全球芯片市场“新王”诞生了。

英伟达，这家炙手可热的GPU（图形芯片）公司，20年前仅被电子游戏玩家熟知，但近三年内，其市值从1500亿美元狂飙至1万亿美元，令全球最强大芯片制造商的英特尔都黯然失色。三年前，英特尔市值2000亿美元，如今只有1250亿美元，与英伟达的市值相差约八倍。

将英伟达从零打造成全球极具价值的芯片公司，黄仁勋用了30多年。

创办于1993年，以独立显卡起家的英伟达一直活跃于游戏产业，此后不仅赶上了加密货币挖矿的热潮，更打造了以CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）为核心的软硬件生态系统，在AI领域迅速登顶。

就像台积电在芯片晶圆制造中不可或缺一样，今天绝大部分的AI计算也依托于英伟达构建的宏伟AI蓝图之上。所有AI公司都难以忽视英伟达的存在，可谓是AI世界的“台积电”。

市场调研机构集邦咨询估算，今年出货的120多万台AI服务器中，大多搭载了英伟达的GPU，占据60%-70%的份额。而在30年前，外界却没人看好GPU这个新方向。

黄仁勋究竟是如何带领英伟达走上巅峰的？

开启图形芯片时代的人

1963年生于中国台湾的黄仁勋，有一位做化学工程师的父亲和一位当教师的母亲，从小家庭知识氛围浓厚。儿时他随家人搬到了泰国，后由于局势动荡，九岁时和他哥哥被父母送到美国，与刚刚移民到美国的叔叔和阿姨同住。

那时的美国存在严重的种族歧视。和背景各异、性格粗暴的同学们相处，让黄仁勋从小培养出敏锐的警觉心和战斗意志。他从不因此感到沮丧，反而认为这造就了他适应环境的能力以及斗志昂扬的性格，是对之后人生都有着积极影响的一段经历。

1984年，他于美国俄勒冈州立大学取得电气工程学位，后又在斯坦福大学取得硕士学位。大学期间他给自己设定了宏大的职业规划，立志要成为全球的“图形皇帝”。

他的确做到了。

创业之前，黄仁勋在AMD和LSI Logic上过班，已然是一名很成功的工程师。他在前东家的工作为他打开了新的领域LSI Logic并不专注于微处理器开发，而是更偏向于芯片的图形处理功能。

他的创业旅途始于美国加州圣何塞的丹尼餐厅。当时他和两位熟识的工程师讨论如何让电脑更具有娱乐性，从而关注到让游戏、图像能流畅运行的图形芯片。在1980年代，个人电脑正逐渐从办公室走向家庭，但由于娱乐性缺失，无法满足人们的需求。

心怀改变世界的创业热情，黄仁勋决定创办一家从事图形芯片开发的公司，命名为Nvidia，意为“仰慕”（Envy），也有“下一代”（Next Version）之意。

后来在接受媒体采访时，这位在公开场合总爱穿着标志性皮衣的CEO回忆道，当时他给一些专家打电话，咨询关于图形芯片市场与未来的走势。有不少人告诉他，这个市场还没起步就已经乱成了—团，市面上同类公司至少已有二三十家，奉劝他最好别干这个。

可黄仁勋还是义无反顾地走上这条路，并把这次坚持视为自己固执得最对的一次。

为了给英伟达创立寻求第一笔风险投资，黄仁勋去了硅谷沙丘路。这条路在280号州际公路西面，是美国风险投资的聚集地，每天都有怀揣各种创业理想的年轻人来这里寻找资金，碰壁是常有的事。几经辗转努力之后，黄仁勋从风险投资家那里拿到了220万美元，由此开启了属于英伟达的芯片故事。

创业前4年里，英伟达先后推出NV1和NV2芯片。但由于押注在错误的技术方向，NV1耗尽了公司的早期投资。为了生存，黄仁勋不得不将100多人的公司裁到只剩30多人。

好在当时的日本游戏巨头世嘉挽救了英伟达的命运，其拿出700万美元资金希望英伟达研发一款游戏机芯片，即后来的NV2。但这款芯片最终也失败了，原因是偏离了市场主流技术方向。除了世嘉，没有人愿意为这款芯片买单。

借助世嘉的资金，英伟达只能勉强生存下来。“正是我们正视了错误并及时止损，谦卑地寻求帮助，才挺过了倒闭危机。”黄仁勋曾回忆道。

直到1997年，英伟达开发出第三代产品RIVA128，才算真正站稳了脚跟。这是首颗支持微软Direct3D图形接口的高性能128位图形芯片，获得了微软的全力支持。

那年黄仁勋还接到了一个期待已久的电话。打电话的人是台积电创始人张忠谋。双方沟通过后，台积电从下一年开始为英伟达代工芯片，解除了黄仁勋的后顾之忧。

这是一次双赢的合作。英伟达将所有的图形芯片交给台积电生产，自己专心于芯片设计，而台积电则用自己的晶圆代工产线帮类似英伟达这种芯片初创公司搞定生产环节。凭借着英伟达等一系列成功客户案例，台积电的晶圆代工模式迅速被半导体行业接受，奠定了半导体分工的基础。

GPU的概念也在这时被业界熟悉和接受，它可以帮助 CPU（中央处理器）分担一部分图形渲染、视频编解码等任务，成为电脑产业重要的组成部分。

2000年底，英伟达以1.1亿美元将老对手3dfx收入囊中，进而成为图形芯片大战的最后胜出者。

那时的英伟达仍专注于图形处理，电脑在英伟达技术支持下承担了更多多媒体的任务。硬件层面上GPU性能更强，例如能显示更清晰的视频、更华丽的游戏特效，还能帮人们处理复杂的3D计算问题。

黄仁勋当时认为图形市场足够大，只要用户有需要，创新就永无止境，有显示器和像素的地方，就有英伟达的增长机会。

只是他没有想到，更大的机会正悄悄降临。

人工智能坚定的鼓吹者

2006年底，黄仁勋向软件开发者开放了GPU，推出了CUDA平台，允许他们将英伟达提供的算力应用于图形以外的目的。

当时黄仁勋曾在一次财报电话会上告诉分析师，英伟达将开辟一个名为加速计算的全新领域，但当时参会的分析师们谁也没有追问细节，以至于CUDA平台并没有引起太大反响。

所有英伟达的GPU都支持CUDA，这意味着，从学生到科学家，任何人用一台配备GPU的笔记本电脑，就能开发软件。

这就是英伟达的另一大战略，不仅销售芯片，还建立包括软件在内的基础环节如果直接交付芯片的话，只有一部分开发者能够熟练使用，因此还需要开发出能让更多人发挥出GPU性能的软件。

但黄仁勋推广加速计算的努力并不顺利。加速计算被科学家们用于气候模拟等高性能计算领域，是个不赚钱的专业细分市场。起初五六年，英伟达在CUDA上的投入产出极不对称，黄仁勋的坚持也受到了股东们的质疑。

但开发者们很快意识到，GPU在支持现代AI系统的复杂计算方面非常出色。这些芯片擅长大量同步计算，而传统的CPU则不太适合。

这一点也让黄仁勋感到惊奇，他在2016年接受《福布斯》专访时就提到，自己曾预期GPU会用在游戏以外的领域，但从来没有想过会转向深度学习的应用。

商业嗅觉敏锐的黄仁勋，看到过去软件中最困难的一部分将实现自动化，便开始在公开演讲中不断提及AI的重要性，为AI站台，成为人工智能坚定的鼓吹者。

直到今天，GPU在AI模型训练上几无替代品，也是码农间的硬通货。从高校、开源社区、开发工具供应商，再到企业研发人员，都会以英伟达GPU及CUDA编程语言作为AI应用编写、研发及创新的基础，所有新出现的主流AI应用及工具都以英伟达GPU训练、执行及CUDA编程后的运行结果作为迭代和评判进步的标准。

一位AI行业投资人告诉美股投资网，这种行业整体共识在今天已经无法被逆转。

AI热潮也几乎让投资者遗忘了英伟达曾经历的另一个挫折。

2020年，黄仁勋做出了他人生中最大胆的一个决定，试图从软银手中收购英国芯片设计公司Arm，当时这笔交易价值约400亿美元。

Arm公司开发研发指令集架构（ISA），并将其授权给许多公司，这些公司用它来研制开发芯片，这一模式使得Arm成为“芯片行业的瑞士”。

但在去年，由于担心Arm在芯片领域的中立地位遭到破坏，各国监管者和竞争对手纷纷表示反对，双方不得不取消了交易。收购受挫后，黄仁勋才再次专心投入到AI的大潮中。

纵观英伟达的发展历史，几乎每一次跃升都精准踩在了风口之上。而近期将这家公司推向万亿美元市值的力量，正是火爆全球的ChatGPT开启的大模型时代——其中提供算力的GPU，成为AI服务公司“军备竞赛”争夺的对象。

黄仁勋曾在今年3月举办的GTC（英伟达开发者大会）上称，英伟达AI超级计算机DGX是大模型背后的引擎。他曾亲手将全球首款DGX交给开发出ChatGPT的OpenAI。自此之后，全球百强企业中有一半安装了这款计算产品。

黄仁勋见证并参与了“AI的iPhone时刻”。

AI巨人下一步

以目前的成绩来看，黄仁勋执掌下的英伟达已足够成功，收获了无数的赞誉和艳羡，但这家公司的野心不只于此。

硬件之外，黄仁勋希望借生成式AI的东风，通过云部署的方式触及更多中小企业，不断扩大AI算力的服务市场。

今年3月，英伟达发布了AI云服务DGX Cloud，通过云厂商平台，向用户提供训练生成式AI大模型及其他AI应用的算力月租服务。

“使用一个浏览器，英伟达的AI算力就可以接入每家公司。我们很高兴业务模式能够迅速在云上拓展。”黄仁勋称，该服务将首先上线甲骨文云，随后拓展至微软Azure、谷歌云，“我们希望人们通过任意公有云使用我们的服务。”

年近60，头发花白的黄仁勋依然精力充沛。在时隔4年举办的台北电脑展上，他整整演讲了2个半小时，期间嗓门洪亮，且善于调动气氛。据他透露，英伟达最新的AI超级计算机DGX GH200把256块GH200 Grace Hopper超级芯片整合至一起，其中的GH200超级芯片已全面投产。

此外，英伟达还推出为游戏开发代工AI模型的服务。之前英伟达已经针对语言大模型、视觉、药物研发三个场景推出定制大模型代工的云服务产品。

就连热门的汽车领域也不乏英伟达的身影。台北电脑展演讲结束后，黄仁勋又出现在联发科发布会上，与联发科CEO蔡力行一道，宣布两家公司合作开发汽车座舱芯片。

在二者的合影中，相较年长的蔡力行，黄仁勋表现得有些俏皮。

“Jensen（黄仁勋英文名）仍然年轻，他后面还有很多令人兴奋的时间。”72岁的蔡力行说，“真的，我有一些嫉妒，但我们还可以一起做一些令人激动的事情。”

资讯来源：美股投资网 TradesMax

监管文件显示，“股神”巴菲特近几日继续利用油市疲软的机会加仓西方石油，这是他本月第二次增持行动。

美东时间周二，巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦公司提交的一份监管文件披露，在5月25日至5月30日之间，伯克希尔买入了466万股西方石油股票，买入价格在58.30至58.85美元区间，总投入约2.75亿美元。

此前，伯克希尔在5月11日至18日已经连续6个交易日买入西方石油，买入价格分别在每股56-58.66美元区间，共买入562万股，总计花费了约3.27亿美元。

截至目前，伯克希尔共持有约2.22亿股普通股西方石油，价值约130亿美元，持股比例升至25%附近。

周二，西方石油股价下跌0.59%，至每股58.59美元。伴随油价低迷，年初至今，西方石油股价累计下跌逾4%。而过去一年，该股的下跌幅度达到了15%。

伯克希尔自去年初以来就开始大量购买西方石油股票，不过去年9月之后，该公司曾一度暂停加仓西方石油，今年3月，公司又恢复了对西方石油公司股票的买入。

该公司持续加仓西方石油引发外界猜想，即巴菲特可能想要收购整个公司。

不过，在本月早些时候的伯克希尔年度股东大会上，巴菲特打消了外界猜想。他当时称赞了西方石油和公司首席执行官Vicki Hollub，但表示没有兴趣控制该公司。

他还表示，伯克希尔可能会购买更多的西方石油股份，而该公司通常倾向于以低于每股60美元的价格购买。

伯克希尔还持有约94亿美元的西方石油优先股，年股息为8%，以及8400万份以每股约59美元的行权价格购买西方石油普通股的认股权证。

资讯来源：美股投资网 TradesMax

“AI热潮”最大赢家之一、英伟达背后的那个身穿黑色皮衣的男人又来了。

前脚才交出亮眼业绩狂拉股价，英伟达CEO黄仁勋后脚就在今日的COMPUTEX大会上宣布，“我们已到达生成式AI引爆点。从此，全世界的每个角落，都会有计算需求。”

如今英伟达掌握着全球多家科技公司“算力命脉”，而在这场大会上，黄仁勋激情演讲2个小时，甩出了多项重磅新发布，包括算力“杀器”DGX GH200超级计算机、针对游戏的ACE代工服务、MGX服务器规范等内容。

▌算力“杀器”DGX GH200超级计算机+GH200超级芯片

先看“集成了英伟达最先进加速计算和网络技术”的DGX GH200人工智能超级计算机。

这款超算专为大规模生成式AI的负载所设计，由256块GH200超级芯片组成，拥有1 exaflop超凡AI性能、144TB内存（是英伟达目前DGX A100系统的近500倍）、150英里光纤、2000多个风扇。

DGX GH200重达40000磅（约合18143千克），堪比四只成年大象的体重。

预计DGX GH200将于今年年底投入问世，英伟达暂未公布价格，而谷歌云、Meta与微软将是首批用户。

同时，英伟达也正在打造自家基于DGX GH200的大型AI超级计算机NVIDIA Helios，以支持其研究和开发团队的工作。其中采用4个DGX GH200系统、1024颗Grace Hopper超级芯片，每个都将与英伟达Quantum-2 InfiniBand网络连接，带宽高达400Gb/s，将于今年年底上线。

值得一提的是，黄仁勋透露，DGX GH200集成的GH200 Grace Hopper超级芯片已进入全面生产。

▌“拉踩”CPU成本、功耗、处理数据量不如GPU

在本次大会上，黄仁勋还“拉踩”了一波CPU。他从功耗、处理数据量等方面，指出使用GPU胜过CPU。

举例来说，花费1000万美元，可以建设一个有960颗CPU的数据中心，其可处理1X LMM（大语言模型）数据量，需要11GWh功耗；

同样成本下，也可以建设一个有48个GPU的数据中心，其可处理44X LLM数据量，仅需要3.2GWh功耗。

若只想处理1X LMM数据量，则只需40万美元，便可拥有一个搭载2个GPU、功耗仅0.13GWh的数据中心。

“买越多，省越多（The more you buy, the more you save）。”黄仁勋再次表示。

同时，他也列出了数据中心成本公式数据中心总持有成本=f[成本(芯片、系统、硬件生态系统)、吞吐量(GPU、Algo软件、网络、系统软件、软件生态系统)、使用率(Algo Lib, 软件生态系统)、采购运营、生命周期最佳化、电力]。

▌ACE代工服务用AI激活NPC生命

游戏一直是备受关注的一大AI应用落地领域。英伟达也在大会上宣布，推出面向游戏的定制AI模型代工服务NVIDIA Avatar Cloud Engine（ACE）。

它能赋予非玩家角色（NPC）更智能且不断进化的对话技能，中间件、工具和游戏开发者可使用它来构建和部署定制的语音、对话和动画AI模型。

其中包括英伟达NeMo，使用专有数据构建、定制和部署语言模型；英伟达Riva，用于自动语音识别和文本转语音实现实时语音对话；英伟达Omniverse Audio2Face，用于即时创建游戏角色表情动画，以匹配任何语音轨道。

开发人员可选择集成整个NVIDIA ACE for Games解决方案，也可仅使用需要的组件。

▌新参考工作流程帮助建设数字化智能工厂

黄仁勋表示，全球电子制造商正在使用一种全新的综合参考工作流程推进工业数字化工作，该工作流程结合了英伟达用于生成式AI、3D协作、仿真和自主机器的技术，包括

英伟达Omniverse，其连接了顶级计算机辅助设计应用以及生成式AI的API和前沿框架；用于模拟和测试机器人的英伟达Isaac Sim应用程序；英伟达Metropolis视觉AI框架，用于自动光学检测。

同时，黄仁勋现场展示了一个完全数字化的智能工厂的演示。

目前富士康工业互联网、宜鼎国际、和硕、广达和纬创正在使用这一参考工作流程，具体用例包括电路板质保检测点自动化、光学检测自动化、建设虚拟工厂、模拟协作机器人、构建及运营数字孪生等。

▌MGX服务器规范快速高效构建百余种服务器配置

英伟达发布NVIDIA MGX服务器规范，为系统制造商提供模块化参考架构，满足各种规模的数据中心需求。系统制造商可使用它快速且经济高效地构建100多种服务器配置，以适应广泛的AI、HPC及NVIDIA Omniverse应用。

MGX支持英伟达全系列GPU、CPU、DPU和网络适配器、各种x86、完整软件堆栈及Arm处理器，还可集成到云和企业数据中心中。

华硕、和硕、QCT、超微（Supermicro）等都将采用MGX构建下一代加速计算机，可将开发成本削减多达3/4，并将开发时间缩短2/3至仅需6个月。

其中，QCT和超微基于MGX的设计将于8月面世。超微今日公布的ARS-221GL-NR系统将采用Grace CPU，而QCT的S74G-2U系统将采用Grace Hopper。

▌推出Spectrum-X网络平台构建超大规模生成式AI超级计算机Israel-1

另外，黄仁勋宣布推出NVIDIA Spectrum-X网络平台，旨在提高基于以太网的AI云的性能和效率。

相比传统以太网结构，Spectrum-X可实现1.7倍的整体AI性能和能效提升，并具有高度通用性，可用于各种AI应用。它使用完全基于标准的以太网，并可与基于以太网的堆栈互操作。该平台支持256个200Gb/s端口，通过单个交换机连接，或在两层leaf-spine拓扑中提供16000个端口，以支持AI云增长和扩展，在保持性能的同时最大限度减少网络延迟。

全球领先云计算提供商正在采用Spectrum-X平台扩展生成式AI服务，而Spectrum-X、Spectrum-4交换机、BlueField-3 DPU等已在戴尔、联想等系统制造商处提供。

此外，作为Spectrum-X参考设计的蓝图和测试平台，英伟达正构建一台超大规模生成式AI超级计算机Israel-1。这台AI超算价值数亿美元，将采用戴尔PowerEdge XE9680服务器、英伟达HGX H100超级计算平台、内置BlueField-3 DPU和Spectrum-4交换机的Spectrum-X平台。

▌结语

“40年来，我们创造了PC、互联网、移动、云，现在是人工智能时代。你会创造什么？不管是什么，都要像我们一样追赶它。要奔跑，不要走。要么为了食物奔跑，要么作为食物奔跑。”

在5月27日的台湾大学发表了毕业典礼演讲上，黄仁勋再次强调了掌握AI技术的重要性很多人担心，AI会抢走自己的工作。但真正会抢走你饭碗的，是掌握了AI技术的人。

他表示，从各方面来看，AI的兴盛是计算机产业的再生契机。在下个十年，我们的产业将使用新型AI电脑，取代价值万亿美元的传统电脑。

而从今日大会上黄仁勋的展示中，人工智能时代的未来轮廓似乎已逐渐浮现。

资讯来源：美股投资网 TradesMax

上周，特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克与Meta公司首席人工智能（AI）科学家发生了一场围绕AI与机器学习的“口水战”。

Meta首席科学家Yann LeCun写道，“很明显，我们还缺少一些重要的东西能让机器达到人类的智能水平。”

这位科学家同时也是纽约大学的教授，他向那些“认为通用人工智能（AGI）即将到来”的人提出了两个问题——为什么还没有5级自动驾驶，为什么没有能够清理餐桌和装满洗碗机的家用机器人？

LeCun称，这两项任务完全可以让孩子在一段时间内学会。

马斯克则回应Yann LeCun道，“你应该试试特斯拉的自动驾驶”。言外之意，马斯克认为，特斯拉的自动驾驶是比较先进的人工智能。

而LeCun对此回怼道，“只要你们把自动驾驶技术在线升级到我2023款的Model S Plaid上”。

马斯克也再次回复称，“只要点击FSD（全自动驾驶）测试版按钮。”

事实上，两人的口角始于今年4月。在3月底，包括马斯克在内的1000多人签署了一封公开信，呼吁暂停训练比GPT-4更智能的人工智能系统后，几天后LeCun回应称，“对人工智能的过度紧张”是“荒谬愚蠢的”。

LeCun将这种呼吁比作“飞机工程师害怕飞行”，他指出“人们害怕飞行吗？不！不是因为飞机不会坠毁，而是因为工程师已经把客机做得非常安全了…为什么AI工程师应该比飞机工程师害怕飞行更害怕AI呢？”

LeCun还在推特上写道，“当我们甚至没有研发出能达到人类智能水平的AI系统蓝图，为什么还要害怕AI呢？”

资讯来源：美股投资网 TradesMax