英伟达的下一个一万亿在哪里?
2024-03-04 08:36
来源:远川科技评论
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每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸,都已在暗中标好了价格。 整个2023年,英伟达市值上涨了238%,并在2024年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人,再度上涨近50%。
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  每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸,都已在暗中标好了价格。

  整个2023年,英伟达市值上涨了238%,并在2024年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人,再度上涨近50%。

  但由于英伟达业绩过于骇人,导致股票估值反而越来越便宜。

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  2016年黄仁勋上门配送显卡,马斯克亲自签收的名场面被视为英伟达押注AI的例证。但考虑到当时搞AGI约等于民科,很难说英伟达对AI有多上心。人工智能泰斗级学者杰夫·辛顿曾恳请英伟达赞助一块显卡用来搞研究,被一口回绝。

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  马斯克作为OpenAI董事长签收DXG-1.2016年

  给OpenAI送显卡之前,黄总魂牵梦萦的新赛道只有两条:移动芯片汽车芯片

  2013年小米3发布,英文不好的雷军和中文不好的黄仁勋罕见同台,后者用蹩脚汉语猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的处理器采用高通骁龙800和英伟达的Tegra系列混搭,是英伟达切入手机市场,开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。

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  小米3发布会,2013年

  结果却不尽人意,Tegra芯片因为制程和外挂基带问题,能耗失控发热严重,字面意义上的为发烧而生。

  英伟达的移动芯片业务此后也未见起色,把市场拱手让与高通和联发科,Tegra系列只能在任天堂Switch上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲,称英伟达“主动放弃”了智能手机市场。

  和移动芯片同时起步的汽车芯片业务,长期收入贡献不高,远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至,由1999年加入公司的老将Gary Hicok亲自坐镇,完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划,汽车业务的收入占比应该达到30%。

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  往者不可谏,来者犹可追,汽车芯片这条赛道,还能再创造一个英伟达。

  事先张扬的夺权

  业界常说新能源车“上半场是电动化,下半场是智能化”,每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化,也是产业链的一次权力重组。

  成本占比高达30%以上的动力电池不仅取代发动机,成为电动车最核心的零部件,也创造了LG能源、宁德时代这些资本市场的庞然大物。

  当L2以上的自动驾驶功能逐步普及,汽车成为大号手机,传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。

  马斯克发动的架构革新,给英伟达的第三条曲线叩开了大门。

  在特斯拉之前,汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的MCU(Micro Controller Unit)实现。MCU俗称单片机,可以简单理解为执行单一任务的微型计算机,比如智能雨刷、自动落锁这类功能。

  特斯拉的方案是让一个算力更强的芯片取代各类MCU芯片,直接分管多个不同的功能,从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上,由此带来了两个变化:

  一是车企可以自行修改与控制软件功能迭代。

  分布式电子架构下,汽车的功能大多出厂即写死,无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬件上的软件,改变硬件功能,即“硬件预埋,软件升级”——先把算力堆上去,再通过OTA慢慢迭代。

  2019年10月,汽车媒体Top Gear在节目里表示保时捷Taycan百公里加速成绩强于Model S后,马斯克迅速指责节目不公平,Top Gear应改名为“Low Gear”,并在破防之余着手修改电机软件算法,让Model S最大功率提升50匹马力,反败为胜。

  二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。

  2020年,特斯拉的自动驾驶算法引入Transformer架构,将2D图像拼接为3D视角,并3D空间基础上加入了时序信息,转化为4D空间。2022年,特斯拉又引入占用网络(Occupancy Network),解决通用障碍物识别问题。

  这种自动驾驶算法的大模型化,让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能,还是自动驾驶算法的驱动,都需要一颗大算力的“超级芯片。”这也是为什么黄仁勋说:TOPS(衡量算力的单位)就是新的马力。


  特斯拉通过大模型对图像进行4D重建

  雷凌、轩逸这类“移动路障”的动力和F1赛车相比不到十倍,但配备高等级自动驾驶能力的汽车,对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。

  2022年,全球汽车芯片市场规模约为450亿美元,差不多是手机处理器芯片+基带芯片的规模。按照IDC的预测,未来两年L3级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过100%。

  用“超级芯片”代替几十上百颗MCU手中,就是汽车工业正在上演的权力重组,带来的最直接影响是,一台汽车上分散的价值向“超级芯片”集中。特斯拉的HW3.0系统中,两块FSD芯片占据了总成本的61%,各类MCU加在一块仅有5%。

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  生产经久耐用的MCU,是瑞萨、恩智浦这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞,就是英伟达和高通主场作战了。

  请乖乖交出灵魂

  掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性,因此过去几年间,特斯拉将自动驾驶芯片(FSD)、云端计算芯片(Dojo)、操作系统(基于Linux自研)陆续“自主可控”。

  最核心的车载芯片有两种。一种为智能座舱提供算力,支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的8295芯片就在此列,特斯拉则采用了AMD的Ryzen系列。

  另一种则为自动驾驶提供算力,对算力要求更高。除了Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家,牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。

  特斯拉一度是英伟达的大客户,Model S/X都曾搭载过Tegra X2芯片+Pascal架构GPU组成的Drive PX 2系统。但高达1.5万美元的定价注定了双方分手的结局。2019年,特斯拉用“自主可控”的FSD芯片彻底取代了英伟达。

  自研芯片确实可以实现软硬件的最优适配,但问题是,特斯拉的玩法难度实在是太大了。

  对主流汽车芯片公司如瑞萨、英飞凌来说,高性能计算是完全陌生的领域,船大掉头难;老牌车企则纷纷放弃治疗,主动上了Mobileye和英伟达的贼船;造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研,但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙8295.

  老玩家心有余力不足的地方,就是“灵魂供应商”的巨大市场。

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  从2015年切入汽车市场算起,英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品:

  ·2015年,英伟达以1TOPS算力的Tegra系列小试牛刀,虽然坑惨了雷总,但深得车企喜爱,早期的Model S/X和蔚来ES6/8车型都搭载了这款芯片,主要为智能座舱提供算力。

  ·2016年,英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。2020年量产30TOPS的Xavier处理器,被2020款小鹏P7采用。

  ·2022年,250TOPS算力的英伟达Orin处理器量产,被众多新能源车采用,比如蔚来ET7、小鹏P7等。

  ·同一年,英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor,直接跨过被取消的1000TOPS的Atlan产品线。

  Thor将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起,所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产,但吉利旗下的极氪已经预约了首发。

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  2022年,英伟达发布Thor芯片

  从英伟达的产品迭代策略上,就能看出其优势所在。英伟达芯片的“通用性”常被视为其弱点,即GPU既用于游戏、AI运算,也用于自动驾驶,一定不如专门用来处理自动驾驶的“专用芯片”。这个道理在技术层面没错,但在商业层面却反而是英伟达的优势。

  英伟达各条产品线的最大特点是“架构通用”,每两年更新一次架构,覆盖所有产品。

  ·Tegra Parker采用的Pascal架构,最先应用于消费级显卡GTX10系列;

  ·Xavier的Volta架构,也应用于高性能GPU V100;

  ·Orin采用Ampere架构,同时应用于消费级显卡RTX30系列和高性能GPU A100.一鱼三吃。

  就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样,芯片的竞争力固然是算力,但更重要的是“单个芯片的成本”。

  车企虽然有颗自研的心,但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量,把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor采用的Hopper架构,成本可能早就被同架构的H100摊完了。

  这就不难解释,为什么为车企批量供应灵魂的,都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领域大杀四方的巨头。

  相比前两个对手,英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。

  英伟达还缺什么

  2016年5月,一辆开启自动驾驶模式的Model S在佛罗里达州撞车,司机当场身亡。5个月后,马斯克宣布与自动驾驶方案商Mobileye分手,转投英伟达的怀抱。

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  Model S车祸现场

  Mobileye是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司,市场份额一度接近垄断。事实上,就算没有这次车祸,特斯拉与Mobileye的反目也是时间问题。

  Mobileye的经营策略是算法与芯片绑定,交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”,好处是对车企来说成本低廉,也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说,肯定不能忍。

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  2015年,黄仁勋提前拿到了一辆Model X P90D

  英伟达的思路是“平台化芯片”:提供高算力芯片和完整的软件工具箱,让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。

  算法是自动驾驶的核心竞争力,大型车企一定会尝试自研算法。因此,大部分新势力车企早期都采用了Mobileye的方案,随后都倒戈英伟达。

  从DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX,英伟达的工具链极其丰富,有实力的车企可以从底层系统开始研发,水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱,但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然,软件授权费请交给黄总。

  这就是英伟达的第一块拼图:软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师,不是没有道理。

  英伟达的第二块拼图名为刀法,即多元化的产品组合。借由众多产品的推出,英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售,无论什么水平的瓷器活,都有一把金刚钻适合你。

  而英伟达目前欠缺的拼图,是“适配”。即与车企对接的交付团队,以及对应的交付能力。

  2020年6月,英伟达宣布与奔驰合作,为后者提供包括自动驾驶在内AI软件架构,黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。

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  黄仁勋与梅赛德斯奔驰CEO Ola Kaellenius

  原因不难理解,按照英伟达和奔驰的合作方式,英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成,这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务30%收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车,一度传出奔驰要求引入新供应商。

  补足“适配”环节的短板,促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙,后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后,英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人,不久前又挖走了百度Apollo团队技术负责人之一的罗琦,足见英伟达对适配能力的重视。

  英伟达的核心能力一直是“卖卡”,以及围绕芯片产品的软件开发,但“进厂”经验长期不足。理解了这一点,就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。

  在2024年年报中,华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领域里,华为在GPU加速芯片、云服务商自研芯片、Arm架构CPU、网络产品四大领域榜上有名,第一次上榜就超过了老对手AMD(三个)。华为不仅“进厂”经验丰富,在光通信等通信领域,能力也超过做芯片的英伟达。

  但对广大车企、自动驾驶公司和Tier 1供应商来说,他们恐怕也将领教PC生产商的梦魇:每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸,都已在暗中标好了价格。

  参考资料

  [1] 从特斯拉、英伟达、Mobileye的视角,看智能驾驶芯片的竞争格局,东吴证券

  [2] 英伟达汽车副总裁:Orin芯片领先至2024.自动驾驶业务规模将达数十亿美元,车东西

  [3] 自动驾驶芯片行业深度报告:行业快速发展,中国厂商有望突围,国泰君安证券

  [4] 汽车智能化配置渗透率追踪2023:智能化普及率提升,25w及以下价位段积极搭载,华安证券

  [5] 英伟达的智驾帝国,半导体产业纵横

  [6] 吴新宙入职英伟达首次专访:加大中国区招聘,推全球自动驾驶解决方案,新智元

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