爆發，德國大眾大概率還是在柴油車的賽道上，漸行漸遠。排放門的壓力迫使它迅速轉型。
至於豐田，多慢就不用說了，剛剛從混動普銳斯的節奏裡走出來。
只需要想一下，作為一個國家經濟命脈攸關的汽車產業，一旦全面電動化，隨著汽車零部件驟減三分之二，而在德國、日本的產業鏈就要幾十萬從業者，瞬間失業。
更何況，在集團內部，推進轉型的關鍵人，實際上是舊有利益的掌握者。轉型對他們，沒好處。
這就是迪斯為什麼一再被大眾集團強勢的工會“彈劾”甚至可能王位不保，而豐田章男作為家族繼承人，必須打破許多利益鏈才能實現轉型電動化的根本原因。
好了，說回英特爾和英偉達這對芯片冤家。
從PC時代，到移動互聯網時代，再到智能汽車時代，兩家公司其實都不是一帆風順。
英特爾在PC年代是霸主，但是移動時代，它落寞了。因為，PC時代對芯的要求，一個字：強。但是移動時代，尤其出貨量最大的智能手機，體積就那麼一點點大，芯的任務，除了強，還必須功耗低，太費電不行。
早在2004年，喬布斯與時任英特爾的CEO曾經商談iPhone採用英特爾芯片的合作，就因為英特爾芯片功耗太高而被放棄。
2006年，英特爾將手機處理器業務XScale以6億美元賣給了芯片廠商Marvell，2007年1月，蘋果發佈了首款iPhone手機。
移動時代的畫卷緩緩開啟，英特爾迎來大潰敗，被稱作“失去的十年”。
在移動領域，有兩家獲勝者，一是蘋果iOS，二是谷歌安卓。他們倆，用的都是更為精簡、能耗更低的ARM架構，與英特爾X86架構無關。
沒錯，樹倒猢猻散。移動領域失勢的不僅是英特爾，還有從前的好兄弟微軟。Wintel聯盟隨之解體，倆人各回各家，在移動領域紛紛牽手更為強勢的夥伴。
但是，面對越來越春風得意的英偉達，英特爾並未放棄。
05
先看一個三段論。
1. AI時代，最具前景的垂直領域，是無人駕駛汽車。
2. 英偉達GPU為AI而生，所以無人駕駛時代，英偉達的好運氣就到了。
3. 所以，英特爾的CPU，被時代拋棄。更甭提小玩家了。
給大家結論：1，2正確。
3錯誤。
用一句雞湯文的話總結，在尚未來到的無人駕駛時代，乾坤未定，他們都是黑馬。
包括英偉達，英特爾，還有谷歌。未來還有蘋果。當然了，特斯拉也自研芯片了，但是這裡我們把它當做從L2開始漸進演變的稍微傳統的廠商。
先看英特爾。
上文說，AI領域，英特爾的CPU，不如英偉達家的GPU。那要不要推倒重來呢？
大可不必，因為有一個很有療效的辦法，FPGA。
FPGA，現場可編程邏輯門陣列，簡單理解，就是一種非常靈活的芯片，可無限地重新編程，這就減少硬件的開銷。比特幣挖礦，就使用基於FPGA的礦機。近年來在微軟、百度等公司的數據中心大規模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。
順便說一句，FPGA在包括航空航天、工業等重要領域都有應用，且我國沒有自研能力。
英特爾自知在移動領域的落後，就開始在移動領域買買買，一個重大舉措，就是收購了老牌FPGA巨頭Altera。
英特爾的思路是，通過“CPU+FPGA”的組合，把很多原來需要在CPU上處理的工作負荷轉移到FPGA上，既節約了CPU的帶寬，又拓展了FPGA的應用範圍。
FPGA在以下兩個領域能夠發揮非常關鍵的作用：一是本地計算，比如說傳感器、融合，二是深度學習的推算。2020年6月19日，英特爾發佈了Stratix 10 FPGA系列的新產品 “Stratix 10 NX”，號稱是第一款專為AI優化的FPGA，通過定製硬件集成了高性能AI，可帶來高帶寬、低延遲的AI加速。
無人駕駛汽車，對芯片性能將會有一個極大的要求，手機的芯有問題了，可以卡頓，重啟就行。汽車芯如果卡頓，人命關天。那麼，CPU+FPGA能不能取代GPU？
前文說了，乾坤未定，無人駕駛沒有到來，最終方案尚不完全明朗。
但不可置疑的是，GPU是佔了先機的，英偉達的方案是目前AI的主流。
英偉達在2020大會上公佈了旗艦計算GPU新品A100，AI訓練峰值算力達312TOPS（1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次操作），AI推理峰值算力達1248TOPS，均較上一代GPU提升20倍，實現了英偉達史上最大的性能飛躍。
當然，對於未來，兩家各執一詞。
英特爾人工智能事業部（AIPG）首席技術官Amir Khosrowshahi在對媒體表示，“目前所使用GPU太低級了，半導體行業需要構建全新的神經網絡架構。”
而彭博社則報道，英偉達通過成功爭辯說GPU優於CPU方案，其更能處理AI工作，贏得了Facebook和谷歌的巨型計算工廠提供設備的訂單。
06
看，時代變了。
車載AI芯片正在替代手機芯片，成為半導體行業發展新的驅動力。
簡單算一筆賬：如果預計到2030年，每輛汽車的車載AI芯片平均售價將達1000美元，整個車載AI芯片市場的規模將達到1000億美元。
這意味著，汽車將成為芯片最大的單一市場。
相反，智能手機、PC都走到了自己的邊界，增長乏力。
這麼大一塊蛋糕，引無數英雄競折腰。
一個重要的變量是，谷歌。別忘了，谷歌家的阿爾法狗是如何一再擊敗人類圍棋技能頂峰的代表，正是這家公司，塑造了外界對AI的認知。
一開始就切入無人駕駛的谷歌，自研了AI專用芯片TPU，與CPU、GPU、FPGA都不同，TPU是專為AI打造的專屬芯片，有硅谷專家表示，TPU才是無人駕駛的未來，其他幾個方案都只是個過渡而已。
當然，我們相信，掌控全球經濟命脈的英偉達和英特爾，不會輕易允許自己手中的資源被“過渡”，他們會不遺餘力招聘全球最頂尖的工程師，盡全力優化自家的技術，並一步步打破人類認知與技術應用的邊界。
這個過程，粉身碎骨，也願賭服輸。
還是那句話，明天，就是一場豪賭。
但我更喜歡另一句——明天，才是真正的現實。
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