市值万亿美元，英伟达是如何从图形技术公司变成AI硬件公司的？

英伟达这家从GPU（图形处理单元）战场成长起来的芯片厂商，凭借ChatGPT带动的人工智能热潮，市值突破万亿美元，英伟达的创始人黄仁勋，随即也成为当前的热门企业家。

成为美国和全球第七家科技公司，同时也是历史上第九家进入万亿美元市值俱乐部的科技公司。这个俱乐部里还有：苹果、微软、亚马逊、Alphabet（Meta和特斯拉已经跌出了万亿）。英伟达是这个万亿美元俱乐部中唯一一家芯片公司，市值是台积电的1.8倍，是英特尔（1245亿美元）的8倍。《昔日奔腾的英特尔，如今四面楚歌，未来的出路在哪里？》

从当前AI发展的趋势来看，很多公司都会做AI大模型，但数字经济应用实践专家骆仁童表示，相比AI大模型商业化的过程复杂多变，目前作为算力短板的GPU更具有市场潜力，因而提供GPU计算能力的供应商绝对是最大的赢家。

黄仁勋是英伟达的创始人之一，他在1993年与两位工程师朋友共同创立了这家公司。他曾说，英伟达在茁壮的历程中，经历了苦痛，但要实现愿景前，一定要经历苦痛。英伟达的历程确实如此。

在公司成立初期，英伟达的主要业务是研发和销售PC游戏的3D图形技术。然而，由于当时的市场环境和商业模式的限制，英伟达并没有取得太大的成功。

然而，由于架构设计不合理，他们的技术路线与微软Direct3D图形接口不兼容，导致公司陷入困境。为了维持生存，他们裁撤了70%的员工，并开发了高性能、低功耗的移动处理器Tegra。尽管这一尝试未能成功，但它为英伟达奠定了两条产品线并存(GPU+Tegra)的商业布局。

在2000年，英伟达通过收购竞争对手adfx成为了GPU领域的领导者。但是，GPU主要用于图形处理，对于其他领域的应用并不是很适合，因为使用通过Windows接口连接的GPU需要编写复杂的底层语言。

为了解决这个问题，2007年，英伟达建立CUDA平台，让程序员用计算机的C语言就能在GPU上做大规模并行计算。这让GPU开启了非图形领域的通用并行计算，比如拓展至物理模拟、高性能计算等领域。

在2016年，英伟达开始押注AI浪潮，并发布了首款深度学习超级计算机DGX-1，其搭载了8块专为深度神经网络打造的GPU产品P100。DGX-1为OpenAI公司构建了ChatGPT模型训练的硬件底座。

此后几年里，英伟达不断推出新的深度学习计算机，如DGX-2、DGX A100和H100等，不断提升算力和性能。数字经济应用实践专家骆仁童表示，对企业管理层来说，撤退或放弃并不容易，但是能够做出取舍，是能否成功的核心。

更重要的，英伟达是硬件商中较早建立起了完整的AI生态的公司。英伟达率先推出加速计算，着力解决AI应用中普通计算机无法解决的问题，使其成为试图用AI构建东西的公司的关键供应商，在AI 发展的数十年间，英伟达通过对 CUDA 开发和社区的持续投入， CUDA 和各类 AI 框架深度绑定。

如今，英伟达已经成为全球最大的芯片制造商之一，主要业务集中在数据中心和人工智能领域。其GPU在超算中心的市场占有率一直保持在90%左右，被誉为AI大战的最大供应商之一。

在黄仁勋布下的宏图中，未来十年，英伟达会将计算速度再加快一百万倍，而领域将不限于生物、物理、人工智能、机器人等各个场景。

不过，虽然英伟达仍然面临着许多挑战。首先，四家科技巨头(高通、微软、英特尔、亚马逊)结成了“反英伟达同盟”，试图阻止英伟达收购ARM公司。此外，客户也在加速自研芯片，争取早日摆脱对英伟达的依赖。主要的竞争对手AMD也已经有对标的产品。《宣战英伟达黄仁勋，苏姿丰能带AMD在AI人工大模型赛道胜出吗？》

同时，英伟达在万亿俱乐部里也显得另类，其他几位巨头都在通过软件吸引终端用户，激发更广阔的网络效应，唯独英伟达，更为知名的是依靠GPU撑起一个计算帝国。华尔街的投资者更信任软件服务商，而不相信英伟达的股价将持续增长。

其次，黄仁勋公开表示美国芯片行业不能失去中国市场。未来生成式人工智能将推动万亿美元的数据中心将从通用计算向加速计算转型。但这一庞大的市场几乎一半属于中国，一半属于美国。目前，中国发布了79个大模型，仅次于美国，两国相加，占了全球80%。

黄仁勋已经开始担心，“如果中国不能从美国购买GPU芯片，他们就会自己制造。”与美国同行纷纷自研芯片一样，一旦中国企业也要自己研发芯片，这意味着英伟达接连里失去了AI时代里重要的客户，毕竟中国市场在英伟达的全年营收里占比超过20%。

最后，全球IT周期进入下行阶段以及各种政策上的不确定性，也会导致英伟达库存增长。此外，英伟达今年对台积电的CoWoS晶片的需求也将达到4.5万片。但是部分封装设备与零组件交期长达3~6个月，市场可能将有半年的缺货。

OpenAI创始人Sam Altman不久前在一次谈话中透露，OpenAI的GPU也非常有限，用户抱怨的API问题大部分都来自GPU短缺。还有投资者质疑，英伟达的数据中心订单激增是否真的有需求，而不是客户过于恐慌的重复下单。

总之，正如黄仁勋一直强调的，“离倒闭只有30天”，英伟达需要不断创新和研发以满足市场需求和应对挑战。

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