【AI 時代】 2019 科技公司們所掌握的最新人工智慧技術有哪些:「GPU 晶片龍頭:NVIDIA (英偉達/輝達)」

雷司紀
雷司紀
Jul 7, 2019 · 14 min read

Revised Photo from Ilya Pavlov on Unsplash


前言:淺談資料科學 / AI 所需的技術

「AI / 人工智慧」無疑是這個時代最炙手可熱的名詞!

大數據、GPU、Hadoop、資料科學、AlphaGo、機器學習、深度學習、聊天機器人、機器翻譯、精準醫療、AIoT、工業4.0、無人商店……etc

以上你所看見的每一個名詞,都象徵著一種專業 / 多種專業的融合。

  • Mathematics(數學底子):如微積分、線性代數、統計學是基本;進階的是每一種演算法的細節,得理解演算法中的每一行數學式的精髓。
  • Domain Knowledge(特定領域知識):不同產業會有其 know-how及注重的方向,得根據你所處的領域來決定要使用什麼演算法,以及思考如何從該領域資料中萃取出所謂的 insights。
https://towardsdatascience.com/introduction-to-statistics-e9d72d818745
如果對此領域感興趣的人,在看過網路上這麼多文章後,我會推薦以下這兩個資源
是我目前為止所看見整理得最好、闡述的觀念清晰、具有一定深度的部落格:
寫點科普,請多指教】:人工智慧系列文章 李孟(MengLee)】:資料科學系列文章
  • 對一般大眾 / 其他領域的讀者:你可能在閱讀上會感到有些吃力,這是正常的,並且千萬別執著在那些看不懂的「AI 專有名詞」上。因為這本來就是一篇「AI — 金融投資」的跨領域文章,而非專門在講述 AI 的技術文件。只要能「理解這些 AI 技術的商業價值」、「對你在投資這間公司上有所幫助」,那就已經發揮這篇文章的價值。(當然,若你對這些AI 技術有更進一步的興趣,我也有附上超連結資源,能讓你更深入去接觸)

GPU 晶片龍頭 NVIDIA :GPU 技術大會 (GTC19)

2019/03/18 ,NVIDIA 的 GPU 技術大會 (GTC19)在美國加州聖荷西舉行


(1) NVIDIA AI PLAYGROUND (AI 遊戲場)

這是首次推出的 AI 平台,收錄 NVIDIA 在圖像處理研究上的各項技術

GauGAN:草圖一鍵轉換成精美風景圖
IMAGE INPAINTING:自動修圖技術
照片風格轉換
以上技術均是基於Ian J. Goodfellow在 2014 年所發明的GAN(生成對抗網路)所衍生的

(2) CUDA-X 生態系

根據 NVIDIA 所述,這是一系列應用軟體加速程式庫,能協助資料科學家在數據分析、機器學習、深度學習的工作。

  • A: Acceleration(在建模效率上加速)
  • D: Domains(適用於各領域)
  • A: Architecture(的框架)

(3) Jetson Nano:世界上最小的 AI 電腦 (99美元)

在大會的最後,教主老黃拿出了一個令世人後續討論火烈的硬體產品:

https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/
  • 對企業/政府來說:這項產品降低了進入「邊緣運算(Edge computing)」的門檻,企業可以將這塊電腦部署在各節點裝置上(如機台、輪胎、紅綠燈、樓梯...),當未來這些節點裝置在蒐集資料時,便不必再回傳到處理中心做運算,而是直接丟給部署在各節點上 Jetson Nano,即刻訓練出一個強大的類神經網路(深度學習模型),即時給予預測回饋。除了大大減少傳輸上的成本與延緩以外,在 AIoT 上的策略應用部署也將會更加成熟。
邊緣運算(edge computing)是 Gartner所發布 2019 年十大科技戰略的技術之一 (#5)

(4) 其他商品技術

NVIDIA 在大會上,還推出其他令人眼睛為之一亮的產品:


投資 NVIDIA : 股價 / 財報 / 未來趨勢分析

股價分析

在此開發者大會過後,當天美國股市一開盤,其股價便跳升 2 ~ 3 %。

NVIDIA:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」
  1. 2019/01:NVIDIA 發表 2018 第四季財報,原本預期營收為 27 億美元,結果卻不如預期,只達到 22 億美元,將近 16% 下修的幅度,使得那天一開盤股價就大跌 13 %
  2. 2019/04 — 2019/05:川普突然宣布對中國加徵 25 % 的關稅,中美貿易戰再度開打,因此使得 中股/美股紛紛大跌。
NVIDIA:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」

財報分析

NVIDIA 營收的主要來源,是在旗下所生產的 GeForce 系列電腦圖像處理晶片(GPU),而近年來相關的訂單需求跟以下三個產業息息相關:

  1. 進行 AI 轉型的企業:當業界在進行AI轉型時,為了能更快訓練出複雜的深度學習模型,GPU 是不可或缺的硬體晶片。
  2. 加密貨幣的挖礦熱潮:由於比特幣的炒作熱潮,在2017 — 2018年間對挖礦的需求不斷增加,因此 NVIDIA 也受益於這股挖礦熱潮,GPU的訂單增加不少,甚至還有包飛機來運送 GPU 晶片的新聞傳出。
這篇文章是 07/07 所寫
想必明天 07/08 晚上美股開盤時,NVIDIA 的股價勢必會受到上述新聞所影響!
NVIDIA:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」
(註) 華爾街的數據資料,只提供給 eToro 入金用戶查看,若有興趣:可以由此註冊

未來趨勢分析

至於要分析 NVIDIA 未來趨勢的話,我認為可以從以下幾個角度切入:

  • Jetson Nano 在邊緣運算上的布局:此次開發者大會結束後,可以看得出來 NVIDIA 在進軍「邊緣運算」上具有強大的企圖心。在低廉價格及強大運算的優勢上,Jetson Nano 具備了卓越的競爭力,將很有可能在短時間內奪取全世界邊緣運算的市場,成為未來財報上另一項主力營收來源。
  • 掌握了圖像處理研究的最尖端技術:NVIDIA 掌握許多由 GAN(生成對抗網路)所衍生的圖像處理技術(圖片風格轉移、草稿成風景圖、自動修圖技術),這些無論在業界或學術界都是數一數二的頂尖技術,未來可以應用範圍的潛力不可限量。舉例來說,將這些技術授權給市面上的修圖軟體、圖片分享 APP、智慧型手機、智慧相機…等等,對消費者來說,將會為了追逐這些功能,而傾向去購買具備這些技術的商品/軟體。
  • 來自 AMD 的競爭:對 NVIDIA 來說,最大的隱憂會來自於AMD的競爭。如今 GPU 的市場上,說是由 NVIDIA 與 AMD 瓜分也不為過。因此 AMD 的一舉一動,都會牽動著 NVIDIA 的訂單需求。除了上述提及的降價策略以外,現階段最有可能造成衝擊的地方就是「Google 所推出的雲端遊戲串流服務 Stadia,其所有的 GPU 供應就是由 AMD 所獨家負責。」如果未來主機遊戲都可以在雲端上運行,並且單單透過瀏覽器就可以享受到高級的畫面呈現,那麼玩家將不再需要為了追逐更好的畫面效能,而去添購升級硬體設備。試想一下:這將會對 NVIDIA 在遊戲產業上的 GPU 供應造成多麼大的衝擊,而和 Google 唯一獨家合作的 AMD 又會獲得多麼大的收益?(相較於 NVIDIA,AMD 在 2019 的股價可謂一路長紅)
AMD:2019/07/07 圖片截自 eToro :「所有交易均存在風險,請謹慎投資」
(註) 華爾街的數據資料,只提供給 eToro 入金用戶查看,若有興趣:可以由此註冊

結語

這是此系列的第一篇文章,接下來將打算介紹修圖軟體的龍頭 Adobe。



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