随着AI的火爆，NVIDIA这公司越来越牛了，可能之前很多人知道这个名字是因为电脑装机的显卡，或者因为为了游戏性能了解到他的显卡产品。

1993年,在美国硅谷,30岁的台湾裔工程师黄仁勋和两个志同道合的朋友凑在一起,讨论着未来科技的发展方向。他们一致认为,3D图形处理技术将在未来大有可为。于是,英伟达公司就这样诞生了。

创业初期,困难重重。英伟达的第一款产品NV1表现平平,第二代NV2更是惨淡收场。到1997年,公司已经从100人裁员到只剩30人,眼看就要撑不下去了。关键时刻,黄仁勋孤注一掷,推出了Riva 128显卡。这款产品性价比不错,总算让公司喘过气来。

转机出现在1999年。英伟达推出了划时代的GeForce 256显卡,一举奠定了行业领导地位。黄仁勋更是豪气冲天地宣称,这是"世界上第一个GPU"。这个说法虽然有些夸张,但确实反映了英伟达产品的先进性。

2000年前后,显卡市场经历了一轮大洗牌。通过并购和淘汰,最后就剩下英伟达和AMD(收购了ATI)两家独大。英伟达凭借技术优势,市场份额逐步扩大到80%以上。游戏玩家们开始热烈讨论"N卡"(英伟达)和"A卡"(AMD)哪个更好。

但黄仁勋的野心不止于此。他敏锐地意识到,GPU的并行计算能力不应该仅仅用于图形处理。2006年,英伟达推出了CUDA平台,让GPU可以用于各种复杂计算。这一步棋走得妙啊,为后来在AI领域的崛起埋下了伏笔。

接下来的十几年,英伟达稳扎稳打,在游戏显卡市场保持领先地位。与此同时,它也在默默耕耘CUDA平台,为GPU在科学计算、金融分析等领域的应用铺路。

2017年,意外之喜降临。比特币价格暴涨,引发了一波疯狂的"挖矿"热潮。矿工们发现,英伟达的显卡非常适合用来挖矿。一时间,显卡供不应求,价格飙升。据估计,英伟达在2018到2021年间,每年仅靠挖矿就能赚10到30亿美元。

但真正的高光时刻,还是AI大潮的到来。深度学习模型的训练需要大量并行计算,正好契合GPU的特性。2012年,一个叫AlexNet的AI模型在ImageNet图像识别大赛上大获全胜,而这个模型正是用英伟达的GPU训练出来的。从此,AI研究人员开始大量采用GPU进行模型训练。

ChatGPT的横空出世,更是让英伟达站上了风口。OpenAI用了上万张英伟达A100显卡来训练ChatGPT,这下可好,各大科技公司都跟着抢购。有的公司甚至直接拿"我们买了多少张A100"来炫耀实力。

看看英伟达最新的财报吧:数据中心业务(主要是AI相关)营收暴增,已经超过游戏业务成为第一大收入来源。股价更是疯涨,市值一度超过万亿美元,成为全球第六大上市公司。

当然,成功从来不是偶然。英伟达能有今天,靠的是长期以来在技术上的持续投入。芯片行业更新迭代太快,稍不留神就会被淘汰。英伟达每年都拿25%左右的收入来做研发,不断推陈出新。正是这种不遗余力的投入,才让它在AI时代占得先机。

值得一提的是,英伟达不仅仅是在硬件上发力。它还打造了完整的软件生态系统,包括CUDA平台、各种AI框架和开发工具等。这种软硬结合的策略,大大增强了用户粘性,形成了强大的护城河。

展望未来,英伟达的道路可能并不平坦。各大科技巨头意识到了AI芯片的重要性,纷纷开始自研。谷歌的TPU、Meta的MTIA等,都是冲着英伟达来的。特别是在云计算领域,亚马逊、微软等公司有强烈动机开发自己的AI芯片,以降低成本。

面对挑战,英伟达也在积极布局。它不断推出更强大的GPU,如最新的H100系列。同时,英伟达还在向上下游扩张,涉足超级计算机、自动驾驶等领域。黄仁勋甚至曾试图以400亿美元收购ARM,虽然最终因各方阻挠而失败,但也显示出英伟达的雄心。

英伟达能否守住江湖地位,还真不好说。但有一点是肯定的:黄仁勋的那身标志性皮夹克,是不会变的。这位60岁的CEO,依然保持着创业时的激情和远见。正如他所说:"我们正站在计算机科学最伟大的两次飞跃之交汇点上:加速计算和人工智能。"

无论未来如何,英伟达的故事都堪称硅谷传奇。从一家专注于3D图形的小公司,到如今的AI芯片巨头,英伟达的成功印证了技术创新的力量,也展现了一个远见卓识的企业家如何引领一家公司在瞬息万变的科技浪潮中乘风破浪。