万亿英伟达，站上AIGC的肩膀

作者｜马慧 编辑｜刘景丰

来源：甲子光年

一周飙涨3000亿美元，塑造了一个芯片史上的“奇迹”。

五月的最后一天，从GPU（图形处理器）战场成长起来的芯片制造商英伟达，凭借着对数据中心业务的乐观预期，市值突破万亿美元，成为美国第七个，史上第九个跻身万亿市值俱乐部的科技公司。

这个美国俱乐部里还有：苹果、微软、亚马逊、Alphabet（Meta和特斯拉已经跌出万亿）。而英伟达是这个万亿俱乐部里，唯一一家芯片公司，是台积电市值的1.8倍，是英特尔（1245亿美元）的8倍。

英伟达和英特尔的市值对比

三年前，当27岁的英伟达市值首次超过昔日CPU（中央处理器）处理器霸主英特尔时，这被看作“一个时代的终结”。而今天，致力于为AI科技企业提供算力底座的英伟达，成为美国十年来涨幅第一的股票，则预示着一个新时代的开启。

英伟达在1993年以做3D游戏的图形处理器起家，面向游戏玩家出售能提升画面清晰度的显卡，是它的主要营收。直到2012年，其定义的GPU被应用于深度学习研究，GPU的并行计算能力在处理密集数据时效率远高于CPU，为英伟达成为AIGC最大的获利者，埋下伏笔。

这一路，英伟达经历过创业初期处理器设计的失败，放弃已跻身全球前五的移动处理器市场，也拥抱了加密货币、元宇宙热潮，甚至受加密货币低谷影响，去年其市值一度腰斩至3000亿美元。直到ChatGPT的发布和AIGC浪潮，开始哄抢GPU，英伟达成为最受宠的“卖铲人”。

我们关注它如何成功，将如何拓展它的野心，又将如何面对永远留在桌上的难题？

1.最重要的转折：从图形处理，到AI计算

在两周前的台湾大学毕业典礼上，创始人黄仁勋受邀分享了英伟达的创业故事。此时正值英伟达市值节节高升，这看起来更像是成功经验的分享，他归结于“确定目标，勇于纠错和耐心等待。”

AIGC的加速计算时代，并不让黄仁勋意外，这反而是他在30年前创办英伟达时就在等待的时刻。

1993年，黄仁勋与两位工程师好友在加州的一家餐厅中成立了英伟达。两年后，英伟达研发的第一项技术是PC游戏的3D图形，这个非主流、低成本的3D技术拿到了SEGA主机的合约。但1996年，黄仁勋不仅发现架构设计不合理，其技术路线还与微软在Windows95上主导的图形编程接口Direct3D不兼容。英伟达“成了最后一个接受这个标准的公司，同时又是最小的一家，那你怎么赢？”黄仁勋向财新杂志描述过当年的窘境。

这一错误让黄仁勋决定违约，拿着只能维持六个月的资金，裁撤了70%的员工，研发支持微软Direct3D图形接口的高性能128位图形芯片，获得了全力支持。到了1997年底，它的出货量超过100万张，英伟达才避免在创业初期就倒下的命运。

2012年，英伟达也有策略地纠正过路线错误。英伟达曾试水过移动处理器市场，开发了Tegra处理器，甚至花去公司当年的两成营收用来并购和研发产品。但高性能、低功耗的移动处理器与PC端处理器的市场需求不同，而集成的SoC在需要CPU、GPU之外，还需要英伟达有做通信芯片的能力，这是英伟达并不熟悉的市场。

此时已进入4G时代，就像芯片行业的总是赢者通吃的定律一样，霸主高通几乎主宰了整个市场。

黄仁勋想了一天，他觉得英伟达并不能在移动手机芯片市场做出非凡的成就，哪怕当时手机业务营收占到总营收的18%，份额跻身全球第五，他还是给所有管理层发了邮件，“这产业已经不需要我们了，我们退出吧。”

最终，英伟达将Tegra处理器用在智能汽车、智慧城市和云服务上，奠定了它两条产品线并存（GPU+Tegra）的商业布局。

及时纠错，或许也给了英伟达拥抱每一场浪潮的勇气，加密货币、元宇宙热，英伟达从未落下。英伟达目前的专业视觉部分营收，就来自对元宇宙的期望，2021年4月英伟达还推出Omniverse平台，但在最新财报中这部分营收占比缩减至仅4%。

在英伟达踩空了几次浪潮后，得以获取一个新未来的，是人工智能研究者辛顿和他的两名学生。

2012年，辛顿三人研发的深度卷积神经网络在ImageNet中获胜，收到微软、谷歌、百度以及DeepMind的收购邀约，百度一度给出4400万美元的收购价。

而这一研发正是基于GPU的并行计算能力——用CPU训练这一神经网络，需要花费几个月，基于两张英伟达为大型PC游戏准备的GTX50显卡，只需不到一周就完成了。

在此之前，英伟达就已开放了GPU在图形领域之外的应用。