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作者：俊俊
英伟达股价一路飙升。
截至 6 月 5 日美股收盘，英伟达市值突破 3.01 万亿美元，超越苹果 3.00 万亿美元，成为全球市值第二高的公司，仅次于微软 3.15 万亿美元。
英伟达真正实现超越，成为全球第二大公司。从 0 到突破 1 万亿美元大关，英伟达用了近 25 年时间，接着 8 个多月便增至 2 万亿美元。
而进入突破 3 万亿，英伟达只花了约 3 个月的时间，连马斯克都忍不住感慨「Wow」！
英伟达市值的持续飞跃令人瞩目。
一年前，该公司的市值尚不足1万亿美元，彼时在谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果和微软等巨头之后。在「科技七巨头」排行中，其市值仅略高于Meta和特斯拉。
然而，英伟达的市值增长势头迅猛。至2023年6月13日收盘，其市值便已成功跨越1万亿美元大关。
今年开年以来，英伟达市值连续超越多家巨头，2月14日达到1.78万亿，超越亚马逊；2月15日达到1.83万亿，超越谷歌母公司Alphabet。
而到了2024年2月23日，更是强势突破2万亿美元，成为市值最快从1万亿美元跃升至2万亿美元的公司。
今年5月22日，英伟达发布的亮眼业绩推动该公司股价持续攀升。5月23日，英伟达股价首次冲破1000美元大关，市值达到惊人的2.5万亿美元。
再到今天的3万亿美元，英伟达实现了市值的「三级跳」，这一里程距离其突破1万亿美元市值尚不到一年的时间，上涨速度令人咋舌。
要知道，英伟达仅有2.8万名员工，不到苹果的1/5，但却创造了超越苹果的市值，员工平均市值贡献高达1亿美金！
在一众国外媒体看来，「英伟达市值超苹果，标志着硅谷的转变」。
在今年的「科技七巨头」中，英伟达无疑是表现最耀眼的公司，而Meta的股票则以35.6%的涨幅紧随其后。然而，特斯拉的股票在收益和估值方面则成为了一个明显的例外，领跌大盘。
英伟达创始人黄仁勋的身价也如火箭般蹿升，一举突破 1000 亿美元大关，成为《福布斯》全球富豪榜上16位资产超过1000亿美元的「超富」之一。
但仍落后于比尔·盖茨（Bill Gates）、杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）和埃隆·马斯克（Elon Musk）等人。
英伟达还将进行股票拆分，比例为10股换1股。
这一举措无疑将降低英伟达股票的门槛，吸引更多的个人投资者参与进来。股票拆分后，英伟达的股价虽然会相应降低，但市值仍然保持不变，这对于广大投资者来说无疑是个好消息（无任何投资建议）。
值得一提的是，英伟达的市值突破3万亿美元，也反映出整个芯片行业的蓬勃发展。
在6月5日的交易中，费城半导体指数（PHLX chip index）飙升了约4%，显示出市场对芯片股的信心满满。
其中，与英伟达合作的超微电脑（Super Micro Computer）股价也大涨近5%，可见市场对AI芯片的需求有多么旺盛。
从第一次工业革命的蒸汽，到第二次工业革命的电力，再到当下的「AI革命」，手握高性能芯片的英伟达注定在这场变革中占据一席之地。
英伟达发布了2025财年第一财季报告显示，英伟达数据中心业务首度营收超过游戏，成为公司的第一大业务。
AI服务器需求的大爆发，已经使得数据中心GPU相关产品成为英伟达最大的收入来源，且相关产品收入增速惊人——数据中心GPU业务的持续放量，推动英伟达身份属性从硬件厂商向AI算力龙头转变。
黄仁勋表示：「数据中心的增长，得益于对Hopper平台上生成式AI训练和推理的强劲需求。除了云服务提供商之外，生成式AI还扩展到消费者互联网公司以及企业、主权AI、汽车和医疗保健客户，创造了多个价值数十亿美元的垂直市场」。
与此同时，Blackwell新架构的芯片产品正在生产出货过程中，这也将成为英伟达的新「印钞机」。
此外，英伟达耗时十余年打造的CUDA软件生态，也让英伟达在软件层面建立了独特的护城河，大大提高了市场对其GPU产品的认可度。
英伟达无疑成为了人工智能热潮中最大的受益者之一，英伟达的处理器理所当然成为各大科技巨头争相抢购的香饽饽。
微软、Meta（前脸书）、谷歌母公司Alphabet等都在用英伟达的处理器来构建自己的AI计算能力，以期在AI竞赛中占据有利地位，这为英伟达的增长提供了强大的动力。
英伟达的崛起成为了AI浪潮下最真实的写照——紧握AI时代的钥匙，带来意想不到的机会空间。
不少人认为，AI 浪潮下，只要 AI 还在产生影响力，英伟达市值就会不断创下历史新高，甚至可能会比英特尔、AMD 、高通、博通加起来还高，成为「芯片之王」。
英伟达的成就，与创始人兼CEO黄仁勋的战略眼光和英伟达团队的不懈努力是分不开的。出类拔萃的产品力，是英伟达造就芯片帝国的基石。
对于英伟达的市场表现，Hargreaves Lansdown股票分析主管达伦·内森（Derren Nathan）表示：「市场一直在努力跟上英伟达不断改善的增长轨迹。尽管目前的预期市盈率为35倍左右，但这并不让人觉得是泡沫区域」。
黄仁勋在6月2日COMPUTEX 2024活动上的「努力带货」，也证明了这一点。
黄仁勋现场表示，售价高达7万美元（当前约 50.8 万元人民币）的「全球性能最强的AI芯片」——Blackwell B200 GPU已经投产。
英伟达的更新节奏还在持续不断地加快，英伟达 AI 芯片将转向「年更」节奏。
黄仁勋剧透了英伟达未来三代 GPU 架构，确保此后每年都会有新的芯片发布：计划将在 2025 年推出 Blackwell 的增强版 Blackwell Ultra 芯片；2026 年，计划推出下一代用来取代 Blackwell 的 Rubin 架构芯片；2027 年推出 Rubin 的升级版 Rubin Ultra 芯片。并推出了面向AI PC市场的 GeForce RTX 芯片。
此外，其他所有芯片产品线的更新速度也将以非常快的速度推进，「新的 CPU、新的 GPU、新的网络网卡，新的交换机……即将迎来大量芯片新品」。
3月的GTC大会彰显了英伟达的技术和业务扩张野心，6月COMPUTEX上的这场卖力推销，显示了黄仁勋在努力证明英伟达市值的增长神话并非泡沫。
三万亿的市值暴涨，也是市场与大众对英伟达的热情回应。
英伟达的核心理念也非常明确，首先构建覆盖整个数据中心规模的解决方案，然后将这些解决方案分解为各个部件，以每年一次的频率向全球客户推出，最后不遗余力地将所有技术推向极限。
事实上，作为 AI 行业的「发动机」，不管哪家 AI 企业笑到最后，英伟达一定会是从头笑到尾的那个。
黄仁勋，这位出生于台湾的企业家，以其敏锐的市场洞察力和卓越的领导力，带领英伟达在AI芯片领域一路高歌猛进。
他曾经说过：「我们相信，未来的计算将不再是CPU的天下，而是GPU（图形处理器）的时代」。如今，这一预言已经成为现实。
而甚少有人知道的是，英伟达今天享受的「AI 红利」，来自于黄仁勋多年前的「豪赌」。
有人问道：「如果你回到30岁，你会做一家什么样的公司？」
黄仁勋说：「我不会再做这事了，之所以我不会再做一遍是因为，做一家公司，把英伟达做到今天，他的难度比你想的要难100万倍。如果刚开始的时候，我们知道这中间的痛苦、苦难，无力感，面临的挑战，中间的尴尬和耻辱，可能出的问题，任何人都不会去做一家公司，但这可能也是企业家的超能力吧」。
30岁，1993年的黄仁勋为了兑现大学追老婆时的承诺，也为避免5年后被职场淘汰，黄仁勋成立了英伟达。
但真要比起来，黄仁勋算不上天才中的天才，属于发育期靠后的英雄。这一点和显卡的市场不能说很像，只能说一模一样。
英伟达这30年的发展历史，也远比大家想象中复杂得多。
出道即谷底
英伟达1993年4月5日由黄仁勋与另外两位芯片设计师 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 共同创立。那时还没有 GPU 的说法，火热的是图像加速卡。
当时图形加速技术尚未定型，没有统一的业界标准，许多公司选择的是「多边形」加速路线，老黄和联合创始人想要与众不同，选择了「四边形」路线。
结果是他们被主流市场抛弃，或者说被微软抛弃。微软在操作系统中提供了DirectX框架，在微软制定的标准中，「多边形」才是主流。
英伟达陷入了一个尴尬的境地，投入重金研发的新产品很可能陷入没有市场的境地。
绝境逢生
好在当时英伟达有一个大金主，游戏机大厂世嘉给予了援助。黄仁勋后来回忆说，世嘉如果拒绝给钱，英伟达就只有倒闭。
1996年，英伟达解雇了一半员工，转投「多边形」路线，把剩下的钱全部砸到了支持 DirectX 的新产品开发。
只用半年时间拿出了 RIVA 128 加速卡，但这时英伟达账上的现金只够付1个月的工资，老黄此后好几年的内部开场白都是「我们距离倒闭只剩30天」。
结果 RIVA128 上市爆卖，不但打破了当时芯片产业2年开发周期的传统，还实现 4 个月卖出 100 万份的成绩。
拿着 RIVA128 赚来的钱，英伟达又推出了 RIVA TNT 的升级系列，也是在这一年英伟达与台积电合作开始了新的历程。
布局CUDA，持续近20年的赌注
正式加入芯片产品的英伟达日子并不好过，英特尔这个巨头一直盯着图形加速市场，同行竞争也从来没有停过。
直到1999年英伟达上市，GPU 作为独立芯片推出。黄仁勋仍然在探索图像处理有没有别的赛道，一个 CPU 不会入侵的领域，竞争者没有这么多的行当。
黄仁勋搭上伊恩·巴克 (Ian Buck)，2004年后伊恩·巴克开始负责英伟达CUDA的研发。
2006年CUDA发布，黄仁勋开始为投资人和市场描绘GPU用于各种计算的新场景，他认为GPU会是未来新一代的计算单元，虽然他自己还不太清楚除了科研还有哪些具体的作用。
华尔街当然不看好这种故事，投资人和分析师都觉得「你一家游戏显卡公司为啥要花钱去做梦」。
到2008年，经济危机中英伟达因为一系列冲击股价下跌了70%。同一时期 CUDA 也遇到了一些问题，2009年下载量到顶开始回落，为 CUDA 付费的大客户也没有出现。
英伟达当时为了给 CUDA 找买家，和股票交易员、分子生物学家都有合作，据老黄透露，当时他们还帮助一家公司用 GPU 做冷冻披萨加热的计算模拟。
当时没有人认为人工智能会和 GPU 绑定到一起。
2009年，AI大佬杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)向老黄发了一封邮件，希望他能送一块GPU给自己，结果老黄并没有理他。但这并没有妨碍杰弗里·辛顿向身边的人推荐英伟达。
2012年，辛顿的两位学生Alex Krizhevsky和后来创立OpenAI的 Ilya Sutskever，推出了知名的AlexNet，两块GPU解决了过去需要1.6万块CPU才能解决的问题。
这之后就是AI技术崛起的故事，只是大家很长时间都只看到Alpha Go、ChatGPT的惊人成果，没有发现这些AI全部都需要英伟达的GPU做计算，要发挥GPU的全部潜力，更离不开CUDA。
