钛度图闻之一百四十九期
今年3月举行的2024年GTC大会上，英伟达发布新一代基于Blackwell架构的GPU（图形处理单元）芯片B200，相比上一代H100性能推理性能提升高达30倍。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾表示，一个新的计算时代已经开始了。我们的GPU扩大 AI 软件 *** 和交换机技术，构建了生成式AI的计算基础架构。
事实上，这些年几乎大部分全球性的技术风口，云计算、加密货币、元宇宙、人工智能，英伟达全都是重度参与者。以ChatGPT掀起的AI热潮让英伟达受益匪浅，全球几乎所有的大模型都是用英伟达显卡训练出来的，并以超过95%的市场占有率垄断了 AI 训练芯片市场。最新B200芯片更是稳固了英伟达在 AI 芯片领域的霸主地位。
随着英伟达的迅速崛起，仅用时9个月，英伟达市值从1万亿美元增长到2万亿美元。
截至3月27日，英伟达市值已高达2.31万亿美元这不仅是美国市值第三高的公司，而且以国内生产总值（GDP）计算，也超过了德国、俄罗斯等大多数国家的经济体。
回顾英伟达的发展史，从最初靠游戏显卡崭露头角，到如今一举成为 AI 领域的绝对王者，英伟达是如何崛起的？在目前激烈的算力竞赛中，英伟达的领先优势又能保持多久？本期钛媒体钛度图闻带你关注。
10年累计投入364亿美元，持续挖掘GPU潜力
今年2月发布的2024财年（2023年自然年）四季度财报显示，英伟达营收达221亿美元，同比增长265%；净利润122.85亿美元，同比增长768%。整个去年，英伟达营收达609.22亿美元，同比增长126%，毛利率则高达72.7%。
作为芯片半导体这一高科技产业中重要的芯片设计巨头，英伟达持续发力研发投入，这也成为英伟达的核心竞争力之一，即研发为底、生态为径、AI 为翼。
从发展初期，英伟达非常重视研发生产力，以高投入换去高回报不断提升产品竞争力。2005年，AMD 的研发费用为11亿美元，是英伟达的3.2倍左右；而到了2022年，英伟达的研发费用就达到73.4亿美元，是AMD的1.47倍。
截至整个2024财年，英伟达研发费用高达86.75亿美元，是AMD同期研发费用的1.48倍。
据钛媒体钛度图闻统计，过去10年（2014-2023自然年），英伟达累计投入费用高达364亿美元，高于苹果公司、微软公司等科技巨头。
随着研发投入的不断增长，英伟达通过技术进步降低成本和产品价格，不断推出新的产品吸引更多消费者，优势逐渐凸显。
从1990年的GPU Geforce 256，到首个通用GPU计算架构Tesla，再到Maxwell、Pascal、Volta、Ampere、Hopper架构，以及如今的Blackwell架构，英伟达芯片性能持续提升。例如，相比Hopper架构，最新Blackwell架构的GPU单芯片训练性能（FP8）提升2.5倍，推理性能（FP4）提升5倍。
AI 方面，人工智能的发展为 GPU 带来更大增长空间，自2016年开始，英伟达逐步开始向深度学习方向演进。英伟达抓住下游发展新机遇，推出 AI 加速卡，伴随以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 大模型发展进入快速增长通道。
生态方面，英伟达推出 CUDA 平台，使得利用 GPU 来训练神经 *** 等高算力模型的难度大大降低，将 GPU 的应用从 3D 游戏和图像处理拓展到科学计算、大数据处理、机器学习等领域，这一生态系统的建立让很多开发者依赖于 CUDA，进一步增加了英伟达的竞争壁垒。
那么，市场层面看，钛媒体钛度图闻使用总处理性能（TPP）来对比英伟达与其竞品AMD、英特尔的芯片性能情况。整体来看，无论是英伟达A100，还是目前最新的H100、B200，训练性能都遥遥领先于AMD MI300系列、英特尔Gaudi 3等同期 AI 芯片产品。
而最新发布的英伟达B200芯片，更是稳固了英伟达在 AI 芯片领域的霸主地位。
黄仁勋透露，英伟达最新发布的Blackwell B200芯片的研发费用高达100亿美元，相当于719亿元人民币。这不仅高于英伟达去年全年研发投入，而且还高于其他芯片产品的研发费用。
数据中心替代游戏成核心业务，占公司总营收的78%
英伟达产业布局多元化，其产品主要集中于游戏、数据中心、专业可视化、汽车四大业务板块。
2022年之前，游戏一直是英伟达之一大业务。从2016财年到2024财年，英伟达的游戏业务营收从28.2亿美元增长到104.5亿美元，年复合增长率为15.67%。目前，英伟达在游戏GPU领域的市占率超过80%。
然而，由于PC出货量下滑、产业增速放缓等因素影响，2023财年英伟达游戏业务营收下滑33.9亿美元至90.7亿美元。但与此同时，数据中心接盘英伟达，成为该公司重要的收入增长引擎。
2024财年，英伟达数据中心业务营收高达475.3亿美元，占公司总营收的78%。从2016财年到2024财年，英伟达的数据中心业务营收年复合增长率为73.14%。
用投资构建AI帝国，英伟达一年投资30余家AI公司
在AI领域的发展道路中，英伟达不止研究芯片，还投资了30余家AI初创公司，这一数字是2022年的3倍多。
据钛媒体钛度图闻统计，2023年，英伟达投资了34家与AI相关的公司，这些公司大致分为AI基础设施、AI垂直应用以及生成式AI三个方面。
在AI基础设施方面，英伟达于2023年8月投资了开源大模型开发平台Hugging Face；9月投资了数据分析和人工智能软件制造商databricks；12月投资了人工智能算力提供商CoreWeave。值得注意的是，手中掌握了成千上万块英伟达的AI算卡的CoreWeave以英伟达的芯片作为抵押，另外拿到了磁星资本、黑石集团领衔的23亿美元的债务融资，从这点可以看出英伟达与CoreWeave的关系非同一般。
在生成式AI方面，英伟达投资了搜索引擎、视频创作生成、人工智能 *** 等领域的公司。值得注意的是，英伟达拥有更先进的AI芯片，与英伟达合作就等于在AI大模型训练的道路上成功了一半。
例如，去年6月英伟达投资的大语言模型公司Inflection AI，其在英伟达的支持下，开发出了市场上最复杂的大型语言模型之一，使人们能够以最简单的方式与其聊天机器人Pi进行语音和文本对话，并快速接收相关信息以及有用的建议。
在AI垂直应用方面，英伟达投资了10家医药相关的公司，比如新药研发公司Recursion、Inceptive、Evozyne等，还有医学影像数据开发的公司Flywheel。去年7月，新药研发公司Recursion通过英伟达的投资和合作，计划在Nvidia DGX Cloud 上开发用于药物发现的新AI模型；与此同时，Recursion还能够访问英伟达的其他人工智能和云计算服务软件，用以微调和扩展新型AI模型。
而这些投资也似乎得到了回报。英伟达在今年2月的财报中表示，截至2024年1月份，英伟达的投资价值约为15.5亿美元，而前一年为3亿美元。
英伟达的崛起，靠着不断突破、创新以及能及时把握时代风口。未来，随着越来越多的公司加入AI芯片产品研发队列，各大公司之间的竞争将会更加激烈。谁能赶超英伟达？我们拭目以待。
数据来源：semi *** ysis、英伟达财报、中泰证券、CBinsights等公开资料整理。
（本文首发钛媒体App，作图｜初彦墨，编辑｜刘亚宁、林志佳，策划 *** ｜钛媒体视觉中心）
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