過去12個月時間里，Nvidia的股價漲了113%，同時其在2017年財年第一財季的營收同比增長高達13%。Nvidia首席執行官黃仁勛表示，公司所有的平臺都出現了增長。那么，在PC行業持續低迷的情況下，Nvidia究竟為何能夠處于良性的增長中呢？實際上，我們只要看看Nvidia正在經營的多個業務中的三個就能得出答案。
持續占據優勢的NVIDIA顯卡
對于Nvidia而言，目前最重要同時優勢也最大的當屬圖形處理單元（GPU）業務，目前其桌面顯卡占據桌面市場高達76%的市場份額，而且該業務仍在不斷的增長當中。
Nvidia的大部分顯卡營收來源于游戲領域，在該領域同比去年增長了17%。若照此趨勢，可以預見Nvidia新發布的Pascal帕斯卡架構顯卡，將為其帶來不可估量的又一筆可觀的收入。目前Nvidia的帕斯卡顯卡已經開始緊張鋪貨當中，目前預定的消費者遠高于以往。
另外，帕斯卡顯卡不僅能夠幫助Nvidia提高營收，而且還有助于其在VR虛擬顯示領域鋪平道路。盡管目前GeForce GTX 970和980已經足以在PC上應付Oculus Rift和HTC Vive，但是帕斯卡顯卡借此進一步增強了功能，包括模擬周圍顯示房間和提升虛擬音頻的性能，使得VR虛擬現實的體驗變得更加逼真。
此前TrendForce預計，僅美國當地，虛擬現實市場到2020年有望達到700億美元的規模，這無疑繼續了Nvidia持續增長的巨大空間。
踏入汽車領域
Nvidia在汽車領域至今仍只能算是新手，雖然沒有在換到很多的錢，但最近一個季度仍增長了8.6%。為了獲取更高的增長，Nvidia已經采取了更為明智的做法，即以自動駕駛汽車技術作為推動增長的支點。
目前Nvidia已經推出了自主第二代無人駕駛汽車平臺了，名為Drive PX 2，而且與超過80家汽車制造商和以及供應商進行合作，測試并企圖加速應用該技術。此外，Nvidia最近還推出了SGX-1超級計算機，它可以與Drive PX 2配對，可在云端實時處理自動駕駛的數據。
除了自動駕駛汽車技術之外，Nvidia的處理器還運用于車載信息系統，該領域同比增長幅度最大，高達47%。
擴充機器學習業務
“機器學習”是人工智能不可或缺的關鍵部分，當中涉及的技術實在太多，但都與識別信息和對象做出智能的回應為主，而不是利用編程去干預。當前很多高科技巨頭，正越來越多的利用GPU去推動機器學習的能力。比如說，Facebook利用Nvidia的Tesla M40 GPU，幫助增強Big Sur機器人的學習能力。
Nvidia此前表示，其相關技術有助于讓機器學習的深度神經網絡比傳統的快10到20倍，短短幾個小時之內便可學習貫通新的信息，而不是幾天或幾周時間。Tesla P100 GPU是Nvidia目前正在研發的新GPU，預計將主要運用到企業數據中心業務，有分析預計到2018年將為Nvidia在機器學習的市場獲得超過120億美元的營收。
總之，游戲領域依然是Nvidia獲取大量收入的來源，占總收入超過52%，但汽車和機器學習領域，則表明了Nvidia不希望依賴于桌面顯卡市場的決心，并試圖建立非同傳統硬件廠商的帝國。
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