看着财报，黄教主也笑不出来。                                                          

北京时间3月11日，路透社援引消息来源报道称，美国芯片巨头英伟达或将以超过70亿美元的价格收购以色列芯片制造商Mellanox Technologies Ltd。知情人士透露，双方最早可能于今日宣布达成交易，而该收购报价也超过了英特尔。

这笔70亿美元交易一旦完成，将刷新英伟达的收购规模纪录。据了解，Mellanox是InfiniBand和以太网互连以及其他用于服务器和存储的网络设备制造商，其主要为数据中心服务器生产芯片及其他硬件，进而为云计算提供动力。截至上周五收盘，该公司市值约为59亿美元。

作为微软主要网络设备供应商，Mellanox的业务表现在业界获得了相当高的口碑，其设备应用于全球500强超级计算机中近一半的计算机中，而这些巨头同样对这家以色列公司虎视眈眈。微软、英特尔、博通等芯片大佬均曾抛出橄榄枝。其中，FPGA芯片制造商Xilinx与英国巴克莱银行合作向Mellanox提出50亿美元的收购报价，随后英特尔又被曝称计划以60亿美元的价格收购该公司。

如今，英伟达不惜再度抬高Mellanox公司溢价，用以强化自家数据中心芯片业务，来洗清其在消费者心中“游戏巨头”的名号。

数据中心，已经成为英伟达扩大收入的关键市场。2013年11月，英伟达与IBM联合让GPU加速器技术正式应用于企业级数据中心当中，卡准了英伟达进入AI时代的节奏。所谓数据中心加速器，即通俗意义上的“AI芯片”，强调通用性与功耗的平衡。在以云计算数据中心为主的深度学习上游训练端，GPU一度是芯片架构的最佳选择，这也创造了英伟达的高光时刻。公开数据显示，自2016年起，数据中心便是英伟达增长最快的业务，该板块营收在总营收中的占比，从2017财年第一季度的11%，一路攀升至2019财年第三季度的 25%，接近“现金牛”游戏业务营收的一半。

彼时，公司数据中心的AI计算需求主要由三波客户驱动：第一波，包括Hyperscale在内的巨头客户；第二波，其他云计算大公司开始放量；第三波，基于云计算互联网企业的海量数据和AI应用计算需求。

然而，随着客户在训练端的复购高渗透率逐渐向下游推理端延伸，人们发现GPU并非是一套可以处理所有数据中心复杂性的神奇解决方案，每次将应用程序强制拟合到GPU时都会产生效率低下等问题。

相比高功耗、高成本的GPU，架构更加灵活的FPGA芯片成了其他厂商的突破口。据了解，Google已经发布了四款TPU（Tensor Processing Units，张量处理单元），TPU证明了GPU可以被ASIC专用芯片方案所取代。除了积极开发方案的英特尔、AMD、高通等大公司之外，甚至还有一批野心勃勃的创业公司。此外，AWS、微软、阿里巴巴、百度等云服务提供商们也都开始在全球范围加速部署这项业务。

此次冲击的影响在英伟达的财报数字上迅速反映出来。2019财年第四季度财报显示，英伟达营收和净利润出现同比大幅下跌。该季度营收为22.05亿美元，同比下滑24%，环比下跌31%，净利润5.67亿美元，同比跌幅高达49%，环比下跌54%。在具体业务上，游戏业务营收为9.5亿美元，数据中心业务营收为6.8亿美元，均低于分析师预期。专业可视化业务营收为2.9亿，汽车平台业务营收1.6亿，来自IP和OEM的营收增长至1.2亿美元。

显而易见，数据中心的收入远低于预期。在全球宏观经济放缓的大背景下，公司下游客户趋于保守，部分数据中心订单在2019Q4没有完成。

而数据中心计算业务的规模仍在无限扩大，据测算，2021年该市场规模将高达200-250亿美元，届时市场也将细分为CPU、GPU和FPGA。因此，英伟达砸下重金挽救数据中心无可厚非。与此同时，公司还将继续拓展深度学习训练的应用领域，包括深度学习推理、大数据分析、机器学习等，应用场景包括汽车、零售、医疗、金融、互联网服务等。其中，自动驾驶被视作最有可能成为数据中心“接力棒”的业务板块。