市值破万亿的英伟达，到底是什么来头？
文｜张世阳
编辑｜剡沛
来源｜氪星研究所、36氪财经（ID：krfinance）
封面来源｜IC photo
就在5月30日，英伟达成为美股历史上第七家万亿市值公司，英伟达是何方神圣？身为创始人的皮衣老黄，又踩对了哪几步关键节奏？
首先我们看下，另外六家市值冲到过万亿的公司，分别是苹果、微软、亚马逊、Alphabet、Meta和特斯拉，而英伟达是这个万亿俱乐部里，唯一的一家芯片公司。
以它现在的市值，约等于5个苏姿丰的AMD，或者3.3个酱香茅台。
甭管你是因为什么讨厌老黄，此刻你也不得不承认，率领英伟达踩中这些年几乎所有风口的黄仁勋，他的经历是ChatGPT都写不出来的传奇故事。
先说老黄这“魔鬼的步伐”的第一步，你们应该都知道英伟达是造显卡的，但其实连显卡的概念都是英伟达先提出来的。
只不过当年电脑里最核心的部分，还是CPU，显卡的唯一用途就是打游戏，是个没那么重要的配角。
这是很长一段时间里，大家对英伟达这家公司的刻板印象。
但老黄可不这么想，他的野心，就是要挑战CPU的地位。
2007年，运算模型CUDA横空出世，这个操作一下子让所有GPU都有了数据运算的能力。
老黄当时的期望，是显卡除了能下班打游戏外，还能在上班的时候参与科学研究成为科学计算世界的一份子。
但现实很残酷，开宗立派的事本来就很难，要咣咣砸钱不说，想发扬光大，还得让开发者帮你做软件、而做软件的前提又需要有用户基础、吸引用户又需要有成熟的软件。
直接闭环成了一个先有鸡还是先有蛋的问题。
这种无法想象的巨大投入，让英伟达在玩家手里赚的那点银子也所剩无几，盈利能力稀碎，股东们怨声载道，大家不禁开始怀疑，老黄到底能不能行？
这个时候，老黄又扛住压力，走出了魔鬼步伐的第二步，2012年，一小部分人工智能的研究人员，发现了用前面提到的CUDA模型去训练AI，效率远超CPU。
老黄敏锐地意识到，这其中有巨大的机会，要知道当年的AI可远没有现在这么沸腾，纯属一簇小小的火苗。
但老黄没有犹豫，开始集中英伟达所有资源，冒着一切风险研，究深度学习领域，all in这个CUDA。
之后的十多年时间里，CUDA靠着相对简单的上手和通用性，牢牢地绑定住了一大批专业搞科研的用户。
无论你是搞人工智能，还是流体物理学研究、蛋白质折叠预测、还是粒子模拟，你都离不开CUDA了。
而十年后的现在，AI革命开始，靠着过去十年的积累，英伟达成功在事实层面上，垄断了人工智能领域必不可少的设备——显卡。
至于老黄未来的第三步，也大大方亮牌了。
做超级计算机（DGX GH200）、搞机器人设计、参与汽车软硬件研发、甚至还要参与芯片制造，帮助光刻机提升效率。
老黄这一路走来，也印证了他前几天在台大的发言，要么你为了食物而奔跑，要么你为了避免成为食物而逃跑。
所以回到开头，为什么英伟达能用6天时间，涨出两个英特尔的市值？
表面上看，是微软等公司为了加速ChatGPT这类大模型的部署，直接给英伟达喂到撑。
但更深层的，是黄仁勋从16年前就另辟蹊径，埋下的因果律。
都说商业世界，是风云难测，一个技术路线的分叉，就有可能导致一家大公司难以翻身，但也有可能截然相反，成就神话。
至少现在，英伟达是牢牢把住了通往AI世界的金钥匙。
而皮衣老黄，也拿到比爽文还爽文的逆袭剧本。
接下来英伟达和老黄的一举一动，还将对AI世界的进程产生哪些影响？
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