8月24日，英伟达公布其截至2023年7月31日的最新季度财报显示，当季公司营收创历史新高，达135.1亿美元，同比增长101%；净利润达61.88亿美元，同比增长843%；其毛利率也达到惊人的70.1%。

而此前分析师平均预期英伟达第二季营收为110.4亿美元，所以这份财报表现可以用四个字评价——远超预期。

这份亮眼的财报背后有3个里程碑意义：

1、黄仁勋由此成为历史上第一个市值触达万亿美元的华人企业家。

2、英伟达也成为历史上第一个万亿美元的芯片公司。

3、英伟达还创造了芯片行业的一个里程碑时刻——英伟达的季度营收首次超过英特尔的129亿美元。这代表无晶圆厂的芯片设计公司战胜IDM（垂直整合模式）巨头。

英伟达业绩为什么如此“炸裂”？我们能够从中得到哪些启示？

01

英伟达的“发家史”

英伟达成立于1993年，由黄仁勋联合Sun公司两位年轻工程师共同创立。

1999年英伟达推出GeForce 256芯片，并首次定义了GPU的概念。

随后创新性的提出CUDA架构，让此前只做3D渲染的GPU实现通用计算功能。

进入2010年代后，前瞻性预见了GPU在AI市场的应用并全力以赴开展相关布局；

当前，公司以数据中心、游戏、汽车、专业视觉四大类芯片为收入基础，完成了硬件、系统软件、软件平台、应用框架全栈生态的建设。

英伟达公司发展史可简单划分为四个阶段：

• 蓄力阶段：1993年黄仁勋联合Sun Microsystem公司两位年轻工程师共同创立英伟达，早期致力于图形芯片的研发。

  
  

• 崛起阶段：1999年公司推出GeForce 256并定义GPU芯片。

  
  

• 制霸阶段：2006年英伟达创新性推出CUDA架构。

  
  

• 腾飞阶段：押注AI，数据中心业务开启第二成长曲线。

英伟达GPU在高性能计算领域有很大的优势，这对于那些极其复杂的AI任务非常重要，比如图像识别、自然语言处理和声音识别等。

传统CPU等芯片产品虽然也有一定的计算能力，但相对而言在处理大规模的AI加速计算任务方面的效率和性能远远不及GPU。

在今年3月举办的的英伟达GTC开发者大会上，英伟达推出了全新GPU产品H100。

H100是A100的后继之作，是现代大型语言模型开发工作的基础。

英伟达宣称H100的AI训练速度比A100快9倍，推理速度比A100快30倍。

02

英伟达业绩为什么“爆了”？

这个问题，其实从英伟达押注AI和数据中心的布局中就可以窥见答案。

算力、算法和数据构成了AI时代的三要素。

其中，算力又是电力般的基础设施。

有多少枚GPU芯片，有多少算力，成为外界评估大模型研发和创业准入门槛的关键。

在人工智能时代，对高品质GPU的需求越来越大，而英伟达就是全球高水准的GPU厂家，在GPU芯片领域几乎没有竞争对手。

毕竟，与这样一家同时销售计算机、软件、云服务、训练有素的人工智能模型和处理器的公司竞争非常困难。

于是，当前全球AI公司算力的比拼，就变成有多少英伟达GPU芯片的比拼。

据业内评估：一个ChatGPT跑起来，需要1万枚英伟达A100芯片。

根据市场调研机构集邦咨询估算，今年出货的120多万台AI服务器中，大多搭载了英伟达的GPU芯片，占据60%~70%的份额。

当下的局面可谓是全球科技厂商竞相争抢购，供不应求。

微软(MSFT.US)、Facebook母公司Meta(META.US)、甲骨文(ORCL.US)和谷歌母公司Alphabet等大型科技巨头们，正竞相购买英伟达能供应的尽可能多的芯片。

特斯拉CEO马斯克也在今年7月的特斯拉第二季度财报电话会议表示，特斯拉使用了大量的英伟达硬件，甚至英伟达能够提供多少，特斯拉便采购多少。

不止企业，英伟达GPU甚至已经成为国家级别发展所需要的最重要基础设施建设。

为了在全球计算能力竞赛中赶上其他国家，英国计划斥资1亿英镑(约1.3亿美元)购入数千颗高性能AI(人工智能)芯片。

沙特和阿联酋已正式加入全球人工智能AI军备竞赛，并加大购买高性能英伟达芯片的力度。这两个海湾国家表示，他们的目标是成为AI领域的领导者，推动经济转型。

沙特阿拉伯通过阿卜杜拉国王科技大学已经购买了至少3000颗英伟达H100芯片，并拥有至少200颗A100芯片。

正因为全球用于处理AI计算的GPU芯片需求火爆，使得英伟达数据中心业务收入翻倍，远远超出游戏收入，营收占比拉高到76%，增速远超前一季度，刷新单季最高纪录。

而本季度英伟达收入实现“翻倍增长”，也主要是得益于下游数据中心业务的强劲需求。

03

对我们有什么启示？

① 对企业家的启示

回顾黄仁勋的创业之路，并非一帆风顺。

创业后，黄仁勋推出了NV1芯片。但由于押错技术方向，NV1耗尽了公司的早期投资。为了生存，公司不得不从100多人缩减到30多人。

后来到了2006年，黄仁勋意识到高速并行计算可以用于计算机图形以外的用户，向软件开发者开放GPU，推出了CUDA平台，允许开发者们将英伟达提供的算力应用于图形以外的目的。

但CUDA的成本非常高，当时英伟达的利润在多年来遭受巨大的打击，市值仅仅维持在10亿美元上下。

黄仁勋回忆这段往事时表示：“我们为AI发明了CUDA，这个旅程锻造了我们的品格，承受痛苦和苦难，是在追求愿景的路上的必经之痛。”

如今，黄仁勋等到了属于他的时代。

他用自己的选择和坚持，向外界诠释了创新和洞察如何带领他开创一个全新的万亿级市场。

英伟达放弃了短期利益，把目光投向了未来的计算机市场。这种远见和格局是成功企业家的共同特点。

在追求利润的同时，企业家应该更加注重长远发展，关注未来科技的趋势和前沿领域。只有把握住未来的机会，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

② 对投资的启示

正如黄仁勋所说，“一个新的计算时代已经开始。全球各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式AI转型。”

IDC最新数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，2027年预计增至4236亿美元，五年复合增长率约为26.9%。预计在中国市场，2027年中国AI投资规模有望达到381亿美元，全球占比约为9%。

显然，对于AI的需求并未停滞，反而仍在高速增长。

在算力相关的领域，钧山早早布局，已经覆盖了一批领先的创新型企业，例如国产GPU领域就有燧原科技、壁仞科技、沐曦集成等这些代表着火种初现的中国厂商。

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