市值是英特尔6倍，英伟达的黄仁勋，为何能逆袭？-快看

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英伟达，为何这么能狂飙？

最近最意气风发的企业家，或许就是英伟达创始人黄仁勋。

(资料图)

英伟达的股价在此前跌了大半年之后，扭转局面一路上涨，到现在，整个英伟达市值已经涨回到了 6500 亿美元，是 AMD 的 4 倍，英特尔的 6 倍。

英伟达成为美股历史上第七家万亿市值公司，另外六家市值冲到过万亿的公司，分别是苹果、微软、亚马逊、Alphabet、Meta和特斯拉。

值得一提的是，英伟达是这个万亿俱乐部里，唯一的一家芯片公司。

此外，最近英伟达黄仁勋还上了热搜，不久前有消息称黄仁勋将于6月初前往中国大陆，并将拜访中国大陆合作方，在马斯克之后第二个访华。不过中国市场部相关负责人对外表示英伟达CEO黄仁勋目前已返回美国。

英伟达为何能逆袭？

让英伟达的股价疯涨的，还是因为他们这一路来踩对了几个风口，而且都在关键领域做到了某种程度上的垄断。

很多人不知道，连显卡的概念都是英伟达先提出来的。

当年电脑里最核心的部分，还是CPU，显卡的主要用途就是打游戏，在人们的认知中并不重要。

但黄仁勋的野心，就是要代替CPU的地位。于是英伟达开始研发新的运算模型，在2007年，运算模型CUDA横空出世，让所有GPU都有了数据运算的能力。

在英伟达的研究下，显卡除了能让普通人下班打游戏外，还能参与科研人员的研究。到了2012年，一小部分人工智能的研究人员，发现了用前面提到的CUDA模型去训练AI，效率远超CPU。

当时黄仁勋敏锐的认识到人工智能将是未来的大趋势，并没有沉浸在现有的成绩里，而是开始集中英伟达所有资源，开始研究深度学习领域。

之后的十多年时间里，CUDA靠着相对简单的上手和通用性，牢牢地绑定住了一大批专业做人工智能的用户。

英伟达算是所有专业人士的福音。无论搞人工智能，还是流体物理学研究、蛋白质折叠预测、还是粒子模拟，都离不开CUDA。

靠着十多年的积累，英伟达成功垄断了人工智能领域必不可少的显卡。

从 2015 年后，英伟达的 GPU 在超算中心的市场份额就一路上涨，这几年稳居 90% 左右。如今英伟达被人称为AI大战的最大军火商。

而英伟达还在继续赌未来的赛道，做超级计算机（DGX GH200）、搞机器人设计、参与汽车软硬件研发、甚至还要参与芯片制造，帮助光刻机提升效率。

DGX GH200图样 图片来源：发布会

站在风口浪点的英伟达又有很多布局。英伟达上周又发布了适用于AI的超级芯片GH200Grace Hopper与超级计算机DGX GH200，无论是算力、带宽，还是能耗指标，提升惊人。

黄仁勋曾对外表示，要么你为了食物而奔跑，要么你为了避免成为食物而逃跑。

可见，英伟达的狂飙，不是运气，而是黄仁勋从16年前就积累下的实力。

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创业始终贯穿的不安全感

早在成为巨头之前，英伟达的胆子就很大。

“ 为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台 DGX-1 。 ”

2016 年 8 月，英伟达创始人黄仁勋，带着一台装载了 8 块 P100 芯片的超级计算机 DGX-1 ，来到OpenAI 的办公大楼，拿出记号笔，在 DGX-1 的机箱上写下这句话。

这台 DGX-1 价值超过百万，是英伟达超过 3000名员工，花费三年时间打造，有了这个机器，能把 OpenAI 一年的训练时间，压缩到短短一个月。

几年前，英伟达还敢diss同行，冲英特尔表示：“即使英特尔将图形计算能力提高10倍，也无法与我们匹敌。”

对于AMD，则表示“我已经很多年没关注过竞争对手AMD了，我们之间的实力差距是9：0。”

英伟达为何敢这么狂？

毕竟有实打实的行业地位。有人总结英伟达的在GPU上的贡献：

首先是推出了革命性CUDA架构，GPU流处理器进行了细致的分组，变成一个个小型流处理器且能单独运行。而且能应用多个场景，包括如今大火的自动驾驶、元宇宙、AI。

黄仁勋还提了一个“黄氏定律”：每6个月，显卡芯片的性能会提高一倍，比摩尔定律的速度整整快了两倍。

更重要的，是建立起了完整的生态。

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。

很多公司都会搞大模型，但商业化过程复杂多变，到最后肯定会有人失败的，但提供GPU计算能力的军火商，却铁定是最大的赢家。

即使这样；黄仁勋依然对未来保持很强的危机感，经常会在内部强调，“记住，公司距离倒闭只有30天。”

在这个思路下，英伟达只要认准赛道，就一定会孤注一掷。最典型的就是CUDA平台，这个项目一启动，英伟达每年要砸5亿美元，当时他们的全年营收只有30亿美元。

还有一个数据是，自CUDA推出以来，英伟达在将GPU转化为更通用的计算工具上，还投入了将近100亿美元。

all in的回报也很明显。英伟达的芯片订单排到了2024年，甚至马斯克都吐槽，“比毒品还难买”。

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庞大巨头掌舵者黄仁勋，却说最怕中国

不过巨头英伟达，也并非完全可以高枕无忧。

首先就是对手的觊觎。2021年，高通、微软、英特尔、亚马逊四家科技巨头就结成了“反英伟达同盟”，共同向各国监管机构提供垄断证据，试图阻止英伟达收购ARM公司。

而且客户也在加速自研芯片，争取早日摆脱对英伟达的依赖，比如微软正在秘密研发自己的AI芯片，特斯拉也想告别英伟达GPU，推出了以NPU为核心的FSD车载芯片，以及用来搭建AI训练集群的D1芯片，此外谷歌推出的AI芯片“TPU v4”，也号称比英伟达的A100芯片更快、更节能。

让英伟达忧虑的还有一件事，那就是中国市场。

前段时间，黄仁勋公开表示美国芯片行业不能失去中国市场。

为何黄仁勋这么重视中国市场？

据黄仁勋判断，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%。

所以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%。

而且去年十月英伟达就被美国限制在华销售A100/H100高性能GPU，英伟达只能紧急推出阉割版的A800/H800。

一旦全球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。

不过，正是这种忧虑，让英伟达永远在不断创新和不断研发的路上。

比如在Google推出TPU的5个月后，英伟达也推出了16nm工艺的Pascal架构。一方面引入了著名的NVLink高速双向互联技术，大幅提升连接带宽，另一方面模仿TPU的量化技术，通过降低数据精度来提升神经网络的计算效率。

总之，巨头英伟达想要在未来走的更稳，还是不能忘了那句话，“公司距离倒闭永远只有30天。”

参考资料：

《英伟达很猛，也很头疼》，半佛仙人；

《一夜暴涨2000亿！美国的垄断巨头，为何却最怕中国？》金错刀；

《英伟达创业史》，投资界；

《万亿英伟达可能更需要中国了》，虎嗅

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