5月31日消息，知情人士透露，英伟达CEO黄仁勋将于6月前往中国，会见腾讯、字节跳动等企业高管。

这则消息昨天也是以刷屏的节奏登上各媒体平台。

与之相伴的信息是，仅仅在上周六一天内，英伟达的市值就暴涨了超2000亿美元，一瞬间，就涨出一个AMD，两个英特尔，震惊了美股市场。当地时间5月31日，英伟达市值一度超过1万亿美元，成为目前全球市值最高的芯片公司。

英伟达正狂飙突进，全球瞩目。从濒临破产到市值破万亿美元，从“问题少年”到“万亿大佬”，这家公司以及它的掌舵人背后有许多故事；在芯片制裁的背景下，对于这样一家新晋万亿美金巨头来说，要做的事情还有很多。

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英伟达做对了什么？

在不到一年之前，市场对于英伟达的业绩还普遍持悲观态度。

2022年英伟达游戏显卡业务出现大幅下滑，GPU（图形处理器）库存严重，英伟达2023财年整体收入增长未到1%，而净利润则呈现腰斩。而随着虚拟货币热度降低、挖矿的潮水退去，这也直接使得市场对于高端显卡的需求不再，英伟达GPU销量进一步降低。

转折发生在今年年初ChatGPT引爆AI浪潮之后。今年以来，英伟达市值已经累计暴涨超160%。

生成式 AI 和加速计算正在改变世界。为什么是这家公司乘上了风口一飞冲天？

英伟达过去30年的发展，并非一帆风顺。

“我在创立英伟达之前是成功的，但在英伟达，我经历了极大的失败，所有的失败都令人羞愧和尴尬，很多都几乎使我们走向了灭亡。”在此前的一场毕业典礼演讲中，黄仁勋回顾起英伟达的创业时期，称公司一路磕磕绊绊，曾有三次险些濒临倒闭。

第一次在英伟达创立初期。从1993年创立，直到1997年，英伟达开发出第三代产品，才算真正站稳了脚跟。

第二次是在2006年底，黄仁勋推出了CUDA。CUDA是随着英伟达GPU一同推广的计算平台和算法模型，目的是帮助用户更好地使用GPU的算力。

使用CUDA与否，在计算速度上往往有数倍到数十倍的差距。但当时华尔街对该产品的市场估值是零。

市场对CUDA的不理解和漠视持续了整整十年。这十年里，从这个项目一启动，英伟达每年要砸5亿美元，要知道，当时他们的全年营收只有30亿美元。而且，自CUDA推出以来，英伟达在将GPU转化为更通用的计算工具上，还投入了将近100亿美元。可以想象，CUDA十年无人问津，英伟达承受了多大的痛苦和压力。

第三次是在移动互联网时代开启的2010年。面对智能手机崛起带来的基带芯片机遇，英伟达也选择加入，但激烈的市场竞争让英伟达不得不被迫退出手机市场，退回到电脑领域。

但好在全市场对CUDA十年的漠视，最终也让英伟达获得了十年的先发优势。可以说，英伟达定义了GPU。

GPU曾主要用来做图形计算，但随着人工智能的发展，GPU被证明在大规模并行运算中有很好的处理能力，GPU的应用场景也从单纯的游戏图形渲染，走向了企业HPC、超算、数据中心加速，以及人工智能(AI)应用。

而且，这场豪赌，让英伟达升级成了“硬件技术+软件体验+开发生态”垂直整合的技术平台公司，而不仅仅是个卖零部件的供应商。

搭上了AI的东风，英伟达一飞冲天。

这时再回看2016年8月，黄仁勋把全球第一台AI超级计算机DGX-1捐给了成立不到一年的OpenAI，意义非凡。

这台DGX-1，能把OpenAI一年的训练时间，压缩到短短一个月。

黄仁勋在机器上写下一句话：为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台DGX-1！

去年，OpenAI研发的ChatGPT横空出世后，AI爆火，让英伟达迎来高光时刻。

算力是研究AI的基础，而目前最强劲的算力引擎，就是英伟达的GPU。所以，黄仁勋说: 我们是全球AI的发动机。

凭借算力优势，英伟达在近些年的热门领域如鱼得水，包括自动驾驶、虚拟货币、元宇宙、Web3.0、生成式AI……

从2015年开始,英伟达的GPU在超算中心的市场份额一路上涨，这几年稳居90%左右。从国外的ChatGPT到国内巨头的AI研究，谁都离不开英伟达。

据花旗预估，ChatGPT掀起的AI革命，或将促使英伟达一年内销售额增长100亿美元。

根据台湾媒体最近的报道，英伟达的芯片供不应求，订单排到了2024年。

作为AI的基础设施，无论生成式AI谁是弄潮儿，英伟达都是最大赢家。

02

英伟达能否持续保持狂飙？

当前，英伟达的市值比另外三大芯片巨头（台积电+英特尔+AMD）加起来还要多出一个英特尔。位居苹果、微软、谷歌和亚马逊之后，成为美股第五大上市公司。

这家如日中天的公司CEO为什么此时要到访中国大陆，来做什么？或许看看大陆之行前的黄仁勋，能找到一些线索。

北京时间周二，黄仁勋参加媒体圆桌会，这个“AI产业最受关注的人” 对产业竞争与合作形势等问题发表了最新的见解。他直言面对地缘和产业政策的不确定性，已经在这个产业中的玩家仍需要努力工作确保竞争力。

他表示，很难预测美国的出口管制是否最终会为中国的人工智能硬件和软件创造一个独立的生态系统。但公众必须承认中国在云计算、互联网服务、数字支付、电动汽车和自动驾驶技术方面的技术进步。

当话题转回中国GPU企业与英伟达的技术差距时，黄仁勋表示：“英伟达自己需要跑得非常快，中国在这一领域投入了相当庞大的资源，所以不能轻视。”

此前，在英伟达本财年第一季度财报公布前夜，黄仁勋便强调，“中国是科技产业的一个非常重要的市场”，在他看来，美国政府对半导体供应的出口限制，让英伟达的手脚被束缚住了，他说，“英伟达无法在全球最大市场之一的中国开展业务。”

而在上周面对媒体采访中，黄仁勋也明确表示，拜登政府的出口管制令使英伟达的“双手被绑在背后”，无法在其重要市场销售先进芯片，实际上会对美国的科技行业造成“巨大的破坏”。黄仁勋强调，美国科技行业有三分之一的市场来自中国，无法填补上如此重要的元器件来源和终端市场。

“不论监管政策是什么......英伟达肯定会去遵守。但是，我也认为中国会利用这个机会来培育本土企业，这也是为什么中国有许多GPU初创企业。如今如果你想跨入芯片产业创业，你会选择进入哪个方向？GPU正是可能的选择。”

此前，英伟达向中国市场专供替代型号芯片，并向美国相关部门喊话。

英伟达把AI当做一次二次腾飞的机遇。无论是从市场，还是竞争来看，黄仁勋和他带领的英伟达能否持续保持狂飙，中国市场都是解题的关键。

那么，中国的国产GPU发展的怎么样了？

2020年，国内芯片行业掀起了第二波创业热潮，这次主要就集中在GPU领域。

不同于他们之前的国内GPU公司主要还聚焦在图形计算这第一层，2020年左右成立的这些GPU创业公司，主要在攻坚能够同时满足图形处理和AI计算的GPU。

摆在这些创新者面前的一个机会是，GPU并不是一个“包袱”很重的行业。由于通信技术，以及图形等的发展、标准、应用界面都在演化中，所以新的创业者只需要面向当前和未来的AI计算需求来设计，不需要遵循过往AI和GPU芯片发展。

如今，我国的GPU国产化进程正在加速。可以看到，老牌CPU厂商如龙芯、海光等均实现上市，且在GPU领域寻求突破，龙芯中科自研GPU已首度亮相，海光的DCU（GPGPU）也逐渐打出知名度，此外，也涌现出一批颇具知名度的初创GPU企业。例如，钧山的生态圈企业燧原科技、壁仞科技、沐曦集成等。

另外，除了这类通用GPU之外，国内也有很多的AI芯片厂商也有针对数据中心推出了一系列的AI芯片/加速卡。

2021年，GPU创业公司陆续完成设计，进入产品真正流片（试生产）阶段，万里长征迈出了第一步。

各家创新公司采用不同的技术路线，但这一批国内GPU创新者都很注重落地。目前，早进入、已有产品的公司已经纷纷开始与合作伙伴一起落地合作。

而芯片的项目“落地”，意味着与英伟达的直接对比正式开始。

目前看来，国内GPU的主要落地场景有安防及智慧城市、互联网数据中心、边缘计算，以及生物医药、能源等新兴领域。其中，安防和智慧城市领域是目前各家公司优先落地的场景。

国产化需求下，终端的安防设备已经完成了替代，海思等企业已经成为终端摄像头的主要供应商。但从边缘端到云端，目前主要使用的依旧是英伟达的芯片，亟需国产化替代。

作为一家以GPU为核心的公司，英伟达不满足于只提供算力，早已布局AI的各个领域。十年之前的深度学习浪潮让英伟达赢了第一次，十年之后的生成式AI浪潮，英伟达还会继续赢第二次吗？第二次AI芯片浪潮下，中国版英伟达的故事谁来讲？这是留给中国创新企业的机会。