深网|挖矿萧条、AI暗战 芯片第一牛股市值如何蒸发千亿美金？

[ 摘要 ]黄仁勋曾称，英伟达的目标是从一家芯片公司转型为一家计算机平台公司，计算平台被全世界的开发者使用并不常见，至今也没有几家基础深厚的计算平台，英伟达希望成为这样的平台，这是一个漫长的过程，有些投资的回报需要较长时间。

作者|李超

编辑|康晓

公布2019财年第三季度财报后，英伟达（NVDA）两个交易日股价便跌去30%。在最新的成绩单中，英伟达当期实现收入31.8亿美元，同比增长21%，盈利12.3亿美元，同比增长47%，这串数字尽管并不难看，却远低于市场预期。

过去2年，英伟达是纳斯达克中的明星股，凭借对人工智能的切入，从一家游戏显卡硬件公司跻身为媲美谷歌和微软的高科技企业。2016年初开始，其股价由30美元/股左右一路高涨，今年10月初，达到接近300美元/股的峰值。

享受到顶级的估值溢价，英伟达的AI业务却未能兑现与之匹配的盈利能力，与此同时，其主要的GPU业务也遭遇瓶颈，早在三季报公布前一个多月，英伟达股价已经回撤到了200元/股左右，而目前已降至150美元/股。

但在英伟达市值从顶峰的1800亿美元跌至900多亿美元后，此前一直极力看空英伟达的香橼（Citron Research）创始人安德鲁·莱福特（Andrew Left）却在社交媒体上透露，其已开始买入英伟达股票，莱福特表示，这是两年来英伟达股票首次为投资者提供具有吸引力的风险回报，英伟达仍然是人工智能和数据领域的玩家，并将解决库存问题。

大起大落后，英伟达的估值故事接下来将如何继续？

“挖矿”萧条拖累业绩

三个月前，香橼放言英伟达股价将在2019年4月之前下跌至200美元，看空理由包括：人工智能业务主要客户正在自行研发AI芯片、云计算业务谷歌TPU正将英伟达GPU边缘化等，最为重要的是，香橼认为英伟达的业绩增速已无力继续维持其过高的估值。

过去两年，英伟达业绩靓眼，2017和2018财年，营收分别为69亿美元和97亿美元，同比增长38%和41%，净利润分别为17亿美元和31美元，同比涨幅达到124%和83%。此前，英伟达营收增速一直在10%左右，甚至还经常出现负增长，股价长期在20美元/股之下徘徊。

英美达在2016年和2017年盈利能力的爆发，首先源于GPU收入的激增，而该项业务的增长，被认为得益于数字货币挖矿的兴起。

数字货币兴起之初，普遍通过CPU进行挖矿，随后，玩家们发现在挖矿这种重复的运算行为下，并行计算的GPU有着比CPU更高的效率，针对显卡开发出的挖矿算法出现。

2016年开始，数字货币价格飙升，挖矿进入高潮，GPU不仅找到增量市场，价格也一路攀升，呈现量价齐升的繁荣景象，“卖铲子”的英伟达成为挖矿的最大受益者之一，营收增加的同时，净利率也由2015年的12%上升到24%和28%。

但是，英伟达对于挖矿行为给业绩带来的具体影响一直讳莫如深，在财报中也一直没有披露该项指标的确切数字，直到今年年初的财报电话会上，公司才终于承认，加密货币的需求推动了英伟达GPU的销售增长，数字超出了公司预期，同时也表示这项数字很难量化，因为无法追踪显卡售出后的最终用途。

盈亏同源，数字货币迅速降温自然被认为是英伟达业绩低于预期的重要原因。在最新季报中，英伟达将收入增速放缓的原因归咎为Pascal架构GPU的渠道库存积压，随后的财报电话会中，英伟达表示目前使用Pascal显卡库存预计需要到明年2 月份才能消化，而新的Turing架构显卡将在库存正常化之后才会考虑推出。

尽管在估值下调后，香橼从看空变为做多，但悲观者仍然认为，随着数字货币行情急转直下，市场上对于GPU的需求将继续萎缩，同时，一旦有玩家退出数字货币领域，大量二手GPU也将流入市场与新产品形成竞争，英伟达的去库存道路并不平坦。

回顾过去几年市场对于英伟达的估值，2016年之前，其PE（TTM）一直维持在20倍左右，在2016年和2017年，PE上升到40至50倍左右，对于保守的美股市场来说，给予这样一家硬件公司如此高的估值堪称疯狂，即便是谷歌，同时期的PE也只在30至40倍之间。在股价近一个多月的连续下跌后，英伟达PE已回归至20倍附近。

从显卡到人工智能

如果只是GPU，英伟达无论拥有怎样的成长，恐怕都无法与微软和谷歌相提并论，很长一段时间，这个名字只存在于游戏发烧友中。

出生于中国台北的美籍华人黄仁勋在1993年创办英伟达，并于1999年推出了全球第一款图形处理器，使GPU芯片独立于CPU，Nvidia开始与那些对配置要求苛刻的游戏大作紧密相连，在2000年收购显卡公司3Dfx后，英伟达成为行业龙头，市场占有率达到80%。

如果说英伟达的上位波澜不惊，那么在2008年，他们则迎来了创始后的第一次重大转折。一方面，CPU巨头AMD公司收购显卡二当家ATI公司，试图用CPU整合GPU，而Intel也开始倒向ATI，并在自己的芯片组中集成了3D图形加速器，CPU向GPU宣战。

另一方面，英伟达在2008年推出Tegra芯片，进军移动处理器市场，同时，在连续两个财年业绩负增长并出现亏损的情况下，黄仁勋毅然决定投入巨资研发基于GPU的CUDA计算平台，利用人工智能的海量数据计算需求弯道超车CPU，彻底颠覆GPU只能作为显卡的局限并向CPU反击。

英伟达的选择几乎是必然，除开竞争对手的攻城略地外，传统显卡尤其是英伟达主营的高性能游戏显卡市场正在面临瓶颈，过于依赖游戏大作的推出和玩家的热衷、以及从PC端向移动端转移的趋势，都是英伟达的潜在危机，传统业务注定只能在存量市场中博弈。从2008和2009年的连续亏损开始，直到2015年，英伟达的净利润再也没有恢复到2007年8亿美元的水平。

转机发生在2012年，由于忽略能耗等问题，在PC上获得成功的英伟达未能依靠Tegra在移动端占据角色。

在高通和ARM面前，黄仁勋果断选择退出，但在人工智能领域，英伟达却一鸣惊人。

当年，多伦多大学利用GPU和CUDA创建了自动学习识别数百万图像的深度神经网络，并且获得了ImageNet图像识别大赛的冠军，人工智能用几天时间完成传统方法需要几周甚至几个月才能完成的工作，黄仁勋将其称为人工智能发展的标志性一年，而英伟达也成为人工智能领域的明星公司，2016年AlphaGo击败围棋冠军李世石，则将人工智能推向了高潮。

叠加业绩增长迅猛，被许多人认为是“人工智能第一股”的英伟达，估值开始起飞。

AI之战方兴未艾

尽管人工智能让英伟达充满无限想象空间，但对许多保守的投资者来说，其仍然无法与此前过高的估值相匹配。

财报显示，2016年至今，承载英伟达人工智能的数据中心业务保持了高速增长，占总收入占比也从最早的11%上升至25%，但英伟达仍然有超过50%的收入来自于传统的游戏业务，并且人工智能的另一块自动驾驶业务对营收的贡献也可以忽略。

香橼在2017年的一份做空报告中认为，英伟达在核心业务（游戏、专业可视化）增速放缓的同时，以数据中心为代表的AI业务却正在面临残酷的竞争，公司的估值指标严重透支增长潜力。香橼特别提到，在AI尚未完全落地之前，同样着力于数据中心和智能驾驶的谷歌在作为投资对象上更具竞争力，同时，谷歌TPU与英伟达GPU之间的战争也还远未结束。

TPU是谷歌为机器学习而设计出的一款人工智能芯片，英伟达仍然是AI硬件的领跑者，但TPU来势汹汹，AlphaGo身上其实就已经搭载上了TPU，今年初，谷歌在云平台上向谷歌云用户开放付费TPU服务，此前TPU仅限于谷歌内部自用，开放平台被舆论称为是向英伟达GPU的挑战。

Intel同样不甘寂寞，大举并购AI公司，包括153亿美元收购的以色列Mobileye公司（为自动驾驶提供图像算法和芯片）、图形处理器公司Movidius、以及即将收购的研发AI软硬件兼容的Vertex.ai公司。实际上，包括BAT在内的中国人工智能玩家，也在自行研发AI芯片。

从财报来看，英伟达的数据中心业务的确存在隐忧，过去三个财季，该项业务收入同比增长率分别为71%、83%和58%，增速下滑，而环比增速则分别只有16%、8%和4%。

应该说，与自己的老对手AMD相比，更早转型的英伟达是幸运的，2012年至2016年，AMD连续5年巨额亏损。不过，这也并不妨碍AMD跑步进场人工智能，2017年，AMD正式推出Radeon Instinct系列取代之前的FireProS系列，今年，AMD又将RI系列由MI25升级至MI60和MI50，AMD不久前宣布，最新产品主要用于人工智能、云计算和高性能计算，MI即为Machine Intelligence（机器智能）的缩写。

在2016年接受《VenturenBeat》访谈、被问及如何看待AI领域竞争时，黄仁勋回答，英伟达的目标是从一家芯片公司转型为一家计算机平台公司，计算平台被全世界的开发者使用并不常见，至今也没有几家基础深厚的计算平台，英伟达希望成为这样的平台，但这是一个漫长的过程，有些投资的回报需要较长时间。

巨头之间的人工智能之战或许才刚刚开始。