如要问当下哪家公司最能牵动资本市场和全球科技公司的心弦，那么它一定是英伟达。在北京时间3月19日凌晨，英伟达创始人黄仁勋在美国加州圣何塞SAP中心的GTC 2024大会上发表了主题演讲《见证AI的变革时刻》，吸引了全球的目光。在这次演讲中，黄仁勋揭示了英伟达在人工智能领域的最新进展——Blackwell芯片，这是一款新一代AI图形处理器（GPU）不仅在处理万亿参数级的大型语言模型（LLM）方面展现出卓越的能力，实现了实时生成式AI的构建和运行，而且在成本和能耗上相比前一代产品有了惊人的25倍降低。这一创新预示着英伟达在AI计算领域的领先地位将得到进一步巩固。▲黄仁勋现场对比Blackwell架构和Grace Hopper架构的GPU英伟达之所以能在AI时代脱颖而出，不仅在于其对技术创新的不懈追求，还在于其对市场趋势的敏锐洞察。从图形处理器技术的早期探索到成为AI计算的领军者，英伟达的发展历程见证了无数次的突破和创新。而最近发布的财报数据，更是凸显了英伟达在全球科技舞台上日益增强的影响力。时间回溯到北京时间的2月22日凌晨，英伟达发布的2023年第四季度财报显示，公司营收和净利润均实现了显著增长，营收达到221亿美元，同比增长265%，环比增长22%。净利润高达122.9亿美元，同比增长769%，环比增长33%。这一成绩不仅在资本市场引起了轰动，也进一步巩固了英伟达在全球科技领域的领导地位。在这份亮眼的财报影响下，英伟达的股价和市值均实现了飞跃性增长，当日涨幅近15%，市值达到1.9万亿美元，超过了谷歌和亚马逊，全球市值仅次于微软、苹果与沙特阿美。而在AIGC模型如Sora、Claude3的发布推动下，市场对英伟达的热情被进一步点燃。即使在经济数据不佳的情况下，英伟达的股票表现依然强劲，美东时间3月12日，美股市场在芯片股的带领下仍集体收涨，纳指、标普均涨超1%。其中英伟达更是涨幅领先，收涨7.16%并重新回到900美元/股，单日市值增加超1500亿美元，总市值达2.3万亿美元，超越沙特阿美，成为了全球第三大上市公司。值得注意的是，就在2023年的3月20日，彼时的英伟达市值仅为6397亿美元。英伟达的传奇故事是否将继续？在深入探讨之前，我认为有两个问题值得我们深思：
1、在AI时代来临之前，是什么奠定了英伟达的基石？
2、当AI浪潮席卷而来时，为何英伟达能够脱颖而出？是什么造就了英伟达？这个问题我们不难从英伟达的创始人——黄仁勋身上找到答案。黄仁勋从斯坦福毕业后分别加入了美国微设备巨头ADM和芯片公司LSI Logic，分别担任了图形处理硬件的开发工作和硬件销售工作，并在后期成为了LSI的董事。
黄仁勋发现了3D图形加速处理器领域的空白，与好友陈立武一同创立了英伟达。但英伟达推出的NV1、NV2等产品均反响平平，这也导致英伟达一度处于倒闭的危险境地。
黄仁勋将重心从原先的游戏市场转换至PC市场，并推出了世界上第一款革命性产品——GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）。GPU的最大特点在于其剥离出了CPU（Central Processing Unit，中央处理器）的框架，成为了一个独立进行计算的硬件。
21世纪初FSP（第一人称射击游戏）类游戏盛行，使得玩家对设备图像处理的要求大幅提高，GPU的出现极大改善了PC端玩家的游戏体验，这也使得英伟达很快就和微软达成了合作，微软的PC和Xbox系列游戏机的显卡需求让英伟达在市场站稳了脚跟，并逐渐奠基了英伟达在显卡领域的龙头位置。
但至此，仍远不足以支持英伟达成为一家伟大的公司。黄仁勋很快就发现，英伟达对微软存在高度的依赖，微软的生态布局让英伟达不得不围绕微软的框架来设计产品，且微软还能够获得更可观的利润，这也使得黄仁勋意识到生态的重要性。这也就引出了英伟达日后强大的软件生态和服务市场的关键——CUDA架构。
CUDA架构首先是一套编程语言，其次是一套高性能编译系统，然后还是基于CUDA语言的一系列高性能函数库。在功能上，CUDA的作用就好比把原先复杂的计算问题拆解为多个简单的问题，然后再分配给不同的单元同时进行计算，然后再将结果汇总，进而大大提高计算流程。这使得程序员可以通过CUDA架构高效地对GPU硬件直接编程和运行，极大地提高了效率。面对相同的计算任务，CUDA框架下的GPU效率可能比CPU快10~100倍。此外，因为CUDA框架绑定的是和英伟达的GPU产品，这就要求开发者需要围绕英伟达的生态进行开发。此外，英伟达还针对不同领域厂商的开发框架需求做了细化，使得不同领域厂商无需从最原始的通用平台开始搭建自己的软件，进而将其生态布局最大化。如车企的虚拟仿真、自动驾驶，生物公司的蛋白分析、分子合成等，均可通过CUDA来定制化自己的具体需求。而这些都是英伟达强大的生态建设的一部分。
强大的生态建设为英伟达带来了高度的用户粘性，其他的硬件厂商若想和英伟达竞争，那么只有2个选择：一是选择重建一套软件生态体系，但这将会付出巨大的成本并面临英伟达高度用户粘性的风险；二是兼容CUDA，但这也就必须跟随着英伟达的产品路线。当其他巨头反应过来时，英伟达已经筑成了深不见底的护城河。其他的竞争者短期内难以对英伟达“硬件+软件”生态构成威胁。即使在其他平台上照搬CUDA写好的代码，也依旧要面对长时间的调试和各种不确定性，因此竞争者们也不得不向英伟达妥协，使得CUDA生态越发的成熟。这也可能是黄仁勋能够自豪说出，AMD等对手就算是免费，也无法击败英伟达的底气。黄仁勋长远的战略目光和英伟达的“硬件+软件”生态，造就了现今的英伟达。就如19世纪美洲淘金热时，买铲子胜于淘金的故事。21世纪AI热潮下，科技公司开发的AI大模型至今仍面临商业化困难，但英伟达却靠着向Meta、微软、谷歌、亚马逊、微软等几家头部科技公司卖“铲子”实现了营收的突飞猛进，且在Sora发布之后，大模型从语音语义到视频生成转变，将继续撕开超级算力需求的缺口，未来行业对算力的需求仍将持续提升。这里不知道各位是否思考过，为什么当AI时代来临时大家都优先选择英伟达？▲英伟达官方title：“人工智能计算领域的领导者”首先，黄仁勋在AI领域的成功不是一蹴而就的。
早在2012年英伟达就已开始利用GPU进行加速深度学习计算，为后续AI的研究和应用提供了可靠的硬件支持。其中还有段小插曲，2012年的9月，斯坦福大学第三届Imagenet比赛中，其中三位参赛者仅用了一块价值几千美元的英伟达GPU和CUDA架构，就将机器学习自动识别图片类型和内容的任务错误率从25%降低到15.3%，同时成本和耗时大幅下降。2015年起，英伟达大幅发力AI领域，一方面推出的NVIDIA GeForce GTX TITAN X是市面上可用于训练深度神经网络最强处理器，进而成为第一代深度学习开发者的标配；另一方面，黄仁勋还开始接触各种互联网公司，并推荐将深度学习融入算法、搜索、图像识别等领域的应用研究。2016年，黄仁勋代表英伟达向当时仍“名不见经传”的OpenAI捐赠了全球首款面向高性能 AI 应用的超级计算系统DGX-1，为日后OpenAI的一鸣惊人埋下了伏笔。▲黄仁勋于 2016 年向马斯克和 OpenAI 签名捐赠首台 DGX-1 AI 系统的场景。其次，英伟达过硬的产品力是其在AI领域站稳脚跟的关键。
除了上文提及的“GPU+CUDA”的软硬件生态，英伟达还在2018 年推出了NVLink技术。NVLink 是加速系统中 GPU 和 CPU 处理器的高速互连技术，首次亮相便被用于连接两台超级计算机——Summit和Sierra的GPU和CPU。通过NVLink，用户可以轻松地将模块化的NVIDIA DGX系统扩展成一个性能高达1EXAFLOP（一百万万亿次） 的 SuperPOD（AI 数据中心基础设施平台），进而解决了GPU间传输速度的瓶颈，解决了1+1<2的难题。然后，黄仁勋在产业中的“朋友圈”也是其不可忽视的一部分。►在上游方面，台积电(TSM)创始人张忠谋曾给予了英伟达很大的支持，这也使得张忠谋与黄仁勋之间保持着密切的联络，并保证了英伟达的芯片生产的需求。►在下游方面，超威电脑（SMCI）创始人梁见后与黄仁勋是非常要好的朋友，一方面超微电脑往往会优先购买英伟达的GPU，进而获得市场竞争力；另一方面，超威电脑也会帮助英伟达生产可组合的英伟达GPU服务器，并对英伟达的技术创新给予充分支持。而这些也不失为英伟达成功的一部分。在英伟达股价突破900美元/股之后，市场上的分歧就开始出现了。一部分人认为英伟达已被高估，存在泡沫；另一部分人认为，英伟达远不止如此，并给出了1000美元/股的预期。且不论双方的观点对错，不妨先从双方的观点根源进行分析。空方主要认为英伟达的明星效应以及苹果、微软和谷歌等头部公司在AI领域表现平平，且AI在商业模式、盈利能力等方面均存在不确定性。而多头方则认为，AI时代才刚刚开启，且应用层面还没有大规模出现，未来仍将会有大量的AI公司和产业出现，英伟达作为“买铲子”的人还有大量的盈利空间。因此，投资者们更纠结的与其说是对英伟达后续走势的疑虑，不如说是对AI后续商业模式和盈利能力的存疑。那么再回到英伟达本身，是AI的迭代限制了英伟达后续的发展吗？其实不然，反而是英伟达的技术迭代决定了AI的发展进程。就如同智能手机硬件的发展决定了App应用层面的爆发一样，当GPU的性能和经济性达到一定的临界点时，必然会引发AI在应用层面的爆炸式增长。CADU和GPU就好比互联网时代的Windows和PC，英伟达仍旧拥有光明的未来。因此，你若要问英伟达是什么，简单来说，就是吹起AI的那片“风口”吧！2.刘润：OpenAI全新发布的Sora，到底意味着什么？
声明：本文章仅供一般性参考，并不构成针对任何证券或其他金融工具订立任何交易或采用任何对冲、交易或投资策略的邀约、推荐或建议。本文仅使用历史实际数据进行一般性论述，并未考虑任何特定人士或群体的具体投资目标、财务状况、特定需求等，亦非专为任何特定人士或群体编制。如有侵权，请第一时间联系删除。
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