英偉達：從為「玩物喪志」添油加醋到為AI開山鋪路

（本文作者李偉，長江商學院亞洲市場副院長、經濟學教授）

「英偉達」，曾經在PC遊戲界頗有知名度，也因此在不少國人眼里是個不太正經的存在；在今天它已然「脱胎換骨」成爲了推動當下AI（Artificial intelligence，簡稱AI）革命的最強引擎，甚至微軟、Alphabet（谷歌母公司）、Meta（Facebook母公司）、亞馬遜、特斯拉等科技巨頭也紛紛以自己擁有的海量英偉達H100芯片為榮。

起家靠「玩物喪志」的遊戲顯卡生意，英偉達不斷「打怪升級」，練就了自己在算力上強大的護城河，並在AI浪潮等風口來臨之際，實現了從愛理不理到高攀不起的「華麗轉身」。

2024年開局，「英偉達（Nvidia）神話」被推向新高潮：隨着創紀錄的年報業績發佈，市場情緒一路高漲。

3月7日，英偉達股價首次突破900美元大關，總市值達到2.32萬億美元，全球排名第三，僅次於微軟和蘋果，短短兩個多月的時間上漲幅度超過87%。這即使在擅長快速增長的高科技股中也是種「奇蹟」！

更重要的是，英偉達似乎鐵了心，要將商業上的領先優勢加速擴大。

1月18日，Meta的CEO馬克·扎克伯格宣佈，到2024年年底，Meta 將從英偉達購買 35 萬張 H100 顯卡作為其正在建立的「大規模計算基礎設施」的硬件支持（保守估計這將為英偉達貢獻超過 90 億美元收入）。

3月18日，英偉達年度GTC技術大會【GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器，簡稱GPU）Technology Conference】又再扔重磅炸彈，發佈了包括AI算力提升30倍的新一代AI芯片架構Blackwell、人形機器人通用基礎模型、新一代集中式車載計算平臺Thor等新品，並擴大了與比亞迪、小鵬和廣汽埃安等中國車企的合作；同時擴大英偉達AI技術的應用範圍，加速其在藥物研發等領域的應用等等。

如今英偉達的市場地位如日中天：在人工智能領域，英偉達是不可望其項背的存在；在資本市場中，英偉達更是神一般的存在。

作為一家成立於1993年的公司，英偉達過去的主要業務是遊戲顯卡，喜歡打遊戲的人大多都知道它，隨着其在GPU領域的不斷「打怪升級」，加上連續的算力風口，英偉達近年來徹底破圈，搖身一變成為「AI的世界引擎」、全球的寵兒。

英偉達如何實現這樣的突破？又是如何連續加築護城河，讓自己的領先優勢不斷擴大的呢？

01

英偉達前傳

今天我們看到的英偉達風光無限，似乎就是為這個時代而生，但實際上其發展歷程中卻經歷了不少大風大浪，好幾次甚至命懸一線。

故事的「大男主」是被稱為「皮衣黃」（因愛穿皮衣而得名）的黃仁勛（Jensen Huang），他現在的身份是美國工程院院士、英偉達創始人兼CEO。

1963年黃仁勛出生於中國臺灣省臺南市，9歲赴美求學，16歲進入俄勒岡州立大學，主修電子工程專業。大學畢業后他在知名芯片公司超威半導體公司（Advanced Micro Devices，簡稱AMD）任職芯片工程師，並拿到了斯坦福大學的碩士學位。

此后他加入硅谷大佬威爾弗雷德·科里根（Wilfred Corrigan）創辦的艾薩股份有限公司（Large Scale Integration，大規模集成電路公司，簡稱LSI），先后從事圖形處理硬件開發以及硬件銷售的工作，並在后期成爲了LSI的董事。

1993年初，黃仁勛與兩位好友、在硅谷摸爬滾打十余年的芯片設計師克里斯·馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）一致看好圖形處理的未來前景，他們共同創立了英偉達，專注於開發獨立顯卡。

顯卡專門用於處理計算機上的圖形和視頻輸出，主要功能是將圖形數據轉換為可以在顯示器上顯示的圖像。顯卡的類型包括集成在主板上的集成顯卡和作為獨立擴展卡的獨立顯卡，核心組件是GPU，主要負責執行圖形渲染所需的複雜數學計算。

在當時，顯卡以集成顯卡為主，但3D（Three Dimensions，三維，簡稱3D）圖形處理非常消耗算力，而一般的集成顯卡顯示效果不佳，市場對能專門處理圖形的獨立顯卡需求很大，其中需求最大的當數遊戲。

這里簡要解釋一下GPU與中央處理器（Central Processing Unit，簡稱CPU）的區別，以及為什麼GPU較之CPU具有更強的算力。

CPU是一種通用處理器，作為計算機的主核心，它的任務非常複雜，既要應對不同類型的數據計算，還要響應人機交互。

在CPU中緩存單元大概佔50%，控制單元25%，運算單元25%。CPU的強項是管理和調度，算力不是它的優勢。

GPU恰恰相反，它為圖形處理而生，任務非常明確且單一，就是做圖形渲染。圖形由海量像素點組成的，屬於類型高度統一、相互無依賴的大規模數據。

GPU的任務是在最短的時間里，完成大量同質化數據的並行運算，調度和協調之類的「雜活」很少。在GPU中緩存單元大概佔5%，控制單元5%，運算單元則高達90%。

可以説GPU就是天然為大規模計算而生的。

上世紀90年代正是全球電子遊戲興起的時代，個人電腦（Personal Computer，簡稱PC）開始進入家庭，這激發了大量的娛樂需求，但2D遊戲市場並不大。

黃仁勛認為3D遊戲有望全面突破2D遊戲的發展瓶頸，並預測其將成為世界上最大的行業之一。但剛起步的3D遊戲，受制於CPU算力，人和物都顯示得很模糊，視覺效果非常差，亟需功能更強大的獨立顯卡做3D渲染。

當時市場上已經有20到30家與英偉達類似的公司了，並且在隨后兩年里增長到90多家，整個行業沒有什麼軟硬件標準，處於一片混戰的狀態中。

英偉達出師不利。

儘管在前老闆的引薦下，黃仁勛很快獲得了紅杉資本領投的2000萬美元融資，但直到公司成立兩年后才推出第一款產品NV1顯卡，更糟糕的是因為押錯技術路線以及系統兼容性等原因，這款產品推出后市場反應不佳。

不幸中的萬幸，1995年日本遊戲巨頭世嘉伸出了橄欖枝，希望英偉達為其即將推出的遊戲機「土星」（SEGA Saturn）研發一款芯片，定價700萬美元。

之后，英偉達雖然在世嘉的幫助下涉險過關，但其第二代產品NV2的開發依然不順利，不久就胎死腹中。

到了1997年英偉達已經危在旦夕，公司從上100人裁員到大概30人，賬面只剩6個月的運營資金。

黃仁勛意識到，此刻最重要的就是活下去。他緊急停掉原先的項目，將英偉達的戰略從遊戲主機轉向PC市場，並從遊戲設計公司晶體動力（Crystal Dynamics）請來大衞·科克（David Kirk）博士擔任首席科學家，組建新的研發團隊，同時抱緊微軟的大腿，推出完全兼容微軟Direct 3D顯示標準的圖形處理器RIVA128，這一次黃仁勛終於嚐到了勝利的滋味。

不久，黃仁勛就自信滿滿地公開表示，英偉達將超越摩爾定律（摩爾定律有多個版本，其中最常見的版本為集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便增加一倍），產品每6個月升級一次！

這一速度相當於摩爾定律的三倍，后來被稱為「黃氏法則」（Huang’s law)。

儘管設計出了優秀的顯卡芯片，但英偉達作為一家初創公司，很難找到資金自建晶圓廠，那時候建設一個晶圓廠至少需要1億美元以上，並且耗時很長。

1998年黃仁勛嘗試寫信向臺積電的張忠謀求助，很快張忠謀打來的電話讓他激動不已：雙方達成協議，將顯卡芯片外包給臺積電代工。

這意味着英偉達可以專注於芯片設計，而無須過多操心具體的生產環節。

當時芯片代工的模式剛剛興起不久，不同於英特爾和三星等巨頭將芯片設計與生產捆綁在一起，這種無晶圓廠的「輕資產」模式將兩者分開，更有利於專業化的分工，以及讓更多擅長芯片設計的參與者加入。

對此，黃仁勛曾表示，「沒有張忠謀就沒有英偉達，沒有他所創立的臺積電，就沒有英偉達今天的成就。」

1999年1月英偉達成功登陸納斯達克。

上市后英偉達繼續踐行「黃氏法則」，於當年9月推出GeForce256這一跨時代的產品，被譽為「世界上第一塊真正意義上的GPU」，然而就在此時，英偉達的第二次危機又悄然降臨了。

2000年，微軟準備推出Xbox，大舉進軍遊戲機市場，要與索尼、任天堂、世嘉一較高下。顯示芯片的好壞直接決定着遊戲效果，進而影響到遊戲機廠商的成敗。

鑑於與英偉達長期的合作關係，微軟很快宣佈Xbox將採用英偉達的顯示芯片，並直接支付了2億美元定金，總合同金額達到5億美元，當時英偉達全年的銷售額也不過5億美元。

沒想到，2002年1月微軟Xbox正式上市后並不如預期中受歡迎，也不如索尼的遊戲機有競爭力。微軟開始調低Xbox的價格，意圖通過價格戰扳回一局，微軟希望英偉達也能調低顯卡的價格，結果遭到了黃仁勛的堅決拒絕，微軟一怒之下把英偉達踢出了局，並找到了英偉達的死對頭冶天科技（Array Technology Industry，簡稱ATI），將Xbox二代訂單送給了ATI。

此后，英偉達在競爭中節節敗退，在2002年股價一路下滑，從每股70美元下滑到只有7美元，市值從110億美元縮水到10億美元。2002年底，一向驕傲的黃仁勛徹底認清了英偉達的嚴峻形勢，他公開承認戰略失誤，並開始奮力突圍，在經過了一系列努力之后，2003年終於帶領英偉達重振旗鼓。

02

進軍人工智能

從2004年到2007年，英偉達度過了順風順水的四年，主攻的遊戲和專業繪圖處理器業務穩步增長。

在此期間，黃仁勛還有一個對英偉達的未來影響深遠的重大發現：他發現斯坦福大學博士生伊恩·巴克（Ian Buck，簡稱巴克）領導的研究團隊發佈了編程模型Brook，可以用C語言編程讓GPU進行計算。

巴克的發現意味着人們可以挖掘GPU的更大潛力，不僅侷限於圖形渲染上，也適用於非圖形的大量計算。黃仁勛迅速將巴克挖到英偉達工作，並委以重任。

在巴克率領下，英偉達於2006年正式推出——統一計算架構（Compute Unified Device Architecture，簡稱CUDA），這是全球首款GPU上的通用計算解決方案，也是一個非常了不起的突破。

「谷歌大腦之父」吳恩達曾評價説，「在CUDA出現之前，全球能用GPU編程的人數極少（據說不超過百人），而CUDA的出現使得使用GPU變得輕松」。

CUDA出現后，一個計算機專業的大學生稍加培訓，就可以為GPU編程，極大地推動了GPU編程的普及和發展。

於是英偉達投入了至少100億美元和大量人力，讓英偉達幾乎所有的顯卡全都可以支持CUDA。

此后，經過英偉達的積極推廣和一系列努力，GPU變成了真正意義上的通用圖形處理器（General-Purpose GPU，簡稱GPGPU），應用領域從3D圖像處理擴大到了加速計算領域，像量化金融、航天、能源勘測和天氣預報等，這些領域都有英偉達顯卡的影子，並且英偉達通過軟件CUDA和硬件GPU的結合，形成了自己的護城河。

此時，英偉達已逐步坐穩了自己在GPU行業的頭把交椅。

之后，英偉達近十年的投入在2013年后迎來了集中的回報：2013年一個巨大的風口——「挖礦」（生成新的比特幣）出現了。

誕生於2008年的比特幣，在2013年迎來了第一次大牛市，當年12月比特幣價格突破1000美元大關。

比特幣爆火帶來了大量的挖礦需求，挖礦需要的正是大量並行計算，英偉達因此如魚得水，一飛沖天。

2015年在挖礦機械催生的需求下，市場對英偉達GPU的需求迎來了爆發式的增長，GPU處於供不應求的狀態。

成也蕭何，敗也蕭何。2022年加密貨幣市場崩塌，再加上游戲端需求萎縮，英偉達的股價暴跌了46%。

幸運的是，很快兩個新的風口又降臨了——元宇宙和AI。

元宇宙作為一個虛擬的數字空間，它的實現離不開高性能的GPU。英偉達的GeForce、Quadro和Tesla系列產品已成為元宇宙建設的關鍵技術支持。

此外，英偉達還通過推出Omniverse平臺，允許創作者、開發者和工程師在一個統一的環境中設計、構建和運行復雜的虛擬世界。這對於元宇宙的發展具有極大的推動作用。

更大的風口來自於人工智能。

2022年11月，沉寂已久的人工智能因為聊天生成預訓練轉換器（Chat Generative Pre-trained Transformer，簡稱ChatGPT）的出現而大火。ChatGPT的成功同樣需要英偉達的硬件支持。

大模型的訓練需要大規模的並行計算，而能實現並行計算的GPU被視為AI的重要原料遭到瘋搶。

根據媒體報道，ChatGPT至少導入了1萬個英偉達的A100顯卡訓練，A100顯卡的價格一度被炒到上萬美元。

2022年，英偉達又推出了A100的升級版H100，性能是A100的4~6倍。

2023年以來，英偉達不滿足於單純賣GPU，它的領域正變得越來越寬：除了前文提到的2024年GTC大會發布的新品外，英偉達還將GPU、數據處理器（Data Processing Unit，簡稱DPU）和CPU合併，製造出擁有恐怖計算能力的DGX GH200超級計算機、計算平臺BlueField-3DPU等。

同時，英偉達也加強了對終端的滲透，對於當前最看好的AI製藥、新能源汽車、機器人等應用端，英偉達或通過與戰略伙伴深度捆綁合作，或通過親自下場投資的方式，推動其GPU在這些領域的廣泛應用。當前，已經進入「無人區」的英偉達，依然在用自己創造的「黃氏法則」瘋狂地卷自己。

03

不斷加固護城河的啟示

回頭來看，英偉達今天能取得如此高的市場地位，有偶然因素，但也是一種必然。偶然之處在於英偉達趕上了一系列算力的風口，站在風口連豬都能飛上天，更何況是強大如斯的英偉達？而必然之處在於，黃仁勛獨到的眼光和「長期主義」的精神，他憑藉着自己的倔強和堅持，在即使大家都不看好的情況下，為英偉達打造了深深的「護城河」並且不斷持續加固着自己的護城河。對於英偉達「護城河」的構建策略，筆者認為以下幾個方面值得中國企業思考和借鑑。

第一是確立極高的行業標準並不斷踐行。如果説「摩爾定律」的提出塑造了集成電路領域的格局，將英爾特公司推向了神壇，那麼「黃氏法則」對GPU行業的更新速度和英偉達的全球領導地位則是至關重要的，特別是隨着CPU的「摩爾定律」逐漸因接近物理極限而面臨失效之際，GPU的「黃氏法則」讓對算力如飢似渴的研究者、開發者燃起了更多希望。更重要的是，「黃氏法則」因其超高的更新速度，在技術層面扮演了護城河的角色，提高了行業進入門檻，讓許多潛在的參與者望而生畏。

爲了踐行「黃氏法則」，突破算力的限制，英偉達一直在以更創新的方式努力着，比如隨着AI模型和數據規模的增長，單個GPU已經無法滿足計算需求，這時候需要通過集羣計算來擴展算力，英偉達適時推出了NVLink和NVSwitch技術。

NVLink作為一種高速互聯技術，允許多個GPU直接連接，形成一個邏輯上的「超級GPU」；NVSwitch則進一步擴展了這種互聯能力，可以將多個服務器中的GPU直接互聯，這極大降低了GPU間通信的延迟，提高了數據同步效率。

2023年5月，英偉達發佈的DGX GH200超算系統通過NVLink和NVSwitch連接了256塊Grace Hooper超級芯片，實現了100億億次的AI計算性能，這種超級互聯和超級計算的能力使得英偉達在算力上的競爭優勢達到了一個新的層面。

第二，持續構建核心生態系統，不斷加強生態系統參與者的依賴度，同時利用這些參與者再去影響更多的行業標準。

英偉達在CUDA上持續地高投入，打造出了GPU結合CUDA的生態系統，使得相關市場參與者非常依賴於這個生態系統。

CUDA的出現使得對於GPU的編程變得更為簡單，它支持多種編程語言，並且擁有豐富的工具和代碼庫，兼容多個操作系統。

這些特點使得GPU的應用者逐步從遊戲製作人擴展到科學家、工程師和藝術家等多個領域。

面對近年來AI的興起，英偉達更是針對AI和深度學習領域推出了眾多CUDA的加速庫，構建了一個強大的軟硬件生態系統。

到2023年5月，CUDA註冊開發者的數量已增加至400萬，成為擁有龐大的社區資源和活躍的開發者社區，英偉達幾乎壟斷了訓練芯片市場。

英偉達還通過與高校合作、建立研究中心和教學中心、推出認證計劃等方式，將CUDA引入教育和產業界，擴大其影響力。

同時，英偉達也通過Inception計劃支持初創公司，開源了多個通用開發庫，並優化了中間件性能的基礎庫，進一步擴大了其生態系統。

這些舉措使得CUDA在消費市場上受到青睞，成爲了許多開發者依賴的技術。

那些想要超越英偉達的「后來者」即使能在硬件上實現突破，短期內也很難突破CUDA的軟件「封鎖」。

第三，英偉達非常善於利用自身優勢，構思在競爭對手前面，提前佈局未來需求。

這一點從其對CUDA長達十年的投入，踩中比特幣、元宇宙以及AI訓練等諸多風口中可見一斑，而當下英偉達更是在積極佈局AI製藥、新能源汽車、人形機器人等未來可能的風口。

最后，筆者想特別指出，英偉達能實現如此絢爛的轉型，除了要歸功於黃仁勛和其管理團隊在關鍵戰略決策上的果斷和遠見外，也要感謝社會環境對於遊戲產業的寬容，只有在更寬容的環境下，纔可能產生更多更優秀的創新，造福社會！

英偉達的護城河未來是否將依然牢不可摧？它的領先優勢還能保持多久？會不會出現更強王者？

對此，我們可以拭目以待。

（本文作者李偉，長江商學院亞洲市場副院長、經濟學教授）

本文僅代表作者觀點。