搜狐科技 文/丁丁

NVIDIA最新财报显示，2017财年全年营收69.1亿美元（GAAP会计准则标准），较上一财年的50.1亿美元增长38%。从近6年来NVIDIA财报中，收入及利润两个数据来看，自2010年以来，经过了6年的平缓期之后，NVIDIA在2016年的业务出现了爆发式增长。

GPU用于计算并不是去年才开始的。据搜狐科技了解，从1999年NVIDIA发明GPU以来，GPU已经在各种计算场合用于加速计算。截止到2015年11月，TOP500超级计算机中有1/3的计算性能来自加速器，在24台新上榜的加速型超级计算机中，采用NVIDIA Tesla GPU的系统占了23台。此前，NVIDIA在国内也与各高校超算中心、国家超算中心等进行合作，将GPU用于天河等超级计算机。

NVIDIA去年业务的飞速增长，与2016年业界对计算的需求爆发有极大的关联性。NVIDIA CEO黄仁勋此前对搜狐科技表示。近三年来，业界对GPU计算的需求出现了爆炸式增长。其中，与人工智能息息相关的深度学习计算，负载需求增长了16倍，这个数字要比摩尔定律还要高出很多。而仅仅两年的时间，下载基于GPU的深度神经网络实验室引擎开发者数量就增长了25倍 ，从2014年的2200次，迅速增长到2016年下半年的5.5万次。

从业界对AI、VR等应用计算需求来看，2017年NVIDIA仍然会保持高速增长的势头。

黄仁勋对搜狐科技表示，目前全球人工智能方面的创业公司已经超过1500多家，NVIDIA的创始计划发布以来，已经有700多家企业与NVIDIA展开合作，除了能获得NVIDIA的技术和专家支持外，这些企业还能得到其全球市场营销平台的支持，也有获得投资的机会。

除了继续在数据中心方面的举措外，在年初的CES主题演讲环节，黄仁勋也对外宣布了与奥迪、梅赛德斯奔驰及供应商博世、采埃孚等厂商在基于人工智能自动驾驶等领域的合作。除此之外，NVIDIA还公布了与诸多地图测绘公司的合作，包括百度、TomTom、HERE、Zenrin等。NVIDIA将与这些合作伙伴开发高清地图解决方案，为车辆提供实时、精确的信息，帮助用户在行驶途中更好地作决策。黄仁勋认为，NVIDIA要让车辆使用基于深度学习的人工智能技术，打造更安全、更个性、更令人愉快的驾驶体验，这是重塑价值10万亿美元的交通运输行业而采取的举措之一。

据搜狐科技了解，为了推动深度学习的发展，NVIDIA已经投入了数年的精力和数十亿美元的资金。如今，在亚马逊、IBM、微软和阿里巴巴的云服务，以及每一家OEM厂商的服务器中都可以看到NVIDIA GPU深度学习平台的身影。黄仁勋认为，GPU深度学习激发了新一轮创新，将让NVIDIA迎来下一个计算时代。而在公司的定位上，NVIDIA也从一家GPU图形芯片公司，定位于是一家人工智能公司。

不过，在人工智能领域不仅仅有深度学习、机器学习、训练等应用，还有很多应用需要使用机器推断。赛灵思战略与市场营销高级副总裁Steve Glaser对搜狐科技表示，不管是CPU、GPU还是FPGA、ASIC等产品，通过目前客户应用反馈的数据来看，FPGA池化方案在加速器利用率及应用广度方面的优势已经显现。FPGA领域的老大赛思灵财报已经连续5个季度实现增长，预计2017财年收入会超过23亿美元，净利润约5.8亿美元。在人工智能等前沿应用计算领域，NVIDIA尽管增速很快，但随着英特尔CPU+FPGA方案的商用及赛灵思池化FPGA方案的推广，其也将会面临更多有实力的对手。