全球最大芯片企业易主,体量不敌英特尔六分之一,为何能称王?

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新科技17
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文| AI 财经 社 牛耕

编| 赵艳秋

上周,属于英特尔的王者时代“结束”了。

英伟达(Nvidia)市值首次超越英特尔(Intel),成为全球市值最高的芯片制造商。截止到美国时间7月10日,英伟达市值达到 2578.46亿美元,略高于英特尔的2520.50亿美元。但英伟达的市盈率约为45倍,大幅度高于英特尔的12倍,也标志着投资者对英伟达前景的乐观情绪。

不同于英特尔提供的CPU,英伟达提供的是GPU(图形处理器)。严格说,英伟达是长在英特尔生态中的,英伟达的产品需要英特尔的CPU才能工作。为什么在英特尔生态中长出的企业,市值会反超英特尔?

拖累英特尔股价的首先是英特尔最近几年在制程上的落后。芯片企业比拼的是制程,英特尔提出的摩尔定律,其实就是制程的比拼。制程越先进,芯片性能越高,功耗还越低。

在2015年发布14nm制程芯片前,英特尔的制程都领先于台积电、三星等企业。但此后,台积电、三星等为AMD代工的芯片厂开发出7nm制程,而英特尔仍停留在14nm时代,使“14nm+++”成为英特尔的一个段子。直到2020年,英特尔才规模推出10nm制程芯片。而此时,台积电和三星已经直奔5nm制程了。

在2020年3月的摩根士丹利会议上,英特尔CFO George Davis 公开承认了英特尔制造工艺落后:“英特尔目前处在10nm制程时代,直到2021年底生产出7nm节点之前,英特尔不会达到与竞争对手同等的工艺水平。”

至于落后的原因,英特尔在Architecture Day曾详细透露过:

首先英特尔在10nm制程上没有选择EUV(极紫外光刻)的技术路线,而是继续上一代的ArF DUV(深紫外光刻)。此外,英特尔在10nm制程并未按照摩尔定律把晶体管密度提高到2倍,而是更为激进地提高了2.7倍。不过,英特尔也表示,他们的7nm和10nm制程是并行的,并会在7nm转入EUV技术。

值得一提的是,由于台积电和三星目前提到的10nm、7nm制程,与之前制程的概念有不同,因此英特尔并不像数字代表的那样落后。按照晶体管密度,英特尔10nm制程是1.008亿/平方毫米,而2019年台积电推出的7nm+、2020年三星推出的7nm制程才超过1亿/平方毫米,因此一般认为,英特尔10nm制程与台积电和三星的7nm+同代。

对于英特尔的制程问题,高盛分析师Toshiya Hari很早就表示:“我们看到英特尔在10nm工艺上遇到难题,可能会影响其市场份额。”截至2019年Q4,根据市场调研机构Mercury Research的数据,在X86架构CPU市场上,英特尔仍占有84.4%份额,AMD为15.5%,两者相差5.4倍,但相比一年前的7倍已缩小了很多差距。

一位接近英伟达和英特尔的人士对AI 财经 社分析,实际上,英伟达的营收相比英特尔还是小很多,只有英特尔的七分之一略多一点。但是AI、自动驾驶等概念,推动他的市值高涨。而据《巴伦周刊》报道,英伟达被看好的重要原因是:分析师预计,从2020年Q2开始,英伟达的数据中心业务将超过消费显卡业务,全年预计数据中心业务销售额为65亿美元,而消费显卡业务销售额为61亿美元。此外,分析师认为,英伟达的数据中心业务会持续超过英特尔。

在刚过去的2020年Q1,英伟达的数据中心业务实现了11.4亿美元收入新高,同比增长80%,远高于 游戏 业务的27%。这一方面源自英伟达去年收购的数据中心服务商Mellanox,另一方面来自英伟达新推出的Ampere架构GPU。英伟达CEO 黄仁勋表示:“英伟达可以推动当今时代最强大的技术力量——云计算和AI。”

与英特尔在CPU的地位相似,英伟达首先命名了GPU这个品类,并占到全部消费市场份额的73%。在AI时代,英伟达推出以GPU以及CUDA平台组成的生态,将 游戏 时代的优势延续到企业服务,用于企业的AI训练和推理需求,并占到图像、视频、语音和搜索用例的75%。

对于英伟达在AI市场的攻城掠地,英特尔并非无动于衷。在2019年12月,英特尔CEO Bob Swan表示:他已经没有兴趣再去追求CPU方面的市场份额了。“专注90%的CPU市场份额是英特尔错失转型机会的一个原因,它使英特尔自满,并错过了重要机会。”

英特尔新的目标是,“在全硅(All-Silicon)市场占据30%市场份额”,这包括开发Nervana神经网络处理器和Xe高性能GPU,后者是英特尔即将推出的独立显卡。此外,英特尔还希望用one API架构打通CPU、GPU和FPGA等多种AI硬件架构,这些是AI时代不可或缺的芯片。

在企业服务市场,除了GPU龙头英伟达以外,英特尔旧时的盟友——云服务商亚马逊、谷歌、微软等也在争相开发自己的AI芯片,如谷歌的TPU、亚马逊的AWS Inferentia等。英特尔还能否守住自己的芯片老大地位,在AI时代充满挑战。
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