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一夜上涨近2万亿,英伟达凭什么?

作者 :正文注明 2024-02-24 16:43:07 围观 : 评论

作者:牲产队长
来源公众号:牲产队

英伟达太炸裂了。

一个晚上,英伟达市值暴涨2600亿美元,逼近人民币2万亿。仅一夜之间,英伟达就涨出了一个茅台的市值。在中概股上,英伟达仅一夜上涨的市值,就相当于阿里、百度和美团三家市值之总和。作为英伟达的掌门人,黄仁勋的身价也飙涨到694亿美元,超越农夫山泉的老板钟睒睒,成为新一代华人首富。

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英伟达总市值也来到了1.96万亿美元,是华人创办的市值最高的科技公司,也是美国芯片公司中,华人所创造的最高成就。英伟达几乎以一己之力,带动了整个美国科技板块的暴力上涨,就连亏麻了的孙正义,也翻身了。

因为AI爆了,孙正义重金押注的ARM公司,也跟着英伟达一起狂飙猛涨。这样的高科技公司,在整个A股,中概股上都找不到对标标的。英伟达、OpenAI、ARM等AI公司,是真的在做AI,而中国的AI大V,A股AI概念股,都只是在炒作AI,割韭菜。

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为什么英伟达会被誉为AI产业的基石?英伟达对AI产业变革的贡献,究竟有多大?这一切,得从最不起眼,被广大家长嗤之以鼻的游戏说起。在中国,游戏是一个不被看好的产业。马云就曾公开说过:“阿里不做游戏。”可事实是,马云食言了,阿里早就做了游戏了,《三国志战略版》才多次冲上过游戏热榜,而腾讯游戏则是饱受骂名。

可英伟达的崛起,恰恰就是从游戏开始的。黄仁勋祖籍是浙江青田的,但他于1963年,出生于台湾省台南市。他父亲是一个化学工程师,母亲则是一个教师。1972年,因父亲工作调动,全家被迫移居泰国,而黄仁勋和他哥哥就一起被送到了美国的亲戚家寄养。

因亲戚比较穷,9岁的黄仁勋和他哥就被送进了一所美国的乡村寄宿学校。这学校是美国的一个垃圾学校,校风很差,小学生就开始抽烟、喝酒、烫头、搞纹身了,黄仁勋整天跟这些坏孩子混在一起,学习生活也是乱七八糟,除了不违法犯罪,其他什么坏习惯都染上了。


但幸运的是,2年后,他爹移民美国了,这才把黄仁勋送到美国的正规学校就读。也许是中国人的天赋原因,到了正规学校以后,黄仁勋就开始疯狂逆袭了。首先,他的学习成绩非常好,属于遥遥领先的那种。其次,他的乒乓球打得特别好,15岁的黄仁勋一举拿下美国乒乓球公开赛双打季军。

在美国,最受欢迎的学生,就是这种文武双修的,不但文化课好,还拥有体育特长,年仅16岁的黄仁勋就以天才少年的身份,考入俄勒冈州立大学,主修电子工程专业。我们16岁还在上高一,人家16岁上大学了。因此,20岁的黄仁勋就本科毕业了。大学毕业后,他去了美国硅谷,入职AMD公司,担任芯片设计工程师。但他没有一直上班,而是中途又去修读了斯坦福大学的电子工程硕士学位。

1993年,黄仁勋刚好30岁。这一年,他创办了英伟达,立志于打造图形处理芯片。可是,那时候,微软的Windows操作系统还没有崛起,个人电脑市场也没有爆发,没有人看好英伟达的图形处理芯片。黄仁勋找遍硅谷,只有两家基金公司有意愿投资英伟达,最后只有一家投了220万美元。有了这笔钱,英伟达就开发出了第一款NV-1芯片,却销量惨淡,完全卖不出去。

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因为它是一款集合了2D、3D、声卡和手柄操控等多重功能的GPU芯片,功能多,价格也太贵了。这一个产品的失败,就差点把英伟达干到破产。220万美元被烧光了,一无所获。就在这生死关头,日本游戏巨头看中了英伟达芯片的手柄控制功能,就给了英伟达一笔700万美元的定金,要求英伟达为他们研制土星游戏机的专用芯片。

这笔钱就成了英伟达的救命稻草。然而,因技术方向判断失误,NV-2芯片研制失败,700万美元又被烧光了。可日本人做事很执着,赌性大,世嘉游戏不但没有责怪英伟达,700万美元的定金没了就没了,把剩下的余款也全部打给了黄仁勋,继续支持英伟达。在世嘉游戏的鼎力支持下,英伟达研发出了NV-3芯片。有了这款芯片,英伟达就拿下了世嘉游戏的海量订单,不但活了下来,还开始赚钱了。

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但真正让英伟达走上第一个巅峰的是微软,因为Windos图形桌面操作系统开始横扫全球了。1999年,英伟达开发出了全球第一款GPU,成为个人电脑、游戏电脑的通用GPU。Windows开启了个人电脑的时代,而英伟达则紧跟微软,进入千家万户。个人电脑的推广,也带来了网络游戏产业的崛起,而英伟达则成为了全球第一大游戏显卡厂商。

因为游戏厂家研制的大型网络游戏对画质图形要求越来越高,显卡的技术迭代也越来越快。这就形成了一个良性循环:游戏玩家充值付费,游戏厂家赚了钱,投入研发质量更高的游戏,为了匹配游戏画质,英伟达被迫研发性能更强大的显卡,而性能更强的显卡,又能促使游戏厂家研发画面更加精美的游戏,吸引更多玩家充值续费......

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英伟达就是一家靠游戏养起来的超级GPU芯片霸主!

那么,英伟达怎么从游戏GPU芯片霸主,转型为世界第一AI芯片厂商的呢?就两个原因:一是,GPU成本比CPU更低。在一次谷歌实验中,让AI自主识别出一只猫,需要1.6万个CPU芯片,总成本高达百万美元,而换成GPU,只需要64块显卡。这种成本优势让GPU碾压CPU。二是,GPU最擅长的就是大规模的简单且重复的训练。在AI大模型中,要精准识别出一张人脸,就需要海量的简单且重复的图形识别,这恰恰是GPU的先天优势。

将英伟达推向第二个巅峰的,依然是微软。正是微软斥资100亿美元,猛砸OpenAI,用巨资购入英伟达的GPU芯片,才有了AI的产业化大爆发。我们看见的GPT、Sora,背后是数十万张英伟达生产的AI芯片在支持。为什么中美AI差距在这几年,越拉越大?就是因为美国封锁了英伟达最顶尖的AI算力芯片。

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此前,已经被封锁的A100、H100已经不再是英伟达最先进的AI芯片了。现在,他们又迭代出了GH-200芯片。这些芯片就跟地基一样,没有底层的算力支持,整个AI产业都跑不起来。

对中国而言,如何打造国产版的英伟达,比打造AI大模型更加重要。



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