核心觀點：
1、英偉達市值超過英特爾，本質是GPU的通用算力得到業(yè)界認可。
2、英偉達通過投資的方式進行廣泛戰(zhàn)略布局，自動駕駛是重點領域。
3、對標英偉達，中國公司百花齊放，自動駕駛市場可以期待。
AI之光英偉達終于被資本市場承認，市值一度超越英特爾成為美國市值最大的芯片上市公司。
以雙方最近一個完整財年數據對比（美國通用會計準則），英偉達2020財年全年收入109．2億美元，收入同比下跌7％，凈利潤27．96億美元，同比下跌32％；英特爾2019年財年營收719．65億美元，同比增長2％，凈利潤210．48億美元，與上一財年持平。
在財務數據均不占優(yōu)的情況下，英偉達憑借什么贏得資本市場信任？我們以投資視角來看英偉達如何布局AI未來。
AI算力路口：通用計算的勝利
CPU和GPU在算力支撐上有明顯的區(qū)別，CPU有高級功能，有復雜的邏輯控制和優(yōu)化電路，而GPU有眾多結構相對簡單的計算單元和超長流水線。
CPU可以解一個方程組，GPU則可以同時進行大量的加減乘除運算，這種區(qū)別導致GPU更適合人工智能相關產品對大規(guī)模并行計算的需求。
2000年，CPU仍是學界依賴的算力提供方，但由于CPU在架構上的局限，計算支持單元有限，算力釋放不徹底，學者和工程師開始嘗試尋求通用計算（GPGPU）下的算力支持。
2006年，英偉達在GPGPU框架下推出Tesla架構，并在第二年推出CUDA系列編程環(huán)境，借助CUDA可以大大降低用GPU做通用計算的難度，為后續(xù)AI算力支撐打下基礎。
2012年，深度學習開山鼻祖之一的Geoff Hinton的學生Alex Krizhevsky，借助英偉達的GPU成功訓練出了深度卷積神經網絡AlexNet，優(yōu)秀的算力支撐讓眾多AI學者開始以CUDA為第一選擇，也進一步導致人工智能業(yè)界認可英偉達在AI的地位。
不僅在底層技術有布局，早在2009年，英偉達就進入車聯網，當時與大眾奧迪合作，在新式導航系統中應用Tegra系列芯片，特斯拉也在早期車型中使用Tegra芯片，Model S就基于Tegra 3進行電動與車載娛樂系統開發(fā)。
隨后IBM、Facebook、ARM等公司展開合作，以深度學習、機器學習、訓練神經網絡等為方向，加快AI芯片開發(fā)工作，截至目前，英偉達GPU是全球大規(guī)模AI商用芯片提供商之一，產品廣泛應用于車聯網領域。
伴隨自動駕駛市場崛起，英偉達以消費級芯片供應商身份，參與到車載芯片的市場爭奪戰(zhàn)中，叩開了AI算力的大門，除了業(yè)務布局外，英偉達幾年間進行投資布局，投資和收購大量企業(yè)，進一步深入到AI產業(yè)中。
英偉達的投資版圖
2013年至今，英偉達針對AI全產業(yè)鏈累計進行了20余次投資并購行為，平均每年3次，其在自動駕駛領域和大數據分別進行5次和7次投資，此外還投資了人工智能孵化器、2家AI醫(yī)療公司、1家機器學習平臺、2家音頻處理公司。覆蓋了中國、中國、以色列、加拿大、匈牙利、日本多個國家與地區(qū)。
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