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英偉達，為何這么能狂飆？

最近最意氣風發的企業家，或許就是英偉達創始人黃仁勛。

(資料圖片僅供參考)

英偉達的股價在此前跌了大半年之后，扭轉局面一路上漲，到現在，整個英偉達市值已經漲回到了 6500 億美元，是 AMD 的 4 倍，英特爾的 6 倍。

英偉達成為美股歷史上第七家萬億市值公司，另外六家市值沖到過萬億的公司，分別是蘋果、微軟、亞馬遜、Alphabet、Meta和特斯拉。

值得一提的是，英偉達是這個萬億俱樂部里，唯一的一家芯片公司。

此外，最近英偉達黃仁勛還上了熱搜，不久前有消息稱黃仁勛將于6月初前往中國大陸，并將拜訪中國大陸合作方，在馬斯克之后第二個訪華。不過中國市場部相關負責人對外表示英偉達CEO黃仁勛目前已返回美國。

英偉達為何能逆襲？

讓英偉達的股價瘋漲的，還是因為他們這一路來踩對了幾個風口，而且都在關鍵領域做到了某種程度上的壟斷。

很多人不知道，連顯卡的概念都是英偉達先提出來的。

當年電腦里最核心的部分，還是CPU，顯卡的主要用途就是打游戲，在人們的認知中并不重要。

但黃仁勛的野心，就是要代替CPU的地位。于是英偉達開始研發新的運算模型，在2007年，運算模型CUDA橫空出世，讓所有GPU都有了數據運算的能力。

在英偉達的研究下，顯卡除了能讓普通人下班打游戲外，還能參與科研人員的研究。到了2012年，一小部分人工智能的研究人員，發現了用前面提到的CUDA模型去訓練AI，效率遠超CPU。

當時黃仁勛敏銳的認識到人工智能將是未來的大趨勢，并沒有沉浸在現有的成績里，而是開始集中英偉達所有資源，開始研究深度學習領域。

之后的十多年時間里，CUDA靠著相對簡單的上手和通用性，牢牢地綁定住了一大批專業做人工智能的用戶。

英偉達算是所有專業人士的福音。無論搞人工智能，還是流體物理學研究、蛋白質折疊預測、還是粒子模擬，都離不開CUDA。

靠著十多年的積累，英偉達成功壟斷了人工智能領域必不可少的顯卡。

從 2015 年后，英偉達的 GPU 在超算中心的市場份額就一路上漲，這幾年穩居 90% 左右。如今英偉達被人稱為AI大戰的最大軍火商。

而英偉達還在繼續賭未來的賽道，做超級計算機（DGX GH200）、搞機器人設計、參與汽車軟硬件研發、甚至還要參與芯片制造，幫助光刻機提升效率。

DGX GH200圖樣 圖片來源：發布會

站在風口浪點的英偉達又有很多布局。英偉達上周又發布了適用于AI的超級芯片GH200Grace Hopper與超級計算機DGX GH200，無論是算力、帶寬，還是能耗指標，提升驚人。

黃仁勛曾對外表示，要么你為了食物而奔跑，要么你為了避免成為食物而逃跑。

可見，英偉達的狂飆，不是運氣，而是黃仁勛從16年前就積累下的實力。

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創業始終貫穿的不安全感

早在成為巨頭之前，英偉達的膽子就很大。

“ 為了計算和人類的未來，我捐出世界上第一臺 DGX-1 。 ”

2016 年 8 月，英偉達創始人黃仁勛，帶著一臺裝載了 8 塊 P100 芯片的超級計算機 DGX-1 ，來到OpenAI 的辦公大樓，拿出記號筆，在 DGX-1 的機箱上寫下這句話。

這臺 DGX-1 價值超過百萬，是英偉達超過 3000名員工，花費三年時間打造，有了這個機器，能把 OpenAI 一年的訓練時間，壓縮到短短一個月。

幾年前，英偉達還敢diss同行，沖英特爾表示：“即使英特爾將圖形計算能力提高10倍，也無法與我們匹敵。”

對于AMD，則表示“我已經很多年沒關注過競爭對手AMD了，我們之間的實力差距是9：0。”

英偉達為何敢這么狂？

畢竟有實打實的行業地位。有人總結英偉達的在GPU上的貢獻：

首先是推出了革命性CUDA架構，GPU流處理器進行了細致的分組，變成一個個小型流處理器且能單獨運行。而且能應用多個場景，包括如今大火的自動駕駛、元宇宙、AI。

黃仁勛還提了一個“黃氏定律”：每6個月，顯卡芯片的性能會提高一倍，比摩爾定律的速度整整快了兩倍。

更重要的，是建立起了完整的生態。

英偉達率先推出加速計算，著力解決AI應用中普通計算機無法解決的問題，使其成為試圖用AI構建東西的公司的關鍵供應商，在AI 發展的數十年間，英偉達通過對 CUDA 開發和社區的持續投入， CUDA 和各類 AI 框架深度綁定。

很多公司都會搞大模型，但商業化過程復雜多變，到最后肯定會有人失敗的，但提供GPU計算能力的軍火商，卻鐵定是最大的贏家。

即使這樣；黃仁勛依然對未來保持很強的危機感，經常會在內部強調，“記住，公司距離倒閉只有30天。”

在這個思路下，英偉達只要認準賽道，就一定會孤注一擲。最典型的就是CUDA平臺，這個項目一啟動，英偉達每年要砸5億美元，當時他們的全年營收只有30億美元。

還有一個數據是，自CUDA推出以來，英偉達在將GPU轉化為更通用的計算工具上，還投入了將近100億美元。

all in的回報也很明顯。英偉達的芯片訂單排到了2024年，甚至馬斯克都吐槽，“比毒品還難買”。

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龐大巨頭掌舵者黃仁勛，卻說最怕中國

不過巨頭英偉達，也并非完全可以高枕無憂。

首先就是對手的覬覦。2021年，高通、微軟、英特爾、亞馬遜四家科技巨頭就結成了“反英偉達同盟”，共同向各國監管機構提供壟斷證據，試圖阻止英偉達收購ARM公司。

而且客戶也在加速自研芯片，爭取早日擺脫對英偉達的依賴，比如微軟正在秘密研發自己的AI芯片，特斯拉也想告別英偉達GPU，推出了以NPU為核心的FSD車載芯片，以及用來搭建AI訓練集群的D1芯片，此外谷歌推出的AI芯片“TPU v4”，也號稱比英偉達的A100芯片更快、更節能。

讓英偉達憂慮的還有一件事，那就是中國市場。

前段時間，黃仁勛公開表示美國芯片行業不能失去中國市場。

為何黃仁勛這么重視中國市場？

據黃仁勛判斷，未來生成式人工智能將推動萬億美元的數據中心將從通用計算向加速計算轉型。但這一龐大的市場幾乎一半屬于中國，一半屬于美國。目前，中國發布了79個大模型，僅次于美國，兩國相加，占了全球80%。

所以黃仁勛已經開始擔心，“如果中國不能從美國購買GPU芯片，他們就會自己制造。”與美國同行紛紛自研芯片一樣，一旦中國企業也要自己研發芯片，這意味著英偉達接連里失去了AI時代里重要的客戶，畢竟中國市場在英偉達的全年營收里占比超過20%。

而且去年十月英偉達就被美國限制在華銷售A100/H100高性能GPU，英偉達只能緊急推出閹割版的A800/H800。

一旦全球IT周期進入下行階段，以及各種政策上的不確定性，也會導致英偉達庫存增長。

不過，正是這種憂慮，讓英偉達永遠在不斷創新和不斷研發的路上。

比如在Google推出TPU的5個月后，英偉達也推出了16nm工藝的Pascal架構。一方面引入了著名的NVLink高速雙向互聯技術，大幅提升連接帶寬，另一方面模仿TPU的量化技術，通過降低數據精度來提升神經網絡的計算效率。

總之，巨頭英偉達想要在未來走的更穩，還是不能忘了那句話，“公司距離倒閉永遠只有30天。”

參考資料：

《英偉達很猛，也很頭疼》，半佛仙人；

《一夜暴漲2000億！美國的壟斷巨頭，為何卻最怕中國？》金錯刀；

《英偉達創業史》，投資界；

《萬億英偉達可能更需要中國了》，虎嗅

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