用着英伟达显卡的公司们,炸毛了

[ 亿欧导读 ]简而言之,为了达到销售更多的 Tesla 的目的,这项禁令开始限制限制服务器企业、系统集成商不得再推出以成本低廉的 GeForce 显卡组建而成的服务器平台产品。英伟达以此来提高Tesla 业务的利润。

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英伟达修改了一则「协议须知」,一下子把圈子内的用户惹毛了。不过,虽然这事儿跟一般的普通用户没有多大的关系,最主要的还是影响的一些商业用户。

但随着一些企业用户的曝光,媒体的转发,还真成了这两天的一个热点事件。英伟达估计自己也没想到,自己仅仅是一个「小动作」,就引起了如今的轩然大波。

近日,日本Ubiquitous Entertainment总裁兼CEO清水亮发布文章称,英伟达更新了其EULA(End User License Agreement,终端用户许可协议),禁止用户在数据中心部署GeForce配套软件。

GeForce的配套软件,是GeForce用来发挥自身硬件性能所必须的。很多业内人士使用英伟达提供的显卡,也是因为其配套的软件做得十分优秀。

清水亮在文章中提出,在如今的实践中,英伟达可以说是全世界唯一提供API和足够多运算函数来做深度学习的半导体公司。而英伟达更新后的EULA,依然可以允许你购买GeForce显卡用在数据中心里,但是,你不能在数据中心部署GeForce配套软件进行深度学习。

这项新的禁令意味着你买了英伟达的GeForce显卡,但它的软件已经强制「阉割」,你并不能在数据中心使用深度学习。

一时间,一些做深度学习研究的企业、单位个人,纷纷站出来职责,尤其是对于那些限于成本,想利用深度学习进行研究的人员来说,这种做法甚至在限制「深度学习的民主性」。

不过,根据多家媒体报道指出。虽然英伟达修改用户协议这事儿也刚刚因为这则文章爆发出来,但其实英伟达在企业用户的圈子里早就直接下了「禁令」,给主要的企业用户都发过了书面协议。

比如,深科技了解到,这项行动几乎是在两个月之前启动,所有的NVIDIA合作伙伴都已收到来自NVIDIA的通知,已准备开始行动。

比如,12月21日,日本著名云服务商SAKURA就已宣布停止提供基于GeForce Titan X的主机,原因正是其收到了英伟达(日本)要求停止使用Geforce系列的书面通知。

当然,事情的争论点绝不仅仅是「商业用户用不成深度学习」那么简单,如今舆论已经渐渐走向——英伟达是不是因为如今整个市场都被自己主导,而它就开始采用各种措施,尽可能的攫取更多的利润,甚至不惜走向垄断。它是不是剥夺了一部分人的「深度学习民主性」?

终究,还是利润的问题

英伟达通过一个「用户协议」的同意按钮,恐怕想到达到的直接目的,还是和利润有关。

比如在英伟达强制修改的用户许可协议(EULA),禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。而是使用高端处理器Tesla系列。

据媒体曝光,消费级GeForce和推荐使用的Tesla之间。论性能,GeForce显卡的性能单卡要大于Tesla,而GeForce定位虽然比Tesla更低,但它所配备的功能对于深度学习来说已经够用,并且性价比极高。

在深度学习的入门领域,GeForce算是一块神卡、街卡。也是说,两个产品其实性能相近,甚至在部分数据上GeForce性能突出,但唯一的问题是,Tesla价格是GeForce显卡的十倍……所以,估计也没什么人买得起Tesla的显卡吧,特别是在刚入门的领域。

比如GeForce1080Ti的报价其实在699美元左右;而Tesla K80的价格直接就到了3399美元,Tesla P100高达5150美元。

但新的「用户协议」就是这样规定的——你啊,你是数据中心吧,你有钱,不能省钱,你就必须得上更贵的,而且,现在你没的选了。

简而言之,为了达到销售更多的Tesla的目的,这项禁令开始限制限制服务器企业、系统集成商(system integrator)不得再推出以成本低廉的GeForce显卡组建而成的服务器平台产品。英伟达以此来提高Tesla业务的利润。

不过,虽然如此,英伟达并没有那么激进——英伟达目前其实也仅仅是在限制在数据中心使用GeForce做深度学习,并不是限制显卡实体的售卖,而一般的个人、研究用的非商业用户,并不会被强制停用。

不过,协议已经发出来了,点了同意就不让用,不点同意也不能用,别管什么具体条令了,不管三七二十一——英伟达你这是不是在强制用户买单?你是不是觉得自己主导市场了?

区隔产品线,达到持续获利的传统

英伟达这两年的曝光都集中在AI、自动驾驶以及深度学习等领域。但其实早在显卡时期,英伟达强调的也是推出不同级别的产品,强调其在各自的领域的专属定位,以达到更多利润的目的。

虽然终归是一家GPU计算的技术公司,但它根据不同的性能和功能配套提供不同的产品线。随着不同的技术风向,市面上就有「吃鸡卡」、挖矿卡、服务器卡甚至是深度学习卡。

不过在之前的产品性能区隔中,怕是应该没有出现过这样卡位居中、定位模糊的产品。

也正是因为这样,越来越多人的选择价格和性能折中的GeForce显卡用于大量的深度学习开发工作。而纠结的地方在于,对于它的客户而言,出货大量的GeForce显卡其实对于英伟达和它的合作伙伴都是极大的利好,比如微星、七彩虹等等。

而英伟达的这项禁令,其实更多的是「坑了队友」,极大可能,降低了合作伙伴的出货量。

当然,阻挡了板卡制造商的出货量,那些提供云计算系统集成商的客户也连带着遭到了清洗。英伟达这项禁令恐怕伤害了不少领域的客户,比如板卡制造商、云计算服务提供商、甚至是在侧面撼动整个深度学习行业。

英伟达不惜得罪这么多客户,还要强制执行这项举措,只为钱么?那它是不是就是垄断?

英伟达的隐忧

尽管,如今提到英伟达,它的符号更多的是「挖矿」、「自动驾驶」、「深度学习」等前沿技术的基础设施提供商。

也正是因为这样,英伟达能在如今苛刻的华尔街面前一路走高。但实际上,推动英伟达主要盈利的业务仍然是以PC显卡为主的业务。

这两年,比特币「挖矿」持续火热,吃鸡游戏也带动了显卡业务的提升,对于适合长期投入的AI、自动驾驶业务来说,虽然黄仁勋频繁出现在这些技术的场合,但还不足以构成财报上业绩翻红的主因。

在英伟达的财报业绩上,游戏业务仍是英伟达最大的收入来源,尽管业内多次唱衰PC市场,黄仁勋也早早放言转型人工智能,但PC游戏仍是表现强劲的部门。

按照2018年Q3财季,英伟达游戏芯片收入15.6亿美元,增长25.5%,占整体收入的60%。数据中心业务达到5.01亿美元,汽车业务收入1.44美元,增长至13.3%。

不过虽然游戏业务喜人,但在估值暴涨和黄仁勋的主动减持下,业内也纷纷对英伟达表示了质疑。

对于英伟达来说,保证旧的盈利的业务,支撑新的AI业务增长如今是一门新学问。毕竟阻挡GeForce显卡的出货其实侧面阻断游戏业务的收入,保证了新的AI业务的支撑;而提高新业务的收入,又在阻挡旧业务的获益。

英伟达估计自己早就想的明白,它不惜用这种破坏深度学习民主性的方式,尽可能的提高AI业务的实际收入,毕竟,这才是看得到的。

一些媒体也提到了很多接地气的观点。比如使用设计年限5年左右的消费级显卡,将其用于数据中心,很容易造成返修,其实是侧面提高了英伟达消费级显卡的业务的运营成本。

亿欧智库根据当前大数据、人工智能、区块链三项技术在保险行业的落地情况撰写了《大数据、人工智能、区块链的行业落地——2017中国保险科技报告》,希望通过本次研究来探究保险行业的发展过往、业态特点,以及前沿科技中大数据、人工智能、区块链三项技术在保险行业的具体落地情况,并且对行业未来的发展做出展望。

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