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前言：

这是油管最新的NVIDIA英文纪录片。根据本城所知，这是目前可以见到的关于NVIDIA发展史最为详实的资料之一，有大量的细节以及各种精确数字，希望深入了解NV的同学不可错过，强烈推荐。

以下是本城中英精校视频和全文书面整理，和大家分享：

B站传送：【中英精校】"从零到三万亿" - NVIDIA的史诗崛起 | 2024.6 【纪录】-哔哩哔哩】

https://b23.tv/TUv1PsG

=天空之城书面整理版=

欢迎来到 NVIDIA。从很多方面来说，这就是计算的未来。他们说未来是一个梦想。

Jensen 来了。当然，他是 NVIDIA 的首席执行官。这是迄今为止人工智能领域所有赢家中的赢家。他的公司为开放式 AI 提供一切动力。

作为最有价值的科技公司，这家公司现在的价值超过了世界上大多数其他国家的 GDP。事实上，它已经超过了澳大利亚、韩国甚至俄罗斯。每一项创新、每一项突破、每一项联系、每一项革命，它们都由一个火花驱动。世界上只有四家公司的价值超过 2 万亿美元。快说，你能想到的最有价值的科技公司是什么？特斯拉？是苹果吗？也许是 Meta？不管你想到的是哪家公司，它很可能仍然不如 NVIDIA 有价值。但它改变了一切。

尽管 NVIDIA 可能没有苹果或特斯拉那样的知名度，但它是世界上最重要的公司之一，也是最赚钱的公司之一。NVIDIA 再次成功了。这家芯片巨头在第一财季的强劲表现超出了分析师的预期。仅数据中心收入就同比飙升了 427%。它当前的成功很有趣，其令人难以置信的背景故事也很有趣。NVIDIA 自 1990 年代以来就一直存在，但直到最近十年才真正跻身大联盟。

但这家公司是如何起步的？人工智能将如何让它变得更加强大？在我们深入了解 NVIDIA 时，了解其背后的人很重要。NVIDIA 成立于 1993 年，由三名工程师 Jensen Huang、Chris A. Malachowsky和 Curtis R. Priem 创立。

“我是 Jensen Huang。我是 NVIDIA 的总裁兼首席执行官。我认识 Chris 和 Curtis，他们在 Sun Microsystems 工作。我当时在 LSI Logic 工作。所以我们都来自工作站行业，我们曾经从事过 Sun 工作站和 Ballard 工作站之类的工作。”

黄仁勋出生于台湾，但小时候移民到美国。他获得了俄勒冈州立大学和斯坦福大学的学位。在 NVIDIA 成立时，他担任 LSI Logic 的主管和 Advanced Microdevices Incorporated 的微处理器设计师。Malachowsky 在新泽西长大，毕业于佛罗里达大学。到1993年，他的工作经历包括惠普和Sun Microsystems。Priem也曾在Sun Microsystems工作，并因设计第一款PC图形处理器IBM Professional Graphics Adapter而受到赞誉。当Jensen被LSI Logic派往Sun Microsystems时，他们三人因工作而相识。

“我最终从事计算机图形学工作，并在那里遇到了我的同事Curtis，我们正在为Sun工作站设计图形设备。我们和朋友Jensen（Sun Microsystems的芯片供应商）聚在一起，决定创办NVIDIA，在当时还属于相当年轻和成熟的PC领域开发多媒体技术。”

Malachowsky和Priem的工作内容之一就是开发芯片。Jensen被分配到他们的部门后，两人的友谊开始升温。但过了一段时间，Sun Microsystems发生了一些重大变化。Malachowsky和Priem所擅长的图形架构类型不再是行业标准，因此他们决定离开。

成为自由职业者后，他们觉得下一步就是创办自己的公司，但要做到这一点，他们需要一些帮助。因此，他们联系了好友Jensen Huang，希望他能加入他们，但他并不感兴趣。在最初阶段，他们不知道自己想要创办什么类型的公司，只是知道自己想要拥有一家公司。此外，Huang当时有一份稳定且薪水丰厚的工作，还有一个家庭需要照顾。让你的朋友辞去轻松的工作去创办一家你不知道会是什么的公司，这真的不会有什么好结果。

正如黄仁勋所说 ， “他们一直在问我，最后我说，告诉你吧，我们为什么不出去想想你们可以去建立什么样的公司。”

为了不气馁，这三个人同意见面讨论这家未来的公司。这就是现在标志性的会议在东圣何塞的一家 Denny 's餐厅举行的。即使在初次会议之后，他们也会日复一日地见面，喝着咖啡，制定NVIDIA的愿景。

“那么，计算机行业的愿景是什么？我们只能说这一切都与PC有关。”

请记住，这是在90年代，当时PC刚刚起步。在NVIDIA概念化的时候，PC还没有成为现实，但黄仁勋、Malachowsky和Priem预测它很快就会实现。并非只有他们这么想。毕竟，所有大型科技公司的研发部门都在竞相争夺PC市场的巅峰，因此NVIDIA需要脱颖而出。

他们要如何设计出比其他产品更胜一筹的PC？答案是视频游戏。在此之前，计算机的设计主要以功能为主，不太注重娱乐性。黄仁勋解释说，当时的计算机没有麦克风、扬声器、视频或图形。NVIDIA的创始人希望通过让计算机拥有3D图形来解决这个问题，这样他们就可以玩视频游戏了。

但为什么要玩视频游戏呢？视频游戏真的很独特，因为尽管从计算机设计的角度来看，开发视频游戏具有挑战性，但它们却很畅销。80年代是视频游戏不再局限于街机游戏，人们可以在家玩的时期。任天堂和世嘉 Genesis 已经在市场上取得了巨大的成就。但如果PC能让消费者玩得更好呢？那将是一座金矿。

只是存在一些问题。首先，这三个人之前实际上从未见过PC。再说一次，当时是90年代，PC不像今天这样常见。他们没有气馁，出去买了一台Gateway 2000 PC，并立即将其拆开，以便了解它的工作原理。另一个问题是，他们没有太多资金，甚至没有公司名称。很快，他们就筹集到了40,000美元，这解决了第一部分。但是名字呢？

NVIDIA这个名字的由来非常古怪。每当创始人将文件保存到计算机时，他们都会使用N-V这个名字，这意味着下一个版本，因为它们在不断变化。所以他们认为他们会寻找所有包含N和V的单词。经过一番寻找，他们找到了NVIDIA，这是拉丁语中表示嫉妒的单词。他们将名字改为NVIDIA，1993年4月5日，NVIDIA这个帝国诞生了。

“我们创办了一家公司，商业计划基本上是这样的：我们将采用仅在最昂贵的工作站中可用的技术，尝试重新发明技术并使其变得便宜。而杀手级应用是视频游戏。所以我把这个想法带到了Sand Hill Road，他们告诉我没有视频游戏市场。人们不会创办公司来玩游戏。

还有我的父母，我记得我打电话给我妈妈，告诉她我们要创办这家公司。她说，你们是做什么的？我说，我们制造了这种叫做3D图形芯片的东西，人们会用它们来玩游戏。然后她说，你为什么不去找份工作呢？”

尽管NVIDIA已经起步，但他们不会用40,000美元走得太远，这在价值数十亿美元的科技世界中不算什么。幸运的是，正如我们所说，这三个人在科技领域拥有丰富的工作经验，这意味着他们有可以依靠的人脉。黄仁勋尤其有一个很有前途的联系人，那就是LSI Logic的负责人Wilfred Corrigan，他恰好是黄仁勋的前任老板。当他们与Corrigan交谈时，他说他们需要与Sequoia Capital的Don Valentine(唐·瓦伦丁, 红杉创始人，硅谷风投之父)谈谈。现在，NVIDIA的创始人公开承认他们在推介会上感到害怕。尽管Wilfred Corrigan对他们评价很高，并要求Don Valentine给他们钱，但他们仍然很紧张。毕竟，他们是一家要求数百万美元的新公司。

Hwing承认他非常焦虑，基本上搞砸了推介。Don Valentine决定给他们所需的资金，主要是因为Wilfred Corrigan告诉他这样做，但他确实给了他们一个令人不寒而栗的警告：“如果你失去我的钱，我就杀了你。”

“为了让NVIDIA取得成功，我们需要另一家初创公司取得成功。而这家初创公司就是 Electronic Arts 。然后在离开的路上，他提醒我，Electronic Arts的CTO才14岁，必须由他妈妈开车送他去上班。他只是想提醒我，我所依赖的就是他。然后他说：“如果你弄丢了我的钱，我就杀了你。”这就是我对第一次见面的记忆。”

NVIDIA以Sequoia Capital和其他公司的2000万美元资金启动，但很快就失败了。失败是什么？1995年11月发布的NV1芯片。现在，从纸面上看，NV1芯片听起来非常了不起。该芯片具有2D和3D图形、视频处理、音频波表处理、游戏端口等。计划是，一旦它进入市场，它将取代2D显卡、兼容Sound Blaster的音频系统和15针操纵杆端口。最重要的是，它将与即将进入市场的Sega Saturn游戏机兼容。星星为它排列整齐。

那么发生了什么？好吧，有几件事。首先，当其他公司正在优化三角形基元时，NV1芯片针对处理二次基元进行了优化。这款芯片推出后，微软等公司纷纷青睐三角形基元，让NVIDIA望尘莫及。此外，它的价格也太高了。是的，它同时拥有大量令人印象深刻的功能，但与S3 Graphics Verge和Matrox Mystique等其他选择相比，这使其成本更高。而本应保证NVIDIA大获成功的Sega Saturn游戏机也因市场原因而失败。

结果如何？NVIDIA向其客户合作伙伴Diamond Multimedia出售了250,000台NV芯片，但249,000台被退回。 “我们向我们的客户合作伙伴 Diamond Multimedia 出售了 250,000 台 NV1，但零售情况并不理想。情况非常糟糕，以至于已经在开发的 NV2 被取消，公司不得不裁掉大量员工。”

但创始人们并没有气馁，他们从 NV1 的失败中吸取了教训，把所有的精力都投入到了下一个重大发布 Riva 128 上。重要的是要记住，当 Riva 128 于 1997 年 8 月发布时，NVIDIA 已经走到了尽头。当世嘉取消 NV2 合同时，该公司获得了约 500 万美元，这笔钱帮助它维持了运营，但这条生命线已经耗尽。当时只剩一个月的工资了，如果这款产品不成功，那么 NVIDIA 就完蛋了。

有趣的是，NVIDIA 历史上的这段时间非常糟糕，以至于公司有一句非官方的座右铭：“我们离破产只有 30 天了”，至今还在使用。NVIDIA 为获得最优秀人才所投入的所有时间和精力即将受到考验。

Riva 128 代表实时交互式视频和动画加速器，是一款非常出色的 GPU。它是第一个能够集成 3D、2D 和视频加速的 GPU，让竞争对手望尘莫及。除此之外，NVIDIA 还进行了世界上第一个 PC 芯片仿真，这是使用他们从一家名为 Icos 的已倒闭公司获得的硬件完成的。

“当时还有另一家破产的公司，我听说过，它叫 Icos。Icos 开发了一种叫做模拟器的东西，即终端系统模拟器。我们打电话给 Icos，他们说：“谢谢您的来电，但我们已经停业了。” ”

Riva 128 与市场上之前见过的任何产品都不同，而且没有 NV1 那样的定价问题。在发布后的四个月内，Riva 128 售出了 100 万块，当你意识到 NV1 的销量还不到 1000 时，这尤其令人难以置信。

“Riva 128 是我们公司的一次重置，因为当我们意识到我们走错了路时，微软已经推出了 DirectX，它与 NVIDIA 的架构根本不兼容，30 个竞争对手已经出现，而 1997 年可能是 NVIDIA 最好的时刻。原因是我们走投无路，时间不多了，钱也用完了，对很多员工来说，希望也消失了。

问题是，我们该怎么办？好吧，我们做的第一件事就是决定：“看，DirectX 现在已经出现了，我们不会与它抗争，而是想办法为它打造世界上最好的东西。”

”

Riva 128 是世界上第一款全加速、硬件加速的 3D 渲染管线。不到一年后，Riva TNT 发布了。这款产品试图与当时流行的 Voodoo 2 竞争，Voodoo 2 是其竞争对手 3DFX 发布的一套三款专用 3D 图形芯片。Riva TNT 的渲染速度是 Riva 128 的两倍，内存也更大，但这并不意味着它是完美的。它在性能和销量方面并没有完全超越 Voodoo 2，而且缺乏对当时开发人员非常青睐的 Glide API 的支持，这意味着 Riva TNT 并不是一个真正的成功。不过，它远非失败，并帮助 NVIDIA 成为科技界的主要参与者。

该公司可能一开始表现不佳，但 Riva 系列扭转了其信誉和财务状况。突然间，它成为了行业中很酷的新秀。而在 Riva TNT 之后，他们即将通过上市获得更大的现金流入。1999 年 1 月 22 日，NVIDIA 成为一家上市公司，这意味着它拥有更多的宣传和资金来开展新业务。

其中第一个是 NVIDIA 的第五款芯片 GeForce 256，它的核心是 GPU，并以此进行营销。当时，GeForce 256 是市场上最好的产品之一，因为它还配备了世界上第一个可编程加速器。那是世界上第一个 GPU，它为加速添加了可编程性。所以我们创造了世界上第一个可编程加速器。可编程加速器是加速计算，它显著提高了计算机的处理能力。

GeForce 256 还在视频游戏领域找到了很多应用。此时，视频游戏行业价值数十亿美元，多年来一直是主流。每家公司都试图以某种方式与游戏行业保持一致，但 NVIDIA 凭借 GeForce 256 取得了成功。 “这些是我最喜欢的 GPU。看看 GeForce 256，世界上第一台 GeForce。看看 GeForce 256 有多可爱。当时，它是有史以来制造的最大的单个芯片。它比 CPU 还大。人们惊讶于我们制造了这么大的东西，更惊讶于我们能卖出这么大的东西。”

你可能还记得，过去 NVIDIA 的早期项目失败的部分原因是市场上的其他选择与其产品不兼容。微软的 DirectX 就是一个例子。NV1 首次发布时，微软的 DirectX API 仅支持三角形图元，这意味着 NV1 的使用受到限制。现在，微软改变了主意，想要将 GeForce 用于全新的产品。您可能会问，这个项目是什么？您可能一直在想，这个伟大的设备是什么。这就是 Xbox。因此，现在让我首次揭开 Xbox 的面纱。除非您一直生活在与世隔绝的地方，否则您一定知道 Xbox 有多重要。这不仅让 NVIDIA 在科技界更加受欢迎，而且还为其困境获得了 2 亿美元的预付款。似乎勉强够支付工资的日子已经过去了。

但是，虽然这笔交易有利可图，但它确实给 NVIDIA 带来了一些小麻烦。您可以想象，这个与微软合作的 2 亿美元项目是一件大事，需要最好的人手。因此，NVIDIA 派出了其最优秀的工程师负责 Xbox 交易，这意味着 NVIDIA 内部项目处于一个奇怪的境地。多年后，出现了一些法律问题。由于 Xbox 交易，参与 Xbox 项目的 David Chang 与其他 15 人一起利用自己对交易的了解进行内幕交易。他被判有罪，并被美国证券交易委员会罚款 116,000 美元。

但除了 Xbox 交易之外，NVIDIA 还在 21 世纪的大部分时间里收购公司和知识产权。2002 年，NVIDIA 收购了长期竞争对手 3dfx 的知识资产。同年，它收购了软件渲染工具制造商 xLuna。2003 年，NVIDIA 斥资 7000 万美元收购了 MediaQ。2004 年，TCP 变为 IP。2005 年收购了 ULI Electronics。2006 年，Hybrid Graphics 问世。2007年，NVIDIA 收购了 Portal Player Incorporated，并于2008年收购了半导体公司Aegea。这些收购的价格都不便宜，而且都是在 NVIDIA 被美国政府传唤的时期进行的。

当时，不仅 NVIDIA 涉嫌违反反垄断法规，其主要竞争对手 AMD 也涉嫌违反法规。从未提出任何指控，问题很快便平息。事实上，NVIDIA 被评为 2007 年福布斯年度公司，这表明它在短短十多年内就真正名声大噪。但这并不意味着 NVIDIA 就此脱离了困境。除了在收购上投入的大量资金外，NVIDIA 也不再是行业内的新手了。他们在开发 GPU 时取得了巨大的成功，并在游戏领域掀起了波澜。但这就是问题所在。他们被归类到游戏领域。他们与 AMD 和英特尔竞争。虽然他们的表现并不差，但他们需要一些新东西。一些与视频游戏无关的东西。2008年，在获得福布斯奖项一年后，NVIDIA面临着许多挑战。由于制造错误，其几款GPU和移动芯片组出现故障，导致收入减记2亿美元。这件事发生在第一季度，而且并不是当年唯一的挫折。GPU的故障不仅影响了他们的收入，还使他们在2008年底成为集体诉讼的对象。消费者声称，这些GPU被安装在苹果、戴尔和惠普的笔记本电脑中，结果导致笔记本电脑出现故障。作为回应，NVIDIA向客户提供维修和退款，问题在2010年得到彻底解决。

2010年代伊始，NVIDIA对英特尔采取了大胆举措。多年来，两家公司一直争执不下，情况变得一团糟。从轻松的角度看，NVIDIA创建了一个名为Intel's Insides的网站，并在其中发布讽刺其竞争对手的讽刺漫画。在漫画中，英特尔即将摧毁以火鸡为代表的自由市场，并试图将NVIDIA的工作归功于自己。可以说，这场争斗非常有趣。但除了漫画和恶搞网站之外，这两家公司还经常在法庭上互相争斗。

2009年初，英特尔起诉NVIDIA，声称它无权设计与其处理器兼容的芯片组。NVIDIA反击称，英特尔对正在衰落的CPU领域过于挑衅。NVIDIA提起反诉，但与此同时，它不得不停止其Enforce芯片组产品线的生产。当时的问题可以这样看待：两家公司达成了一项协议，允许NVIDIA设计与英特尔产品兼容的芯片组。然后，关于许可证是否涵盖特定产品发生了争议。这就是导致诉讼和卡通恶搞的原因。

但到2011年，两家公司达成了一项为期六年的交叉许可协议，该协议将允许英特尔使用NVIDIA的技术，并允许NVIDIA许可英特尔的专利。英特尔为这笔交易支付了15亿美元，结束了这场旷日持久的法律纠纷。如今，英特尔和NVIDIA之间的关系要好得多。事实上，NVIDIA首席执行官黄仁勋在2022年表示，该公司愿意让英特尔生产其芯片。很难想象这两家长期互相争斗的公司会和解，但事实似乎确实如此。

21世纪初是英特尔和NVIDIA竞争的关键时期。是的，两家公司多年来一直是竞争对手，但这个行业正在发生变化。关于CPU还是GPU将成为科技界的未来，一直存在争议。NVIDIA指责英特尔在展望GPU的未来时，却仍固守着CPU的昔日辉煌。正是这种愿景让NVIDIA开始探索深度学习。曾几何时，一切都是乐趣和游戏。NVIDIA 最初是为视频游戏机制造芯片。当人们开始将 NVIDIA 用于大片、医学成像设备和世界上最强大的超级计算机时，图形变成了严肃的业务。

"然后有一天，研究人员发现我们的技术非常适合人工智能。大约六年前的一天，一大群研究人员发现我们的 GPU 非常适合深度学习。NVIDIA 在深度学习领域的冒险始于 2006 年 CUDA 的发布。2006 年，CUDA 被证明是一种革命性的计算模型，我们当时认为它是革命性的。它将一夜成名。近 20 年后，它终于出现了。我们预见到了它的到来。"

那么 CUDA 是什么？它是一个闭源并行计算平台，一个允许软件使用某些 GPU 的 API。事实上，它允许更广泛地使用 GPU，这是 NVIDIA 当时闻名的原因，这意味着它的技术可以扩展到游戏之外。而探索这些功能的一种方式是通过大学校园里的学生。

斯坦福大学计算机科学教授 Andrew Ng 解释说，早在 2008 年，他的学生就向他介绍了 CUDA 以及它可以做的所有很酷的事情。有一件事很突出，那就是它可以加速深度学习。然后还有另一项突破性技术。"我记得在斯坦福大学，我的学生告诉我，嘿，Andrew，有一种叫 CUDA 的东西，编程起来不那么容易，但它可以让人们将 GPU 用于不同的事情。我们建立了一个服务器来使用 GPU，看看它们是否可以扩展深度学习。而那台服务器最终成为我们第一次深度学习实验中用来训练神经网络的设备。我们开始看到 10 倍甚至 100 倍的加速。"

现在，深度学习是一种人工智能方法，它教计算机以类似于人类的方式处理数据。计算机处理数据的速度越快，人工智能的发展速度就越快。CUDA 可以做到这一点，这是一个大问题。只有吴恩达的学生有这个想法。从多伦多到纽约，计算机实验室都在试验 CUDA 的人工智能功能，并与 NVIDIA 联系。这很好。他们发现了其最巧妙的产品之一的另一个应用。

“2024 年，我们都知道人工智能是一项大生意，利润丰厚。但在 2000 年代后期，这是一个巨大的风险。没有人知道它会走向何方。”

尽管 NVIDIA 是一家成功的科技公司，但黄仁勋承认他们对此并不确定。然而，他们决定迈出这一步，投入大量资金来获得最好的人工智能研究人员并围绕人工智能开发产品。大约十五年前，发生了一些事情，彻底改变了计算机科学。可以使用一种称为深度学习的软件，这是一组算法，可以研究大量数据并从中学习模式。它引发了我们现在所说的现代人工智能大爆炸。但他们的努力需要几年时间才能完全获得回报。

NVIDIA做出了一个严峻的决定，这个决定不仅改变了它自己的轨迹，也改变了整个技术行业。他们将致力于人工智能计算。这对我们公司来说是一个巨大的转折点。 “我们增加了成本，增加了人员，我们必须学习新技能。这让我们的注意力从日常的计算机图形和游戏竞争中转移开。公司的重点偏离了核心业务。而且这不只发生在一个地方，而是整个公司。这是向这个新方向的全面转变。”

人工智能并不是NVIDIA在2000年代末和2010年代初唯一投入资金的东西。2011年，它发布了一款专为移动设备设计的芯片——Tegra 3 ARM系统，并以3.67亿美元收购了一家名为Acera的芯片制造公司。2013年，Tegra 3 的升级版 Tegra 4 上市。同年，NVIDIA 从 ST Microelectronics 收购了一家名为 PGI 的公司。但 NVIDIA 在 2013 年最大的开支是建造新总部。该公司的愿景是在圣托马斯高速公路上建造两栋三角形的建筑，不过另一个总部将于 2022 年开放，但稍后会详细介绍。

在2010年代的剩余时间里，NVIDIA 取得了一些非常酷的进展。女士们先生们，它发布了 GeForce 10 系列的首款 GPU GTX 1080，与汽车公司合作，并进行了更多收购。一项特别的收购引人注目，即 2019 年以 69 亿美元收购 Mellanox Technologies。此次收购的动机似乎是 NVIDIA 试图进入高性能计算领域。现在，任何技术领域为计算机设计的公司都希望追求高性能。但就 NVIDIA 而言，这尤其重要，因为它有 AI 野心。

“今天，我想谈谈新的计算机革命。我想你能感觉到它，你能感觉到它就在你身边。当然，在硅谷，我们每天都能感受到它。这场新的计算机革命被称为人工智能革命。”

还记得该公司在 2000 年代对人工智能的研究吗？这项研究即将获得重大回报，部分归功于一家名为 OpenAI 的小公司。即使您没有听说过 OpenAI，您也会听说过它的旗舰产品 ChatGPT。像 ChatGPT 这样的生成式人工智能依靠大型语言模型来完成其流程。我们的进步取决于 GPU 的速度。从某种意义上说，我们计算机的速度是深度学习的命脉。猜猜哪家公司花了数年时间开发可以加速机器学习的 GPU？没错，就是 NVIDIA。更不用说 NVIDIA 是 OpenAI 的早期支持者。这确实是一个规划、迎接机遇的情况。

“我亲手将世界上第一台 DGX 交给了 OpenAI。从那时起，财富 100 强公司中有一半安装了 DGX AI 超级计算机。DGX 已成为人工智能的重要工具。”

十年前，没人知道人工智能是否能盈利。现在，答案很明显了。这为 NVIDIA 创造了巨大的收入来源，带来了数十亿美元的收入，并使其成为世界上最重要的公司之一。除了与 OpenAI 合作之外，NVIDIA 还探索了其他 AI 项目。例如，2023 年，OpenAI 与 Getty Images 合作推出了一项名为 Getty Images 的 Generative AI 的新计划。同年，NVIDIA 在 Denny's 餐厅庆祝了成立30周年。这三位工程师多年前就是在那里相识并萌生了创办这家公司的想法的。现在，这家餐厅有一块牌匾，上面写着一家价值万亿美元的公司在这里诞生。是的，这是一个以T开头的万亿。

那是什么时候发生的？让我们来看看这家公司的收入历史。

2004年，NVIDIA的营收刚刚超过20亿美元，而21世纪的其余时间，其营收一直保持在30亿或40亿美元左右。到2013年，其营收约为41亿美元。令人印象深刻，但这并不是你对一家万亿美元公司所期望的收入。

到了2010年代中期，情况开始发生很大变化。到2017年，NVIDIA的收入激增至97亿美元，到第二年则超过110亿美元。到目前为止，同比增长最大的是2022年至2023年。2023年，NVIDIA成为一家市值万亿美元的公司，与苹果、微软和亚马逊等公司并驾齐驱。没错，这家一度濒临倒闭、工资单仅够支付一个月工资的公司，如今已成为世界上最大的企业之一。

但这是怎么发生的？NVIDIA是如何从2000年代到2020年代发展到如此规模的？当然，即使在2000年代，它也是一家成功的公司，但它与我们现在看到的完全不同。简而言之，它就是人工智能。

好吧，我们知道NVIDIA赚了很多钱，但是它是怎么赚钱的呢？有几种不同的方式，我们将逐一介绍。

首先，让我们谈谈游戏。毕竟，这是NVIDIA的起步之作，虽然它今天并不以游戏公司而闻名，但它在该领域仍然举足轻重。对我来说，真正改变行业游戏开发进程的是GPU的发明。1999年8月31日，NVIDIA发明了世界上第一台GPU。PC游戏图形再也不会是以前那个样子了。NVIDIA一直致力于打造业内最好的图形。30多年后，这仍然取得了回报。它与世界上一些最大的游戏开发商合作，并从中获得了丰厚的回报。

接下来是加密挖掘。你看，挖掘加密需要具有强大处理能力的计算机，NVIDIA的GPU提供的就是这种类型的计算机。虽然该公司并没有打算瞄准加密市场，但它已经找到了市场，并且直到今天它还在向渴望加密的用户出售GPU。从前两个例子中你会注意到，任何需要快速高效计算机的活动都是NVIDIA可以从中获利的活动。几十年来，情况确实如此。但在2010年代，出现了一个需要大量计算能力的市场，这使得NVIDIA名声大噪——人工智能。人们正在用人工智能改变世界，从药物发现到聊天机器人，再到自动机器等等。

为了实现这些突破，他们需要的不仅仅是人工智能专业知识和开发技能，他们需要一个人工智能工厂。虽然许多科学家认为我们只是触及了人工智能所能做事情的表面，但它已经在我们的日常生活中占据了重要地位。当聊天机器人帮助您处理客户服务查询时，当Siri为您播放歌曲时，当ChatGPT为您撰写电子邮件时，这些都是人工智能的例子。

说到ChatGPT，如果不向它致敬，就无法理解NVIDIA是如何赚钱的。或者具体来说，向它的母公司OpenAI致敬。花点时间想想ChatGPT在一天内完成的所有交易。根据目前的统计，ChatGPT每天收到1000万个查询。这意味着两件事：第一，ChatGPT非常受欢迎；第二，它的数据中心正在做大量工作，需要一些高性能的GPU。而且，正如您可能已经猜到的那样，NVIDIA有幸托管OpenAI的数据中心。公司为使用NVIDIA的数据中心付费，这样他们就不必自己托管硬件。随着人工智能的使用不断增长，其利润也将不断增长。

就在大型语言模型和生成式人工智能被广泛应用的同时，NVIDIA的年收入也出现了飙升，这绝非巧合。该公司的收入已经达到了令人垂涎的1万亿美元大关。如果人工智能继续以目前的方式发展，那么更多的里程碑就在眼前。

最后，我们不能忘记NVIDIA多年来收购的公司。它在2000年代及以后的一系列收购不仅增加了其市场力量，它们也是NVIDIA的收入来源。我也很高兴公开指出，NVIDIA是我们与硬件制造商之间遇到的最严重的麻烦之一。当然，没有关于NVIDIA的讨论是完整的，如果不提及它经历过的争议，而且确实也有一些争议。

其中最突出的争议与GeForce 9000系列有关。虽然它在市场上取得了成功，但GeForce GTX 970的规格存在一些问题。基本上，NVIDIA声称该卡有4GB内存，但用户注意到它最多只有3.5GB。据透露，虽然该卡在技术上可以访问剩余的0.5GB内存，但速度会慢得多。NVIDIA遭到集体诉讼，该诉讼称该公司虚假宣传了其GeForce GTX 970显卡。因虚假广告而提起集体诉讼，NVIDIA 于 2016 年 7 月与受影响的客户达成和解。

GeForce 再次引发争议，这次是与其合作伙伴计划有关。签约的公司将获得大量好处，如公共关系帮助和营销资金。虽然这在纸面上听起来很棒，但并不是科技界的所有人都支持。一些人指责 NVIDIA 反竞争，该计划仅从 2018 年 3 月 1 日持续到 2018 年 5 月 4 日。NVIDIA 今天决定停止其备受争议的 GeForce 合作伙伴计划。

NVIDIA 面临的另一起丑闻与加密挖矿有关。创建加密需要让计算机完成复杂的方程式计算，这需要大量的处理能力，而 NVIDIA 的 GPU 提供了这种处理能力。因此，NVIDIA 通过将其技术出售给加密爱好者赚了很多钱。它甚至为加密爱好者创建了一条名为 CMP 的 GPU 系列。我们只能说他们赚了很多钱。2018 年第二季度，其 GPU 销售额与去年相比增长了 52%，到第三季度增长了 25%。

那么问题是什么呢？问题在于，很多向加密矿工出售的 GPU 都被列在游戏收入中。因此，投资者会认为游戏带来了稳定的收入，而实际上，加密货币市场是出了名的不稳定。虽然 NVIDIA 从未承认有任何不当行为，但它确实向美国证券交易委员会支付了 550 万美元的罚款。

NVIDIA 最近发现的丑闻之一是它试图从日本控股公司软银手中收购英国软件和芯片公司 Arm Holdings。这些设备中的每一个都内置有 Arm CPU 的芯片，而 Arm CPU 就是该设备的大脑。美国芯片巨头 NVIDIA 以 400 亿美元的价格从软银手中收购了英国芯片设计公司 Arm Holdings。该公告于 2020 年 7 月首次发布，交易价值 400 亿美元。一切都很顺利，直到 2021 年 8 月，英国竞争与市场管理局和欧盟委员会介入。

有什么事情会如此糟糕以至于两者都必须参与其中？好吧，他们担心如果 NVIDIA 收购 Arm，他们会限制竞争对手购买 Arm 的产品。这可能最终造成不健康的竞争，而监管机构不能容忍这种情况发生。到 2022 年 2 月，NVIDIA 和软银证实该交易已被取消。由于英国、欧盟和美国监管机构的压力，这笔价值 400 亿美元的交易被取消。NVIDIA 在一份声明中表示，Arm 是计算领域重要动态的核心。虽然我们不会是一家公司，但我们将与 Arm 密切合作。多年后，NVIDIA 和 Arm 仍在合作，有报道称他们正在开发基于 Arm 的中央处理器 (CPU)。据称，这些 CPU 是为微软的 Windows 操作系统创建的，应该会在 2025 年上市。

所以，我们知道 NVIDIA 是世界上最大的公司之一，但很难理解它到底有多大。试着想象一万亿美元。对于人工智能巨头来说，他们现在预言了数万亿美元的机会。NVIDIA 首席执行官黄仁勋做出了惊人的预测：在未来四五年内，我们将拥有价值 2 万亿美元的数据中心。

了解 NVIDIA 有多大的一个方法是将其与其他公司进行比较。因为我们在这个视频中谈论了很多，所以我们以英特尔为例。英特尔曾经是世界上最先进芯片的代名词。它负责发明现代计算的基本模块，从内存芯片到微处理器。英特尔成立于 1968 年，所以比 NVIDIA 早 25 年。现在我们看到的是，作为图形芯片和人工智能芯片的领导者，NVIDIA 正在进入英特尔长期主导的个人电脑领域。

截至本视频，NVIDIA 的市值为 2.7 万亿美元。英特尔的估值为 1852.7 亿美元。如果我们做一些快速计算，我们会发现 NVIDIA 的市值是英特尔的 11 倍多。以任何标准来看，这都是令人印象深刻的。如果你将 NVIDIA 与其他大公司进行比较，它也确实令人印象深刻。从市值来看，NVIDIA 的规模几乎是 Meta 的两倍，特斯拉的三倍多，三星的五倍多，Netflix 的近十倍。

与其他大公司相比，NVIDIA 的收入也相当不错。NVIDIA 在创纪录的盈利、10 比 1 的股票分割和 262% 的销售额增长的推动下，盘后股价创下新高。该股目前远远超过每股 1,000 美元。因此，人工智能科技巨头 NVIDIA 报告了一个井喷式的季度。显然，一份井喷式的报告。我认为每个人的期望都很高，就像 NVIDIA 把它带到了月球一样。它真的涨了。

NVIDIA 的股价表现良好，今年上涨了 90%，其收益报告肯定会影响人工智能交易。NVIDIA 股价在过去五年中上涨了 2,000% 以上。NVIDIA 确实是全世界羡慕的对象。收入增长了 265%。想象一下，增长了 265%。相当大。

虽然在芯片方面，NVIDIA 还没有完全与三星和苹果等公司竞争，但我们必须记住，NVIDIA 是万亿美元估值俱乐部的新成员。到目前为止，它最大的赚钱机器是人工智能，而且它也相对较新。Jefferies 估计，到 2027 年，人工智能占芯片总收入的比例将从 2022 年的 5% 上升到 25%。因此，它将继续推动增长，尤其是在所有这些雄厚的预算和超大规模企业承诺投入资金的情况下。

鉴于 NVIDIA 对整个生态系统的控制，它仍然是最受欢迎的。随着时间的推移，我们很可能会看到 NVIDIA 的年收入进入 11 位数的范围。我们还必须看看 GPU，这是公司收入的重要组成部分。NVIDIA 目前是 GPU 方面的市场领导者，但这可能会受到威胁。2022 年第四季度，该公司占据了 82% 的 GPU 市场份额。如果不是因为其在上一季度之前占据了 86% 的市场份额，这将是非常令人印象深刻的。这在很大程度上可以归因于它面临着来自 AMD 和英特尔等其他公司的激烈竞争。不过，超过 80% 的市场份额不容小觑，也许随着时间的推移，该公司将恢复部分市场份额。