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全球最大芯片企業易主,體量不敵英特爾六分之壹,為何能稱王?

文| AI 財經 社 牛耕

編| 趙艷秋

上周,屬於英特爾的王者時代“結束”了。

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

不同於英特爾提供的CPU,英偉達提供的是GPU(圖形處理器)。嚴格說,英偉達是長在英特爾生態中的,英偉達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?

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

在2015年發布14nm制程芯片前,英特爾的制程都領先於臺積電、三星等企業。但此後,臺積電、三星等為AMD代工的芯片廠開發出7nm制程,而英特爾仍停留在14nm時代,使“14nm+++”成為英特爾的壹個段子。直到2020年,英特爾才規模推出10nm制程芯片。而此時,臺積電和三星已經直奔5nm制程了。

在2020年3月的摩根士丹利會議上,英特爾CFO George Davis 公開承認了英特爾制造工藝落後:“英特爾目前處在10nm制程時代,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平。”

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制程上沒有選擇EUV(極紫外光刻)的技術路線,而是繼續上壹代的ArF DUV(深紫外光刻)。此外,英特爾在10nm制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制程是並行的,並會在7nm轉入EUV技術。

值得壹提的是,由於臺積電和三星目前提到的10nm、7nm制程,與之前制程的概念有不同,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制程是1.008億/平方毫米,而2019年臺積電推出的7nm+、2020年三星推出的7nm制程才超過1億/平方毫米,因此壹般認為,英特爾10nm制程與臺積電和三星的7nm+同代。

對於英特爾的制程問題,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,英特爾仍占有84.4%份額,AMD為15.5%,兩者相差5.4倍,但相比壹年前的7倍已縮小了很多差距。

壹位接近英偉達和英特爾的人士對AI 財經 社分析,實際上,英偉達的營收相比英特爾還是小很多,只有英特爾的七分之壹略多壹點。但是AI、自動駕駛等概念,推動他的市值高漲。而據《巴倫周刊》報道,英偉達被看好的重要原因是:分析師預計,從2020年Q2開始,英偉達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,英偉達的數據中心業務會持續超過英特爾。

在剛過去的2020年Q1,英偉達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%。這壹方面源自英偉達去年收購的數據中心服務商Mellanox,另壹方面來自英偉達新推出的Ampere架構GPU。英偉達CEO 黃仁勛表示:“英偉達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,英偉達首先命名了GPU這個品類,並占到全部消費市場份額的73%。在AI時代,英偉達推出以GPU以及CUDA平臺組成的生態,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,並占到圖像、視頻、語音和搜索用例的75%。

對於英偉達在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。“專註90%的CPU市場份額是英特爾錯失轉型機會的壹個原因,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)市場占據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硬件架構,這些是AI時代不可或缺的芯片。

在企業服務市場,除了GPU龍頭英偉達以外,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。