英伟达
在过去两年，得益于AI的应用，英伟达股价涨了740%！
在英伟达暴涨之前，全球市值最高的企业头衔一直都是苹果和微软在争夺，随着英伟达股价飙升，这一局面随之被打破。
今年的6月6日，英伟达收盘市值3.019万亿美元，首次超越苹果2.99万亿，但是低于微软的3.15万亿，成为全球第二大企业。
到了6月18日美股收盘的时候，英伟达以3.335万亿美元的市值超越苹果和微软，一举成为全球市值第一企业。
10月26日，英伟达以3.53万亿美元的市值，再次超越苹果3.52万亿美元，成为世界上最有价值的企业。
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根据Bespoke Investment Group的数据，公司市值从2万亿到3万亿这个过程，苹果用了1044天，微软用了945天，而英伟达只用了96日历日！
或许很多人会感到迷惑，因为大家对英伟达的认识，还停留在电脑上的那个驱动或者主机里面的那张显卡。
一个卖显卡的企业，怎么就能乘着AI应用的东风，用很短的时间成为世界上最有价值的企业呢？
今天，我们就来重新认识一下英伟达这个全球最有价值的企业，到底是靠着什么崛起的。
黄仁勋
2007年，英伟达成为全球最大显卡芯片公司，其创始人黄仁勋以“独立显卡教父”的身份，在东方卫视《波士堂》节目接受采访的时候，说了一句话：
“希望有一天，世界上每一个人都知道英伟达，就像他们知道微软、英特尔一样，将我们（英伟达）视作世界上最具有影响力的高科技公司之一”。
黄仁勋在节目上的截图
时隔14年，英伟达做到了，在11月1日的时候，标普道琼斯指数公司公布，英伟达将取代道琼斯工业平均指数的芯片业成分股英特尔。
消息公布后，当日美股收盘时，英伟达市值3.32万亿，英特尔只有990亿，不到英伟达的3%。
黄仁勋当年的愿景成功实现了！
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我们都知道，电脑最重要的两个组成部分一个就是CPU（中央处理器）一个是GPU（图形处理器），两个都属于计算芯片，只不过任务分工有所不同。
CPU负责处理计算机的所有任务，相当于大脑，GPU负责所有图形处理工作。
CPU和GPU的区别
上世纪90年代，计算机的使用场景还十分单一，不过随着针对家用电脑的游戏行业产生，大家也发现了一个问题。
那就是，游戏的画质十分影响游戏体验，彼时的黄仁勋还在芯片公司AMD和芯片图形处理公司LSI Logic两边打工。
他以十分敏锐的洞察力判定，图形处理芯片将是一个全新的赛道。
早期电脑游戏
于是在1993年，黄仁勋自主创业创办了英伟达，专注研发图形处理硬件。
事实证明，黄仁勋是经过缜密的思考和调研的，作为硬件兼容性是很重要的。
而在两年后，微软推出了划时代意义的Windows95和新的图形编程接口Direct 3D，成为行业标准的制定者，站在了行业的顶端。
黄仁勋精准的捕捉到了这一风口，果断砍掉了所有正在进行的项目，以最短的时间研发出兼容微软的Riva 128，站稳了脚步。
Riva 128显卡
在行业有了一席之地之后，就要考虑如何走的更远。
当时英伟达并没有多大的影响力，也没有很大的财力，但是这个行业更新迭代是最重要的，如果不能跟上正常更新速度，企业就会被淘汰。
当时业界有一个著名的“摩尔定律”，是英特尔创始人之一戈登·摩尔在1965年提出的：
“集成电路的晶体管密度每18-24个月翻一番，处理器的性能每两年翻一倍。”
戈登·摩尔
但是黄仁勋一开始就有自己的想法，那就是想要赢，就不能跟着别人的规则走。
于是他在1997年提出了“三团队、两季度”研发迭代模式，也被称为“黄氏定律”。
“三团队、两季度”指的就是，每6个月迭代一次，和图形产品的更新周期保持一致，而另外两个团队负责永远领先市场两个研发周期。
摩尔定律和黄氏定律
用速度抢占市场的迭代模式确定了，产品生产是个大问题，黄仁勋找上了台积电负责生产，而英伟达负责研发、设计和销售。
要知道，新品研发是耗时耗钱的，别说他要领先市场两个研发周期了，研发投入更大。
据了解，当时同行在研发的投入一边是营业额的3%左右，但是黄仁勋将研发经费提高到营业额的30%，这个举动不可谓不疯狂。
时间来到1999年，英伟达就推出了GeForce 256，性能是同类竞品的5倍，还从硬件上接管了CPU的转换和照明计算，成为世界上第一款真正意义上的GPU。
GeForce 256性能介绍
这一年，英伟达的迭代速度达到了恐怖的4个月，确定了行业领跑地位的英伟达开始寻求更高的发展。
毕竟只做单纯的3D渲染的GPU是无法长期发展的，而与此同时斯坦福大学也发现了GPU的另一个优点：加速计算。
CPU的计算方式是顺序计算，但是GPU能做到并行计算。
打个简单的比喻，同样是1万道10以内的加减法，CPU就像是一个数学大师，题很简单但是需要一个一个算，而GPU像是1万名高中生，不仅简单还可以同时计算。
于是，黄仁勋就决定，要让GPU可编程并不断通过变成提高算力，于是英伟达打造了CUDA平台（英伟达平行运算平台及编程模型）。
CUDA的出现，统一了英伟达的硬件架构，并降低了GPU的使用门槛，和现在的手机系统一样，只要会用CUDA，就能轻松上手英伟达后续所有硬件。
CUDA平台
而在CUDA框架之下，GPU的效率也超出CPU10-100倍，但是在当年因为加速计算这个布局太超前，没有人能理解英伟达的这一操作。
CUDA也一度被华尔街定义为“没有任何市场价值”，但是英伟达还是积极和美国各大高校以及高科技企业合作，其中就有Open AI。
2016年，Open AI还是一个初创公司，而黄仁勋将全球首台装备英伟达8块P100芯片的超级计算机DGX -1送给了他们，收件人就是马斯克。
这个操作就是增加客户粘性，你学会用了，只要我出大问题，你就不会想着要换，毕竟再搞懂其他平台，也是需要时间的。
随着AI时代的到来，英伟达的超前布局起作用了，超级计算机能解决AI的需求，而CUDA平台的免费试用，让其收获不少的客户。
送给Open AI的那台计算机也起到了作用，Open AI训练chat GPT的时候就用到了一万颗英伟达GPU打造的超级算力中心。
阿布扎比科技控股集团 推出全球最快的超级计算机 Condor Galaxy-1 (CG-1)
这就像一个寓言故事，淘金时代最赚钱的是谁？是卖铲子的，而在如今的AI时代，所有高科技公司都是淘金者，而英伟达，就是那个卖铲子的。
这也就是英伟达在AI时代能迅速崛起的原因，毕竟不管微软、谷歌、还是别的哪家公司在AI竞赛中获利，都无法撼动英伟达“卖铲子”的利益！
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