双“英”恩仇：英特尔和英伟达的三十年

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陈永伟

北京时间9月19日凌晨，英伟达创始人黄仁勋与英特尔首席执行官陈立武共同召开了一场线上发布会。会上，黄仁勋宣布了一个爆炸性的消息：英伟达将向老对手英特尔注资50亿美元，并与其携手开发革命性的“Intel　x86　with　RTX”芯片。

虽然黄仁勋本人只是轻描淡写地用一句“英伟达很高兴成为英特尔的股东”来概括这一事件，但只要是对芯片行业有所关注的人都知道，这次芯片界两大巨擘在历经三十年恩怨情仇后的惊人握手，绝不会只是一场简简单单的交易。它不仅会震动华尔街的股市曲线，更会在全球科技圈掀起巨大的波澜。

英特尔和英伟达，一个在PC时代铸就了庞大的帝国，将“Intel　In-side”的印记深深植入亿万用户的内心；另一个则在像素与帧数的洪流中崛起，用精湛的图形处理技术点亮了虚拟世界。为了争夺芯片市场的主导权，它们曾互为敌手二十余年。如今它们放下恩怨，很可能会带来整个芯片行业的一场重大洗牌。在这个节点上，重新回望双“英”之间多年的博弈，或许可以帮助我们更好地看懂芯片行业的过去、现在和未来。

一、起初的岁月静好

1992年底，加州圣何塞市丹尼餐厅的服务生发现，有三位年轻工程师三天两头来店里。他们点几杯无限续杯的咖啡和便宜小菜，聊上三四个小时。这样的客人不算讨喜，好在那位华裔总会多给些小费，才免于冷眼。

这三人正是黄仁勋、克里斯·马拉 科 夫 斯 基 （Chris　Mala-chowsky）和柯蒂斯·普利姆（Cur-tis　Priem）。当时，黄仁勋在LSI　Logic公司担任CoreWare部门总监（注：CoreWare是LSI　Logic推出的一种模块化设计框架）。他发现随着PC普及，人们对图形处理的需求大幅上升，而当时硬件性能却不足，因此判断图形处理专用硬件将可能拥有巨大市场。与此同时，在太阳计算机公司从事图形硬件开发的马拉科夫斯基与普利姆，也看到了这一机会。三人一拍即合，决定共同创业。

1993年4月，他们在丹尼餐厅写下最初的商业计划书，并顺带给公司起了一个奇怪的名字：Nividia。之所以选这个名字，原因颇为特别——马拉科夫斯基和普利姆都很喜欢“嫉妒”（envy），希望自己的产品能让对手嫉妒。于是，他们从“envy”中取出“NV”的发音，生造出“Nividia”这个词，即后来的英伟达（NVIDIA）。

创业初期，英伟达资源极为匮乏。黄仁勋拜访了许多行业巨头，希望说服他们投资，但几乎都被拒绝。在当时看来，GPU（图形处理器）只是可有可无的“游戏玩具”；PC真正重要的是CPU（中央处理器）。各大企业几乎押上全部赌注抢占CPU市场，自然无意分心投入GPU。

在那个时代的CPU市场，英特尔是绝对的王者。凭借x86架构和与微软的深度联盟，英特尔几乎垄断PC处理器。就在黄仁勋等人在丹尼餐厅写下商业计划书的前一个月，英特尔推出了划时代的“奔腾”（Pen-tium）处理器，掀起PC性能新革命。统计数据显示，1993年英特尔年收入约88亿美元，利润超过20亿美元，CPU市场份额超80%，一骑绝尘。相比之下，英伟达才凑出500万美元启动资金，如同大象身边的一只蚂蚁。

但正是这种巨大差距，反倒为英伟达创造了生存空间。作为x86生态的掌门人，英特尔并未封杀这家初出茅庐的小公司，反而在平台兼容性上敞开大门。1995年，英伟达推出NV1芯片，尽管市场反响平平，却在英特尔奔腾处理器生态中找到了立足之地。黄仁勋后来回忆：“英特尔没把我们当威胁，这既是侥幸，也是机会。”

二、从和平滑向战争

1999年，英伟达推出号称“全球首款GPU”的GeForce　256。这款芯片不仅震撼了游戏玩家，也让PC厂商眼前一亮。其3D渲染能力让《雷神之锤》这类游戏从卡顿变得流畅，英伟达由此声名鹊起。

那么，面对迅速崛起的英伟达，英特尔有何反应？答案是：完全没有。在当时的决策层看来，英特尔真正关心的是PC产业的“地基”，即CPU市场。GPU的繁荣只会间接推高对CPU的需求。因此，英伟达崛起之时，英特尔仍大方提供平台兼容。戴尔、惠普等厂商纷纷将GeForce与英特尔平台捆绑，推向千家万户。

　　新世纪初，英伟达推出Optimus技术，允许笔记本在英特尔集成显卡（iGPU）与独立GPU间智能切换，兼顾性能与续航。这一技术成为笔记本市场的杀手锏，惠及从学生到白领的用户。直到此时，英特尔CEO安迪·格罗夫（AndyGrove）仍对英伟达的崛起保持战略默许。虽然会议上已有高管提醒他关注GPU市场，但这位因信奉“只有偏执狂才能生存”著称的CEO，依旧以一句“GPU是锦上添花，CPU才是PC的灵魂”否决了建议。

然而，和平的表象下裂痕渐生。随着PC市场爆炸式增长，芯片分工开始模糊。黄仁勋敏锐地嗅到GPU的潜力远不止游戏。2001年，英伟达推出nForce芯片组，直接挑战英特尔芯片组业务。英特尔随即发起专利诉讼，指控其窃取x86总线技术。

与此同时，英特尔也逐渐认识到GPU的重要性。2004年，英特尔启动Larrabee项目，试图打造高性能GPU，直接挑战GeForce。这不仅是技术试探，更是市场觊觎。当时，PC市场增长趋缓，单靠CPU难以支撑长期业绩；而移动设备和专业计算需求初现，GPU自然成为英特尔必须争夺的关键赛道。

至此，双“英”之间互不侵犯的默契终于终结。

三、专利战场上的初次冲突

相比初出茅庐的英伟达，老牌巨头英特尔在知识产权法方面的积累要深厚得多。自针对英伟达的法律战开启以来，英特尔节节胜利。到2009年，英伟达不得不以和解收场，支付15亿美元许可费，几乎相当于当年营收的五分之一。黄仁勋在和解后苦笑着说：“这不是结束，而是新战场的开始。”这场官司不仅掏空了英伟达的腰包，更暴露了双方的战略分歧，英特尔视x86为自家后花园，任何入侵者都必须付出代价。

这场专利战，给黄仁勋上了深刻一课：科技竞争从来不是单纯的技术赛跑，而是专利、资本和权谋的综合角逐。对于在位巨头而言，知识产权才是最大的护城河。像英特尔这样的企业，凭借先发优势积累了海量专利；后来者若硬刚，将面临重重阻力。相比之下，绕开巨头盘踞的地盘，开拓新领域才是取胜之道。

此后，英伟达调整策略。一方面有意避开英特尔，转而与AMD合作；另一方面，加大研发力度和专利掌控。工程师们回忆，那几年公司氛围如战时状态，黄仁勋也常亲自督战。他激励团队的话很直白：“专利是武器，所以我们要造更好的枪。”

四、赢了官司，却输了市场

虽然英特尔在法律战上确实压了英伟达一头，但在市场上，却没能遏制其进击。2005年，英伟达凭nForce成功，一举拿下芯片组市场20%的份额，已对英特尔基本盘造成直接威胁。虽然后来依靠诉讼胜利，英特尔找回一些势头，但英伟达羽翼已成，难再驱逐。

反观英特尔对GPU市场的进攻则不顺。Larrabee项目雄心勃勃，定位“万能芯片”，兼顾消费级图形、通用计算和高性能计算。为此英特尔试图以软件替代部分硬件功能，却忽视了硬件优化。与此同时，Larrabee由独立团队研发，与集显团队分离，资源效率甚至不如专为其平台设计的第三方GPU。2009年原型测试显示，其游戏性能仅相当于英伟达中端GPU，远低于预期。最终，2010年英特尔取消该项目。

同时，英特尔还采取迂回策略，通过集成显卡蚕食GPU市场。既然在CPU领域占据绝对优势，那就将GPU功能嵌入CPU，让独显失去空间。基于此，英特尔推出IntelHDGraphics。起初进展顺利，IntelHD很快成为笔记本标配；更重要的是，用户心中逐渐形成一种定势：显卡应当是集成的，而不必是独立的。

然而，现实偏爱异类。英伟达并未在阴影下窒息，反而牢牢抓住游戏玩家与高端市场。随着《魔兽世界》《使命召唤》等3A游戏大作风靡，玩家发现集成显卡无法提供流畅体验，而GeForceGTX系列则性能压倒性。独显不仅是一块芯片，更逐渐成为玩家的身份标识。

更重要的是，英伟达与开发者和游戏厂商建立了紧密联系。从DirectX优化、PhysX物理引擎，到CUDA的推出，英伟达构建起“软硬结合”的完整生态。显卡不再只是硬件，而是通向更沉浸、更逼真数字世界的钥匙。

2010年前后，格局渐明：英特尔占据低端集显市场，高端独显则属于英伟达。这是一种意外却稳定的分工——英特尔满足“大多数用户够用”的需求，英伟达则以“性能极致”收割利润。根据JonPeddieResearch的数据，在独显市场，英伟达份额长期维持在60%以上，而英特尔几乎可以忽略。

五、从摩尔定律到黄氏定律

众所周知，在芯片行业有一个著名的“摩尔定律”（Moore'sLaw），其核心观点是：集成电路上可容纳的晶体管数目大约每隔18到24个月会增加一倍。作为行业龙头，英特尔长期是摩尔定律的守护者。其内部研发遵循“嘀嗒”战略——处理器微架构更新与制程升级交错，一年制程升级，一年架构优化。正是在这样的节奏下，英特尔的产品迭代几乎完美契合摩尔定律的预言。

然而，从2005年左右开始，摩尔定律的光芒日渐黯淡。随着晶体管缩小放缓，制程成本越来越高。在这种背景下，英特尔依旧固守“嘀嗒”战略，但被困在10纳米这一关键节点。CPU主频已难以像过去那样提升，单核性能也逐渐逼近天花板。

与此同时，在硅谷另一端，黄仁勋意识到：未来计算不再依赖单核线性提速，而是通过成千上万个“小核心”并行运算完成。这个发现，最终演化为“黄氏定律”（Huang'sLaw）。

2006年，英伟达发布CUDA（Com－puteUnifiedDeviceArchitecture）架构，支持并行计算。从此GPU不再只是渲染游戏的工具，而成为全新的通用计算平台。

对当时的英伟达而言，这是一场豪赌。推出CUDA，意味着它不仅要卖芯片，还要构建完整的软件生态：编译器、开发工具、算法库、开发者社区，样样都不能少。对于一家市值尚不足百亿美元的公司，这是一次冒险的跨界。但黄仁勋坚信，这是英伟达从“显卡厂”迈向“计算公司”的唯一道路。

很快，CUDA的潜力开始显现。科研领域率先尝到甜头：斯坦福的分子动力学模拟、NASA的气候建模、金融高频交易，都借助GPU加速实现了数量级提升。一些科研团队甚至用一块高端显卡完成了过去需要超级计算机集群才能完成的任务。

反观英特尔，Larrabee项目的受挫使其错失了GPU计算的关键窗口。虽然后来推出XeonPhi协处理器，但与英伟达GPU相比，已不可同日而语。

自此，双“英”路径彻底分叉：英特尔困在CPU这片日渐艰难的高地，而英伟达则在GPU并行计算的荒野上开辟新路。Top500超级计算机榜单的数据印证了这一转变：2010年之后，GPU加速的超算数量迅速增长，美国的Summit、Sierra等超级计算机均采用英伟达GPU作为核心处理器。

这是关键转折点。摩尔定律的失速，标志着CPU黄金时代的终结；而CUDA的诞生，则为GPU插上了飞向未来的翅膀。自此，英伟达从长期被英特尔压制在边缘的挑战者，逐渐转变为引领新计算范式的先锋。

六、AI时代：为英伟达加冕

2012年，AI的历史翻开新的一页。杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）和两位学生——亚历克斯·克里泽夫斯基（AlexKrizhevsky）与伊尔亚·苏茨克维（IlyaSutskever）——使用两块英伟达GTX580显卡训练出名为AlexNet的深度神经网络，并在ImageNet图像识别比赛中夺冠，将准确率从74%提升至85%。这一成绩点燃了AI研究的火焰，“深度学习革命”由此拉开序幕。

与此同时，芯片行业走到关键路口。CPU已难以满足深度学习的庞大算力需求，而GPU的并行架构恰好契合大规模矩阵计算。自此，英伟达GPU从游戏玩家的利器一跃成为推动人工智能的发动机。

黄仁勋敏锐地捕捉到这一变局，迅速调整战略，将AI置于核心位置。2016年，英伟达推出面向科研和企业的DGX超级计算机，并号称“一台DGX相当于一个小型数据中心”。随后，Volta、Ampere、Hopper等多代GPU架构接连问世。这些创新不仅让英伟达性能领先，也进一步巩固了CUDA生态的不可替代性——让开发者几乎别无选择。

资本市场反应迅猛。2015年，英伟达市值仅150亿美元；到2020年突破3000亿美元；2024年更冲上3万亿美元，超越苹果与微软，成为全球市值最高的科技公司。华尔街分析师称英伟达为“AI基础设施的唯一供应商”，其地位几乎等同于数字经济的“新石油公司”。

而此时英特尔却在AI浪潮前乱了阵脚。2015年，它斥资167亿美元收购FPGA厂商Altera，试图通过可编程逻辑器件切入AI；2016年又收购初创公司Nervana，计划推出深度学习加速器，但项目胎死腹中，市场无回响。2020年再收购HabanaLabs，试图补课，但开发者注意力早已被CUDA锁死，努力再次失败。

当OpenAI训练GPT-3模型时，其算力完全依赖英伟达 V100GPU；GPT-4模型则建立在上万张A100与H100之上。全球最前沿的AI公司几乎都将命运绑定在英伟达的芯片体系上。尽管英特尔仍是CPU巨头，但在AI算力战场上，已不见这位老英雄的身影。

可以说，AI的崛起就是一场加冕礼。它不仅成就了英伟达的辉煌，也改写了行业权力的中心。英特尔不再是定义计算的帝国，而英伟达，已成为新算力时代的代名词。

七、双“英”背后的另一只手

如果说AI革命让英伟达站上舞台中央，那么制造环节的变迁，则揭示了英特尔衰落与英伟达崛起的另一面。

过去，英特尔是硅谷无可争议的制造霸主，不仅自行设计处理器，还掌控晶圆工厂，形成所谓“集成器件制造商”（IntegratedDeviceManufacturer，以下简称IDM）模式。其工艺长期领先，使竞争对手在性能与能耗方面难以望其项背。摩尔定律一度几乎等同于“英特尔定律”。

然而，到了10纳米节点，英特尔的光环开始黯淡。原定2015年量产的10nm工艺一再延期，直至2019年才勉强出货，且良率极低，严重打击市场信心。更让人唏嘘的是，Intel4工艺也接连跳票。工艺迟滞，让昔日的王者地位荡然无存。2020年，苹果果断弃用英特尔处理器，转向自研M1芯片——这不仅是产品选择的转移，更象征着英特尔霸权时代的终结。

相比之下，英伟达选择了完全不同的制造道路。自始至终，它未投入巨资自建晶圆厂，而是专注芯片设计，制造环节完全外包给台积电。凭借这种“无厂模式”（Fabless+Foundry），英伟达得以轻装上阵，将资源集中投入架构创新与生态构建。与此同时，台积电凭借对极紫外光刻（EUV）的持续投入，逐步在先进制程上反超英特尔，成为全球无可替代的晶圆制造巨头。

英伟达与台积电的合作造就了前所未有的共生关系。但这也带来新的瓶颈：台积电的产能限制直接影响英伟达芯片出货。在很大程度上，今天全球顶尖AI公司排队等待显卡的场景，正是台积电与英伟达产能博弈的结果。

由此可见，双“英”命运背后始终有台积电的影子。英特尔因失去制程领先而跌落神坛，英伟达则因搭上台积电的顺风车而扶摇直上。可以说，台积电成了双“英”之外，牵动它们命运的另一只手。

八、从对抗走向合作

2023年，芯片行业的天平已彻底倾斜。AI热潮推动英伟达H200GPU供不应求，市值一路飙升至3万亿美元。作为公司创始人，黄仁勋被冠以“硅谷新教父”的头衔。反观英特尔，却深陷泥沼：2023财年亏损高达70亿美元，股价几近腰斩。尽管CEO帕特·格尔辛格（PatGelsinger）力图振兴公司，并推出颇为亮眼的Intel4制程，但市场份额仍持续流失至AMD与台积电。

在内部，英特尔裁员潮汹涌；在外部，地缘政治阴霾加剧——中美芯片战不断升级。虽然获得美国《芯片与科学法案》数百亿美元补贴，但这位昔日巨头依然难以应对供应链断裂。在国会听证会上，格尔辛格无奈表示：“我们需要盟友，而非更多敌人。”

在此背景下，英特尔不得不寻求外部“输血”。2023年中，它尝试与三星、高通洽谈合作，但均因战略分歧告吹。英特尔的示弱与主动，让黄仁勋嗅到机会。虽然英伟达在GPU领域已不可撼动，但在CPU市场始终未能取得实质性突破。收购Arm公司失败后，它急需一个新锚点，以进一步巩固在x86生态中的地位。对此黄仁勋并不避讳——在一次内部会议中，他曾说：“既然英特尔有工厂，我们有AI大脑——为什么不联手？”

同时，地缘政治变迁也催化了“双英”合作。中东欧芯片工厂投资潮让英特尔意识到全球化布局的必要性；而英伟达也开始担忧过度依赖台积电带来的风险，迫切需要美国本土的替代伙伴。在这种共同需求下，英特尔CEO格尔辛格主动向黄仁勋抛出橄榄枝，双方在硅谷一家私人俱乐部会晤，商讨细节。

经过半年多磋商，“双英合璧”终于水到渠成。于是，就出现了本文开头的那一幕：曾经互为瑜亮的两大芯片巨头，终于走到了一起。

九、联盟已成，变局仍在

毫无疑问，“双英”的携手将为芯片江湖带来巨大变数。但这个由最强GPU与最强CPU供应商组成的联盟，是否能主导未来市场？从当前来看，并不确定。

事实上，当英特尔与英伟达激烈厮杀时，整个行业早已悄然生变：这场对局不再只是“双英之争”，而是演化为“多强博弈”。

在CPU市场，AMD曾长期被英特尔压制。但自2017年起，这个“千年老二”强势反弹。随着Zen架构横空出世，AMD重新夺回主动权。锐龙（Ryzen）在消费级市场表现亮眼，霄龙（EPYC）持续蚕食英特尔高端份额。水星研究（MercuryResearch）数据显示，截至2023年，AMD在x86CPU市场的份额已接近35%，创下二十年来新高。在GPU领域，尽管AMD长期处于英伟达阴影之下，但其押注的开源生态ROCm已经在部分应用中对CUDA形成挑战。虽然开发者迁移成本不低，但在“算力去英伟达化”的呼声下，AMD赢得了政策倾斜和部分企业客户。只要机会合适，它完全可能成为挑战“双英联盟”的力量。

与此同时，专用芯片的崛起也在改变格局。随着AI算力需求激增，互联网巨头开始放弃对通用GPU的依赖，转而自研芯片。早在2016年，谷歌推出TPU（TensorProcessingUnit），专为深度学习打造；亚马逊开发Inferentia和Trainium；特斯拉则构建Dojo超级计算机。这些专用芯片未必能全面替代英伟达，但它们预示着算力版图可能呈现“碎片化”趋势。不同任务和企业，可能会选择最适合自身需求的加速器，而非一味依赖GPU。

更深层的变数来自地缘政治。对于半导体行业而言，地缘政治已成为无法回避的关键变量。从特朗普政府开始，中美围绕芯片的博弈愈演愈烈。2022年，拜登政府对华实施高性能GPU出口管制，英伟达A100、H100被列入“禁运清单”，并被迫推出性能阉割版A800与H800；英特尔则因《芯片与科学法案》被要求在美国本土扩产。这意味着，竞争已超越企业间的技术与市场博弈，演化为国家间的战略较量。“双英”的前路，不仅要面对同行挑战，也必须在地缘政治的复杂棋局中寻找立足之地。

综合来看，芯片产业格局愈发复杂。英特尔不再是唯一的CPU霸主，英伟达也未必能永远垄断AI算力。这个行业唯一不变的铁律是：没有永恒的王者，只有永恒的更替。未来走向何方，仍是一个无法预判的开放命题。

十、结语：颠覆式创新的一个注脚

回望“双英”三十年恩仇，英特尔与英伟达的此消彼长，恰好印证了克里斯滕森的“颠覆式创新”理论。

GPU最初只是面向游戏玩家和设计师的配角，英特尔起初并未视其为威胁。然而，真正改变格局的技术往往不是从主流开始，而是从边缘切入。随着3D渲染和科学计算的发展，GPU的并行计算优势凸显，并在深度学习时代迎来爆发。英伟达正是在这条边缘路径上一步步走到产业中心。

而英特尔的迟缓，则是“创新者的窘境”的典型案例。它并非技术落后，甚至早已预见并行计算的趋势，Larrabee和XeGPU项目也野心勃勃。但它难以主动放弃利润丰厚的CPU主业，转身投入一个看似“不成熟”的新市场。克里斯滕森指出，创新失败往往不是因为落后，而是因为成功带来的路径依赖。

“主流曲线与颠覆曲线交叉”的模型，正可以用来解释CPU与GPU的力量更替。CPU单核性能提升逐步放缓，而GPU在矩阵计算上的表现突飞猛进。2012年的AlexNet就是交叉点之一，从此计算权力由CPU转向GPU，技术范式完成切换。

这段故事至此还未终结。今天的英伟达已居高位，面对光子计算、量子处理器、类脑芯片等新兴技术，是否会重蹈英特尔覆辙？“每个创新者终将成为守成者”，这正是颠覆式创新的内在循环。

因此，这不仅是两家企业的商业传奇，更是一种创新规律的现实演绎。它提醒企业，不应轻视边缘市场；提醒投资者，价值迁移往往始于不被看好的技术；也提醒政策制定者，范式切换窗口期稍纵即逝。

克里斯滕森曾说，真正的挑战不在于技术本身，而在于组织能否放下眼前的利润，转身去迎接一个不确定的未来。英特尔与英伟达的故事，正为此提供了生动注解。