DeepSeek引發(fā)的海嘯，并未讓英偉達一蹶不振。
2025年1月底，DeepSeek發(fā)布的開源模型R1，僅使用2048個英偉達H800芯片，耗費約560萬美元，就可以比肩OpenAI同類模型，引發(fā)全球科技行業(yè)關(guān)注。有鑒于DeepSeek可能擊垮英偉達賣水人的商業(yè)故事，資本市場開始謹(jǐn)慎看待后者。2025年1月以來，英偉達股價下跌約23%，市值蒸發(fā)超8444億美元。
▲圖：英偉達自1月來的股價走勢圖
不過近幾天，英偉達卻走出了微笑曲線。2月4～6日，英偉達股價連續(xù)三天上漲，累計漲幅達10%，市值重回3萬億美元上方。
這或許是因為英偉達積極擁抱DeepSeek所致。1月31日，英偉達官宣，DeepSeek-R1模型已作為NVIDIA NIM微服務(wù)預(yù)覽版上線使用，DeepSeek會需要更多英偉達芯片滿足服務(wù)的需求。
事實上，復(fù)盤英偉達的成長史不難發(fā)現(xiàn)，擁抱對手，恰恰是其崛起的關(guān)鍵誘因?？紤]到AI技術(shù)方興未艾，遭遇波折的英偉達，或?qū)⑦M一步加快投資AI企業(yè)的步伐。
1、吞并頭號勁敵，英偉達成GPU領(lǐng)域龍頭
盡管現(xiàn)如今已成全球科技霸主，但成立之初，英偉達無論是產(chǎn)品還是品牌號召力，均落后于IBM、3dfx等企業(yè)。
根據(jù)天眼查信息，以及媒體綜合資料顯示，1993年1月，黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基和克蒂斯·普里姆聯(lián)合創(chuàng)立英偉達。彼時，IBM、Trident、3dfx等企業(yè)已經(jīng)靠MGA、Trident 8900、Voodoo等顯卡站穩(wěn)腳跟，掀起了顯卡大戰(zhàn)。
由于對電子游戲充滿熱情，黃仁勛敏銳意識到，以四邊形作為基本體，可以使畫面更具表現(xiàn)力，并且也可以彎道超車一眾使用三角形作為基本體的競爭對手。
然而，微軟卻宣布，其圖形軟件僅支持三角形，押錯寶的英偉達頓時陷入困境，為此，英偉達解雇了50多名員工，并將剩余資金投入到未經(jīng)測試的微芯片生產(chǎn)之中。
▲圖：英偉達官網(wǎng)
事實證明，英偉達確實豪賭成功。1997年4月，英偉達推出全球首款支持硬件三角形引擎的128bit 3D圖形處理芯片RIVA 128，售價僅為200美元，比競爭對手便宜30%左右。因極具性價比，RIVA 128上市四個月出貨量破100萬臺。
得益于RIVA 128熱銷，1999年1月，英偉達在納斯達克掛牌上市。隨后，借助資本市場的力量，英偉達開始了并購之旅。
如果要選出上世紀(jì) 90年代GPU市場的龍頭，3dfx說第二，沒人敢說第一。憑借初代Voodoo的先發(fā)優(yōu)勢，以及與之匹配的Glide API，3dfx曾在3D顯卡市場占據(jù)85%左右的份額。然而，由于產(chǎn)品進步遲緩，以及收購板卡制造廠STB Systems導(dǎo)致華碩、帝盟、技嘉等合作伙伴眾叛親離，20世紀(jì)末，3dfx一蹶不振。最終，2000年12月，英偉達斥資7000萬美元現(xiàn)金以及100萬美元股票收購3dfx。
▲圖：英偉達官網(wǎng)
收購3dfx之前，英偉達已于1999年8月推出GeForce 256。由于可以以并行計算的方式渲染當(dāng)時的熱門游戲《雷神之錘》，GeForce 256引得無數(shù)PC玩家追捧。
將3dfx收入麾下后，英偉達不止減少了一個競爭對手，更斬獲了40多項專利和100位經(jīng)驗豐富的工程師。得益于此，此后幾年，英偉達持續(xù)精進GeForce、Quadro系列的升級產(chǎn)品，成功在GPU市場占有一席之地。
為了進一步強化在GPU領(lǐng)域的優(yōu)勢，2003～2008年，英偉達還陸續(xù)收購了視覺渲染軟件開發(fā)公司Mental Images、游戲物理技術(shù)開發(fā)商AGEIA等企業(yè)。
其中Mental Images的光線追蹤技術(shù)至今仍是英偉達GPU的看家本領(lǐng)。而AGEIA的物理引擎PhysX則被整合進了英偉達的GPU產(chǎn)品，可以極大地提升游戲的畫面表現(xiàn)力。
根據(jù)天眼查等媒體綜合信息來看，成立最初的十五年，英偉達的經(jīng)營重心主要集中于GPU。通過一系列并購，英偉達的GPU逐漸建立起較強的比較優(yōu)勢，進而成為了消費者的主流選擇，而英偉達也順勢成為GPU領(lǐng)域的龍頭。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2007年，英偉達營收為41億美元，是上市時的11倍，GPU市占率約為65%。
2、移動芯片受挫，英偉達苦練CUDA內(nèi)功
盡管2008年前后，PC依然是當(dāng)之無愧的大眾計算平臺，但隨著技術(shù)逐漸成熟，智能手機也開始乳鶯初啼，逐漸彰顯想象力。
事實上，早在iPhone誕生之初，英偉達就看到了移動終端的潛力，天眼查信息顯示，英偉達先后于2007年斥資3.57億美元收購為蘋果iPod打造SoC芯片的PortalPlayer、2011年斥資3.67億美元收購英國基帶芯片制造商Icera，入局移動芯片市場。
▲圖：英偉達
2008年2月，英偉達推出了自家首款移動芯片產(chǎn)品Tegra，集成ARM架構(gòu)處理器和GeforceGPU，主要面向小型移動設(shè)備。得益于多年深耕GPU積累的經(jīng)驗，英偉達推出的Tegra處理器性能強大，但由于此前較少涉獵小型移動設(shè)備，而智能手機的散熱能力又十分有限，該處理器也出現(xiàn)了嚴(yán)重的發(fā)熱問題。
比如，2013年9月問世的小米3中國移動版搭載了英偉達Tegra 4處理器，使用Cortex-A15四核架構(gòu)，性能是A9架構(gòu)的240%。央廣網(wǎng)報道，首批發(fā)售的16GB TD版小米3手機游玩《極品飛車》時，17分鐘溫度超40℃，1小時后溫度超50℃。
這直接導(dǎo)致，諸多智能手機廠商紛紛冷眼看待Tegra芯片。最終，2015年，英偉達無奈出售Icera業(yè)務(wù)，退出移動芯片市場。
盡管在智能手機市場竹籃打水一場空，但與布局Tegra相同步，英偉達也推出了CUDA計算架構(gòu)。這讓錯失移動互聯(lián)網(wǎng)紅利的英偉達，找到了新的商業(yè)護城河。
▲圖：英偉達
2006年，英偉達打造了一個可以在GPU上進行并行計算的編程模型和工具CUDA。借助CUDA，開發(fā)者們無需在低階語法的撰寫上耗費大量時間，可以直接運用C++、Java等高階語法，編寫適用于通用GPU的算法。這一轉(zhuǎn)變，有效攻克了并行運算中復(fù)雜的難題，讓算法開發(fā)變得更加高效、便捷，大幅提升了開發(fā)者的工作效率。
為了夯實CUDA的競爭力，2013年，英偉達收購高性能計算系統(tǒng)編譯器開發(fā)公司PGI。收購?fù)瓿珊?，PGI為英偉達多核x86芯片和GPGPU系統(tǒng)開發(fā)高級編程框架。目前，英偉達仍在使用PGI命名自家的HPC編譯器和工具集。
或許是因為移動芯片失敗帶來的挫敗感太強，除了前期收購PortalPlayer、Icera等移動芯片相關(guān)企業(yè)，2008～2015年，英偉達并未并購太多企業(yè)，而是退回GPU舒適圈，通過CUDA計算架構(gòu)，牢牢鎖住下游客戶。
這不光奠定了英偉達GPU行業(yè)翹楚的地位，也為公司布局AI技術(shù)，奠定了夯實的基礎(chǔ)。
3、再次加速并購，英偉達能贏下AI時代嗎
盡管CUDA計算架構(gòu)的本意在于幫助工程師更高效率編寫適用于通用GPU的算法，但其在AI領(lǐng)域也有諸多優(yōu)勢。
AI任務(wù)通常涉及處理海量的數(shù)據(jù)，如大規(guī)模的圖像、音頻和文本數(shù)據(jù)等。CUDA能夠利用英偉達GPU的大量核心進行并行計算，可同時處理大量數(shù)據(jù)元素，大大提高數(shù)據(jù)處理速度。
此外，CUDA與深度學(xué)習(xí)框架的集成非常緊密，提供了簡潔的API和工具，使得開發(fā)者可以輕松地將CUDA的功能融入到AI項目中。即使是沒有深入了解CUDA底層原理的開發(fā)者，也可以通過這些框架方便地利用CUDA的優(yōu)勢，快速搭建和訓(xùn)練AI模型。
2024年5月，當(dāng)被Stripe創(chuàng)始人Patrick Collison問及如果沒有CUDA，NVIDIA能在AI領(lǐng)域取得同樣的成功嗎？時，黃仁勛坦率地表示，不，這是不可能的。CUDA可能是現(xiàn)代計算領(lǐng)域最重要的發(fā)明之一。
再加上英偉達GPU具備大量計算核心，可同時處理多個任務(wù)，實現(xiàn)高度并行計算。2023年后，伴隨著ChatGPT爆火，英偉達講出了賣水人的商業(yè)故事，即成為AI算力關(guān)鍵供應(yīng)商。
天眼查及Gartner披露的數(shù)據(jù)顯示，2024年，英偉達共銷售約150萬～200萬個AI GPU，為2023年的三倍。同期，英偉達在全球人工智能芯片市場的市占率高達90%，創(chuàng)歷史新高。
英偉達在AI領(lǐng)域成為至關(guān)重要的賣水人，一方面與自家的GPU產(chǎn)品算力充沛以及差異化的CUDA計算架構(gòu)有直接聯(lián)系，另一方面，也離不開十?dāng)?shù)年的潛心布局。盡管近年來AI技術(shù)才成為時代的風(fēng)口，但早在2015年，英偉達就已開始悄然布局相關(guān)業(yè)務(wù)。
▲圖：東興證券
2015～2022年，英偉達相繼收購TransGaming、Mellanox、SwiftStack等游戲技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、存儲軟件公司，在以通信網(wǎng)絡(luò)為代表的其它設(shè)施領(lǐng)域構(gòu)筑了深厚的商業(yè)護城河。
乍一看，這些并購活動與AI并無直接關(guān)聯(lián)，但實際上，它們卻為英偉達的AI技術(shù)發(fā)展帶來了深遠(yuǎn)影響。通過這些并購，英偉達得以打造更為完備的端到端解決方案，應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和高性能計算領(lǐng)域。這不僅使英偉達在AI和HPC應(yīng)用場景中，實現(xiàn)了計算與網(wǎng)絡(luò)的深度融合，還顯著提升了其產(chǎn)品在處理相關(guān)工作負(fù)載時的性能表現(xiàn)。
▲圖：Dolphin Research
通過高質(zhì)量的通信網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)起高算力的GPU后，隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)逐漸成為英偉達的營收支柱。財報顯示，2024年Q3，英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收308億美元，同比增長112%，營收占比高達87.79%。
正因為收購以Mellanox為代表的通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司意義重大，2023年10月，接受《Acquired》采訪時，黃仁勛感嘆道，這是我所做的最佳戰(zhàn)略決策之一。
成為AI領(lǐng)域的賣水人后，英偉達并未停止擴張的腳步，而是加速并購AI相關(guān)企業(yè)，Dealroom披露的數(shù)據(jù)顯示，2024年，英偉達斥資10億美元，投資了50家AI初創(chuàng)公司，包括Run:ai、Nebulon、OctoAI等。對此，黃仁勛表示，我們是首批投資自己的AI超級計算機的科技公司之一。
英偉達之所以親自下場，扶持AI初創(chuàng)企業(yè)，固然與微軟、亞馬遜、谷歌等巨頭正紛紛出逃，著力打造定制芯片有直接聯(lián)系，另一方面，也是希望向垂直領(lǐng)域延伸，充分挖掘下游企業(yè)的需求。
比如，英偉達24財年股東大會，黃仁勛對外表示，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，特別是在藥物研發(fā)這一細(xì)分市場，人工智能的應(yīng)用正為其注入前所未有的強大動力。為此，英偉達開發(fā)了一系列創(chuàng)新工具，包括專為藥物發(fā)現(xiàn)設(shè)計的Biomolecular Generative AI平臺、Pararay軟件等，這些工具可以使計算機輔助藥物研發(fā)變得切實可行。
而為了推廣這些創(chuàng)新工具，英偉達近年來接連投資了Vinbrain、Terray、Evolutionary Scale等AI制藥企業(yè)。
據(jù)悉，Vinbrain的AI醫(yī)生助手DrAid，基于NVIDIA DGX A100 超級計算機開發(fā)。無獨有偶，英偉達也對外表示，將為Terray提供NVIDIA DGX Cloud平臺，利用NVIDIA AI軟件堆棧和全棧計算專業(yè)知識，協(xié)助后者優(yōu)化和擴展基礎(chǔ)模型的開發(fā)。
總而言之，復(fù)盤英偉達過去三十多年的成長史可以發(fā)現(xiàn)，其成長歷程可以分成三個階段。
第一個階段主要聚焦GPU產(chǎn)品，通過收購3dfx成功在GPU市場站穩(wěn)腳跟；第二個階段雖然試圖發(fā)力移動芯片，但因產(chǎn)品存在嚴(yán)重的發(fā)熱問題，英偉達無奈退守GPU市場，通過CUDA計算架構(gòu)，夯實了基本盤；第三個階段則依托于高質(zhì)量的GPU和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成為了AI時代的賣水人。
回顧英偉達的成長歷程時，黃仁勛表示，公司推出的幾個具有里程碑意義的關(guān)鍵技術(shù)，都源于自家GPU技術(shù)的泛化應(yīng)用。如果說泛化的理念源于英偉達的前瞻性眼光，那么泛化的具象化表現(xiàn)，則以并購為主。
通過并購一眾杰出的企業(yè)，英偉達得以不斷拓寬GPU的應(yīng)用邊界，進而成為了科技行業(yè)的翹楚。相信隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展，英偉達不會停下并購的腳步，而是將繼續(xù)泛化出更多的驚喜。
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