69億美元不是事兒，NVIDIA股價暴漲已值回票價
北京時間3月10日，路透社援引知情人士的訊息釋出報道，表示NVIDIA斥資69億美元併購Mellanox的交易已接近達成。隨即，NVIDIA在納斯達克的股價開始的半年以來難得一見的狂飆上漲。
本週以來NVIDIA股票長勢喜人
3月11日，交易最終確認達成，NVIDIA股價繼續保持快速上漲。截止2019年3月12日15時，NVIDIA股價已超過161美元，相比周一開盤時的150美元，NVIDIA股票以累計上漲超過7%。
相對於訊息公佈之前NVIDIA 912.6億美元的總市值，目前這一數值已經來到了976.5億美元，增長了64億美元。從對整體市值的抬升作用來看，NVIDIA的這一訊息已經能夠值回票價了;而隨著併購之後的新戰略公佈，相信NVIDIA將很快回到千億市值俱樂部。
NVIDIA的巔峰時代
2016年，全球大範圍感染病引起廣泛關注的勒索病毒將比特幣這一可靠且隱祕的支付手段帶入了公眾視野。隨後，比特幣也因為其鮮明的特點而大行其道，收到了市場的追捧，幣值飆升。在隨後的一段時間裡，比特幣幣值曾達到過近2萬美元的歷史高點。
比特幣曾達到19665美元的高點
而作為最主流、門檻最低的比特幣挖掘手段，NVIDIA顯示卡也受此影響，銷量暴增。市場上甚至出現了中高階顯示卡一卡難求的勝景，大小經銷商甚至對已經推出一年的顯示卡提價銷售。
狂飆的消費級顯示卡需求雖然讓NVIDIA也措手不及，但也使其在短時間內就賺了個盆滿缽滿。而與此同時，NVIDIA還搭上了另一班歷史的順風車。
同樣是在2016年，被Google收購的DeepMind公司所開發的Alpha GO人工智慧程式在於人類頂尖九段圍棋選手李世石的對戰中以4:1的總比分取得勝利。隨後，人工智慧的應用獲得了全球各領域的極大關注。
在以神經網路和TensorFlow為基礎的人工智慧技術對計算機系統的浮點數值平行計算能力有著極高的要求。而在目前的市場上，能夠提供這種計算能力且擁有成熟的硬體和軟體程式設計環境的產品只有NVIDIA。因此，人工智慧技術的崛起也在側面上推動了NVIDIA的資料中心業務。
在經歷了兩年多的巔峰發展之後，NVIDIA的股價幾乎翻了10倍，在2018年9月達到了292美元的歷史性高點。
但隨後等待NVIDIA的卻是過山車一樣的跌宕起伏。
巔峰之後的NVIDIA
由於市場因素的變化，比特幣價值從巔峰的2萬美元迅速跌破7000美元，而這對於很多“礦團”來說，7000美元正是決定是否退出的斬殺線。
以GPU為核心算例的簡易礦機
以比特幣為首的虛擬貨幣價值大量蒸發不僅讓很多礦團割肉退出，更阻止了新玩家的入場。由此而產生的結果便是NVIDIA中高階顯示卡銷量大減，此前開足馬力生產的顯示卡則成為了合作廠商和經銷商倉庫中的積壓品，讓眾多合作伙伴苦不堪言。
另一方面，在消費級市場上，NVIDIA推出的RTX20系列顯示卡由於售價大漲、效能提升平平，因此並沒有收到市場的認可，加之合作伙伴庫存太多，新產品銷量並不理想。
受這兩方面因素的影響，NVIDIA連續多次調低了自身的季度收益預期，股價也收到極大影響。
半年以來，NVIDIA股價遭遇腰斬
相對於2018年9月292美元的高點，在公佈收購Mellanox之前，NVIDIA股價已經在半年時間裡遭受腰斬，跌至150美元。
可以說這時的NVIDIA迫切的需要一些好訊息來重建自己的股價和市場信心。而對Mellanox正是NVIDIA所需要的“甜點”。
Mellanox對於NVIDIA的意義
對於迫切需要一個好訊息的NVIDIA來說，區塊鏈市場依然崩盤，指望不上;而消費級市場也無法在短時間內重新推出符合玩家群體預期的產品，並且還有大量庫存需要消耗;而無人駕駛市場受限於各國法律和監管的謹慎以及之前出現的無人駕駛致人死亡的惡性事故等眾多因素，在短時間內也無法迎來實質性的發展;唯一能靠的只能是資料中心市場。
面向高階市場的HGX伺服器
在這塊市場中，NVIDIA已經擁有完善的產品線，並且牢牢佔據著市場的主導位置。在AI領域，NVIDIA的Tesla系列目前已經擁有面向模型訓練的P100和V100兩款產品，分別針對高階和中高階市場;在推理判斷加速領域，Tesla也有T4這樣的優化型產品;已經可以做到比較全面的覆蓋。此外，NVIDIA還推出了特別優化的HGX和DGX兩大系列一體機產品以及面向深度學習的雲服務。這些不同形態產品的組合已經可以比較好的覆蓋目前市場的需求，很難在短期內再推出顛覆性的產品。
因此，NVIDIA很自然的將目光投向了GPU應用的周邊。
在資料中心場景中無論是AI還是HPC應用，使用者通常都會選擇多個節點的叢集部署以加快計算速度。但在目前的伺服器互聯架構中，普通的網路的頻寬和延遲效能很難承載多個GPU之間在資料存取和同步方面的需求(分處在不同節點間的兩個GPU無法通過GPU-Direct RDMA技術獲得高效的“視訊記憶體”互訪，GPU0視訊記憶體中的資料必須首先經過0號節點的記憶體和網絡卡傳輸到1號節點的記憶體中，GPU1再將1號節點記憶體中的資料載入到視訊記憶體中才能開始之後的計算任務。由於GPU和視訊記憶體的等效頻率要遠高於主記憶體，這樣的操作流程顯然意味著巨大的效能浪費)。
雖然NVIDIA針對這種情況推出了NVLink技術，並聯合一些網路裝置廠商推出了支援該技術的交換機，但受限於巨頭的打壓和昂貴的成本，這類產品並沒能成為AI和HPC市場中的主流。
100Gb/s的Mellanox Connectx-5 VPI網絡卡
不過相對於傳統的10G網路，Mellanox所擁有的Infiniband則是使用者的另一個替代選擇。通過Mellanox的ConnectX系列網絡卡以及對應的Infiniband交換機，使用者可以快速的組建高效能網路，獲得更大的頻寬和更低的延遲。目前，Infiniband技術可以在4x link規格下提供40Gb、54Gb、100Gb等幾種規格。而更重要的是，Infiniband對NVIDIA的GPU-Direct RDMA提供了原生支援，使用者可以藉助Infiniband產品方便的組建高效能深度學習或HPC網路。在目前測TOP500超算排行榜中，使用Infiniband來構建網路的有134臺，佔據四分之一;這一資料也能夠從側面證明Infiniband的實力。
因此，從產品的契合度來看，NVIDIA與Mellanox之間存在著天然的共同市場和互補關係，對Mellanox的收購也就變得順理成章。由於Infiniband產品成熟度和市場認知度都非常高，NVIDIA在收購之後將有望很快推出對應的一體機產品或整合方案。而在未來，NVIDIA甚至有可能推出將Infiniband整合在GPU內(整合封裝或直接整合在Die上)或計算卡上的產品，從而實現更簡潔、高效的AI、HPC方案。
結語
作為一家半導體廠商，NVIDIA對於自己的產品和技術始終都抱有相當的自信。僅有的幾次收購行為也都是為了進入或強化某一市場領域的關鍵一步;例如收購3Dfx讓NVIDIA獲得了大量3D渲染和對應半導體技術的關鍵基礎專利，收購Uli讓NVIDIA有了進軍晶片組市場的能力(雖然最終以失敗告終)。而此番的收購對於強化NVIDIA在AI及HPC市場的領導地位亦有著關鍵的作用，一擲千金也是可以理解的。
之所以把Mellanox稱為NVIDIA的“甜點”，是因為對於市值接近千億的NVIDIA來說69億美元雖然不少，但也並非不可承受。正如同NVIDIA通常將2000元價位的遊戲顯示卡定義為遊戲玩家的sweet spot一樣，69億元的Mellanox同樣也是NVIDIA的“甜點”。這69億元花出去之後，無論是從股價、總體市值方面來看，NVIDIA都收到了立竿見影的效果，從市值的漲幅來看已經在兩天之內值回票價了。而從更長遠的角度來看，Mellanox的技術和品牌認知都給NVIDIA在資料中心市場帶來了更多的想象空間和更高的上限，是NVIDIA在這一市場上繼續發展的必要一步。
這裡說句題外話。
在競標Mellanox的過程中，Intel也曾經是NVIDIA的有力競爭者。但從整體來看，Intel有自己的Omni-Path產品線，並且已經在HPC市場中獲得了一定的認知，對Mellanox的收購很可能只是對產品覆蓋的補充。在未來的產品進化中，Infiniband這一品牌很可能被Omni-Path逐漸消化掉並最終消失。顯然，Mellanox在感情上並不願意見到這樣的情況發生，況且訊息稱Intel的報價僅為60億美元，相對於NVIDIA的69億美元還是欠了一截。