英伟达、AMD、英特尔三家公司的市销率变化对比
5月25日，英伟达（NVIDIA）发布2024财年第一季度财报（编注：英伟达的财年要比自然年早近一年），期内实现收入71.92亿美元，同比下降13%。换作别的企业，这绝对是一个会引发投资者抛售股票的坏消息，但是财报发布当日，英伟达的股价飙升了近30%，市值净增长超过2000亿美元。
市场之所以像打鸡血一样看涨这只股票，是因为财报显示今年前三个月，英伟达的AI芯片收入同比增长了14%。在财报电话会议中，首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）透露，下一季度的预期收入将会是创纪录的110亿美元，远远高于之前分析师预计的71.5亿美元。
不会有人质疑克雷斯的高调预言。大家都看到了，年初由ChatGPT引发的这场全球技术巨头的“大语言模型”之战，让作为“军火商”的英伟达赚翻了。
ChatGPT是OpenAI基于大模型技术推出的聊天机器人，比尔·盖茨称它为1980年图形界面以来计算机领域最具革命性的技术进步，人类首次可以用自然语言的方式向计算机提问，它还能以“007”的节奏不知疲倦地为我们完成各种繁琐的案头工作：撰写文稿、分析报表、修改论文、创建代码等等……谁都能感知到，这是一个多么巨大的时代机遇。
英伟达业务处于高速成长期
推出大模型已经成为全球每一家有实力的技术公司的首要任务，它们迅速制定自己的大模型开发战略—有开源的、闭源的，有单一模态的、多模态的，有泛用的、垂直的。
大模型中的“大”，是指这些模型的参数规模，虽然科学家们对于堆参数能否继续提升模型质量仍有争论，但目前主流的商用模型参数都在千亿级以上。训练这样的模型，对应的是极大的计算量。作为微软全力扶持的AI创业公司，OpenAI拥有微软Azure云最高优先级的支持—约有2.5万个英伟达GPU正在支持GPT大模型的训练，这是目前世界上规模最庞大的AI服务器之一。然而今年6月初，OpenAICEO山姆·奥特曼（Sam Altman）透露，受限于GPU的数量短缺，GPT无法保证提供足够稳定的服务和更强大的功能。
大模型主导的AI产业，刺激着整体AI服务器市场在今年出现井喷，而英伟达制造的GPU正是支撑AI服务器算力的“心脏”。
英伟达各业务营收占比变化，数据中心逐渐成为核心业务
仅从商业变现的角度，英伟达可以说是这场全球AI技术变革“现阶段最大的受益者”。行业对于GPU的极度渴求，正在转化成英伟达的一张张订单。单卡买不到只能买模组，模组也买不到只能买整机服务器……可即使愿意支付更高的溢价，依然没有现货。有报道称，类似英伟达A800这样的模组，交期都排在下单两个月后了。
据Trend Force集邦咨询估计，英伟达的GPU占据整个AI服务器市场近7成份额。潜在市场广阔，产品又占据绝对的主导地位，英伟达迎来业绩与市值的“戴维斯双击”时刻。
第一季度财报公布后，英伟达的市值很快首次突破了万亿美元，在美股市值排名中仅次于苹果、微软、Alphabet和亚马逊。这家公司还制造了其他一些值得一提的纪录：它是全球首家市值破万亿美元的芯片公司；它也是首个闯入“万亿俱乐部”的华人创办企业，已经由创始人黄仁勋全权掌控了整整30年—每每出现在公众视野，他总爱穿一件很酷的黑皮夹克，永远显得精力充沛、野心十足。
谁是黄仁勋
黄仁勋1963年出生于中国台湾，5岁时因为父亲工作调动全家移居泰国，9岁又因泰国政局动荡，被送到美国华盛顿州的亲戚家寄养，不久又被送到肯塔基州一所乡村寄宿学校。在那里，黄仁勋每天与各种问题学生一起生活，还要打扫厕所。这样生活了一年多，父母才终于来到美国与他团聚。
童年时四处辗转的生活体验，培养了黄仁勋人情练达的能力。同时，他从小就充满着探索与冒险精神，在泰国读小学时就曾在泳池上洒满可燃物，点燃后再扎到水面下去观察火焰在水上燃烧的景象。
大学毕业后，黄仁勋的第一份工作是在AMD从事芯片设计，但没多久他就跳槽去另一家图形芯片公司LSI Logic。他在这家公司待了8年，做过芯片设计，后面又做市场销售，最终一路升至管理岗位。早年这段职业经历把他锻炼成了一个多面手。
在创业文化盛行的硅谷，即将30岁的黄仁勋也想要创办自己的公司。他只有一个模糊的想法：要做性能更强的图形芯片。他向自己的老板Wilfred Corrigan尋求帮助，Corrigan并不认为黄仁勋的计划能够实现，但还是将自己的朋友，风险投资之父、红杉资本创始人DonValentine介绍给他。
全球算力规模变化
黄仁勋为自己的商业计划—一块性能更强的图形芯片，对接了电子游戏这个市场。但在1980年代，还没有太多消费者有条件在个人电脑上玩游戏。投资人虽没有被他说服，看在Corrigan的面子上还是给了他200万美元，并且声称“如果你把我的钱赌输了，我会杀了你”。
就这样，黄仁勋在1993年成立了英伟达。他是一个很会制造概念的人，自称这是当时全世界唯一一家“消费级3D图形公司”。
这样说也有道理，毕竟1980年代末显示芯片主要都是满足军工企业做航天模拟等定制化需求。
