发布日期：2025-03-03 21:27 点击次数：64
（原标题：英伟达成功的底层逻辑）期货配资股票
听说段永平准备买$英伟达(NVDA)$ 。这家公司跟其他巨大最大的区别就是难以理解，超出大部分人能力圈，也超出我能力圈。
我试着从20多年老玩家的角度来思考这公司的成功原因:
大部分会说英伟达护城河是cuda，但我觉得可能本质上还是黄仁勋这个人的专注和技术至上主义。他的人生似乎只有一件事-做好gpu。
从TNT2到4090: 我最早知道英伟达这个公司，是因为家里品牌电脑里预装的tnt2显卡。tnt2之后，英伟达进入GeForce时代，战胜了3dfx。3dfx有点像英特尔，失败的原因是挤牙膏、投机取巧、放弃科研。
之后，我第一次升级显卡，买的是英伟达geforce第五代 fx5200，然后是fx5900xt，之后也买过AMD(ATI)的9700。当时英伟达因为轻敌，曾经被amd领先1，2年。但黄仁勋这人很不喜欢输，fx的失败反而激活了黄仁勋的技术偏执狂性格，提醒了他NV一旦停止研发就会在30天后破产。NV下一代6系列马上就反超了amd，并且从此之后amd再也没有翻身过。
CUDA的诞生可能并不是运气好，而是黄仁勋居安思危、技术至上思维的产物: cuda是第八代gf8800时候提出的，老黄早在2006年就提出了软硬件绑定构想。当时根本没人关心cuda，可能还会质疑老黄浪费这么多钱搞跟游戏无关的软件有什么意义? 其实cuda推出，本质是因为老黄领先后不自满，想利用多余资源进行基础科研、为未来做技术储备。老黄已经不满足于臭打游戏的，gpu要立足，必须有更大用途。cuda的发明本质上让gpu跟cpu一样可以做任何事情，区别只是gpu擅长并行同时爆发力，未来ai的发明也就顺理成章，因为ai刚好就需要并行爆发力。在amd还在忙着修理它那稀烂的游戏驱动程序的时候，老黄已经跳出游戏，在构想gpu推翻cpu成为计算机中心，统治全世界人的生活。这一切前提是性能要领先、基本盘要稳，只有遥遥领先的人有精力去搞前沿研究。
你让amd来做是不行的，因为他们光纸面性能追赶NV都很吃力，软件连游戏驱动都做不好，不能指望他们有什么新发明。英特尔也不行，他们太傲慢。A和I永远比nv慢三步。两个井底之蛙当时做梦也想不到有一天gpu会比cpu还重要10倍。而让gpu变得如此重要的推手其实就是黄仁勋，amd只不过跟在nv屁股后面追赶罢了，没有nv的话amd绝对带头挤牙膏，根本不会有ai的爆发。AMD的定价策略很简单，那就是先看nv怎么定价，然后再减去50美元，他们的战略也很简单，就是跟在intel和NV后面追性能，性能一旦反超就开始挤牙膏，追不上就降价促销。
之后英伟达进入gtx时代，之后我买了gtx660，接着先后又买了gtx980，gtx1080。到了1080这里，amd已经彻底放弃抵抗。但老黄这时候没有跟英特尔一样开始挤牙膏或者偷懒，他发现用一只手就能捏死amd的时候，另一只手也没闲着。开始研究最前沿，但未必马上能实装的技术，比如AI和光线追踪。2016年，AI这词还很陌生，老黄亲自送gpu给openai做实验，可能很多人当时不理解老黄为什么这么不务正业，但其实是老黄每时每刻都在想着怎么巩固gpu地位，他似乎觉得停止思考gpu的那刻也许nv就要倒闭。
2018年，nv进入到现在的RTX时代，也就是AI时代，之后我分别买了2080ti，3080，3080ti，4090。2017年NV第一个搭载专用tensor core（AI加速器）的商用GPU发布，2018年就把tensor core实装到了游戏级GPU上，同时发明了DLSS，把AI最前沿技术（AI渲染）巧妙用在了游戏和视频上。当时2080发布时候，井底之蛙amd还在嘲讽dlss和光追没用。结果现在DLSS和光追已经逐步成为行业标配。现在amd又不得不自己打自己脸，给自己显卡也加上这些功能，但结果是amd显卡在这两个功能上基本是残废。看到ai火爆以后amd才想起临时抱佛脚进来捡剩饭，所以指望这种公司能超越nv，是不现实的。进入RTX时代后，对NV旗舰卡的抢购一次比一次夸张，从2080ti开始，我就发现二手价格几乎跟一手没区别，收购二手的都是AI工作室。到了3080时候正好遇到矿潮，原价6000的3080，半年后二手居然能卖11000。现在4090都可以部署deepseek，又被疯抢，2年前原价13000的4090，现在居然二手卖2万。到了5090可以说是疯抢的巅峰，原价2倍的价格都买不到。在数字中心，blackwell据说整个2025产量都被订满了，意味着产能限制了英伟达的利润。NV的估值主要分歧就是未来迭代产品能不能一直保持高需求。我没法判断，但似乎黄仁勋总能创造出新需求。
AMD在tensor core或者专用的AI加速器上，看起来好像只落后NV 3年，但从生态圈上来看，可能落后10年至少（CUDA 2006年发布）。所以这就很好理解，为什么NV说自己主要是软件公司，也更好理解NV的生态先发优势。还有tensor RT之类的东西我不是AI工程师，不太了解，但也能归类为软件优势。
NV在训练上的优势稳固，争议在推理。大厂可能会有一些自己的推理方案，比如特斯拉自研的车载AI芯片，成功替换掉了英伟达，但特斯拉起步早，研发实力强。其他车企我估计还是要依赖英伟达的。云大厂也会有一些自己推理替代方案，但性能是否能比肩英伟达我就不知道了。如果未来AI趋势是AI 边缘计算，也就是说部署到千家万户，那么英伟达推理芯片需求还是不错的。还有就是机器人、物理AI、工业元宇宙，这又是全新的行业。
英伟达的成功也许就是因为黄仁勋对gpu的专注。他不想控制下游，也不想控制上游，也不想跨界，永远都只做一件事，做好gpu生态。
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