英伟达:从洗碗工到CEO,从零到万亿

文摘   2024-09-03 18:30   英国  


如果您在2010年向英伟达投资了1万美元,那么其现在的价值约为320万美元。


根据8月28日公布的最新财报,英伟达在过去三个月的收入飙升至300.4亿美元,超出预期的287亿美元,较去年同期增长了122%。与此同时,2025财年上半年,英伟达已向股东返还了154亿美元,包括股票回购和现金分红。


在AI热潮席卷全球的今天,作为人工智能芯片的龙头,英伟达凭借其强大的加速计算和生成式AI技术,实现了创纪录的收入。这一成功再次证明了英伟达在人工智能领域的领导地位和创新能力。


那么,英伟达的辉煌背后有着怎样的故事?


故事要追溯到1993年4月5日说起。那一天,正好是创始人黄仁勋(Jensen Huang)的30岁生日。为了履行对妻子的承诺,他决定在30岁那年创办一家公司。于是,在加州圣何塞的一家Denny’s餐厅里,黄仁勋和他两位朋友—来自太阳计算机公司(Sun Microsystems)的资深工程师克里斯·马拉科夫斯基(Chris Malachowsky)以及柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)经过一番讨论,英伟达就在这里诞生了。


“这个早餐卡座见证了一个万亿公司的诞生。
Source: Yahoo tech

说起Denny’s这家美国知名餐厅,要知道黄仁勋还曾经是旗下长达五年的洗碗打杂工。他的LinkedIn领英账号里也仅保留这两项工作背景——从Denny’s洗碗工到英伟达CEO。

黄仁勋的领英工作履历
Source: LinkedIn
事实上黄仁勋的履历不止于此,在俄勒冈州立大学获得电子工程学位后,他在1983年在AMD开始了微处理器硬件工程师的职业生涯,1985年至1993年在LSI Logic担任核心硬件设计总监,并于1992年获得斯坦福大学的硕士学位。

英伟达便在黄仁勋的带领下开始了黑马之路。


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英伟达:两万亿美金崛起之路


英伟达最初没有名字,创始人们只用“NV”来代表“下一版本”(Next Version)。但在注册公司时,他们发现很多包含“NV”的名字都已被注册。最终,黄仁勋提出了“Nvidia”这个名字,取自拉丁语中的“invidia”,意思是“嫉妒”或“注视”。这一名称不仅契合了他们的愿景,也在公司Logo中体现—全视之眼。

英伟达Logo与创始人黄仁勋(Jensen Huang)
Source: This is Money

News

Nvidia英伟达发展史

1) 创立与早期发展 (1993年-2000年)


英伟达初创期的成功并非一帆风顺。1995年,英伟达推出的NV1图形芯片市场反响平平,但这并未打击黄仁勋的信心。1997年,英伟达推出了RIVA 128图形加速卡,取得了突破性成功。并在1999年推出了被誉为全球首个图形处理单元GPU(graphics processing unit)的GeForce 256,挖掘了并行计算和图形处理方面的巨型潜力,彻底改变了计算机图形领域。

GPU拥有数千个计算核心
可以大规模高效并行处理工作负载
Source: Nvidia Blog

英伟达将电子游戏视为推动GPU发展的“杀手级应用”(killer app)。这不仅帮助他们迅速打开市场,还使其拥有足够的资金和动力进行进一步的研发。而在后期借力3D游戏的兴起,也使英伟达的GPU技术成为了市场的主流选择。


2)  CUDA转型革命 (2000年-2010年)


进入2000年代,英伟达继续通过GeForce系列巩固其市场地位。2006年,英特尔的CPU可以通过多线程技术被所有计算机应用分享,但GPU还只能通过 OpenGL/Direct X 等接口跟用户交互,进行3D图形渲染。


于是2007年,英伟达推出了统一计算架构CUDA (Compute Unified Device Architecture): 一种基于C语言推出的编程框架,可以让开发者使用 CUDA 架构在 GPU 上编写与运行通用的程序。这一编程架构使得GPU不仅能处理图形渲染,还能用于科学计算、金融建模、机器学习等广泛领域,最重要的是人工智能AI。虽然CUDA发布时反响平平,但几年后,它被证明是对英伟达产生深远影响的产品。

人工智能、机器学习和深度学习的发展历程

Source: Nvidia Blog

3)  AI时代的霸主(2020年至今):

2024年6月,英伟达作为人工智能芯片巨头,首次超越微软,成为全球市值最高的公司达到3.17市值万亿美元。这一里程碑不仅证明了英伟达在技术革新和市场扩张上的卓越成就,也标志着AI时代的到来。

Source: Yahoo Finance


而这一切要从2007年英伟达推出CUDA开始说起,CUDA的开发突破了GPU在通用计算中的应用,显著提升了计算性能。这一创新为AI的快速发展奠定了基础,特别是在神经网络领域。


2010年代初,AI领域发展较为缓慢,研究动力不足。但神经网络的突破改变了这一切。使用CUDA支持的NVIDIA GPU,神经网络训练速度比传统CPU快了100倍。黄仁勋迅速调整策略,将英伟达从一家图形公司转型为专注AI硬件的企业。到2010年代中期,英伟达已完全转型为AI公司。


2016年,黄仁勋亲自向OpenAI交付了第一台AI超级计算机;2017年,研究人员开始开发最终成为ChatGPT的项目。随着该程序向公众发布,英伟达硬件的需求激增。无论是CUDA架构的推出,还是在人工智能(AI)和数据中心领域的布局,英伟达都始终走在行业前沿,推动了整个行业的发展。


虽然可以对AI热潮及其对硬件需求的影响做出许多评论,但金融公司Raymond James的一位总经理在2023年5月的描述最为贴切:“AI领域正经历一场战争,而现在,英伟达是唯一的军火商。”

Source: Sequoia Capital

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英国房市升温:挂牌量创7年历史新高


英国的房地产市场预计将在今年秋季迎来繁忙时节,因英国央行于8月1日四年来的首次降息,推动待售房产数量达到了七年来的最高点。


根据房产网站Zoopla上周发布的分析,过去一个月英国的房屋库存比2023年同期增长了14%。随着利率下降,Zoopla预计2024年的房屋销售量将比2023年高出约10%。

Source: Financial TImes

截至6月,官方数据显示房价同比上涨了2.7%,与5月持平,使得平均房产价格为28.8万英镑。根据Rightmove的数据,五年固定利率按揭贷款的平均利率从一年前的5.55%降至4.55%,目前最低利率略低于4%。


购房者信心的提升将使需求在秋季继续保持高位,房产挂牌和交易的增加对于购房者和房市来说都是好消息。


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 今年首次购房者占伦敦购房者的 48%


最近,各大房产中介表示,央行降息之后,更优惠的按揭贷款交易增加了伦敦地区购房的热度。同时自今年年初起,伦敦几乎一半的购房者都是首次购房者,其比例在今年1月至6月期间占购房者的48%。


数据表示,较低按揭利率对购房者购买力的影响较大,伦敦的首次购房者的平均房价443,550英镑,比去年增加了39,360英镑。


Hamptons的研究主管Aneisha Beveridge表示:“按揭利率的下降正在提升伦敦对首次购房者的吸引力,较低的按揭还款使购房成本更容易承担。”市场预期在未来几个月内央行利率将进一步降低,贷方还有空间继续降息。


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