英偉達的爆炸性太強了。
一夜之間，英偉達市值暴漲2600億美元，接近2萬億元人民幣。 短短一夜之間，英偉達就公升到了茅台市的市值。 就中國概念股而言，英偉達短短一晚**的市值就相當於阿里巴巴和美團市值的總和。 作為英偉達的掌門人，黃仁勳的身價也飆公升至694億美元，超越農夫山泉的老闆鐘遂，成為新一代中國首富。
英偉達的總市值也來到了196萬億美元，是中國人創立的市值最高的科技公司，也是中國人在美國晶元公司中創造的最高成就。 英偉達幾乎以一己之力帶動了整個美國科技界的暴力**，就連賠錢的孫正義也翻了個底朝天。
因為AI的爆炸式增長，孫正義押注的Arm公司也與英偉達一起飆公升。 這樣的高科技公司，在整個A股和中國概念股中都找不到標桿。 英偉達、OpenAI、ARM等AI公司真的在做AI，而中國的AI大V和A股AI概念股只是在炒作AI和割韭菜。
為什麼NVIDIA被譽為AI行業的基石？ 英偉達對人工智慧行業轉型的貢獻有多大？ 所有這一切都要從被大多數家長嘲笑的最不起眼的遊戲說起。 在中國，遊戲是乙個被低估的行業。 傑克馬曾經公開表示：“阿里不做遊戲。 但事實是，馬違背諾言，阿里已經做過遊戲了，《三國戰略》只是多次衝上遊戲熱榜，騰訊遊戲臭名昭著。
但NVIDIA的崛起始於遊戲。 黃的祖籍是浙江，但他於1963年出生於台灣台南市。 他的父親是一名化學工程師，母親是一名教師。 1972年，由於父親的工作調動，他的家人被迫搬到泰國，黃和他的兄弟被送到美國的親戚那裡寄養。
因為家境貧寒，9歲的黃某和哥哥被送到美國一所農村寄宿學校。 這所學校是美國的垃圾學校，校風很差，小學生開始抽菸喝酒、燙髮、紋身，黃仁勳整天和這些壞孩子混在一起，學習生活也一團糟，除了不違法犯罪，其他的壞習慣都被感染了。
但幸運的是，兩年後，他的父親移民到美國，將黃送到了美國的一所普通學校。 或許是因為中國人的天賦，到了正規學校後，黃仁勳就開始瘋狂反擊。 首先，他的學習成績非常好，遙遙領先。 其次，他在桌球方面打得特別好，15歲的黃仁勳在美國網球公開賽上獲得雙打第三名。
在美國，最受歡迎的學生就是這種文武雙學，不僅文化課好，還有體育專長，只有16歲的黃某以天才少年的身份考上了奧勒岡州立大學，主修電氣工程。 我們16歲時還在上高中一年級，16歲時就上大學了。 結果，20歲的黃琦獲得了學士學位。 大學畢業後，他去了美國矽谷，加入AMD擔任晶元設計工程師。 但他並沒有一直去工作，而是繼續在史丹福大學攻讀電氣工程碩士學位。
1993年，年僅30歲的黃。 這一年，他創立了英偉達，立志打造圖形處理晶元。 不過，當時Microsoft的Windows作業系統還沒有崛起，個人電腦市場還沒有爆發，也沒有人看好NVIDIA的圖形處理晶元。 黃仁勳搜尋了矽谷，只有兩家**公司願意投資英偉達，最後只有一家投資了220萬美元。 用這筆錢，英偉達開發了第一款NV-1晶元，但銷量慘淡，根本賣不出去。
因為是集2D、3D、音效卡、控制器控制等多種功能於一體的GPU晶元，功能多，價格太貴。 這一款產品的失敗幾乎使英偉達破產。 220萬美元被燒毀，一無所獲。 在這個生死攸關的時刻，這家日本遊戲巨頭看中了英偉達晶元的控制器控制功能，並給了英偉達700萬美元的定金，要求英偉達為他們的土星遊戲機開發一款特殊的晶元。
這筆錢成為英偉達的救命稻草。 然而，由於對技術方向的誤判，NV-2晶元的開發失敗了，700萬美元被燒光了。 但日本人很執著，賭一把，世嘉遊戲不僅沒有責怪英偉達，700萬美元的定金也沒了，剩下的餘額都給了黃仁勳，繼續支援英偉達。 在世嘉遊戲的全力支援下，NVIDIA開發了NV-3晶元。 憑藉這款晶元，英偉達贏得了世嘉遊戲的大量訂單，不僅活了下來，而且還開始賺錢。
但真正將英偉達帶到第乙個高峰的是Microsoft，因為windos圖形桌面作業系統開始席捲全球。 1999年，NVIDIA開發了世界上第一款GPU，成為個人電腦和遊戲電腦的通用GPU。 Windows開創了個人電腦時代，英偉達緊隨其後Microsoft進入了數千個家庭。 個人電腦的推廣也帶來了網路遊戲產業的崛起，NVIDIA成為全球最大的遊戲顯示卡製造商。
由於遊戲廠商開發的大型網路遊戲對畫質和圖形的要求越來越高，顯示卡的技術迭代速度越來越快。 為了匹配遊戲的畫質，NVIDIA被迫開發更強大的顯示卡，更強的顯示卡可以促使遊戲廠商開發圖形更漂亮的遊戲，吸引更多的玩家充值和續費。
英偉達是遊戲養大的超級GPU晶元霸主！
那麼，英偉達是如何從遊戲GPU晶元霸主蛻變成全球第一的AI晶元廠商的呢？ 原因有二：首先，GPU 的成本低於 CPU。 在 Google 實驗中，需要 160,000 顆 CPU 晶元，總成本高達 100 萬美元，而換成 GPU，只需要 64 塊顯示卡。 這種成本優勢使 GPU 能夠壓垮 CPU。 其次，GPU最擅長的是大規模、簡單和重複的訓練。 在AI模型中，為了準確識別一張臉，需要大量簡單重複的形狀識別，而這恰恰是GPU的固有優勢。
將英偉達推向第二個高峰的仍然是Microsoft。 正是Microsoft斥資100億美元砸OpenAI，斥巨資收購英偉達的GPU晶元，帶動了AI產業化的爆發。 我們看到的GPT和SORA背後，是英偉達生產的數十萬顆AI晶元。 為什麼近年來中美之間的人工智慧差距越來越大？ 這是因為美國封鎖了英偉達的頂級AI計算晶元。
此前，被封殺的A100和H100，已經不再是英偉達最先進的AI晶元。 現在，他們已經迭代了GH-200晶元。 這些晶元就像基礎一樣，沒有底層算力的支撐，整個AI行業就無法執行。
對於中國來說，如何打造國產版英偉達，比打造AI大模型更重要。