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英偉達憑什么值2萬億美元，僅次于微軟和蘋果

浪潮工作室 整合編輯：龔震 發(fā)布于：2024-04-06 23:06

你可能沒有買過任何一件英偉達的產(chǎn)品（畢竟可能買不起），甚至此前根本沒有聽說過英偉達，但在今天的世界里，你的生活不可避免地會與英偉達（Nvidia）這家公司產(chǎn)生千絲萬縷的聯(lián)系。

不僅僅是每個玩家都想要一塊“4090”的游戲界，英偉達已經(jīng)帶著它的顯卡滲透到了你生活的方方面面。你和朋友們一起玩的游戲、出行時乘坐的電動汽車、在電影院里觀看的3D大片、與聊天機器人的每一次對話......其背后可能都有英偉達在默默發(fā)揮作用。不是每個人都了解他們，但沒人離得開他們。

這樣的背景下，英偉達在今年的市值一度突破了2.3萬億美元，僅次于微軟和蘋果[1]。英偉達，究竟何方神圣？

源自快餐店的硅谷巨頭

每家硅谷巨頭似乎都有一個不尋常的起源地——比如車庫、學生宿舍。英偉達也是如此。

1992年至1993年，英偉達的三位創(chuàng)始人黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky）和克蒂斯·普里姆（Curtis Priem）就是在美國加州圣何塞高速公路旁的一家Denny's連鎖餐廳，一起討論出了創(chuàng)建英偉達的想法[2]。

值得一提的是，之所以會面地點選在了Denny's餐廳，多少是因為黃仁勛“念舊”。他高中時曾經(jīng)在這家餐廳當洗碗工，干得還很不錯[3][4]。

這三人就著咖啡興致勃勃地聊上好幾個小時，以至于被不耐煩的老板趕到了餐廳靠里的位置。不過，在偶然留意到窗戶上的彈孔之后，他們還是覺得“不宜久留”，于是便離開了餐廳[2]。

“Nvidia”這個名字，也是在三人回到普里姆沒有空調的家中，借助字典才想好的。這個詞取自拉丁語單詞invidia的改寫，寓意是希望競爭對手“嫉妒得發(fā)綠”[3]。

最早的英偉達是一家專注于電子游戲中3D圖像處理的公司，他們致力于用性能更為出色的芯片幫助游戲實現(xiàn)更精細更流暢的畫面[5]。在當時個人電腦上還稍顯“原始”的圖形技術上，三人看到了巨大的進步空間。

然而，并不是所有人都能理解他們的創(chuàng)業(yè)理念。黃仁勛媽媽在聽說兒子的公司是在做這樣的業(yè)務之后，甚至發(fā)出了靈魂拷問：“就不能去找個工作嗎？”[2]

但不可否認的是，英偉達在這條路上走得“還不錯”。在成立的頭幾年，英偉達開發(fā)出了一系列3D加速卡，其中包括讓英偉達在一眾競爭對手中脫穎而出的Riva128[6]。1999年，英偉達又開發(fā)出了GeForce256，這是世界上第一顆真正意義上的GPU[7]，也就是專門用于計算圖形和圖像的處理器，它可以成為顯卡的“大腦”。

在游戲這個細分領域，隨著英偉達不斷進行技術迭代，他們能夠渲染出來的畫面也越來越讓人驚嘆。當下，如果你的設備搭載了一塊較新版本的英偉達顯卡，借助其超強的計算性能和能夠實時模擬真實光照的光線追蹤技術，你便可以在《賽博朋克2077》、《荒野大鏢客》等3A大作中看到足以以假亂真的游戲畫面。

英偉達通過游戲獲得的營收，也隨著其顯卡的性能和口碑同步攀升。

一直到2022財年，游戲都是英偉達四大主營業(yè)務的核心板塊（游戲、數(shù)據(jù)中心、專業(yè)可視化、汽車）[8]。這一年英偉達在游戲上的營收達到了125億美元，占到了總營收的46%。在由游戲玩家推動的獨立顯卡市場，英偉達長期占據(jù)著80%以上的市場份額，以斷層優(yōu)勢牢牢占據(jù)頭把交椅[9]。

“讓競爭對手嫉妒得發(fā)綠”的目標，達成了。

AI浪潮中狂飆的大贏家

英偉達在游戲領域的表現(xiàn)毋庸置疑，但如果他們只是占據(jù)了這一座“山頭”，可能也只會有一些“打游戲的”對他們的顯卡津津樂道，更別提一躍成為世界市值第三的巨頭公司了。真正讓英偉達一路狂飆的，是2023年掀起的AI（人工智能）浪潮。

顯卡與AI有什么關系？如果你沒有在第一時間想到答案，也不用灰心，因為從英偉達成立起就擔任公司CEO的黃仁勛也沒有。

他早就認識到顯卡的潛力并不只在于游戲，可他沒有預料到的是，他們的顯卡技術，居然能夠與深度學習這一AI最熱門的領域產(chǎn)生奇妙的“化學反應”[5]。

這還得從GPU的工作原理講起。為了模擬真實世界里無窮無盡的形狀，GPU需要先生成一個個簡單的基本三角形，再通過三角形的剖分與組合“逼近”復雜形狀，并將其“渲染”到屏幕上。

這樣的任務對GPU的要求是能夠在短時間內(nèi)對大量的數(shù)據(jù)進行簡單、重復的并行計算[10]。GPU和CPU的區(qū)別也就在于此——后者更擅長順序執(zhí)行的復雜計算[11]。

打個比方，相比更擅長把一大車貨一塊拉到目的地的CPU，GPU更像是能夠同時運送大量小物件的“閃送騎手車隊”。

2006年，英偉達推出了CUDA架構。你可以把CUDA理解成一款GPU編程工具箱，它允許使用者通過更為熟悉的“高級”編程語言來“指揮”顯卡進行圖形計算之外的任務，而無需再大量編寫底層代碼，從而“解放”了顯卡的超級計算能力[5]。

從圖像處理到深度學習、數(shù)字分析和計算科學等多個領域，開發(fā)者都能借助CUDA進行GPU并行加速 / NVIDIA官網(wǎng)

但在利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行訓練的深度學習引發(fā)AI革命之前，并不是所有人都能利用好這把“屠龍寶刀”，CUDA也在早期遭受了冷遇。

實際上，深度學習一度被認為是不可行的落后技術。好在一些“先知”對深度學習和英偉達的顯卡抱有信心，其中就包括多倫多大學教授、后來被稱為“AI教父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton），以及他的學生亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）。

在2012年的ImageNet視覺識別挑戰(zhàn)賽，他們使用兩塊GeForce顯卡對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡AlexNet加以訓練，最終正確率碾壓第二名，強勢奪冠，展現(xiàn)出了深度學習的驚人潛力[12]。而類似的效果，那年早些時候谷歌的研究人員用了一萬六千塊CPU才達成。

此后，有越來越多的關注和投資涌向深度學習。與深度學習“天造地設”，又有CUDA助力的英偉達顯卡，也成了AI領域備受追捧的寶貝[3]。

2017年，谷歌團隊發(fā)布了Transfomer深度學習模型[13]，如原子裂變一般引爆了之后的一系列成果。

前面提到的蘇茨克維后來成為了OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家，正是有了他的關鍵貢獻，席卷全球的ChatGPT才得以在2022年底正式進入公眾視野�！癎PT”中的“T”，代表的正是“Transformer”。以ChatGPT為代表，能夠根據(jù)人類指令產(chǎn)出文字、圖片乃至視頻的生成式AI，成了每個高科技巨頭爭相追逐的“圣杯”。

可能是有史以來規(guī)模最大的“AI戰(zhàn)爭”正在打響，而英偉達幾乎是這場戰(zhàn)爭唯一的“軍火供應商”。

2023年上半年，號稱“最強顯卡”的英偉達H100在市面上的價格被哄搶到將近30萬元人民幣，依然供不應求。顯卡這般緊俏，讓馬斯克感慨：“此時此刻，獲取GPU比獲取毒品要難得多”[14][15]。

不管這場“AI戰(zhàn)爭”的結果如何，英偉達都會是最后的大贏家。因為AI軍備競賽需要算力的支持，而英偉達的顯卡就代表算力。科技公司們越是殺得頭破血流，英偉達越是“贏麻”。

2024年3月英偉達推出名為Blackwell新一代AI GPU， 多個Blackwell連到一起，能形成一個能處理萬億參數(shù)模型的AI超級計算機

2024財年，英偉達的營收相比上一年暴漲126%，來到了609億美元，其運營利潤更是同比上漲681%，達到了329.72億美元。其中，與AI相關的數(shù)據(jù)中心業(yè)務營收為475億美元，占公司總營收的78%[16]。

英偉達并不以AI應用為主打產(chǎn)品，卻已經(jīng)成了左右整個AI發(fā)展格局的領域巨頭。

一度“距離倒閉只有30天”

雖然在“皮衣刀客”黃仁勛的領導下，英偉達已經(jīng)成為世界上市值最高的公司之一，但這家公司的發(fā)展道路并非“開掛”般暢通無阻。對黃仁勛而言，英偉達有三次刻骨銘心的失敗，甚至到了差點倒閉的地步[17]。

英偉達的第一個重大失敗發(fā)生在公司成立初期。

當時，英偉達贏得與世嘉共同開發(fā)游戲主機的合同。然而，在開發(fā)過程中，英偉達意識到他們所選擇的技術方向出了差錯，而且與即將推出的Windows 95 Direct3D不兼容。這使得英偉達陷入兩難：勉強完成合約，他們將生產(chǎn)出注定無法被市場認可的產(chǎn)品，而不完成則面臨破產(chǎn)。

公司生死攸關之際，黃仁勛選擇親自聯(lián)系世嘉高層，承認錯誤并勸對方另尋合作伙伴。與此同時，他“難為情”地請求世嘉全額支付費用，以便英偉達能夠繼續(xù)運營。

出乎黃仁勛意料的是，世嘉CEO大方地同意了。在好不容易爭取來的喘息期，英偉達推出了“爆款”RIVA 128顯卡，終于渡過了難關。

第二次“失敗”正是CUDA的研發(fā)。作為一項能夠帶來超級計算能力的技術，CUDA在研發(fā)過程中消耗了英偉達數(shù)十億美元的成本，但公司能夠從CUDA獲得的利潤卻因為市場規(guī)模不大而相當?shù)兔�，英偉達也因此受到了眾多股東的批評，到2008年末股價甚至一度下降了70%[3]。

但英偉達排除萬難堅持了下來，他們不辭辛勞地走進大學、企業(yè)和研究所等各類機構，在全球范圍內(nèi)尋找客戶群體[3][10]。隨著深度學習引領AI走向新時代，英偉達一直堅守的愿景終于成為了現(xiàn)實。

第三次失敗則是進入移動計算芯片領域的慘淡結局。

2010年左右，手機行業(yè)的蓬勃發(fā)展讓黃仁勛看到了一片巨大的市場，于是英偉達帶著Tegra移動處理器“入場”，與高通、聯(lián)發(fā)科等強勁對手展開廝殺。當首發(fā)搭載Tegra 4處理器的小米3發(fā)布時，黃仁勛還出席了發(fā)布會，用中文喊出了“我也是米粉”[18][19]。

然而，面對激烈的市場競爭和學習開發(fā)新技術的挑戰(zhàn)，英偉達最終決定放棄移動市場，專注于其核心使命——為普通計算機無法解決的問題提供解決方案。

不過英偉達對Tegra的投入也沒有白費，后來英偉達在其基礎上開發(fā)了面向自動駕駛的DRIVE PX和Drive PX2芯片，成功打入了汽車行業(yè)[20][21]。

雖然英偉達曾經(jīng)遭受過這些“傷筋動骨”的失利，但英偉達在面對困難和挑戰(zhàn)時所體現(xiàn)的危機和創(chuàng)新意識，最終成就了英偉達今天的輝煌。黃仁勛在公司第一次遭受重創(chuàng)時所說的“本公司離倒閉只差30天（Our company is 30 days from going out of business）”，也成了英偉達的一條非官方“司訓”[3]。

英偉達會成為下一個微軟、蘋果嗎

在當下這個時間點，英偉達占據(jù)了AI訓練芯片70%以上的市場份額[22]，其數(shù)據(jù)中心GPU的市占率更是壓倒性的92%[23]。

考慮到AI正愈發(fā)成為時代發(fā)展的“引擎”，結結實實撞上時代風口的英偉達，雖然此刻可能還不如微軟、蘋果般家喻戶曉，但按目前的勢頭發(fā)展下去，要做到這一點似乎也只是時間問題。

不過，一切真的會那么順利嗎？AI領域的“蛋糕”實在太過巨大，加上英偉達的顯卡確實也不便宜，不但AMD、初創(chuàng)芯片公司等行業(yè)內(nèi)的對手在試圖挑戰(zhàn)英偉達，微軟、英特爾、亞馬遜、谷歌、Meta、蘋果等一眾“高階玩家”也在自研AI芯片，爭取打破英偉達的統(tǒng)治地位。

但通過圍繞CUDA打造的軟件生態(tài)，英偉達已經(jīng)“挖”出了一條深深的“護城河”。要在硬件上拿出性能更出色的產(chǎn)品并非易事，軟件服務上對手們也很難匹敵英偉達已經(jīng)打磨了很久的CUDA。即便是能夠拿出與英偉達“掰手腕”的產(chǎn)品，客戶也很可能會出于消費慣性和對英偉達的信任“站隊”英偉達[24]。

更何況，英偉達自己也沒有停滯不前。除了繼續(xù)開發(fā)速度更快的顯卡，2019年，英偉達收購了以色列網(wǎng)絡技術公司Mellanox[25]，后者的高性能網(wǎng)絡技術能夠幫助英偉達更好地將芯片連接起來，組成更強大的數(shù)據(jù)中心，甚至在日后構建起為各個行業(yè)源源不斷提供AI算力的“AI工廠”——就像今天的發(fā)電廠一樣[26]。

目前看來，起碼在可預見的未來，英偉達仍將在風口“一夫當關，萬夫莫開”。而那個愛穿黑色皮衣的男人，也會繼續(xù)站在“世界之巔”。

參考文獻：

[1] Naughton, J. (2024, March 30). How Did a Small Developer of Graphics Cards for Gamers Suddenly Become the Third Most Valuable Firm on the Planet? .The Guardian.

https://www.theguardian.com/commentisfree/2024/mar/30/nvidia-jensen-huang-ai-gold-rush-computer-chip-maker

[2] Cohen, B. (2023, June 1). The $1 Trillion Company That Started at Denny’s. The Wall Street Journal.

https://www.wsj.com/amp/articles/nvidia-ai-chips-jensen-huang-dennys-d3226926

[3] Witt, S. (2023, November 27). How Jensen Huang’s Nvidia Is Powering the A.I. Revolution. The New Yorker.

https://www.newyorker.com/magazine/2023/12/04/how-jensen-huangs-nvidia-is-powering-the-ai-revolution

[4] Stanford graduate school of business. (2024, March 6). Jensen Huang, Founder and CEO of NVIDIA[Video]. YouTube.

https://www.youtube.com/watch?v=lXLBTBBil2U&t=389s&ab_channel=StanfordGraduateSchoolofBusiness

[5] Tilley, A. (2016, November 30). The New Intel: How Nvidia Went From Powering Video Games To Revolutionizing Artificial Intelligence. Forbes.

https://www.forbes.com/sites/aarontilley/2016/11/30/nvidia-deep-learning-ai-intel/?sh=151e84c77ff1

[6] Peddie, J. (2019, August 5). Famous Graphics Chips: Nvidia’s RIVA 128. IEEE Computer Society.

https://www.computer.org/publications/tech-news/chasing-pixels/famous-graphics-chips-nvidias-riva128

[7] Peddie, J. (2021, February 25). Famous Graphics Chips: Nvidia’s GeForce 256. IEEE Computer Society.

https://www.computer.org/publications/tech-news/chasing-pixels/nvidias-geforce-256

[8] Di pizio, A. (2023, February 12). Gaming Was Nvidia’s Largest Business. Now, 80% of Its Revenue Comes From Somewhere Else Entirely. Yahoo Finance.

https://finance.yahoo.com/news/gaming-nvidias-largest-business-now-110800872.html

[9] Shilov, A. (2023, September 6). GPU Market “Healthy and Vibrant” in Q2 2023: Report. Yahoo Finance.

https://finance.yahoo.com/news/gpu-market-healthy-vibrant-q2-114304430.html

[10] Clark, D. (2017, September 1). Why a 24-Year-Old Chipmaker Is One of Tech’s Hot Prospects. The New York Times.

https://www.nytimes.com/2017/09/01/technology/nvidia-chipmaker.html

[11] Caulfield, B. (2009, December 16). What’s the Difference Between a CPU and a GPU? Nvidia.

https://blogs.nvidia.com/blog/whats-the-difference-between-a-cpu-and-a-gpu/

[12] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25.

[13] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.

[14] Leswing, K. (2023, April 14). TECH Nvidia’s Top A.I. Chips Are Selling for More than $40,000 on EBay. CNBC.

https://www.cnbc.com/2023/04/14/nvidias-h100-ai-chips-selling-for-more-than-40000-on-ebay.html

[15] Fitch, A. (2024, February 26). Nvidia’s Stunning Ascent Has Also Made It a Giant Target. The Wall Street Journal.

https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-ceo-jensen-huang-vision-company-f05db212

[16] Nvidia corporation. (2024, February 21). NVIDIA Announces Financial Results For Fourth Quarter And Fiscal 2024. Nvidia.

https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2024/NVIDIA-Announces-Financial-Results-for-Fourth-Quarter-and-Fiscal-2024/

[17] Xu, K. (2023, May 29). Jensen Huang NTU Commencement Speech 2023. Interconnected.

https://interconnect.substack.com/p/jensen-huang-ntu-commencement-speech

[18] Nvadmin. (2013年9月5日). 超高速 Tegra 4 獲快速熱賣的小米超級手機採用. Nvidia.

https://blogs.nvidia.com.tw/2013/09/05/xiaomi/

[19] 科技捕手. (2023年3月26日). 2013年雷軍邀請黃仁勛為小米3站臺，估計也沒想到十年后NVIDIA會成為科技行業(yè)的AI霸主！#黃仁勛 #雷軍 #小米[視頻]. Bilibili.

https://www.bilibili.com/video/BV1jL411X77P/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=af1924b3ea38ec8d382e9b40af2b6e9e

[20] Nvidia. (2015, January 4). NVIDIA Paves Way for Tomorrow’s Cars With NVIDIA DRIVE Automotive Computers. Nvidia.

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-paves-way-for-tomorrow-s-cars-with-nvidia-drive-automotive-computers

[21] Nvidia. (2016, January 4). NVIDIA Boosts IQ of Self-Driving Cars With World’s First In-Car Artificial Intelligence Supercomputer. Nvidia.

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-boosts-iq-of-self-driving-cars-with-world-s-first-in-car-artificial-intelligence-supercomputer

[22] Clark, D. (2023, August 21). How Nvidia Built a Competitive Moat Around A.I. Chips. The New York Times.

https://www.nytimes.com/2023/08/21/technology/nvidia-ai-chips-gpu.html

[23] Oikawa, A. (2024, March 28). Led by Nvidia, U.S. Dominates in Generative AI Tech. Nikkei Asia.

https://asia.nikkei.com/Business/Technology/Led-by-Nvidia-U.S.-dominates-in-generative-AI-tech

[24] Gallagher, D. (2023, October 6). How Nvidia Got Huge—and Almost Invincible. The Wall Street Journal.

https://www.wsj.com/tech/ai/how-nvidia-got-hugeand-almost-invincible-da74cae1

[25] Nivida. (2019, March 11). NVIDIA to Acquire Mellanox for $6.9 Billion. Nvidia.

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-to-acquire-mellanox-for-6-9-billion

[26] Goode, L. (2024, February 23). Nvidia Hardware Is Eating the World. Wired.

https://www.wired.com/story/nvidia-hardware-is-eating-the-world-jensen-huang/

文章來源：浪潮工作室
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