今天早上看了知乎几篇关于NVDA的文章# Stock
C*5
1 楼
就是顺着yjhsjtu几天前转帖的好文
https://www.mitbbs.com/article_t/Stock/37054147.html
看了一些相关文章，快速总结一下：
AI 应用四大场景，DataCenter (Training & Inference), AutonomousVehicle(
inference)， Mobile (inference), Embedded/Edge(各种智能产品比如音响，
inference)
1）Nvidia AI应用的场景最要的市场还是在DataCenter 和 Autonomous Vehicle
2）在DataCenter这块，以后主流也是异构计算，通用GPU，专用芯片，FPGA百花齐放
3）Autonomous Vehicle要求安全，可靠性非常高，周期长。谁能先在汽车制造商和零
件制造商跑马圈上地谁的机会就大。
3) 手机端Nvidia机会不大。各大手机厂商都有自己的inference解决方案。比如华为，
苹果已经有产品。Android有Android NN定义了软件的接口。
4) Embedded/Edge Nvidia开源DLA就是为了增加Cuda的渗透率，维持Cuda的EcoSystem,
进而提高GPU的销量，不打算正的在这个领域赚钱。
我感觉Nvidia的在AI计算的近似垄断地位会慢慢摊薄，market share会不断下降。但是
AI总市场的增长太快了，虽然分的饼小了，但是饼增长的快的多的多。足以支持300的
股价。如果老黄能出些奇招，或者AI之外其他的领域又有突破，比如AR，VR，
BlockChain,1000并不是什么天方夜谭。
我现在的假定是我会在300-1000之间的某个点位gracefully exit。但是这个目标无疑
是会不断修正的。
https://www.mitbbs.com/article_t/Stock/37054147.html
看了一些相关文章，快速总结一下：
AI 应用四大场景，DataCenter (Training & Inference), AutonomousVehicle(
inference)， Mobile (inference), Embedded/Edge(各种智能产品比如音响，
inference)
1）Nvidia AI应用的场景最要的市场还是在DataCenter 和 Autonomous Vehicle
2）在DataCenter这块，以后主流也是异构计算，通用GPU，专用芯片，FPGA百花齐放
3）Autonomous Vehicle要求安全，可靠性非常高，周期长。谁能先在汽车制造商和零
件制造商跑马圈上地谁的机会就大。
3) 手机端Nvidia机会不大。各大手机厂商都有自己的inference解决方案。比如华为，
苹果已经有产品。Android有Android NN定义了软件的接口。
4) Embedded/Edge Nvidia开源DLA就是为了增加Cuda的渗透率，维持Cuda的EcoSystem,
进而提高GPU的销量，不打算正的在这个领域赚钱。
我感觉Nvidia的在AI计算的近似垄断地位会慢慢摊薄，market share会不断下降。但是
AI总市场的增长太快了，虽然分的饼小了，但是饼增长的快的多的多。足以支持300的
股价。如果老黄能出些奇招，或者AI之外其他的领域又有突破，比如AR，VR，
BlockChain,1000并不是什么天方夜谭。
我现在的假定是我会在300-1000之间的某个点位gracefully exit。但是这个目标无疑
是会不断修正的。
