數據應用急增 Nvidia一家獨大 (姚穎謙)

本文作者姚穎謙，為《信報》撰寫專欄「上善若水」，此為節錄版本，原文請按此。

Nvidia作為破壞性創新的佼佼者，一直惹來關注。綜觀全球股票巿場，賣硬件賣到長期六七十倍巿盈率的數不出5間，最近盛傳它鯨吞ARM，這樣Nvidia更為引人注目。

圖形處理器（Graphic Processing Unit，GPU）的多功能化使Nvidia潛能無限。歷史上，電腦的數據處理一直都是依靠CPU，GPU主要用於打機。GPU眾核的特色令它耗能較大，卻可以用數據吞吐量掩蓋延緩Latency，使遊戲玩家打機時在任何一個畫面上都暢順無阻，惟GPU不適用於解決複雜而具有邏輯性的電算問題。

GPU潛能無限

然而，在Nvidia發布CUDA，Apple、AMD等開發了OpenCL後，GPU同時擔當了通用運算（GPGPU）的角色，讓GPU也成為金融海量數據分析、大數據數值分析的主角。Nvidia的主要競爭對手有AMD和Intel，GPU可以替代CPU而反之不然，在高階運算上，GPU代替CPU是大勢所趨。

誠然，正如CEO黃仁勳（Jensen Huang）所述 ，Nvidia表面上是打機公司，事實上卻是加速運算公司，遊戲只是公司的第一個殺手應用【註】，故放眼未來的人們絕不應把Nvidia視為一家遊戲公司。近年它的主營業務已擴展至AI、機器學習。Nvidia自主研發的Volta結構（擁有CUDA 7.0電算能力、台積電12nm FinFET程序和高頻寬HBM2），自2017年面世以來，在短短3年間，存世的最大人工智能/機器學習（AI/ML）項目用上3000倍的電算能力，如Turing NLG（微軟的廣深學習語言模型，massive deep learning language model）、Megaltron-BERT（語言交流AI模型，廣泛用於機械人和車輛）等。

業務上的轉向使收購擁有領先技術的公司變得必要。今年4月27日，Nvidia宣布已完成對Mellanox作價70億美元的收購案，Mellanox Technologies是領先點對點（end-to-end）乙太網路及InfiniBand智慧聯網方案、記憶儲存和超融合基礎架構（HCI、hyper-converged infrastructure是配合雲端、桌面虛擬化等應用方案）開發商， 在人工智能、物聯網（IoT）、商業情報及大數據等領域都是關鍵一員。

董事局重科研實力

為了讓公司持續引領潮流，Nvidia在研發上從來不甘後人，近來董事局的變更也反映了Nvidia的高度科研取向，John Dabiri作為首屈一指科研機構加州理工學院（California Institute of Technology）的航空與機械工程學教授，專門從事流體力學、能源與環境，以及生物學的跨行業研究。他是Dabiri Lab的主管，曾在2010年因其理論工程而獲得有「僅授於天才」（genius grant）之譽的MacArthur Fellowship，身為資深研究人員，亦是創於1899年、世界最大的物理學組織美國物理學會（American Physical Society）院士，他現正服務於美國國家學院轄下的科學科技與法律委員會。有了Dr.Dabiri獨特在研究領域上的跨界別視野，董事局成員增至12人的Nvidia，其科研實力有所增長，不言自明。

由上述討論可見，一如人生只決定於已經下過的重要幾着棋一樣，Nvidia在黃仁勳傾盡全力耕耘，着力研發又追逐技術，求人才若渴，在適當定位下，於不足30年間建立了舉世矚目的科技帝國。下期講Nvidia的天價估值和還有什麼巿場未有發現的亮點（巿場已知就不能構成超額回報Alpha）。

註：”People thought we were a videogame company,”says Huang.”But we’re an accelerated computing company where videogames were our first killer app.”

CFA、FCPA、財務總監

專頁：facebook.com/yiuwinghim

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