英伟达现在在AI领域的地位，很多人会觉得它简直就是算力基础设施的代名词。2023年5月30日，这家公司市值第一次超过一万亿美元，成为芯片行业里第一家达到这个数字的企业。
到现在，比它市值高的也就苹果、微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet和沙特阿美那几家。英伟达的GPU在数据中心AI训练和推理市场份额超过90%，大模型公司几乎都得靠它的芯片跑起来。
1993年4月5日，30岁的黄仁勋和两个工程师朋友一起创办英伟达。公司刚起步时，芯片行业还没被几家大厂完全垄断，个人电脑游戏市场正开始兴起三维图形需求。他们选择专注高性能三维图形处理芯片。
早期产品在1995年推出。这款芯片想把图形、音频和游戏控制器接口集成在一起，性能指标不错，但定价比同类产品高出一倍。游戏开发者不愿意专门为它写代码，销量很差。
公司现金流很快就紧张起来，离破产只剩30天左右。世嘉公司看中NV1在游戏主机上的潜力，买了一些芯片，还预付700万美元让英伟达开发下一代主机显卡。
项目进行中，因为技术路线选择问题，合作没能继续。世嘉最终同意保留那笔预付款，这笔钱让公司多撑了几个月。
之后他们采用三团队并行研发模式，一个团队做马上要发布的产品，另一个准备半年后，第三个规划一年后迭代。这样每六个月能推出新一代显卡，性能大致翻倍，后来被称作GPU领域的类似摩尔定律。
公司把制造外包给台积电，自己专注设计，这让资金更多用在研发上。台积电工艺进步也帮英伟达在竞争中胜出，吞并一些对手，成为独立显卡市场领先者。到21世纪初，GPU已经从CPU的附属变成独立主流产品，游戏玩家选配置时N卡是重要选项。
AI火起来后，英伟达没只靠这个。2013年推出Tegra 4移动芯片想进智能手机市场，但功耗和发热问题突出，订单不多，主要用在2017年发布的任天堂Switch主机上。
公司很快调整，2015年推出Drive平台进入汽车自动驾驶领域，现在很多中国电动车新品牌把英伟达芯片当成高端配置。加密货币挖矿也带来波动，2017年和2020-2021年比特币价格上涨时，游戏显卡需求大增，公司快速推出优化版本。
不过地位不是铁板一块。制造高度依赖台积电，虽然三星也能供货部分，但高端工艺台积电领先。下游大客户实力强，谷歌早就在做TPU专用AI芯片，亚马逊、微软也在自研。
AMD在CPU市场跟英特尔竞争多年，GPU上追赶但生态差距大。地缘政治带来挑战，美国出口管制限制A100、H100等高端AI芯片对中国销售，英伟达推出H20、H800等合规降性能版本，但风险还在。
中国市场曾占数据中心业务20%到25%，2021年中国AI算力占全球约45%，对英伟达很重要。分析师预测如果管制加强，中国市场份额可能大幅下降，本土芯片如华为Ascend也在推进自给。
中国科研机构和企业早就对英伟达的显卡动过手。但问题出在下一步：从拆解到制造。英伟达的GPU不是个简单零件，它内部复杂度高得吓人，几十年研发积累的结果。
光是芯片设计，就涉及数学、物理、材料学等多领域顶尖技术。逆向工程能给你个大致框架，但要复制出同等性能的产品，得克服一堆障碍。
最大的拦路虎就是光刻机。中国在先进光刻设备上卡脖子严重。英伟达的最新GPU用的是5nm甚至更小的工艺，这需要极紫外光（EUV）光刻机来实现纳米级图案刻蚀。中国目前没这设备，荷兰ASML公司垄断了高端市场，美国管制不让出口。
再者，知识产权这关绕不过去。英伟达的芯片满是专利，逆向复制容易侵权。国际代工厂如台积电、三星，不会接这种活儿，怕被起诉。中国企业也越来越注重合规，不想冒险。
逆向不是长久之计，它能提供参考，但没法培养核心创新能力。成本上算账，逆向研究一代芯片时，英伟达下一代可能已经出来了，花大价钱抄个过时货，不划算。相比之下，自主研发虽慢，但能建全产业链，从设计到软件生态一步步来。
英伟达的商业模式也值得说说。专注设计，外包制造，让它在资金有限时集中研发。早期游戏显卡竞争激烈，它靠快速迭代和价格性能平衡胜出。后来转型通用计算，是赌科研和商业应用会出现突破。
你看，现在AI大模型训练需要海量并行计算，GPU正好擅长这个，CPU更适合串行任务。英伟达把这个优势从游戏扩展到科学计算，再到AI，逐步构建护城河。
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