你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
9月20號的晚上11點，英偉達舉辦了GTC秋季大會，也就是英偉達的開發者大會。英偉達作為一家生態型的企業，提供的是一套底層的基礎設施，提供硬體算力和算法的平台性支持工具，大會舉辦的目的則是，讓開發者廣泛參與進來，在這個平台上開發應用。
因此，為了讓更多人參與，每年都要展示創新應用，要把大會做得足夠精彩和酷炫。所以這次開發者大會上，我們看到了很多新東西，比如遊戲應用RacerX，已經完全看不出虛擬跟真實世界的區別了；還有大型世界的真實模擬，這一次把整個城市的5G信號、德國的鐵路建設等等場景都完全複製出來了。
一場按照好萊塢大片標準製作的開發者大會，很多人看完都覺得是一場視覺盛宴。不過大部分人對英偉達這家公司還是有一些困惑的。
一方面是資本市場的低迷，在8月份因為財報業績不理想，遊戲業務跌了30%，還有讓市場恐慌的傳言，說顯卡主要生產地區的出貨量將下降40%多；另一方面是大環境的不確定，美國相關部門在8月26號發布通知要限制英偉達高端顯卡在中國市場的銷售，導致股價波動非常大。
這些干擾因素的疊加，很容易讓人對英偉達的未來產生動搖。作為一直被依賴、被寄予厚望的人工智慧算力引擎和發動機，如果接連受到各種衝擊，對整個產業來說肯定不是一個利好消息。
國內的網際網路巨頭，在高端數據中心的建設上都採購了英偉達的GPU。這次大環境的不確定性，導致產業界開始探索替代性產品，國產替代這個詞又重新火了起來。
面對這種情況，可以用性能相對低的其它廠商的GPU來代替，但是只能靠堆數量的方法來獲得同等規模的算力，需要的建設空間、機房數量會成倍增加。況且，遠水救不了近渴，就算暫時能勉強用用，隨著未來AI應用的需求越來越多，硬體算力如果跟不上，科技的發展會受到很大限制。
長期來看，如果人家持續升級，而我們持續缺乏，很多前沿領域的突破就會慢很多。這就是為什麼國產替代會被產業界反覆提及的原因，那些同樣做GPU做著AI晶片的國產企業都受到了社會的密切關注。
比如寒武紀推出了AI訓練的GPU，也在強調生態的培養，推出開放平台、打造開發者社區和培訓課程；還有國內唯二可以生產X86架構晶片的天津海光，也推出了GPU，為了讓開發者方便使用，採用了類似英偉達的"類CUDA"架構，讓學習和遷移成本不會太高。
根據Verified Market的研究預測，GPU的市場空間巨大，2020年的全球GPU市場是254億美元，而2028年預計會增長到2465億美元。雖然英偉達已經占據了全球數據中心GPU的80%以上，但整個市場空間增長是巨大的，小公司如果找到自己擅長的細分領域，也會有吃到行業紅利的機會。
英偉達作為行業的老大哥，起到了很強的推動作用。每年的持續疊代升級，不停地抬高晶片性能和製造的門檻，打開了新的市場，也給了追隨者和創業者們的入場機會。畢竟這麼大的市場，誰不想參與進來分一杯羹呢？
回顧一下英偉達的發展歷程，會發現每一次新市場的開拓，都是它在引領，或者是領導者之一。比如1999年推出第一款GPU，高仿真的彩色遊戲就是一塊新增市場；後來在學校、科研院所推高性能計算；GPU作為數據中心硬體真正大規模爆發，是伴隨著2017年前後的人工智慧浪潮起來的，打開了AI訓練的新增市場；然後就是軟體定義汽車，英偉達也是早期介入者之一。
這就給了國產替代概念企業一些啟發，只有把新市場開拓出來，整個行業的推動才能更快。那麼，我們能不能找到新增的規模足夠大的市場，支撐起一家中國的巨無霸晶片企業呢？
我認為，這還是很有可能的。隨著人工智慧將進入展開期，很多行業都需要更強大的晶片解決自己的問題，此時候就不是從底層硬體出發，去研發更先進位程的晶片了；而是直接從行業應用出發，看什麼樣的晶片可以更好地解決本行業的問題。
一個正在形成的巨大市場就是自動駕駛晶片。比如通用Cruise已經明確說要放棄英偉達的GPU，開發自己的自動駕駛晶片了。至於為什麼這麼做，中國晶片企業地平線很早以前就給出了答案，那就是跟通用型的GPU相比，專門針對自動駕駛這個應用開發的晶片，能力更強，功耗和成本也更低。而且這個市場足夠大，前期的研發成本就可以不斷攤薄，國產晶片企業就有發展壯大的機會。
這就是我們在科技特訓營課程中分析晶片產業時給出的解，英偉達追求人工智慧計算的通用性，中國可以反其道而行之，鼓勵各行各業利用自身的數據優勢，優化算法，並固化到人工智慧晶片里，形成專業優勢。
除了自動駕駛汽車，更多的行業機會和應用案例，我會在科技特訓營里分享。歡迎關注全球風口微信號，報名加入！
王煜全要聞評論，我們明天見！