NVIDIA，成立于1993年，总部位于加利福尼亚州的圣克拉拉。作为全球加速计算的霸主玩家，NVIDIA在2024年全年收入创下609亿美元的纪录，同比增长126%，其中，仅数据中心这一块业务斩获475亿美元的业绩，较去年同比增长409%。NVIDIA主要产品分为硬件和软件两部分。硬件核心产品为GPU，以及以GPU为核心的消费、工业、汽车、AI、机器人、数据中心等成熟产品及方案。软件部分包括不同应用领域的框架、工具、游戏创作、基础架构和云服务。 

NVIDIA代理商有 中电港 、艾睿、ADG、英迈等。

当NVIDIA开始钻研深度学习时，并不知道这项工作能带他们走多远，也无人知晓它会发展到什么程度。现在，全世界都开始认识到深度学习的巨大潜力时，NVIDIA已经身处计算革命的核心地带。算力就是生产力，算力重新锚定了科技坐标。黄仁勋和他带领的NVIDIA，几乎凭借着一己之力，交付AI算力卡的增长。这家公司究竟如何从电子游戏硬件商成长为全球最具价值的公司？接下来就请跟随芯查查一探究竟吧！

逆风启航：在失败中找寻生存法则

故事起源于1993年。
 

在圣何塞一家24小时营业的丹尼餐厅（Denny's）里，三位年轻的工程师，黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基（Chris A Malachowsky，下文简称马拉科夫斯基）和柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem，下文简称普里姆），喝着无限免费续杯的咖啡，吃着3.99美元的超值套餐，他们紧盯着面前的电脑，桌上的资料洒了一地。
 

5000万美元。
 

黄仁勋认为初创公司的年收入至少要达到这个数才算值得。最后，他说服了自己，与其他两位伙伴达成一致，决定成立一家专门设计“图形加速卡”的公司。最初，这家公司的名号是NV，即New Venture（新企业）。
 

创始人之一普里姆翻阅了各种语言词典，整理一套有关NV概念的词汇表。一开始，他们选定了“Nvision”，但发现这个名字已被一家环保公司注册。列表中的下一个单词是“NVIDIA”，源于拉丁词“invidia”，意思是“嫉妒”，他们要打造一款让竞争对手“嫉妒地发狂”产品，于是便有了现在人们熟知的NVIDIA。
 

确定名字后，三人在丹尼餐厅敲定职责分工，黄仁勋为CEO，普利姆为CTO，马拉科夫斯基为工程副总裁，每个人持有的股份额度相同。
 

这家孕育了世界市值最高企业的丹尼餐厅，在他们仨当初喝咖啡、吃快餐的餐饮区这里摆放着一块精美的牌匾，有兴趣者路过可以看看。
 

彼时，显卡市场被视作蓝海，英特尔和AMD在CPU领域激战正酣，而三人却瞄准了一个“0亿美元市场”——专为3D游戏设计的图形芯片。说是0亿美元，实际上，当时已经有至少35家公司投身于图形加速卡的研发制造，只是还没有出现巨无霸企业。
 

还记得前文黄仁勋在丹尼餐厅放话：“除非公司能在一年内实现5000万美元销售额，否则我不会加入。”果然，成功不会来得很轻易。
 

1995年，《毁灭战士》和《神秘岛》两款PC 3D游戏取得百万份的巨额销量，NVIDIA推出的首款产品NV1完全不愁卖。随后，《文明2》、《命令与征服》这类经典PC游戏接踵面世，3D图形卡的发展超出市场预期。NVIDIA捆绑了《VR战士》这款游戏，让NV1芯片在1995年年底的销量超过10万颗。
 

仅仅过了3个月，1996年的第一季度，《VR战士》热潮退去，越来越多的玩家发现NV1在渲染其他游戏时，没有深度缓冲区，只能渲染曲面。简单来说，NV1渲染的游戏，游戏角色总是在穿模，甚至电脑直接死机。
 

NV1惨遭滑铁卢不说，更糟糕的是，NVIDIA已经围绕该设备的后续迭代建立了整条供应链，还计划推出NV2、NV3……技术路线与市场脱节，资金链断裂速度之快，让NVIDIA瞬间濒临破产，资金仅够维持30天运转。
 

生死存亡之际，黄仁勋做出了3个关键决策。

• 仿真豪赌 ：黄仁勋将公司最后一笔大资金购入仿真器，跳过花费高昂的原型制造环节，直接依靠数字草图进行大规模制造。NV3（又名Riva）是NVIDIA第一款仿真器下诞生的产品，索性结果是好的。NV3成品与仿真结果完全一致，画面毫无瑕疵。加上NV3功能多样，加速视频游戏、调整电子表格、播放DVD都不在话下，销量在4个月内售出100万张。
• 技术转向 ：黄仁勋放弃NV1的“全能娱乐芯片”路线，全面倒向微软Direct 3D标准。1997年推出的RIVA 128显卡以3D加速能力横扫市场，仅用22个月便击败当时的霸主3dfx，成为新“显卡之王”。
• 写信求助 ：当Riva显卡需求量超出欧洲供应商的生产能力时，NVDIAI曾经向台积电在硅谷的销售团队求。但是，这支销售团队为了英特尔的订单正忙得昏天黑地，所以直接忽视了NVIDIA的小订单需求。黄仁勋直接向台积电创始人张忠谋手写亲笔信求助。张忠谋亲自回电，最终促成合作。1998年，台积电甚至派驻两名生产计划师进驻NVIDIA，协助其优化供应链——这种“保姆式服务”在当年的代工行业里极为罕见。

此外，黄仁勋和普里姆因为NV1项目产生不可调节的矛盾。由于黄仁勋在公司拥有绝对话语权，普里姆逐渐边缘化。自1998年起，NVIDIA的潮落潮起，与普里姆再无牵连。
黄仁勋曾说：“NV1教会我们：创新必须与生态同步进化。”当RIVA 128以每秒1.2亿多边形生成速度把3dfx Voodoo打回古董，硅谷才意识到——这个濒死的公司已在悬崖边完成进化。

颠覆式创新：从游戏到AI的“曲线救国”

2006年，黄仁勋提出“GPU将成为通用计算引擎”。换句话说，是让显卡成为像CPU一样能够处理计算的工具。这个想法一经提出，立遭群嘲，公司内部认为这是天方夜谭，有甚者直言道：“我们明明是卖显卡的，干嘛去抢英特尔的饭碗？”。《华尔街日报》也公开戏谑：“谁会拿法拉利去拉货？”
 

但是，黄仁勋力排众议，铁了心要做。他在员工大会上说：“如果只盯着眼前的市场，我们永远只是显卡公司。”当时他甚至抵押了自己的房子给公司输血。
最初5年，CUDA几乎无人问津。NVIDIA坚持赔钱赚吆喝——给大学免费送显卡，帮科学家改代码。
 

转机出现在2012年，多伦多大学的研究生用两块GeForce显卡训练出了AlexNet神经网络，图像识别错误率从26%暴跌到15%。黄仁勋得知消息后，立刻买下20台服务器送给该团队，并在邮件里写道：“你们证明了，疯子不止我们一个。”
 

2023年，ChatGPT爆火，让全球意识到AI时代已经来临。OpenAI训练GPT-4消耗的算力中，95%来自NVIDIA GPU。使用NVIDIA的GPU必定要使用CUDA平台，在全球疯狂屯卡的背景下，CUDA成了AI开发者不可或缺的第二根筷子。
 

这一战略暗合“颠覆式创新”理论：避开与英特尔的正面竞争，从游戏这一边缘市场切入，最终以并行计算优势颠覆整个计算行业。技术比人诚实，它终将证明谁对谁错。

光速主义：要么跟上，要么滚蛋

在NVIDIA，黄仁勋的管理风格被形容为“将团队绷成一根钢琴弦”。他奉行“光速决策”管理理念：周五晚上宣布转型AI芯片，周一全员已切换赛道。
 

光速主义下，NVIDIA研发内部有个“18个月定律”：每代显卡性能必须翻倍，研发周期不能超过18个月。为了做到这点，黄仁勋发明了三班倒开发模式：当第一代显卡还在测试时，第二代团队已经开工三年了。工程师吐槽：“在这里工作就像参加铁人三项，喘气的机会都没有。”这种极致效率源于他对物理极限的执着——设定期望速度，再倒推现实方案。

“光速”背后的方法论

• 时间预判 ：假设无任何限制，一切都是最理想的情况下，某项任务完成的最快速度。
• 公开失败 ：黄仁勋常在全员会议上播放产品缺陷视频，直言：“失败必须被公开，否则永远无法改进。”一旦项目延期，相关负责人会向在场的每一位员工详细解释出错环节。黄仁勋会对他们的解释进行严厉、刻薄地分析，有时甚至会变成怒吼。并非所有人都能接受这样。
• 保持透明度 ：黄仁勋有60位直接下属。此外，每周五公司每位员工列出手头最重要的5件事，邮件给黄仁勋。每周五，黄仁勋都会收到2万封邮件。他会随时随地随意挑选其中的邮件进行回复。
• 努力工作 ：确保这件事已经到了工作极限。开发Volta架构时，黄仁勋要求加入AI专用的Tensor Core芯片。工程师们集体抗议：“这会让芯片面积增加20%！”他直接摔了样品：“要么现在改，要么五年后公司倒闭！”结果Volta架构让AI训练速度提升12倍，成为行业标准。一位员工曾表示，在3dfx，座右铭是“努力工作，尽情玩乐”，在NVIDIA，只有努力工作。

当然，如此高强、高压的工作背后，别忘了NVIDIA提供薪资绝对具有你为他卖命的理由，员工可以以过去两年任意时段的最低股价位基准购买公司股票。

生态霸权：从硬件垄断到算力帝国

NVIDIA的生态帝国并非一蹴而就，而是通过长达二十年的战略布局逐渐成型。

CUDA——温水煮青蛙

2006年CUDA平台推出时，NVIDIA采取了三步走计划：
 

第一步，学术渗透。向全球顶尖高校免费赠送显卡，麻省理工学院、斯坦福大学等50所高校成为首批“试验田”。NVIDIA甚至派工程师帮学校老师改写气象模拟代码，就为了证明GPU比CPU快。
 

第二步，工具驯化。推出可视化编程工具Nsight，让开发者无需精通底层代码即可调用GPU算力。2010年Adobe Premiere接入CUDA加速后，视频导出时间从3小时缩短到23分钟，直接带动GeForce显卡销量增长40%。有个大学教授说：“让我换平台？除非你把过去十年写的代码都重写一遍！”
 

第三步，版本绑架。NVIDIA每代新架构都会淘汰旧API，迫使开发者持续升级。2024年，全球92%的AI研究论文依赖CUDA加速，迁移成本高到连谷歌都不敢轻易换平台。

算力——手心手背的双重生意

有了CUDA和性能强劲的显卡，NVIDIA的商业模式堪称环环相扣。例如NVIDIA既卖显卡给谷歌，又通过亚马逊出租算力，两头赚钱。更狠的是DGX超级计算机——把8块顶级显卡打包成算力集装箱，价格直接翻十倍。有客户抱怨太贵，NVIDIA却表示：“买得越多，省得越多。”
 

黄仁勋坦言：“生态建设的最高境界，是让对手的工程师都为你的平台打工。”2024年，全球300万CUDA开发者中，有15%同时为AMD和英特尔工作，但他们提交的代码优化方案反而强化了NVIDIA的生态壁垒。一位跳槽到竞争对手的工程师抱怨：“我花三年为AMD优化代码，结果性能提升还不如CUDA自动更新一次驱动。”
 

头悬利刃：越是巅峰，崩塌风险越大

2024年，NVIDIA市值突破3万亿美元，成为全球市值最高的企业。但是，因为NV1的失败，黄仁勋总是在NVIDIA内部强调：“我们离破产永远只有30天。”NVIDIA虽然风头无量，但并不代表可以就此高枕无忧，它正在面临来自客户、能源和政治方面的多重风险。
 

客户方面 ，NVIDIA的大客户谷歌开始谷歌自研TPU芯片。2024年TPUv5训练效率达到H100的80%，成本仅60%；微软Azure数据中心开始采用自研Athena芯片，并通过补贴政策吸引企业迁移，微软甚至为改用Athena的企业报销前六个月算力费用。
 

能源方面 ，H100芯片功耗达700 W，训练GPT-5需要8万块这样的芯片，仅电费就超过2亿美元；液冷服务器虽能降温，但部署成本增加200%，例如Meta曾因散热问题退货3000块H100，损失超1亿美元。
 

政治方面，美国一纸禁令让NVIDIA一点点丢失其主要营收市场——中国。NVIDIA特供给中国的H20，性能缩水，价格翻倍，迫使中国企业在AI算力领域另辟蹊径，苦心钻研。最近大火的Deepseek则是对算力堆砌主义的一次有力反击，让全世界看到AI不仅仅只有狂堆算力唯一解。欧盟方面，则以“算力垄断”为由对NVIDIA开出180亿欧元罚单，要求强制开源CUDA核心代码，这相当于让云南白药公开配方。
 

笔者相信，没人能一直稳坐钓鱼台，下一个坐上王座的企业，会是谁呢？
 

结语

从丹尼餐厅的免费续杯咖啡到全球AI教主，NVIDIA的30年是一部关于技术信仰、偏执生存与生态统治的现代商业典范。黄仁勋的标志性黑色皮夹克，不仅是个人风格的象征，更暗喻NVIDIA这家企业对“质感与算力并存”的追求——正如黄仁勋所说：“绝望才是成功之母，灵感不是。”
 

NVIDIA用3%的时间创造85%的成长，2023年其净利润从44亿飙升至298亿美元，市值一年翻五倍。但这份辉煌背后，是二十年的技术积累与无数次生死抉择。
在算力革命的下半场，NVIDIA的故事仍在续写。真正的创新者从不等待未来，而是以光速创造未来。
 

Tips

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