摩尔定律和英伟达

创新技术的价格会飞速下降。CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、电池、3D打印机、新能源、人造卫星、OLED（有机发光二极管）、DNA（脱氧核糖核酸）测序等代表性创新技术的价格下降速度极快，最近流行的智能音箱亦是如此。2014年11月，亚马逊Echo智能音箱以180美元的价格发售，这个聪明的音箱可以使用声音控制来实现播放音乐、打开电灯、呼叫出租车等功能，还可以在亚马逊订购商品，凭借这样的功能，Echo意外地受到了消费者的喜爱。Echo的魅力在于易于使用，无论消费者身处何处，只要说出关键词就可以启动Echo，不必费力地查找菜单来输入或打字，而且说话的速度也比打字快。如今在计算机接口领域，语音和打字两种输入方式之争也在持续。此后出现了许多类似的智能音箱和语音应用程序，消费者可以以几百元的低廉价格购买阿里巴巴的天猫精灵、小米的小爱、百度的小度等多种智能音箱。随着持续的研发和投资、自然语言处理能力的提高以及零部件价格的下降，产品开发所需时间也有所减少。

新的技术甚至刚上市不久，价格就迅速下降并普及，创新只有实现商用化、标准化才有意义，标准化可以加快创新的普及速度，我们从集装箱的案例中可以体会到这一点。海上运输曾经属于劳动密集型产业，这是因为没有标准化的物流体系。第二次世界大战以后，随着国际贸易的增加，集装箱化进程加速，集装箱化实行5年后，生产率提高了17倍，而成本降低至1/6。除了海上运输，集装箱化还扩展到了卡车运输和铁路运输领域，甚至是制造业，此后很多货物都将按照集装箱规格进行设计。尽管集装箱不是一项新技术，但通过这种标准化，生产率得到极大提高。1创新的基础不是奢侈品的稀缺性，因而创新性产品或技术的价格通常会下降。

创新产品的性能得到改善，价格反而下降的理论背景就是摩尔定律。根据摩尔定律，集成电路的集成度每两年会增加一倍，也就是说半导体的性能以几何级数逐年递增，这个法则解释了半导体产业持续了约50年的高速成长的原因。

在第一代微处理器中，晶体管间距为1万纳米（十亿分之一米），而现在已经缩短至14纳米。这相当于100米和10厘米的差距。电子移动的距离缩短，处理速度会相应加快，电力消耗就会减少，此外，原材料、生产、运输等单位费用减少，微处理器的性能得到提高的同时，成本会随之降低。与第一代微处理器Intel 4004相比，2015年第六代酷睿处理器的性能是第一代的3500倍，能源效率为90000倍，而生产成本仅为六万分之一左右。现在我们使用的苹果手机性能要远远超过20世纪60年代的超级计算机。

有人指出，最近摩尔定律达到了极限，这是因为从10纳米制程开始，创新的速度明显减慢，工艺升级周期也被推迟。目前已经开始寻找可以替代基于摩尔定律的英特尔CPU的方案，对策之一就是英伟达的GPU。英伟达目前在GPU领域的市场占有率为80%，处于领先地位，从名字就可以看出，GPU在同时调节多个像素颜色和亮度的图形处理方面极具优势，游戏玩家也许更熟悉英伟达显卡Gforce这个名字。在英雄联盟这类对性能要求较高的游戏、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等游戏中，GPU的性能非常重要。目前，英伟达营业收入的50%以上都与游戏有关。

值得注意的是，在人工智能计算方面，GPU比CPU更合适。CPU采取串联方式，数据按顺序处理，虽说可以进行高速运算，但存在一定的局限性；而GPU采取并联方式，可以同时快速地处理数据。未来人工智能需求的增加意味着对GPU需求的增加，实际上，GPU已经广泛应用于无人驾驶、数据中心、人工智能、虚拟现实等多个领域。如果加大对人工智能的投资力度，英伟达一定会从中受益。英伟达的利润持续超出预期，管理层的盈利预测也非常乐观，从我买入英伟达股票的2015年开始到2018年下半年半导体板块股价做调整前，英伟达的企业价值增幅超过了300%。(https://www.daowen.com)

被称作人工智能核心的机器学习中有“训练”和“预测”这两个过程。通过所学习的模型来回答问题就是预测过程，预测中可编程门阵列（FPGA）正在崭露头角。FPGA的特点是可以直接通过程序来实现使用者所希望的功能，这意味着定制化设计将成为可能。

在FPGA领域，美国半导体公司赛灵思与阿尔特拉（被英特尔收购）的市场占有率为86%，形成垄断市场。2018年人工智能预测市场中，CPU占75%，FGPA占19%，GPU占4%，到2025年，市场格局将转变为CPU仅占13%，GPU和FPGA则分别增加至40%和34%。有人预测，近期FPGA有可能实现商业化，但与相对标准化的ASSP相比价格较高，未来可能无法发挥太大的作用。CPU的时代已经过去，新计算技术的时代即将到来。

英伟达和赛灵思的市值变化如图2.2所示。

图2.2　英伟达和赛灵思的市值变化

资料来源：彭博社。