全球芯片霸主易主，英特爾養虎為患？

文| AI財經社牛耕

編| 趙豔秋

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上周，屬於英特爾的王者時代“結束”了。

NVIDIA（Nvidia）市值首次超越英特爾（Intel），成為全球市值最高的芯片製造商。截止到美國時間7月10日，NVIDIA市值達到 2578.46億美元，略高於英特爾的2520.50億美元。但NVIDIA的市盈率約為45倍，大幅度高於英特爾的12倍，也標誌著投資者對NVIDIA前景的樂觀情緒。

不同於英特爾提供的CPU，NVIDIA提供的是GPU（圖形處理器）。嚴格說，NVIDIA是長在英特爾生態中的，NVIDIA的產品需要英特爾的CPU才能工作。為什麽在英特爾生態中長出的企業，市值會反超英特爾？

英特爾慢了

拖累英特爾股價的首先是英特爾最近幾年在製程上的落後。芯片企業比拚的是製程，英特爾提出的摩爾定律，其實就是製程的比拚。製程越先進，芯片性能越高，功耗還越低。

在2015年發布14nm製程芯片前，英特爾的製程都領先於台積電、三星等企業。但此後，台積電、三星等為AMD代工的芯片廠開發出7nm製程，而英特爾仍停留在14nm時代，使“14nm+++”成為英特爾的一個段子。直到2020年，英特爾才規模推出10nm製程芯片。而此時，台積電和三星已經直奔5nm製程了。

在2020年3月的摩根士丹利會議上，英特爾CFO George Davis 公開承認了英特爾製造工藝落後：“英特爾目前處在10nm製程時代，直到2021年底生產出7nm節點之前，英特爾不會達到與競爭對手同等的工藝水準。”

至於落後的原因，英特爾在Architecture Day曾詳細透露過：

首先英特爾在10nm製程上沒有選擇EUV（極紫外光刻）的技術路線，而是繼續上一代的ArF DUV（深紫外光刻）。此外，英特爾在10nm製程並未按照摩爾定律把晶體管密度提高到2倍，而是更為激進地提高了2.7倍。不過，英特爾也表示，他們的7nm和10nm製程是並行的，並會在7nm轉入EUV技術。

值得一提的是，由於台積電和三星目前提到的10nm、7nm製程，與之前製程的概念有不同，因此英特爾並不像數字代表的那樣落後。按照晶體管密度，英特爾10nm製程是1.008億/平方毫米，而2019年台積電推出的7nm+、2020年三星推出的7nm製程才超過1億/平方毫米，因此一般認為，英特爾10nm製程與台積電和三星的7nm+同代。

對於英特爾的製程問題，高盛分析師Toshiya Hari很早就表示：“我們看到英特爾在10nm工藝上遇到難題，可能會影響其市場份額。”截至2019年Q4，根據市場調研機構Mercury Research的數據，在X86架構CPU市場上，英特爾仍佔有84.4%份額，AMD為15.5%，兩者相差5.4倍，但相比一年前的7倍已縮小了很多差距。

2000億巨頭正在急轉彎

一位接近NVIDIA和英特爾的人士對AI財經社分析，實際上，NVIDIA的營收相比英特爾還是小很多，只有英特爾的七分之一略多一點。但是AI、自動駕駛等概念，推動他的市值高漲。而據《巴倫周刊》報導，NVIDIA被看好的重要原因是：分析師預計，從2020年Q2開始，NVIDIA的數據中心業務將超過消費顯卡業務，全年預計數據中心業務銷售額為65億美元，而消費顯卡業務銷售額為61億美元。此外，分析師認為，NVIDIA的數據中心業務會持續超過英特爾。

在剛過去的2020年Q1，NVIDIA的數據中心業務實現了11.4億美元收入新高，同比增長80%，遠高於遊戲業務的27%。這一方面源自NVIDIA去年收購的數據中心服務商Mellanox，另一方面來自NVIDIA新推出的Ampere架構GPU。NVIDIACEO 黃仁勳表示：“NVIDIA可以推動當今時代最強大的技術力量——雲計算和AI。”

與英特爾在CPU的地位相似，NVIDIA首先命名了GPU這個品類，並佔到全部消費市場份額的73%。在AI時代，NVIDIA推出以GPU以及CUDA平台組成的生態，將遊戲時代的優勢延續到企業服務，用於企業的AI訓練和推理需求，並佔到圖像、視頻、語音和搜索用例的75%。

對於NVIDIA在AI市場的攻城掠地，英特爾並非無動於衷。在2019年12月，英特爾CEO Bob Swan表示：他已經沒有興趣再去追求CPU方面的市場份額了。“專注90%的CPU市場份額是英特爾錯失轉型機會的一個原因，它使英特爾自滿，並錯過了重要機會。”

英特爾新的目標是，“在全矽（All-Silicon）市場佔據30%市場份額”，這包括開發Nervana神經網絡處理器和Xe高性能GPU，後者是英特爾即將推出的獨立顯卡。此外，英特爾還希望用one API架構打通CPU、GPU和FPGA等多種AI硬體架構，這些是AI時代不可或缺的芯片。

在企業服務市場，除了GPU龍頭NVIDIA以外，英特爾舊時的盟友——雲服務商亞馬遜、谷歌、微軟等也在爭相開發自己的AI芯片，如谷歌的TPU、亞馬遜的AWS Inferentia等。英特爾還能否守住自己的芯片老大地位，在AI時代充滿挑戰。