AI熱潮中的黑馬：曾經的顯卡制造商是如何躋身AI巨頭之列的？_人工智能:比特幣人工智能技術應用

導讀：在芯片行業的風云變幻中,英偉達如何從一家顯卡制造商翻身成為AI巨頭?面對行業迭代速度極快、激烈競爭和顯著的高成本特點,英偉達是如何構建屬于自己的護城河,又是如何突破技術瓶頸,跑在前列的呢?他們是如何將"摩爾定律"推進到更高階段創造出屬于自己的"黃氏定律”?面對互聯網巨頭如Google、Meta等公司的強勢介入,英偉達又將如何守住自己的領先地位,延續贏家的光環?這篇文章將帶你深入了解英偉達的神奇之處,展示這家公司如何將技術創新與戰略眼光完美結合,從而在風起云涌的AI領域中立下赫赫戰功。

在我們生活中的每一個角落，AI正在悄無聲息地改變世界。在這場AI的盛宴中，一家曾被大多數人視為"只會賣顯卡"的公司——英偉達，卻意外地站在了最前端，成為了最大的贏家。2023年5月24日，英偉達發布了一季度財報，僅憑數據中心的強勁業績，英偉達的股票當天大漲30%，市值破萬億美元，推動英偉達成為全球第六大公司，超過了特斯拉，直逼亞馬遜。

英偉達的飛速崛起，讓人驚嘆不已。在云計算、加密貨幣、元宇宙、人工智能等全球技術風口中，英偉達都是重要的參與者。在全球AI訓練領域，英偉達憑借超過95%的市場占有率牢牢把持住了這個市場，甚至有多少英偉達A100顯卡已經成了衡量一家公司計算能力的標準。

黃仁勛，英偉達的創始人，曾經說過："因為我們是AI的世界引擎"。這樣的豪言壯語可能會讓人覺得他過于自負，但如果你回顧一下英偉達的發展歷程，你就會發現他的這句話并無夸大。英偉達在AI領域的成功，是黃仁勛二十年前遠見的證明，他因此被譽為"AI教父"。

那么，英偉達的成功究竟來自何處？它又是如何在競爭激烈的市場中占據主導地位的呢？這篇文章將帶你一起深入解析英偉達的發展歷程，探索顯卡和芯片行業背后的秘密。

押注增量方向：3D圖形處理

黃仁勛在九歲時遷至美國接受教育，之后畢業于斯坦福大學，并在兩家半導體公司，包括后來與他長期競爭的AMD公司，進行芯片設計工作。

黃仁勛在30歲完成碩士學業后，開始與兩位同樣年輕且雄心壯志的理工科技術男一起思考創業計劃。他們看到了3D圖形處理的巨大潛力，于是在1993年創立了專門研發圖形計算芯片的Nvidia英偉達公司。在前任老板的引薦下，他們成功獲得了由紅杉資本領投的2000萬美元融資。

CF Benchmarks與Chainlink合作推出比特幣利率曲線:金色財經報道，加密指數公司CF Benchmarks與Chainlink合作推出了比特幣利率曲線。CF比特幣利率曲線將使用三種不同的數據源、期貨交易所的交易數據、Aave或Compound等DeFi借貸協議以及OTC加密貨幣貸方來衡量比特幣的借貸。使用這些數據創建利率曲線，CF Benchmarks旨在改善借貸在加密貨幣中的工作方式。該公司表示，希望通過使曲線上的每個點“具有代表性、可復制性和效率”來促進金融產品的創造，例如利率衍生品合約。（theblock）[2022/9/29 5:59:37]

盡管早期電腦處理3D游戲的能力較弱，但當時許多經典游戲都需要實時渲染。這個時代的顯卡非常簡單，更像是一個3D加速卡，而非如今我們所熟悉的顯卡。然而，隨著3D游戲和3D渲染的發展，像英偉達這樣的顯卡公司越來越多，然而，軟硬件標準并不統一，市場競爭異常激烈。

初期存活關鍵：高性價比

一家名為3dfx的公司是當時的行業領導者，它在1994年成立，比英偉達晚一年，但憑借Voodoo顯卡在市場上取得了巨大的成功。然而，英偉達的早期經營并不順利，他們的第一代產品NV1并未取得預期的成功，第二代產品NV2甚至胎死腹中。到1997年，英偉達已經面臨嚴重的財務危機，員工數量從100人削減至30人。

在公司只剩下6個月的運營資金時，黃仁勛決定孤注一擲，推出搭載NV3的Riva128顯卡。由于其性價比高，英偉達開始在市場中站穩了腳跟，也讓公司得以艱難存活下來。

早期競爭勝利關鍵：

穩定的上游關系+抱住行業老大標準

黃仁勛和他的團隊以強大的研發能力，迅速找準市場方向，開始了快速的增長。他們與臺積電達成了長期戰略合作關系，并支持微軟推出的Direct3D顯示標準。在顯卡市場的早期競爭中，英偉達如一匹黑馬突然嶄露頭角。他們推出的RivaTNT顯卡幫助公司在顯卡領域占據了龍頭地位，并使英偉達于1999年成功在納斯達克上市。

擴大競爭優勢：研發全球第一個GPU

有了上市后的資金，英偉達的發展步伐更加迅猛。在1999年9月，他們推出了劃時代的GeForce256顯卡，讓競爭對手遠遠落在后頭。黃仁勛更是將其譽為"全球第一個GPU"，即第一個真正意義上的獨立顯卡。這一稱謂如今也被廣泛接受，有人簡單地將其稱為“英偉達發明了顯卡”。

ShibaInu社區在11月銷毀近20億個SHIB:12月2日消息，根據ShibBurn的數據，11月份有1,912,665,892個SHIB被銷毀，占SHIB流通總量的0.0003%。[2021/12/2 12:46:55]

在當時，微軟正在開發Xbox游戲機。英偉達憑借GeForce256的強大性能贏得了2億美元的訂單，為Xbox打造圖像處理硬件，之后還成為索尼PS3的供應商。從1999年到2002年，英偉達的營收每年以翻倍的速度增長，達到了20億美元，成為市場上的獨一檔的存在。

通過競爭擴大優勢：開始行業并購

英偉達開始并購同行業的競爭對手，包括曾經的市場領導者3dfx，而另一個重要的玩家ATi則被AMD收購。經過2000年初一系列的市場并購，最后只剩下兩大玩家——英偉達和AMD，他們也一直主導了獨立顯卡市場。盡管兩家公司一直在競爭，但英偉達卻在逐步剝奪AMD的市場份額，從2010年的60%增長到2022年的80%，無疑已經成為GPU的全球霸主。而英偉達的技術進步不僅推動了公司的發展，也推動了游戲產業的快速發展。毫無疑問，每年新出的游戲畫質越來越逼真，那都是因為顯卡技術的進步，為游戲設計師提供了更大的創作空間。

實際上，如果我們站在更廣闊的視角來看顯卡市場，你會發現其實是由英特爾、英偉達和AMD三大巨頭主導的。在這其中，英特爾占據了71%的市場份額，英偉達占有17%，AMD則占有12%。這似乎與我們的理解有些不符，因為我們之前一直認為英偉達是市場的領頭羊。其實，這是因為顯卡可以分為獨立顯卡和集成顯卡。如果我們將兩者都納入比較，英特爾的確是市場的領導者，因為它主要生產集成顯卡，這種顯卡是和CPU一起封裝的，共享內存。而英特爾憑借其在CPU市場的壟斷地位，搶占了集成顯卡市場的份額。所以英特爾也是通過自身的競爭優勢展開競爭，并進一步擴大優勢。

然而，集成顯卡的性能相對較弱，這就意味著它的市場和獨立顯卡市場有很大的不同。如果我們只看獨立顯卡市場，英偉達的市場份額其實超過80%。至此，可能看到英偉達的顯卡芯片設計是多么的出色。但是，我們一直在談論的是3D渲染和游戲，那么顯卡和人工智能有什么關系呢？為什么那些AI公司都在購買顯卡，而且一定要購買英偉達的顯卡呢？

Saito Network已成功完成Web 3 Fundation Grant的第一個里程碑交付:近日，Saito Network宣布已成功完成Web 3 Fundation Grant的第一個里程碑交付。這一里程碑將Saito的去中心化游戲引擎更好地帶到了Web 3社區。該引擎能讓開發人員以真正去中心化的方式構建回合制游戲。它消除了對復雜游戲流程（如洗牌、擲骰子和回合管理）的中心化、可信任的第三方需求，這是通過實施標準化的、基于區塊鏈的堆棧和復雜的加密技術（如心理撲克）來實現的。

Saito聯合創始人指出：“我們感謝web3基金會在這方面的支持，并很高興向社區展示Saito如何為web3項目提供開放基礎設施。第二個也是最后一個里程碑的工作正在順利進行。這增加了代幣轉移功能、開發者文檔和其他游戲。”[2021/7/22 1:09:31]

實際上，這和顯卡的特性有關。在計算機中，CPU是設計來做任何事情的，它是順序計算的，可以進行非常復雜的邏輯推理。但圖形處理更關注計算量，不太在意順序。例如，對于一個4K視頻，它有近1000萬個像素點，假設每秒30幀，那么每個像素點、每一幀都需要根據其陰影、動作來計算出一個對應的顏色。這需要大量的快速而簡單的計算。而GPU正是為了優化這類并行計算而設計的，它的核心數量可以達到成千上萬。

進一步擴大競爭優勢：擴展技術的應用場景，并構建競爭壁壘

黃仁勛開始思考如何發揮GPU的最大潛力：GPU的能力不應僅僅局限于3D圖像處理和渲染，也應該能進行更多的通用計算。但是，要使用GPU進行這種通用計算并不容易，因為它的設計初衷并非如此，因此編程將會非常困難。黃仁勛因此想出了一個策略：讓顯卡變得可編程。

在一個偶然的機會，黃仁勛注意到了一個斯坦福的博士生項目，他使用C語言編程讓GPU進行一些計算。這給黃仁勛帶來了靈感，他立即聘請了這個博士生，并委派他帶領團隊研發可編程的GPU。結果，在2006年，英偉達正式推出了CUDA，成功實現了讓GPU可編程。

為了建立CUDA系統，英偉達投入了大量的資源和人力，讓所有的顯卡都支持CUDA。這樣一來，原本需要一大堆頂級工程師的編程計算，現在只需要一個學生和一個英偉達顯卡，再加上一些對CUDA庫的了解就能完成。通過CUDA，英偉達將自己顯卡的應用范圍從原來的游戲和3D圖像處理擴大到了整個加速計算領域，包括航天、生物制藥、天氣預報、能源勘探等等。

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雖然有一些公司也嘗試開發類似CUDA這樣的軟件來挑戰英偉達的地位，但是由于英偉達在硬件上的壟斷，他們可以最大限度地優化自己的硬件顯卡與CUDA之間的配合，從而形成了自己強大的護城河。

蘋果公司也是成功構建了一種被商業領域廣泛引用的“生態系統”。微軟和Adobe等公司其實也有自己的強大生態系統。雖然看起來英偉達在CUDA上的巨額投入在短期內可能看不到回報，但長遠看，他們實現了顯卡的商業價值。

方向對了商業回饋可能出乎意料但必然降臨

使顯卡加速計算能力真正實現商業價值的，并不是人工智能，而是一個與英偉達無關的趨勢，即比特幣的流行。因為比特幣挖礦需要大量的哈希函數計算，而這正是GPU并行處理的強項，因此顯卡開始被用于比特幣挖礦。這是黃仁勛即使具有深遠的眼光也無法預見的。

但所有偶然的背后都有其必然，黃仁勛雖然沒法預見比特幣的突然火爆，但他預見的是未來世界中算力的爆炸性增長。

在人工智能的發展史上，2012年無疑是一個轉折點。當年，業內有一個頗具聲望的計算機競賽——ImageNet，成為了競爭的主戰場。大家都在努力以自己的算法訓練出最高效的圖像識別程序。在所有參賽者中，AlexNet團隊使用神經網絡訓練模型，借助英偉達的顯卡，以16.4%的錯誤率贏得了比賽，遠超26~29%錯誤率的第二名至第四名，這無疑引起了全世界的震動。

神經網絡的概念并不新鮮，但在此之前，其實現一直受制于計算能力的瓶頸。英偉達顯卡的出現打破了這個瓶頸，使得神經網絡的計算成為可能，這在學界引發了巨大的轟動。

黃仁勛十分重視GPU在人工智能領域的應用，并在2012年后開始大力投入，致力于讓英偉達的顯卡能更加便捷地進行加速計算。他們不僅加大了對CUDA的投資，還進行了大量的AI顯卡優化工作，包括對軟件和平臺的支持，這為后來的人工智能領域提供了共識——如果你想從事人工智能的工作，英偉達的顯卡是你無可回避的選擇。

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后來，諸如谷歌、亞馬遜、微軟和百度等公司在訓練大型模型時，都離不開英偉達的顯卡。這其中，最出名的可能就是英偉達的A100顯卡，ChatGPT也是由上萬張A100顯卡訓練出來的。A100顯卡已經成為了訓練大型模型的標配，而各大AI公司，即便不能及時訓練出成果，也會搶先宣傳已購買了多少張A100顯卡，以此來蹭一波熱度。由此，英偉達的顯卡一度供不應求，價格甚至被炒到了上萬美元。英偉達又在去年推出了A100的升級版，名為H100，其性能是A100的4至6倍。

英偉達的成功并非偶然，他們花了十多年的時間和大量的資金，精心打造了這雙翅膀，等待風來，如今他們終于等來了這股風，并憑借這股風飛翔在市場的上空。

永不止步，持續延展產業鏈環節，進入競爭對手腹地

隨著英偉達的進一步發展，他們已經不再局限于顯卡和芯片設計。他們在2019年花費69億美元收購了以色列的芯片公司Mellanox，開發出了一款強大的DPU。這一決策被黃仁勛譽為他有史以來做過的最成功的戰略決策之一。

如今，英偉達已經開始將GPU、CPU、DPU合并，生產出強大的超級計算機，逐漸進軍CPU市場。他們推出了各種炫目的產品，如全球第八大超級計算機DGXBasePOD、加速超級芯片GPUGraceHopper、計算平臺BlueField-3DPU等。英偉達在硬件、軟件和服務等各個領域都進行了全面布局，成為了AI領域的最大贏家。

應對國際制裁：開發專屬產品

當然，英偉達的發展并非一帆風順。美國對中國的制裁禁止了A100、H100的出口，對英偉達帶來了很大的影響。畢竟，中國市場占英偉達總市場的四分之一。因此，當被問及制裁對英偉達的影響時，黃仁勛的回答非常得體：我們一定會全力配合美國政府的政策，同時我們已經想方設法在符合規則的情況下，非常愉快的滿足中國廣大消費者的需求。這一回答巧妙地避開了問題，而且還沒有得罪任何一方。

英偉達為了應對這一挑戰，推出了一款名為A800的顯卡，專門供中國市場使用，這款產品規避了一系列敏感的制裁技術。

正確看待增長：提前押注增量業務市場

英偉達目前已經將其業務領域主要劃分為四個主要部分：游戲、數據中心、汽車以及專業圖形處理。而在這四大業務領域中，游戲和數據中心無疑一直是其經濟增長的重要引擎。

昔日的英偉達以游戲業務為主導，但是隨著云計算、人工智能等加速計算技術的發展，數據中心逐漸嶄露頭角。回顧2018年的數據，游戲業務占據了公司總收入的一半，而數據中心卻僅占四分之一。然而，到2022年，這一情況發生了顯著的變化，數據中心的收入占比已經上升到了56%，而游戲的比例則降至了33%。

英偉達在2023年5月24日公布的財報中，游戲業務由于全球需求疲軟，營收大幅下降。這一變化在華爾街預期之中，但數據中心的業務表現卻令人眼前一亮，其第一季度環比增長了18%。更為關鍵的是，對于第二季度的營收預測，英偉達給出了超出華爾街預期的數據。華爾街預測的營收為72億，而英偉達則預測其將達到110億，增長幅度達到了50%。

此外，英偉達在汽車行業的業務也不容忽視。其已經開始進行汽車芯片以及汽車系統的研發，雖然目前這一業務仍處在初級階段，但其未來的潛力不容忽視。

近期，英偉達推出了Omniverse平臺，以期在元宇宙這個新興領域占據一席之地。雖然目前該業務的回報尚不明顯，但若元宇宙真的如預期的那樣迎來爆發，那么英偉達無疑將是最大的受益者之一。

總的來說，無論是游戲、挖礦還是AI計算，都離不開顯卡的支持，而英偉達則是顯卡的代名詞。從1999年上市至今，英偉達的股價已經上漲了超過1000倍，成為了全球第六大公司。更為重要的是，似乎英偉達的成長故事才剛剛開始。

正視增長路上的失誤，快速調整快速反饋

黃仁勛，這位英偉達的靈魂人物，我們的描述讓他顯得無比神圣，每一步都走得精準無誤。然而，任何人的成功都是在錯誤與失敗中成長起來的，黃仁勛亦不例外。在他的職業生涯中，也曾犯過錯誤，比如在2000年初的顯卡產品失敗，幾乎被競爭對手ATI淘汰。他還經歷過內部交易的風波，被美國證券交易委員會徹底調查，同時還曾面臨過度營銷的問題。他還曾嘗試進軍手機芯片市場，但結果幾乎是全面失敗。然而，盡管如此，黃仁勛是一個極其優秀的領導者，只是他并非能預見未來的預言家。

芯片行業的護城河：永不停息的研發能力

英偉達在AI領域的重要地位，讓它顯得異常重要。AI是當前市場上最大的浪潮和最大的機會，而英偉達正是AI浪潮中的重要玩家。這使得英偉達在風口上顯得尤為重要，獲得了巨大的競爭優勢。如果英偉達能保持當前的發展勢頭，其影響力極可能會持續擴大。

有人常常把英偉達比作淘金潮中的“賣鏟子”的人。在數據時代、AI時代，英偉達的產品恰似淘金者的“鏟子”。這種比喻聽上去十分合理，但經濟學常常告訴我們，在淘金熱潮中，初期賣鏟子的人可能賺錢，但隨著更多的人開始賣鏟子，由于鏟子并不難制造，邊際利潤將會迅速下滑。在大部分行業中，制造上游生產工具——這個所謂的“鏟子”，由于準入門檻過低，競爭激烈，利潤率并不高。

然而，英偉達憑借制造這個所謂的“鏟子”，做到了壟斷。臺積電也有點類似，它更基礎，做的是制造“鏟子”的工具——這個“錘子”，它也能做到壟斷。這是為何呢？

芯片行業獨特的特征體現在它的發展速度與其進步的刻度。其中，摩爾定律是這個行業最為熟知的法則之一，大致可以理解為：集成電路中的晶體管數量每18個月翻一倍，或者說芯片的速度每18個月提升一倍。近年來，盡管CPU的進步速度已經難以跟上摩爾定律的節奏，但黃仁勛卻發現，獨立顯卡的進步速度似乎比摩爾定律預測的還要快，大約每兩年性能就能翻超過三倍。這一現象被稱為"黃氏定律"。

芯片行業的這種飛速發展，使其成為一個不斷在奔跑的領域。然而，如此快速的更新迭代速度也帶來了商業上的挑戰。對于參與者來說，很難建立起屬于自己的持久競爭優勢，即“護城河”。在傳統行業，例如制造業或鐵路運輸業，規模優勢和成本優勢可以作為一個穩固的護城河，保護公司免受競爭對手的侵襲。在互聯網行業，用戶網絡效應產生的護城河更是堅不可摧。但在芯片行業，由于技術的快速更新，無論你今天推出多么出色的芯片，兩年后都可能已經過時。

在90年代的顯卡競爭中，3dfx公司憑借Voodoo顯卡在短短兩年內迅速成為行業標桿，但五年后，它卻被英偉達收購。這正印證在芯片行業中，你很難依靠一種產品或技術形成一個超過兩年的護城河。當然，通過積累一大批專利可以為自己提供一定程度的保護，但是事實證明，對手通常仍然可以找到繞過你的專利的方法。因此，只有不斷的奔跑，保持領先，才能在這個行業中立足。這個行業的“護城河”實際上是你的研發能力，即一整套的人才、設施和組織架構。

因此，研發不僅需要投入巨大的初期成本，而且必須持續不斷的快速迭代和發展。英偉達就是一個例子，盡管它在互聯網行業中的投入只占營收的10%-15%，但它卻要投入約25%的營收用于研發。

你可能會以為黃氏定律是一種自然規律，但實際上，它是黃仁勛推動英偉達不斷進步的結果。例如，英偉達最新的光線追蹤RTX技術，就徹底顛覆了他們之前的技術框架，采用深度學習的方式，通過一個像素點預測周圍8個像素點的樣子，以此加速圖像處理。這種激進的進步速度，使得這個行業的成功者必須是那些研發速度最快、人才儲備最充足、財力雄厚的公司。

而今，AI已經成為了互聯網巨頭們的下一個戰場，顯卡的作用變得越來越重要，因為它決定了計算的速度。無論是谷歌的TPU，還是Meta的MTIA，它們都正在全力投入到自研芯片的研發中。

在這樣的大背景下，英偉達面臨著全新廣闊的市場和新的競爭對手。他們能否在新一輪的AI競爭中再次嶄露頭角，還有待觀察。

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