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在过去二十年里，英伟达（NVDA）已迅速成为全球关注的焦点。这家半导体公司被视为计算机芯片设计与制造领域的国际领导者 ，并助力推动了人工智能（AI）的革命性崛起 。除了在游戏 、数据和 AI 领域的优势 ，英伟达于今年 3 月宣布在波士顿设立量子研究中心，其首席执行官黄仁勋表示 ，研究人员将在该中心攻克从药物研发到材料开发等领域的难题 。以下将梳理英伟达的发展历程 —— 从为游戏行业制造硬件 ，到设计为 AI 赋能的芯片。
“距离破产仅 30 天”
1993 年 4 月 5 日，黄仁勋 、克里斯?马拉乔夫斯基和柯蒂斯?普里姆创立了英伟达 ，最初专注于为计算机和视频游戏设计生产 3D 图形处理器 。公司推出的首款产品 —— 多媒体处理器 NV1 ，并未达到创始人预期的市场反响 。随之而来的财务危机极为严峻，英伟达裁员半数，由此形成了非官方座右铭：“我们的公司距离破产只有 30 天。”
除了 NV1 的表现未达预期 ，英伟达与日本游戏公司世嘉合作生产主机图形芯片的计划也告吹 ，进一步加剧了压力。然而，即便转向其他公司采购芯片 ，世嘉仍向英伟达投资 500 万美元 —— 这笔资金使公司得以避免破产 。
尽管面临财务挑战且团队规模缩小 ，英伟达仍于 1997 年推出了下一代芯片，并大获成功 。RIVA 128 支持高分辨率 2D 和 3D 图形 ，首四个月销量突破 100 万片。基于 RIVA 128 的销售基础 ，英伟达推出 RIVA TNT，凭借更优的图像质量和性能进一步巩固了行业地位 。两年后的 1999 年 1 月 22 日 ，英伟达以每股 12 美元的价格在纽约证券交易所（NYSE）上市 ，到 5 月已出货第 1000 万块图形处理器 。
GPU 的诞生
1999 年晚些时候，英伟达发布 GeForce 256 ，并称其为全球首款 “图形处理器 ”（Graphics Processing Unit ，GPU）。通过直接向消费者营销芯片，而非仅将其集成到设备或主机中，该公司让 “GPU ” 这一术语广为人知 。凭借将大型任务分解为可同时运行的小任务的能力（即并行处理） ，GPU 承担了驱动图形的繁重计算工作 ，使设备能更快处理其他运算功能 —— 这意味着 GeForce 256 可提供更流畅、快速且逼真的图形效果 。
随着向消费者和 Xbox 等主机供应 GPU 的成功不断积累，英伟达于 2001 年加入纳斯达克 100 指数和标普 500 指数。
CUDA 的布局与突破
2006 年 ，英伟达推出 CUDA 平台 ，允许用户利用 GPU 的并行处理能力运行自定义软件，而非仅用于图形处理 。2006 年至 2017 年间 ，英伟达在研发上投入近 120 亿美元 ，其中很大一部分用于 CUDA 。
进入 2010 年代后，CUDA 的下载量有所放缓。尽管该平台让用户能将芯片用于游戏之外的场景 ，但起初似乎并未给投资者带来回报 。“2000 年代末 ，一些投资者是英伟达的忠实粉丝，在 CUDA 投资的前五年对其持乐观态度 ，” 播客《Acquired》联合主持人本?吉尔伯特在 2022 年的一期节目中表示 ，“但到 2010 年代中期，市场需求仍未显著显现，而投资却越来越大 。 ”
然而 ，后续的技术发展使 CUDA 成为公司的关键。“由于我们在销售游戏显卡的同时为其植入计算加速功能 ，这让所有产品成本更高， ” 英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩?卡坦扎罗在 2023 年对雅虎财经表示 ，“坚持到底需要很大的决心…… 我认为大约过了 10 年 ，华尔街才真正开始相信这项投资是有价值的。”
“命运邂逅机缘 ”
2012 年，学生亚历克斯?克里热夫斯基和伊利亚?苏茨克弗利用 CUDA ，通过两块英伟达 GPU 训练了视觉识别神经网络 AlexNet 。AlexNet 在图像识别上的突破性表现表明 ，与此前使用的 CPU 相比，用 GPU 训练机器学习模型可大幅缩短训练时间 。
在这一进展之后 ，英伟达开始将重心转向人工智能 ，其游戏业务的收入为这一转型提供了支撑。到 2016 年，公司推出 DGX-1—— 专为深度学习和兴起的大型语言模型设计的系统 。那一年 ，英伟达股价几乎上涨了两倍 。
“这是‘命运邂逅机缘’ ， ” 英伟达首席执行官黄仁勋当时对雅虎财经表示，“人们认为这是一夜成名，但和大多数‘一夜成名’一样 ，我们为此花了数年时间。”
与此同时 ，英伟达抓住机会进行战略收购，例如 2011 年收购无线公司 Icera ，2013 年收购硬件公司 The Portland Group 。2020 年 ，它试图收购半导体设计公司 Arm（ARM），但由于监管担忧 ，该交易最终告吹 。
2022 年 3 月 ，英伟达宣布推出 H100 “Hopper ” 芯片，承诺为人工智能提供更快的训练和更优的性能。凭借这款 GPU 占据大部分市场份额 ，包括 Alphabet（GOOG） 、亚马逊（AMZN）和微软（MSFT）在内的大型公司在开发 AI 和数据驱动产品时 ，纷纷向英伟达投入数十亿美元 。
其中一家公司是 OpenAI（OPAI.PVT），其与英伟达的合作可追溯至 2016 年 —— 当时英伟达向这家初创公司捐赠了首台 DGX-1 超级计算机 。2022 年 11 月 ，OpenAI 推出基于英伟达 GPU 构建的语言模型 ChatGPT ，迅速成为头条新闻。根据瑞银的一项研究，ChatGPT 在不到两个月的时间里创下了历史上用户增长最快的消费应用纪录，2023 年 1 月达到 1 亿月活跃用户 。“一个新的计算时代已经开始 ， ” 英伟达首席执行官黄仁勋在 2023 年的一份声明中表示 ，“全球企业正在从通用计算向加速计算和生成式 AI 转型 。”
迈向 3 万亿美元市值之路
随着投资者对人工智能的兴趣日益浓厚，以及运行模型所需的 GPU 需求持续增长 ，英伟达截至 2024 年 1 月的季度收入同比增长超过一倍。季度报告发布后 ，英伟达创下美股历史上最大单日涨幅，市值增加 2770 亿美元 ，次日市值达到 2 万亿美元。然而 ，这一纪录并未维持太久 —— 仅两个月后，英伟达就再次刷新了这一纪录 。
同年 3 月 ，英伟达宣布推出下一代芯片 Blackwell 。该芯片在性能提升的同时降低了成本和能耗 ，设计上更适合大规模互联协同工作，较前代产品表现更优。不久后 ，英伟达于 2024 年 6 月宣布 10 股拆 1 股的股票拆分计划 。拆分后 ，其市值超过微软和苹果（AAPL），以 3.3 万亿美元成为全球市值最高的公司 。到 2024 年 11 月，它被纳入道琼斯工业平均指数。
尽管取得了诸多成就 ，英伟达在崛起过程中也面临挑战 。2018 年 ，它遭遇集体诉讼，指控其未向投资者妥善披露加密货币市场对 GPU 销售收入的影响 。当时 ，比特币（BTC-USD）和以太坊（ETH-USD）等加密货币的 “矿工 ” 使用英伟达 GPU 完成交易并获取新代币 ，这一过程需要大量计算能力，使英伟达 GPU 成为热门之选。2022 年 ，英伟达因该问题向美国证券交易委员会（SEC）支付了 550 万美元和解金；2024 年 12 月 ，美国最高法院驳回了英伟达的上诉，允许 2018 年的案件继续审理 。
这并非英伟达首次因芯片面临法律问题 。2016 年 ，它就 GTX 970 显卡宣传性能与实际能力不符的案件达成和解 ，向每位购买者赔偿 30 美元。
除了法律问题，供应链能否跟上需求也是一项挑战 。2020 年初 ，由于新冠疫情和远程办公对技术依赖的增加 ，全球出现芯片短缺 。2023 年，美中贸易战 、极端天气事件和俄乌战争等因素进一步延长了短缺周期。IDC 2024 年 12 月的一份报告预测，2025 年全球对 AI 和高性能计算（HPC）的需求将增长超过 15%。
推动 AI 革命前行
2025 年 1 月 ，特朗普总统宣布 “星门计划 ”（Project Stargate） ，甲骨文（ORCL）、OpenAI 和软银（SFTBY）等科技公司将在未来四年内投资 5000 亿美元用于美国的 AI 基础设施 。作为该项目的技术合作伙伴，英伟达股价上涨 ，市值达到 3.6 万亿美元 。
然而 ，当月晚些时候，中国公司深度求索（DeepSeek）发布了自己的 AI 模型 ，据报道其训练成本远低于竞争对手。该消息宣布后 ，英伟达股价暴跌 5890 亿美元，跌幅近 17% ，创下美股历史上最大单日市值损失 。
股价下跌后 ，2025 年 3 月，英伟达推出 Blackwell Ultra——Blackwell 的继任者 。新芯片性能较前代提升 1.5 倍 ，可帮助 AI 模型更快响应用户查询。2025 年 4 月 ，特朗普政府禁止向中国出口英伟达 H20 芯片，因为此类芯片在 AI 技术研发竞赛中至关重要 。英伟达在第一季度报告中表示，预计该禁令将导致 80 亿美元潜在销售额损失 。
尽管出口限止不断扩大 ，英伟达仍在持续增长 ，甚至在 6 月短暂超越微软，再次成为全球市值最高的公司。展望未来 ，有人预计它可能成为首家市值达到 4 万亿美元的公司 。“英伟达真正推动了 AI 革命的启动 ，” 方舟投资（ARK Invest）创始人凯西?伍德今年早些时候对雅虎财经表示，“我们认为它仍将扮演重要角色 。”
