芯片世界观︱热炒人工智能，英伟达的预测数据被指水分太大？

当调整了初始模型以反映工作负荷的增长和性能/成本的下降因素时，业界对机器学习/人工智能（ML/AI）的估计就显得有点过于乐观了；

我们预计，到2021年，英伟达可服务的数据中心硬件加速器市场总规模不会超过50亿美元；

现在，AI开发人员还没有开发出一个足以推动工作负荷增长的杀手级应用程序，这种情势可以佐证我们对当前炒作态度的质疑；

将英伟达和英特尔分别对于数据中心市场的评论进行比较，我们认为当前的工作负荷增长模型不可靠；

此外，我们可能进入Gartner炒作周期的高峰期，而实际上同期的增长将更加有限。

虽然现在人们对英伟达的情绪高涨到了历史最高点，但我们认为有必要冷静下来，重新审视一下我们的立场，尤其是数据中心这个板块。

在量化更切合实际的增长率之后，我们得出的结论是，未来的销售和盈利增长预期是不可持续的。

数据中心市场的增长预期建立在不可靠的假设上
在查看了英伟达关于高性能计算（HPC）、深度学习（DL）培训和推论的数据时，我们并不像英伟达那样乐观。

因为，英伟达给出这样的数据，并不意味着其实际销售额与其关于整体可服务市场规模（TAM）的预期相吻合。对于一个新晋者而言，英伟达给出的数据与其当前能够在数据中心市场取得的销售数据比较起来显得有些膨胀，英伟达是数据中心市场协处理器的主要供应商，它在数据中心市场产生的有效收入实际上等价于其GPU在数据中心市场的销售额。

基于此，我们可以假定，英伟达在深度学习培训/推论和高性能计算领域的机会和它进行的TAM分析相矛盾。

为了说明这一点，我们甚至假设英伟达是人工智能工作负荷的唯一供应商，在此基础上量化了其收入预期。不过，我们不能仅仅考虑工作负荷的增长，还必须考虑英伟达每年进行的产品升级带来的性能提升的影响，预计英伟达产品的性能年均提升30%（符合摩尔定律）。

这意味着，即便工作负荷能够在目前的营收基础上按照预期速度增长，我们也应该同时考虑到英伟达每年都会改善硬件的性能，这会降低工作负荷对应的成本。

因此，我们重新调整了TAM分析以反映工作负荷增长速度，并根据英伟达2016财年营收进行了计算，预计到2021财年，英伟达在数据中心市场的营收将达到177.7亿美金。然而，当我们计入硬件性能提升对工作负荷成本的影响后（这种方式更加符合摩尔定律），我们认为，2021财年的实际市场规模应该为47.5亿美金左右。

假设，英特尔在机器学习市场的市场份额维持在20%左右，这意味着，到2021财年，英伟达的数据中心板块收入为38亿美元，折合年复合增长率为35.57%，当然，这是建立在英伟达能够占据80%市场份额的假设上。

但是，对英伟达不利的是，AMD可能也会在机器学习/人工智能市场上脱颖而出。所以，虽然现在英伟达比我们的模型计算结果增长得更快，但我们预计这种增长速度维持不了多久，并会减速到更加符合我们的长期预测速度上来。

从英特尔的历史中吸取教训
英特尔每年都会对数据中心进行相同的TAM分析，它的分析更多的是演示企业可能使用Xeon服务器芯片运行哪些工作负荷。

这样一来，便总是会出现一种"未开发的市场"，好像企业IT供应商和客户没有采取正确的方式进行计算任务，客户们的计算工作负荷比英特尔的预期会相差一个数量级。

图形表示总是更有说服力，根据上图，英伟达2017年第一季度对HPC（高性能计算）工作负荷市场的渗透率徘徊在16%左右。

如前所述，英伟达对HPC这一市场份额给出的TAM预期为40亿美金。但是，HPC市场基本上没有什么机会了，这里是英特尔的Xeon/Xeon Phi系列芯片的天下，AMD都没有份。所以，英伟达给出的HPC预测被认为广泛地误解为，英伟达可以轻松地通过其发明的CUDA架构从英特尔那里抢夺市场份额，将现有的工作负荷转换到英伟达平台上。

我们不确定英特尔是怎么分析TAM的，但是他们的业务发展速度似乎也不符合其工作负荷增长模式。实际上，工作负荷增长模型容易受到IT领域其它一些进展的影响，通过服务器芯片运行工作负荷的模式很容易面临来自ASIC的竞争，而且计算成本也在逐年下降。

还有一个趋势，即IT资源开始转移到AWS、谷歌云和Azure之类的汇集云产品中，这会降低市场机会的规模和范围，工作负荷增长模型没有考虑到这个外部因素的影响。

所以，英伟达进行的TAM分析和英特尔尝试预期数据中心市场的机会的方式如出一辙，都是过于乐观。

而且，英伟达本身在数据中心市场的存在感比英特尔更弱，在未来的五年内，还很难证明会出现针对消费者互联网领域的大规模移动设备/桌面电脑用户的使用场景和案例。所以，他们的预测取决于各种联网设备会否因为使用AI增长功能需要更高的数据吞吐能力，现有网络会否因此升级。

人工智能是工作负荷大户，但是现在人们对它的期待似乎过于夸张了。目前，它还并没有改变大多数互联网用户的使用模式。除了Alexa、Siri、Cortana这些语音助手之外，我们还没有看到人工智能可以产生实质影响的理论场景。

一些移动/互联网应用正在努力挖掘基本的语言相关功能，但是软件开发人员大多认为现在的开发仍处于早期阶段。

因此，对大多数互联网公司而言，人工智能本身并不是一个自给自足的收入模式，它现在只是一个附加功能，可以引导用户购买，或者增加某个应用的使用时间，如此而已。