英伟达、英特尔从GPU之战到全面开火······ 如果不是搭上AI的高速列车

如果不是搭上AI的高速列车，那么英伟达今天对英特尔还构不成威胁，只能在局部市场与英特尔小范围产生摩擦。但飞驰的AI列车，让英伟达有足够的资金以400亿美元收购Arm ，通过GPU加上CPU的“组合拳” ，有了撼动英特尔的可能性。
尽管此前高通、微软、谷歌等对英伟达收购Arm表示反对，但不久前联发科、博通及Marvell对该收购案投了赞同票，英伟达正在争取更多的支持者。一旦收购达成，未来的芯片市场尤其是数据中心芯片市场，英特尔一家独大的局面就有可能改变。
作为应对，不久前有媒体爆料英特尔将以20亿美元收购RISC-V创业公司siFive ，尽管英特尔与siFive都对此不予置评，但英特尔正在寻找新的棋子、加固护城河已是不争的事实。
【英伟达、英特尔从GPU之战到全面开火······】

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英特尔与英伟达这对欢喜“冤家” ，进入了PK的第三赛段。
从GPU到CPU全面开火
英伟达与英特尔的战争，始于GPU放出异彩的PC游戏市场。如果我们将之称为第一赛段，那么在这一赛段，英伟达无论在体量还是影响力上都无法与英特尔相提并论，其进攻性在英特尔看来只是“隔靴搔痒” 。
诞生于1993年的英伟达做独立的图形显示芯片（GPU），而创立于1968年的英特尔做CPU ，英特尔图形处理能力集成于CPU中，两者有冲突但不那么明显。
后来，英伟达创始人兼CEO黄仁勋挖来了图形学和高性能并行计算的大神David Kirk ，让GPU不仅仅能进行图形处理，还可以做通用的并行计算。在其主导下， 2006年英伟达推出了并行多任务处理平台CUDA 。GPU在图像处理之外，开始进入了科学计算、海量数据处理、金融分析等需要大规模并行计算的领域。GPU被理解为另一种形式上的通用芯片，英伟达与英特尔之间竞争的火药味进一步增强。
图形芯片与并行计算市场渐热。2006年， AMD公司收购了图形芯片巨头ATI ，意在用CPU整合GPU 。与此同时，英特尔也开始重视图形处理，并在自己的芯片组中集成了3D图形加速器。2008年英特尔曾计划推出独立显卡Larrabee ，但因技术指标没有实现而在2009年年底取消。
英特尔和英伟达之间的战争进入白热化的第二赛段是在人工智能时代，英伟达被AI的馅饼砸中，成为人工智能训练芯片市场的“香饽饽” 。
英伟达被AI市场的认可源自于一场AI大赛。2012年的ImageNet（图像识别领域赛事）大赛上， Geoffrey Hinton的学生通过两个GPU将深度卷积神经网络AlexNet的准确率提高了10.8% ，震撼了学术界，为英伟达做了一个大广告，英伟达一战成名，大步跨入AI市场。GPU+CUDA ，从软硬件层面释放了GPU做并行计算的能力，非常适合运行深度学习算法。于是，英伟达的GPU代替CPU成了AI训练市场的首选，英伟达在AI时代扶摇直上。
2020年7月8日，英伟达的市值超过了英特尔，成为全球第三大半导体芯片公司。而在最近，英伟达的市值涨到了英特尔市值的两倍。事实上，英伟达是一家芯片设计公司，而英特尔是一家集设计与制造于一身的企业，其收入、体量英伟达尚无法与之相提并论。英特尔2019年的营收为719亿美元， 2020年为779亿美元；英伟达2020财年的营收为109亿美元， 2021财年为166亿美元。而且英特尔在数据中心市场一直拥有绝对优势。在AI市场，如果说英伟达的优势在于训练市场，那么英特尔的优势就在于分析与推理市场。从收入上看，英特尔依然是“大哥” ，英伟达还是“小弟” 。