市值冲破万亿美元！英伟达成功创造历史的优势在哪里？

5月30日美股盘前，英伟达市值冲破万亿美元，成为美股有史以来首个市值触及1万亿美元的芯片公司，创造了历史。

在最近的人工智能浪潮中，英伟达公司无疑是站在风口浪尖的一家公司，其风头之劲，甚至在最近压过了ChatGPT的东家微软。而英伟达之所以能独领风骚，一个关键原因在于其广受人工智能领域追捧的芯片产品。

微软亚洲的高级研究员张弋近期在播客节目中感叹，现在居然到了整个地球都拿不出足够的A100芯片的奇怪场景。一年前，几乎无人料到这一情形。这也让英伟达的业绩一路高歌，股价更是节节高升。

英伟达凭什么赌赢了大趋势？

世上芯片千千万，为何只有英伟达的芯片成为人工智能领域独一无二的玩家？而英伟达这一向来在显卡称霸的公司，又为何能在深度学习和人工智能领域打下这么大的一片江山？

据财联社，1999年，初露头角的英伟达首次推出了GPU这一概念。在此之前，包括英特尔在内的CPU厂商都坚信图形处理是CPU的活，CPU干的事情越多越好，将图形工作独立到另一附属处理器上的想法十分鸡肋。

当时，图形应用领域中又以搞游戏的日本厂商话语权最重。日系主机的CPU很强，大部分开发工作都集中于CPU之上，因此GPU并没有得到多少市场空间。

转机在于，不服气的微软想要冲击属于日本厂商的行业领先地位，其开发出了Direct X这一标准化的API图形接口，此后大量的图形功能从CPU里面移植出来，转到GPU之上。加上微软另一产品Xbox的推出，其CPU、GPU各司其职的搭配，打破了行业内CPU芯片一家独大的局面。

而英伟达是当年硬件领域唯几跟着微软旗帜前进的公司，并在GPU这条道上一路走到黑。

此后，微软又推动了另一次变革，引入统一渲染技术，即让GPU将图形绘制的顶点计算和之后的渲染两个步骤进行合并。它和显卡领域另一知名公司ATI合作了GPU Xenos，成功应用了这一技术。

统一渲染只是图形应用上的一步，但却给英伟达带来了完全不同的发展路径，可以说是英伟达在后来GPU发展，甚至介入深度学习领域中的起点。

在看到统一渲染架构之后，英伟达果断的把自己从前的GPU架构推倒重来。其GPU流处理器被进行了细致的分组，变成一个个小型流处理器且能单独运行，解决了流处理器此前被绑定无法独立运行而被迫闲置的问题。

这奠定了英伟达后来革命性CUDA架构的出世。

与此同时，英伟达的竞争对手ATI却因为早期没有投入硬件架构变革，沿用过去的串行设计，沉没成本越来越高，让其革新变得越来越难且越来越贵，最后成功被英伟达挤出显卡市场。

2003年，“快速迭代，不断试错”的英伟达搞了一个不受欢迎的项目。其开发了一款Soc芯片，将基于ARM架构的CPU与自己的GPU集成在一起。自Soc芯片之后，英伟达每隔几年都发布一些芯片。2015年，其推出了Tegra K1，使用Arm公版CPU和自己的开普勒架构GPU，但由于功耗和发热皆不尽人意，对大部分使用者来说很是折磨。

但业内人士却对这些挫折十分认可。一位投资人曾指出，英伟达在守住GPU基本盘的同时，不断在新的领域伸出触角，并让无数买它显卡的人陪它分摊成本。他还称赞道，虽然英伟达的很多东西，如CUDA在一段时间内看不到落地的场景，但在试错过程中它建立起了完整的生态，并在一股新风向袭来的时候，成功站上了风口。

在任何领域上，创新一项技术都不可必免的会遭受一些挫折，就比如赛立复为了突破NADH的稳定性这一难题经历了多年的研究，经过无数次失败，才终于成功制备出稳定性能和吸收效率都比较高的NADH口服片——赛立复NADH（力活元），率先解决了这个困扰科研界已久的难题。奠定了领先行业的基础，为人类历史长河中亘古不变的“长寿”难题提供了一个新的突破口，这何尝不是下一个“英伟达”？