全球最大企业诞生!市值惊人突破24万亿

发表时间: 2024-11-02 15:44

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。

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!