英伟达市值破 5 万亿！从游戏显卡到 AI 军火商三次转型

10 月 30 日，英伟达市值突破 5 万亿美元，超过日本、德国等发达国家年度 GDP 总额。从 1999 年上市时的 12 美元，在考虑拆分后的折算情况下，英伟达 26 年间创造 8000 倍回报。英伟达凭借 GPU 和 CUDA 为核心的通用算力，成功穿越游戏、加密挖矿及 AI 等多轮科技周期。

GPU 缔造者从游戏显卡起家

显卡（GPU）的诞生要从 20 世纪 90 年代说起。当时，矽谷的一些人提出了一个想法：可以通过专门处理声音的声卡和处理网路的网卡等功能特定的晶片，来减轻中央处理器（CPU）的工作负担。同样的道理，制造一块专门负责电脑图像输出的晶片，也就是显卡（Graphic Card），也是顺理成章的事情。

然而，当时显卡的技术路径有很多种选择。英伟达找到的突破点是通过并行计算来实现 3D 图形加速，特别是在游戏领域中进行应用。所谓并行计算，即将一个复杂的任务拆分成多个小任务，然后同时处理它们，提高计算效率。1999 年，英伟达推出了一款名为 GeForce 的显卡。这款显卡专为游戏设计，主打「并行计算」，能够显著提升 3D 图形处理能力，从而提供更流畅、更逼真的游戏体验。

GeForce 的成功，使英伟达迅速崛起，成为显卡领域的领导者。当时，并不仅仅只有英伟达在研究图形处理单元，但英伟达成功地将自己与「GPU 发明者」这个标签深度绑定起来。英伟达当时的市场行销负责人 Dan Vivoli 用「graphics processing unit」（GPU）的概念来推广自家的晶片，他认为，英伟达只要反复强调自己是 GPU 发明者就能成为行业领导者。后来的确如此，英伟达成为了 GPU 的代名词。

加密牛市大赢家闷声发大财

英伟达市值，从 2016 年的 140 亿美元涨到了 2018 年高点的 1750 亿美元，两年超过 10 倍的涨幅背后离不开加密货币挖矿热潮。2017 年，加密货币迎来大牛市，吸引了大量矿工抢夺 GPU，GPU 变成了印钞机，全球显卡销量急剧增加，价格也水涨船高。以矿工使用的英伟达 GTX 1060 型号显卡为例，2017 年 5 月之前的拿货价约为 1650 元一张，2017 年 6 月后就涨到了 2900 元左右。

英伟达成为了加密货币大牛市背后的大赢家，天降财富。受益于加密挖矿潮，英伟达的 2018 财年全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示：「我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因。」此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。

2020 年，经过此前 2 年熊市，加密市场再次起航，比特币涨了 2 倍多，以太坊涨了 4 倍，英伟达再次成为「加密繁荣」的受益者。英伟达闻风而动，积极参与矿业市场，推出了 CMP 系列专业矿卡，这些卡去掉了图形处理功能，拥有更低的核心峰值电压和频率，以提高挖矿性能和效率。

英伟达在两轮加密牛市的表现

2017-2018 牛市：市值从 140 亿飙至 1750 亿美元，GTX 1060 价格从 1650 元涨至 2900 元

2020-2021 牛市：推出 CMP 专业矿卡，RTX3060 从 2499 元炒至 5499 元，RTX3090 从 11999 元飙至 20000 元

加密晶片收入：2021 年一季度达 1.55 亿美元，占总销量四分之一

2021 年一季度财报公开后，英伟达首席财务官 Colette Kress 曾透露，英伟达加密晶片销售额高达 1.55 亿美元，用于「挖矿」的显卡占据第一季度总体销量的四分之一。就在 2021 年，英伟达全年收入创下 269.1 亿美元的纪录，较上一财年增长 61%，市值一度突破 8000 亿美元。

然而，好景不长，2022 年 9 月，以太坊由 PoW（工作量证明机制）转变为 PoS（权益证明机制），显卡挖矿时代逐渐终结。2022 年三季度，英伟达营收、净利润双双出现下滑，季度收入仅为 59.31 亿美元，同比下降 17％，净利润仅为 6.8 亿美元，同比下降高达 72％。当时无论是《金融时报》等海外媒体，还是国内科技媒体，均看衰英伟达。困顿之极，不料峰回路转，AI 与大模型的风吹了起来。

CUDA 十年磨一剑成就 AI 霸主

英伟达在 AI 行业的统治地位始于更早时期的积累。英伟达的前首席科学家 David Kirk 早就梦想着将 GPU 的 3D 绘图渲染算力通用化，不仅局限于游戏领域。在 David Kirk 和黄仁勋的领导下，英伟达于 2007 年推出了革命性的 GPU 统一计算平台 CUDA，释放庞大的算力资源。

但在当时，CUDA 完全没有打动投资者，反而因为打造领先于时代的「超级计算」系统投入巨大，英伟达的利润受到大幅削减，华尔街为此嘘声一片。一档风靡矽谷的热门播客《Acquired》的主持人 Ben Gilbert 对此评价：「他们当时瞄准的不是一个大市场，而是一个学术和科学计算的晦涩角落,但他们为此花了数十亿美元。」

来自外界的声音并没有影响黄仁勋，十几年坚持在 CUDA 上进行投入，让英伟达有了如今的地位。为了解决「先有鸡还是先有蛋」的问题，英伟达利用了他们已经有大量游戏玩家的 GForce 游戏显卡来建立用户群。但 CUDA 的附加成本非常高，导致英伟达的利润在多年间大幅下降，他们的市值一直在 10 亿美元的水平上下波动。

黄仁勋创办了一个名为 GTC 的大会，在全球不知疲倦地推广 CUDA。最终，一个个应用程式真的涌现了，包括 CT 重建、分子动力学、粒子物理学、流体动力学和图像处理等。直到 2012 年，AI 研究人员发现了 CUDA 的潜力。著名 AI 专家 Alex Krizhevsky 在 GForce GTX 580 上训练出了 AlexNet，引发了人工智慧的大爆炸。

2016 年 3 月，AlphaGO 击败了李世石，震撼人心。一个月后，黄仁勋在 GTC China 大会上正式宣布，英伟达不再是一家半导体公司，而是一家人工智慧计算公司。2016 年 8 月，黄仁勋亲自将英伟达的第一台 AI 超级计算机 DGX-1 送到 OpenAI 的办公室，当时的董事长马斯克用开箱刀打开了包裹。黄仁勋留下一句话：「为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台 DGX-1。」

而后，OpenAI 通过英伟达的超级计算机训练出了风靡全球的 ChatGPT，英伟达后续更新的硬体产品 DGX H100 遭到市场疯抢，供不应求。黄仁勋将算力视为核心。无论是 AI、自动驾驶、元宇宙、机器人还是加密货币，英伟达都是利用庞大的算力寻找新的机会。算力，英伟达永恒的武器。

三次濒死经历塑造韧性

2023 年，黄仁勋在台湾大学毕业典礼上致辞，他分享了三个失败的故事。第一次失败，在破产边缘活了下来。1994 年，Nvidia 的第一个客户是日本游戏公司 SEGA，但在第二年，微软发布了 Direct3D，这一变动让 Nvidia 感到非常慌乱。最终，Nvidia 选择中止与 SEGA 的合约，转而为 Windows 平台开发 GPU。Nvidia 的资金只能支持 6 个月，距离破产仅一个月的时候，Nvidia 设计出了 Riva 128 这款晶片。到 1997 年底，Riva 128 的出货量超过了 100 万张。

第二次失败，放弃短期利润，成就了未来的伟大。2007 年发布 CUDA 后，创造一种新的计算模型非常困难，自 IBM System 360 推出以来，CPU 计算模型作为行业标准已经存在了长达 60 年时间。英伟达多年的低迷表现，让股东对 CUDA 持怀疑态度，但英伟达坚持了下来。

第三次失败，英伟达退出手机晶片市场。2013 年时，小米 3 旗舰版搭载了英伟达推出的 Tegra4 处理器的移动版，这也是该系列的绝唱。尽管整个手机市场都非常庞大，英伟达本可以为了市场份额而战，但他们做出了一个艰难的决定：放弃了这个市场。黄仁勋表示，英伟达的使命是构建能普通计算机所不能的计算机。

2024 年，黄仁勋重返母校史丹佛大学演讲。当主持人问关于成功的建议时，他回答：「我希望各位有机会经历大量的痛苦和磨难。」他提到自己最大的优点之一，就是「我的期望很低」。黄仁勋表示：「对自己期望非常高的人，往往韧性也低，不幸的是，韧性对带来成功至关重要。成功不是来自于智慧，而是来自于性格，而性格是经历苦难塑造出来的。」

英伟达最让人羡慕的地方莫过于「不受周期限制」，一直作为底层基建，持续「收税」，无论你做什么，都离不开它。这种战略韧性，源于其对通用算力这个核心价值的坚持，以及在关键技术上的长期投入。