只说没有那么直观，它改变生产率是在比较底层的技术算法上 。目前来看，在云端训练芯片上的需求还没有出现下降的趋势，可能增速会稍微减缓一点 。”向阳还谈道，引发这一轮下跌的原因还包括两方面，一是旗舰的显卡RTX2080Ti，最近产品质量上稳定性不够，存在花屏甚至燃烧的问题 。二是和大环境还是有很大关系，现在美国的科技股都在暴跌 。
在解决当前困扰的同时，英伟达继续大举进军人工智能领域，同时其也面临着劲敌 。从全球来看，人工智能公司可以简单地概括为三个派系，其一是系统应用派，比如谷歌和Facebook，他们不仅开发人工智能的系统级框架，还进行大规模应用；第二类是芯片派，最大的玩家就是英伟达和英特尔，目前主要提供算力支撑；第三类是技术应用派，剩下的大部分公司都属于这一类型，基于系统应用派和芯片派的技术平台 。
在AI芯片的分类中，按用途可分为训练芯片和推理芯片，训练芯片对算力要求极高，推理芯片更看重算力、耗能等多方指标 。陈怡然告诉21世纪经济报道采访人员，英伟达芯片主要在训练端有较大优势，推理端的产品选择就很多 。“算力表现一直是AI芯片十分重要的性能指标，算力的计算大致上可以分成两种类别，一种是针对主流的神经网络如RNN或是CNN，另一种则是不同的运算精度如FP16、FP32等，以NVIDIA的整体表现来看，不论是哪种计算指标，NVIDIA表现都算是居于领先 。
”拓璞产业研究院资深分析师姚嘉洋向采访人员分析道，“目前NVIDIA在训练端的主力芯片为Tesla V100，但是由于采用的制程较旧，所以很容易被新进业者所开发出的产品超越，NVIDIA若要进一步取回领导地位，势必就要在芯片的运算架构有所更新，甚至也要投入更为先进的制程，例如7nm或是5nm，才能保持在算力上的优势地位 。
【Nvidia近日股票分割,nvidia股票】”在推理端，厂商选择的就不仅仅是GPU了，FPGA、ASIC等均各有特色 。整体来看，英伟达的竞争者来势汹汹 。包括老牌的英特尔、AMD、谷歌、赛灵思，也有新进的华为，寒武纪等 。比如传统算力领域的老大英特尔，就在2015年167亿美元收购FPGA（现场可编程门阵列）巨头Altera，FPGA在云计算、物联网、边缘计算等方面有很大的潜力；2016年英特尔还收购Nervana，计划用这家公司在深度学习方面的能力来对抗GPU 。
谷歌的TPU已经进化到3.0版本，华为也推出昇腾系列芯片 。姚嘉阳向采访人员分析道：“NVIDIA的GPU投入AI的时间点比英特尔和赛灵思的都早，在软硬件方案和生态系统的发展上，也相对完整 。AI系统的开发，除了性能表现外，软件与函数库的搭配也相当重要，在这方面，NVIDIA做得相当扎实 。但是英特尔和赛灵思近期也有急起直追的态势，強化自家解决方案的性能表现 。
英伟达近期股价暴跌12%，对此你怎么看？
英伟达(NVIDIA)在苏州结束了2018年最后一场GPU技术大会(GTCChina2018) 。会上主要两大看点，一是英伟达没有推出具有亮点的核弹级产品，二是英伟达宣称“摩尔定律已经终结 。” 。从大会的效果来看，硬的产品没有，但是话题感十足 。这从侧面反映出，短期内英伟达想要用核弹级的产品拉升业绩，几乎希望不大 。
另外，英伟达股价从2016年2月的23.55到2018年9月的292.7，股价达到原来12倍之多，可谓牛气冲天的牛股 。没有只涨不跌的股票，在没有本身业绩的巨大上涨的支撑，又上涨如此之多的牛股，是没有任何理由和动力再继续上涨的 。现在股票的持有者做想做的事情是获利了结而不是拉动股价继续上涨 。所以英伟达势必已反复盘整的态势陷入长期的调整 。
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