今天凌晨美股收盤，英偉達股價以135.58 美元再創歷史新高，總市值達3.335 兆美元，超越微軟和蘋果，首次成為全球市值最高的上市公司。英偉達的市值可謂一路狂飆，只花了3個多月的時間，實現了市值從2 萬億美元到3 萬億美元的跨越，而此前已創下了從1 萬億美元增長至2萬億美元的最快紀錄。

在6 月初，英偉達就曾經超越蘋果成為成為全球市值第二的公司，分析師普遍預期會超過微軟登頂第一隻是時間問題。

至此，英偉達成為全球最有價值的AI 科技公司，也是AI 浪潮成為這個新時代主旋律的一個里程碑。

黃仁勳的身價也如火箭般躥升，一舉突破1,000 億美元大關，成功跨入《富比士》全球富豪榜的「超富」行列。

從0 到突破1 兆美元大關，英偉達花了近25 年的時間，接著不到9 個月便增至2 兆美元。

而進入3 兆美元俱樂部，英偉達只花了約3 個月的時間，當時馬斯克都忍不住感慨「Wow」。

飆升的市值得益於英偉達在AI 浪潮中不可或缺的地位。正如一位華爾街分析師曾經評論的那樣：

人工智慧領域正在進行一場戰爭，而英偉達是唯一的軍火商。

繼續狂飆，英偉達成AI 時代最大贏家

分析師普遍認為，英偉達超越微軟只是時間問題。

上個月，英偉達公佈了2025 財年第一財季財報，季度營收創下260 億美元的紀錄，較上一財年第四季增長18%，較去年同期增長262%，可謂是賺得盆滿缽滿。

Hargreaves Lansdown 股票分析主管達倫·內森表示：“市場一直在努力跟上英偉達不斷改善的增長軌跡。儘管目前的預期市盈率為35 倍左右，但這並不讓人覺得是泡沫區域。”

從第一次工業革命的蒸汽，到第二次工業革命的電力，再到黃仁勳高喊「下一次工業革命」中的token，手持高性能晶片的英偉達注定是要佔上一席之地。

未來十年內，隨著token 在各個領域內創造新產品、新服務，提升產業生產力，並預計產生高達100 兆美元的價值，這項變革將成為常態。

在AI 浪潮下，只要token 還在源源不絕地產生，英偉達市值只會不斷創下歷史新高，比英特爾、AMD 、高通、博通加起來還高，成為「晶片之王」。

而且，這位「晶片之王」的更新節奏還在持續不斷地加快。

為滿足產業需求和保持技術的市場競爭力，黃仁勳先前在財報會議上宣布英偉達AI 晶片將轉向「年更」節奏，在Blackwell 之後，將推出一款全新的晶片，並確保此後每年都會有新的晶片發布。

黃仁勳認為已全面投產的Blackwell 平台，將為兆參數級生成式人工智慧奠定基礎。同時效能更為爆炸的新一代平台Rubin 將於明年推出。

此外，其他所有晶片產品線的更新速度也將以非常快的速度推進，“新的CPU、新的GPU、新的網路卡，新的交換器…即將迎來大量晶片新品。”

英偉達的核心理念也非常明確，首先建立覆蓋整個資料中心規模的解決方案，然後將這些解決方案分解為各個零件，以每年一次的頻率向全球客戶推出，最後不遺餘力地將所有技術推向極限。

事實上，作為AI 行業的“發動機”，不管哪家AI 初創笑到最後，英偉達一定會是從頭到尾笑到尾的那個。

路透社稱，即便眾多所謂的超大規模廠商也積極研發自己的客製化AI 晶片，但這些新產品並不會對英偉達的市場份額構成實質威脅。

AI 幾乎將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助公司更有效率地管理成本和能源，同時拓展收入機會。

下一次工業革命已經開始，各公司和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉型為加速運算中心，並建立一種新型的資料中心——AI 工廠，來創造一種新的商品：人工智慧。

在Computex 2024 的主題演講上，黃仁勳也表示，英偉達位於電腦圖形學、模擬和人工智慧的交匯點上，這構成了公司的靈魂。

而甚少有人知道的是，英偉達今天享受的“AI 紅利”，來自於黃仁勳十多年前的“豪賭”。

《紐約客》先前的一篇深度報道，讓我們得以看到這場決定性的「豪賭」背後的更多細節。

成功從來沒辦法打包票，破產永遠都在邊緣。

點燃人工智慧的「大爆炸」時刻

那是第一台8K 解析度的遊戲機，佔了整面牆，太美了。

2000 年，史丹佛學生Ian Buck 用32 個英偉達GeForce 顯示卡連在一起，外加8 個投影機來玩《雷神之鎚》，自己造了個高清遊戲機。

最開始，英偉達GeForce 的成功來自於遊戲《雷神之鎚》的輔助。在遊戲的「死亡競賽」模式中，GPU 的平行運算讓玩家能有速度優勢，因此GeForce 每每出新品都會有玩家跟上。

Buck 也好奇，除了讓自己投手榴彈速度快點以外GeForce 還能做什麼。

後來，Buck 成功駭進了顯示卡的原始程式設計工具“著色器（shader）”，利用其並行計算，將GeForce 變成了一台低成本的超級電腦。

沒多久，Buck 就成了英偉達的員工。

Ian Buck 現在已經是英偉達的副總裁

黃仁勳想讓Buck 做一套軟體，讓每個GeForce 都能變成超級電腦。同時，也讓硬體團隊在晶片結構上進行對應改造。

2006 年，Buck 為英偉達所做的CUDA 正式推出，可支援研究人員和程式設計人員透過程式語言來更個人化和高效地利用GPU 的運算能力。

然而，消費者對於黃仁勳想給大家普及的超級電腦沒啥興趣。矽谷科技播客「Acquired」如此評論道：

他們在這種新的晶片架構上花了巨款。

他們花了幾十億美元，目標在於服務學術和科學計算的一個小眾領域，那在當時還是一個不大的市場—— 市場規模肯定比他們投入那幾十億小。

當時的英偉達也在廣撒網，努力尋找目標客群。試了股票交易員、石油探勘公司、分子生物學家等等，但並沒有考慮過人工智慧領域。

連「AI 教父」主動「上門」都沒有感覺。

這也難怪。

「AI 教父」Geoffrey Hinton

今天，我們會稱Geoffrey Hinton 為「AI 教父」。

然而，在2009 年，Hinton 是在被資本嫌棄的AI 領域裡，研究在該領域裡還要算上是小眾的「神經網路」。

Hinton 那年給英偉達寫了一封這樣的郵件：

我剛給上千個機器學習研究人員說，他們都該去買英偉達的顯示卡。你可以免費寄一個給我嗎？

結果？當然是被拒絕了。

在那之前，Hinton 曾經嘗試用英偉達CUDA 平台去訓練神經網路來辨識人類語言，發現成果的品質比想像中好很多，於是決定在產業會議上展示。

雖然英偉達不肯給Hinton 送顯卡，但Hinton 依舊鼓勵學生使用它。

其中最關鍵的，是他門下兩位出色的程式設計師Alex Krizhevsky 和Ilya Sutskever。

（由左至右）Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky 和Geoffrey Hinton

眼尖的讀者應該要發現，後者就是OpenAI 的首席科學家，主導了ChatGPT 背後技術的人。

2012 年，Sutskever 和Krizhevsky 買了兩個英偉達GeForce 顯示卡，在一周時間裡就給神經網路灌了數百萬張圖片數據，訓練出了「AlexNet」。事後Sutskever 回想：

GPU 出現了，感覺就像奇蹟一般。

他的感嘆不無理由。

也是同一年，Google 曾購置了一萬六千多個CPU 來訓練他們的神經網絡，以做到可以辨識出貓咪影片。

而AlexNet 卻能正確辨識電動車、獵豹、貨運船等內容的影像，只用了兩個GPU。

2012 年，在當年仍相當權威的大規模視覺辨識挑戰賽（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中，AlexNet 以top-5 誤差15.3% 的成績奪冠，表現遠優於第二名和之前的參賽者，出眾到還一度被懷疑作弊。 Hinton 評論說：

那是一種大爆炸時刻。一種範式的轉變。

雖然不是刻意為之，但英偉達就這樣點燃了人工智慧的「大爆炸」時刻。

成為一家AI 公司

（黃仁勳）他在周五晚上發出一份郵件，表示公司一切將圍繞深度學習展開，我們不再是一家圖像公司。

在接下來的星期一清晨，我們就成為了一家AI 公司。

真的，就是那麼快。

英偉達副總裁Greg Estes 告訴《紐約客》。

在AlexNet 登場之後，沒過幾年，近乎所有參加大規模視覺辨識挑戰賽的人都選用了神經網路這種形式。

到了21 世紀10 年代中期，用GPU 訓練的神經網路在圖片辨識的準確度已經達到96%，這個精確水準甚至已經超過了人類。

黃仁勳的超級電腦願景成真，他開始找下一個目標：

我們能夠解決電腦視覺問題，一個完全無組織結構的問題，這個事實指向了一個問題：“你還能教它什麼其他的東西？”

黃仁勳內心的答案似乎是── 一切。

他認為神經網路將改變社會，他也可以用CUDA 來壟斷這背後所需硬體的市場。

他縱身一躍，開啟了英偉達的AI 征途。

這次，AI 產業的領導者不再需要寫電子郵件給英偉達申請免費顯示卡了。

2016 年8 月，黃仁勳親自將世界上首台DGX-1 送到OpenAI 的辦公室。

當時還未和OpenAI 決裂的馬斯克親自開箱了這個由3000 人耗時3 年打造的成果。

在官方新聞稿中，黃仁勳開玩笑地說：

如果這是唯一出貨的產品，那麼這個計畫造價就高達20 億美元了。

誰能想到，第二年Google 就公佈了一種新的神經網路訓練架構Transformer。

這次的新突破再被Sutskever 抓住，引領OpenAI 建造出來第一個GPT 模型，一切都建立在英偉達的超級電腦上。

兩年前的今天，OpenAI 正式向公眾發布了ChatGPT，改變了一切，其中也包括英偉達。

訂單不止，供不應求。

在2023 年，英偉達的股價累計飆升超過200%，成為全球首家市值突破兆美元的晶片製造商。

曾經不被看好的CUDA 也聚合了400 萬名開發者，成為了英偉達在AI 領域的另一個「護城河」。

無論是航空航太、生物科學、機械以及能源探索等領域研究，大部分都是在CUDA 之上進行。

英偉達最新的AI 產品DGX H100 則是一個重達370 磅的金屬盒子，定價高達50 萬美元。

和當時送到OpenAI 辦公室的DGX-1 相比，新產品運作速度提升了五倍。

想要訓練出AlexNet，一分鐘內就搞定。

總是「在破產邊緣」的王者

去年9 月，黃仁勳受邀回到加州聖荷西的丹尼餐廳。

當年，他就是在這個餐廳的卡座裡和合夥人起草文件，成立了英偉達。

他們想設計一款能讓競爭對手「嫉妒死（green with envy）」的晶片。黃仁勳想到了“NVIDIA”這個名字，並融入了拉丁語中“嫉妒（invidia）”這個詞。

如今的英偉達當然讓競爭對手眼紅，連鎖餐廳丹尼的CEO 都特意為他們做了一塊紀念牌，讓英偉達的光也照在餐廳裡。

然而，英偉達的成功並不是一個特別典型的「成功者」故事。

英偉達初成立時，喜歡電子遊戲的黃仁勳認為遊戲市場值得擁有更好的顯示卡，並在1995 年推出了首款產品NV1。

然而，NV1 並沒有真正被主流市場接受過，其中一大原因在於同年微軟推出了D3D 的API，但NV1 卻不支援D3D。接下來一代產品NV2 也失敗了。

「賭」輸了一次的黃仁勳不服氣，他在1996 年辭退了一半員工，收緊資金，把一切都押在了未經測試的新產品上：

幾率50/50，但無論如何我們都已經在破產邊緣了。

當RIVA 128 正式開售，英偉達剩下的錢只夠頂一個月的開支了。所幸RIVA 128 獲得了成功，4 個月就售出了上百萬件。

從那時起，黃仁勳就開始鼓勵員工帶著這種「絕望」去工作。

對黃仁勳而言，困境和失敗並不陌生：

我發現，我在困境之中想東西最清晰。

我的心率甚至會下降。

他甚至堅持，「失敗一定要被分享」。

之前，英偉達曾寄出過一款有問題的顯示卡，那顯示卡上的風扇超級響亮。

黃仁勳沒有炒掉負責這個產品的經理，而是開了一場大會，聚集了幾百號人，讓這位經理去講述每一個最終導向這場鬧劇的決策。

把「失敗」展現出來，也成為了英偉達內部的「習俗」。

你也可以由此很快看得出，誰能在這裡留下，誰不可以。

如果有人開始立起防禦，那我就知道他們待不久了。

英偉達軟體負責人Dwight Diercks 說。

黃仁勳也喜歡鼓勵員工去追求「0 億美元市場（zero-billion-dollar market）」 —— 那些不僅還沒有競爭對手，甚至還沒有明確顧客的實驗性領域。

畢竟，正如黃仁勳所言：

我一直覺得我們距離破產只有30 天。這一點從來沒變。

沒什麼理由不拼一把。