两年前，英伟达的市值略高于4000亿美元，如今它增长到逾3万亿美元，甚至一度成为全球市值最大的公司。英伟达的崛起得益于生成式AI蓬勃发展构成对该公司芯片(GPU)的需求激增，这些芯片使得创建AI系统成为了可能。波士顿咨询公司和高盛发表的报告认为，生成式AI促进生产力，导致投资者发疯似地追捧以英伟达为代表的科技企业。同时，众多国家都把AI列为国家战略，又推动了与AI相关企业的发展。英伟达引领AI，私人投资和国家战略支持AI，形成了英伟达与私人投资和国家战略的良性循环。

英伟达引领AI，算力决定AI的发展

第一，创业第一步接近失败。英伟达成立于1993年4月，创始人之一是黄仁勋。三位联合创始人设想，即将到来的计算浪潮的理想轨迹将是加速计算领域，特别是基于图形的处理。之所以选择这条道路，是因为它具有独特的能力，可以解决通用计算方法无法解决的挑战。新企业诞生后从红杉资本和其他公司获得了2000万美元的风险投资资金。

上世纪90年代末，在美国追逐视频游戏图形加速的初创企业有70家之多，幸存下来的只有英伟达和ATITechnologies，后者并入了AMD。从1993年到1997年，英伟达推出的芯片产品未能获得市场认可。1995年英伟达发布了第一个图形加速器产品NV1，但没有想到的是微软同年发布了Windows95。英伟达选用了超常规的做法，试图打造出有别业界的低成本芯片，英伟达选择打造四边形图像技术，而不是其他公司普遍使用的三角形技术。NV1与Windows95不兼容。NV1不符合微软的图形处理规则，无法发挥原有的性能，市场不接受NV1，英伟达积压库存。

第二，从失败迈向成功的第一步。1997年英伟达的第三款图像处理芯片RIVA128问世。在符合微软标准的同时，实现了超越竞争对手的绘图性能。4个月内销售了100万个，在游戏领域彰显出英伟达的存在感。

展现黄仁勋独创性的是将生产委托给外部的“无厂”思维。黄仁勋与后来成为世界最大代工企业的台积电创始人张忠谋直接谈判，并于1998年合作创造了半导体分工模式。英伟达集中在芯片设计上，去实现单点突破。台积电提供芯片代工服务，专注于制造客户委托的芯片设计，不涉及芯片设计业务。英伟达在芯片制造的所有阶段都使用外部供应商，包括芯片制造、组装、测试和封装，从而为英伟达避免了生产的风险。

1999年末，英伟达发布了GeForce256(NV10)，这是首款明确作为GPU销售的产品，最引人注意的是将板载变换和照明(T&L)引入消费级3D硬件。该产品大获成功，英伟达赢得了为微软Xbox游戏机开发图形硬件的合同，这为英伟达带来了2亿美元的预付款。1999年英伟达在美国上市。2000年世嘉以约合1500万美元的价格出售英伟达股票，证明当初500万美元的投资价值。从此，英伟达紧随时代潮流，把芯片与AI、自动驾驶、云计算密切结合。

第三，算力是英伟达的核心竞争力。AI时代算力最重要。AI时代，英伟达芯片提供的是算力。具有更高算力的GPU架构通常会带来显著的性能改进。GPU的算力决定了处理海量数据的能力，决定了计算机的运转速度和效率。

以备受瞩目的ChatGPT为例，GPT-3模型包含1750亿参数。谷歌发布的PaLM-E包含5620亿参数，GPT-4则包含数万亿级别参数。AI大模型的训练、推理需要大量的算力支撑。大模型的更新迭代，必须以更先进的GPU作为算力的基础。英伟达的GPU擅长进行大量计算，这对AI工作至关重要。

市场对AI信心传递到英伟达

第一，研究机构肯定AI促进生产率。去年11月，高盛的研究认为，AI将在2027年对美国GDP产生可衡量的影响，并在随后几年开始影响世界其他经济体的增长。到2034年，AI能将为美国GDP增长带来0.4个百分点的提振，在其他发达经济体平均为0.3个百分点，在发达新兴经济体平均为0.2个百分点。今年1月CognizantImpact与牛津经济研究院发布的一份研究报告称，在未来10年内，生成式AI对美国经济的影响将达到惊人的1万亿美元。研究报告称，未来10年，生成式AI可能将美国的生产率提高1.7%至3.5%，并使美国年度GDP增长4770亿美元至1万亿美元。

第二，投资者看好英伟达对AI的作用。知名研究机构充分肯定AI的作用，给投资者明确了投资方向，获得投资者的认同，树立了对AI前景的信心。2013~2023年间，美国对AI的私人投资总额为3352亿美元。但投资者更热衷于投资英伟达。

原因在于：用于AI的芯片几乎都是由英伟达制造的。随着ChatGPT的爆火，对这些芯片的需求大增。瑞银分析师去年曾估计说，较早期版本的ChatGPT需要大约1万块GPU。马斯克估计，升级版ChatGPT需要的GPU数量是这一数字的三到五倍。今年5月，英伟达公布的最新财季报表明，GPU销售额增加逾两倍。

另外，英伟达不断在对芯片更新换代。今年5月，英伟达在AI年度盛会GTC上，发表了最新的超级芯片GB200，该芯片能运转数兆参数规模的语言模型，也代表着大型语言模型将进入兆级参数的时代。6月，黄仁勋表示，公司计划每年推出一个新的AI芯片家族。他在Computex大会上表示，英伟达预计将于2025年推出BlackwellUltra芯片，将于2026年推出下一代Rubin芯片平台，采用新的GPU以及基于Arm的新CPUV