AI热潮下的最大赢家，英伟达却有段忍辱负重史

也为英伟达构建新的游戏生态提供了条件。

据Jon Peddie Research预测，随着电子竞技的流行，以及对PC游戏的需求增加，PC游戏硬件市场有望达在2018年达到300亿美元。不过，虽然GeForce平台在PC游戏领域占据主导地位，但AMD的Raytheon平台仍是游戏主机和VR头显的霸主，英伟达仍然需要和AMD正面竞争。

专业视觉化：将VR带给设计师、艺术家和科学家

图：英伟达Quadro专业视觉化平台

在专业视觉化领域，英伟达通过Quadro平台，一方面将为设计师、艺术家、科学家等终端用户提供产品，另一方面为开发者提供SDK、插件等，来丰富软件应用。

随着VR技术的进步，英伟达还将VR融入Quadro平台，开发了vMaterials技术来呈现真实材料效果，以及基于物理规则的Iray VR效果图技术，帮助用户进行预测性设计。

Iray会将光、热、噪音等影响因素考虑在内，让终端用户设计出不仅在视觉上正确，还在物理上正确的预测性视觉效果，并在设计阶段自我修正，让企业节省大量成本。

如今，Iray已经被西门子、Solidworks等公司用于预测性设计，Autodesk和Adobe等软件公司都是英伟达Iray的合作伙伴。

开发者端，英伟达已经通过插件，实现了办公业务规模化，如今正在通过和代工厂合作，将Iray用于数据中心和云计算平台，让这些平台也能够连接到VR技术。

此外，英伟达还致力于将AR引入汽车、制造、医疗等更多商业领域，比如通过和车企合作开发AR应用，让消费者自由设计汽车等。

据Digi-Capital预测，到2020年，VR市场规模将会达到300亿美元，AR会达到1200亿美元。无论哪块市场，对视觉计算的要求都将越来越高，势必会成为英伟达持续发力的主要阵地。

数据中心：HPC、超大规模云计算以及企业AI并驾齐驱
数据中心市场长期被英特尔占据，高通和IBM也在试图进入。然而，英伟达瞄准深度学习，避免了与其他服务器和CPU厂商的正面竞争。

英伟达通过两大网络部署其数据中心产品--Tesla GPU：
1）第一是服务器制造商比如Dell，IBM等，这些公司将Tesla平台集成到他们的数据中心服务器中。目前，超过400款服务器机型都装配了Tesla；
2）第二是云服务提供商，例如微软Azure、亚马逊AWS EC2、以及阿里云等。

图：英伟达Tesla数据中心平台

此外，英伟达还为开发者提供了ComputeWorks的SDK，目前已经在为大约400个软件进行加速。

通过Tesla GPU，英伟达帮助各行各业的公司在大规模运算上提高了性能，降低了成本。就拿谷歌大脑为例，以前他们用了1000个普通GPU来识别确认YouTube所有视频中的猫，计算成本高达500万美元，之后用了16个TeslaGPU便将性能提升了6倍，成本降低到20万美元。此外，随着功耗显著降低，运营成本也明显下降。

性能提升和成本下降使得Tesla被越来越多地用于实验室、研究机构、油气、金融、保险等众多行业领域，也为英伟达带来了丰厚回报。

英伟达企业业务副总Shankar Trivedi指出，全球数据中心市场规模在500亿美元左右，这块市场可以被分为三个细分市场：HPC（高性能计算）、超大规模云计算、企业AI。前两个市场代表着300亿美元的机会，第三个市场正在兴起，其规模甚至大到暂时无法估量。

在HPC市场，英伟达的目标是让全球TOP 500超级计算机都使用其GPU，这意味着10亿美元的市场机会。目前，TOP 500中有100个使用加速器来提升速度，其中96%都使用了Tesla GPU。而TOP500仅仅是全球HPC市场的20%，如果这是10亿美元的市场，那么整个HPC市场将意味着50亿美元的机会。

在超大规模云计算市场，谷歌、百度、Facebook等巨头的超大规模数据中心都在使用英伟达的Tesla平台，英伟达也在加快其深度学习技术在物体识别、图像识别、语音识别、视频处理、转码、解码等领域的影响力及广泛应用。

企业AI市场，英伟达已经通过全球第一款深度学习超级计算机--DGX-1 for AI进入这一领域，并和3500多家来自各行业各的企业建立了合作。这是一块前途无量的新兴市场，对任何一家涉足其中的企业都意味着无限机会。不过，虽然英伟达正在通过Pascal架构加速其深度学习，然而Pascal依然要面临AMD Polar架构的竞争，两种架构都是基于FinFET技术。

汽车：从驾驶舱数字化，到自动驾驶，再到TaaS
得益于驾驶舱的数字化趋势以及自动驾驶技术的进步，汽车已经成为近年来最具科技吸引力的行业之一，也给了英伟达这样的半导体公司无限机会。

由于电子控制元件（ECUs）正逐步被集成到汽车里，导致自动驾驶汽车出现了多种ECU并存的局面。每一中ECU都有自己的处理器、软件和更新版本。这就带来了巨大的软件维护成本。

为了解