英伟达的市值即将两万亿美元，很多人错过了这滔天的财富。但黄仁勋与一些乐观的投资者认为，人工智能刚到临界点，英伟达的业务还将继续爆发。也许我们还来得及深入了解一下这家公司。
英伟达创办刚满30年的经历中，抓住了好几波市场机遇。最初，GPU用来模拟人类的想象力，使游戏和电影中的虚拟世界成为可能。今天，它还模拟人类智能，使人们能够更深入地了解物理世界。为了加速最计算密集型的算力负载，英伟达还从GPU，陆续拓展至DPU与CPU市场。这也使得数据中心成为该公司目前最核心也是增速最快的市场。
创新是英伟达的核心。英伟达将继续利用与扩大自己在数据中心平台、人工智能和机器学习、图形学和计算机视觉、自动驾驶汽车平台、利用知识产权等领域的创新与优势。
在2024年的财报中，英伟达详细介绍了自己的公司、业务、市场与战略。这家全栈计算基础设施公司，已将计算和网络与图形两大业务，覆盖至数据中心、游戏、专业可视化与汽车等市场。以下编译的内容，来自其2024年的10-K报告。
英伟达是加速计算的先驱，帮助解决最具挑战性的计算问题。英伟达现在是一家全栈计算基础设施公司，其数据中心规模的产品正在重塑行业。全栈包括在所有英伟达GPU上运行的基础CUDA编程模型，以及数百个特定领域的软件库，软件开发工具包（SDK），以及应用程序编程接口（API）。
这种深入而广泛的软件堆栈可加速性能并简化英伟达加速计算的部署，以应对人工智能(AI)、模型训练和推理、数据分析、科学计算和3D图形等计算密集型工作负载，并具有特定垂直领域的优化，可解决从医疗保健到电信到汽车和制造业等行业的问题。
我们的数据中心规模产品包括计算和网络解决方案，可以扩展数万台GPU加速服务器，这些服务器相互连接，成为一台巨型计算机；现代人工智能应用程序的开发和部署，需要这种类型的数据中心体系的结构和规模。
最初，GPU用来模拟人类的想象力，使游戏和电影中的虚拟世界成为可能。今天，它还模拟人类智能，使人们能够更深入地了解物理世界。它的并行处理能力，由数千个计算核心支持，对深度学习算法至关重要。这种形式的人工智能，通过从大量数据中学习，来编写自己，可以作为计算机、机器人和自动驾驶汽车的大脑，感知和理解世界。成千上万的企业，正在开发GPU驱动的人工智能解决方案，以提供传统编码非常困难甚至不可能实现的服务和产品。包括生成式人工智能，它可以创建新的内容，如文本、代码、图像、音频、视频和分子结构；以及推荐系统，它可以推荐高度相关的内容，如产品、服务、媒体或广告，使用深度神经网络训练大量数据集，捕获用户偏好。
英伟达有一个平台战略，将硬件、系统、软件、算法、库和服务整合在一起，为我们所服务的市场，创造独特的价值。虽然这些终端市场的计算需求是多种多样的，但我们利用我们的GPU、网络和软件堆栈，通过统一的底层架构来解决这些问题。我们架构的可编程特性，使我们能够通过使用内部或第三方开发人员和合作伙伴开发的各种软件堆栈，以相同的底层技术支持几个数十亿美元的终端市场。我们平台上大量且不断增长的开发者及其安装基数，加强了我们的生态系统，并增加了我们平台对客户的价值。
创新是我们的核心。自成立以来，我们在研发方面的投资超过453亿美元，产生了对现代计算机至关重要的发明。我们在1999年发明的GPU，激发了PC游戏市场的增长，并重新定义了计算机图形。随着我们在2006年引入CUDA编程模型，我们将GPU的并行处理能力，开放给了广泛的并行计算应用，为现代人工智能的出现铺平了道路。2012年，在英伟达GPU上训练的AlexNet神经网络，赢得了ImageNet计算机图像识别比赛，标志着人工智能的“大爆炸”时刻。我们在2017年推出了第一款Tensor Core GPU，为人工智能的新时代而构建。2018年，我们推出了首款自动驾驶芯片系统(SoC)。我们在2020年收购了Mellanox，将创新范围扩大至网络，并引入了一种新的处理器类别——数据处理单元(DPU)。
在过去的5年里，我们构建了运行在GPU和CUDA之上的完整软件堆栈，将人工智能带入全球最大的行业，包括用于自动驾驶的英伟达DRIVE堆栈，用于医疗保健的Clara堆栈和用于工业数字化的Omniverse；并推出了英伟达人工智能企业软件——本质上是一个用于企业人工智能应用的操作系统。在2023年，我们推出了Grace，这是我们的第一个数据中心CPU，为大规模人工智能和高性能计算而构建。凭借强大的工程文化，我们在计算的各个方面(包括芯片、系统、网络、软件和算法)推动快速而协调的产品和技术创新。
我们有一半以上的工程师从事软件工作。全球领先的云服务提供商(CSP)和消费者互联网公司使用我们的数据中心级加速计算平台来支持、加速或丰富他们向数十亿终端用户提供的服务，包括人工智能解决方案和助手、搜索、推荐、社交网络、在线购物、实时视频和翻译。各行各业的企业和初创公司都在使用我们的加速计算平台来构建新的生成式人工智能产品和服务，或大幅加速降低其工作负载和工作流程的成本。企业软件行业将它们用于新的人工智能助手和聊天机器人；交通运输行业的自动驾驶；医疗保健行业的加速和计算机辅助药物发现；并为金融服务行业的客户提供支持和欺诈检测。
研究人员和开发人员使用我们的计算解决方案来加速广泛的重要应用。我们支持超过3,500个应用程序，使一些最有前途的发现成为可能，从气候预测到材料科学，从风洞模拟到基因组学。包括GPU和网络在内，英伟达为全球75%以上的超算500强（译注，TOP500，侧重性能）提供动力，其中包括Green500（译注，侧重能效）榜单前30名中的24台。
玩家选择英伟达GPU来享受身临其境的、日益电影化的虚拟世界。除了服务于越来越多的游戏玩家之外，个人电脑GPU的市场也在不断扩大，因为直播、广播、艺术家和创作者的数量正在迅速增加。随着生成式人工智能的出现，我们预计会有更多的用户选择英伟达GPU，在他们的电脑上本地运行生成式人工智能应用程序，这对于隐私、延迟和成本敏感的人工智能应用程序至关重要。
专业艺术家、建筑师和设计师使用经过我们GPU和软件平台加速的合作伙伴产品来完成一系列创意和设计用例，例如在电影中创建视觉效果，或设计建筑物和产品。此外，随着越来越多的企业客户在本地开发和部署其数据的人工智能应用程序，生成式人工智能正在扩大我们工作站级GPU的市场。
英伟达总部位于加利福尼亚州的圣克拉拉，于1993年4月在加利福尼亚州成立，并于1998年4月在特拉华州重新整合。
计算和网络部门（Compute & Networking），包括我们的数据中心加速计算平台和端到端网络平台，包括用于InfiniBand的Quantum，和用于以太网的Spectrum；我们的NVIDIA DRIVE自动驾驶平台和汽车开发协议；Jetson机器人等嵌入式平台；NVIDIA Enterprise等软件；DGX云软件和服务。
图形部门（Graphics），包括用于游戏和电脑的GeForce GPU, GeForce NOW游戏流媒体服务和相关基础设施；用于企业工作站图形的Quadro/NVIDIA RTX GPU；虚拟GPU，或vGPU，基于云的视觉和虚拟计算软件；用于信息娱乐系统的汽车平台；以及用于构建和运营元宇宙和3D互联网应用程序的Omniverse企业软件。
我们专注于我们的计算平台，可以为应用程序提供巨大加速的市场。这些平台包括处理器（processors）、互连（interconnects）、软件（software）、算法（algorithms）、系统（systems）和服务（services），以提供独特的价值。
英伟达数据中心平台专注于加速最计算密集型（compute-intensive）的工作负载，如人工智能、数据分析、图形和科学计算，相对于传统的仅使用CPU的方法，可提供更好的性能和能效。它部署在云，超大规模数据中心（hyperscale），本地和边缘的数据中心。该平台由通常作为系统、子系统或模块以及软件和服务交付给客户。
计算和网络产品组成了我们的计算产品。包括超级计算平台和服务器，将我们的节能GPU、DPU、互连、完全优化的人工智能和高性能计算(HPC)软件堆栈结合在一起。此外，它们还包括NVIDIA Al Enterprise软件；我们的DGX云服务；以及越来越多的加速库、API、SDK和特定领域的应用程序框架。我们的网络产品包括InfiniBand和以太网的端到端平台，包括网络适配器，电缆，DPU和交换系统，以及完整的软件堆栈。这使我们能够构建数据中心规模的计算平台，可以通过高性能网络连接数千个计算节点。虽然历史上服务器是计算单元，但随着人工智能和高性能计算工作负载变得非常大，跨越数千个计算节点，数据中心已经成为新的计算单元，网络是其中不可或缺的一部分。
我们的最终客户包括全球领先的公共云和消费者互联网公司、数千家企业和初创公司以及公共部门实体。我们与行业领导者合作，帮助他们构建或改造应用程序和数据中心基础设施。我们的直接客户包括OEM和ODM，系统集成商和分销商。我们与他们合作，帮助将我们的产品推向市场。我们还在汽车、医疗保健、金融服务、制造业和零售业等领域建立了合作伙伴关系，以加速人工智能的采用。
英伟达加速计算平台的基础是我们的GPU，它擅长并行工作负载，例如神经网络的训练和推理。它们可用英伟达加速计算平台和每个主要云提供商和服务器制造商的行业标准服务器。除了GPU之外，我们的数据中心平台在2022财年扩展到DPU，在2024财年扩展到CPU。我们可以优化整个计算、网络和存储堆栈，以提供数据中心规模的计算解决方案。
虽然我们从强大的芯片开始，但使其成为全栈计算平台的是我们的大型软件，包括CUDA并行编程模型，CUDA- X加速库，API, SDK和特定领域应用程序框架的集合。除了作为我们数据中心计算平台的组成部分交付给客户的软件之外，我们还为NVIDIA Al Enterprise提供付费许可，这是一套全面的企业级人工智能软件和NVIDIA vGPU软件，用于图形丰富的虚拟桌面和工作站。在2024财年，我们推出了NVIDIA DGX Cloud，这是一个人工智能训练即服务平台，包括基于云的人工智能基础设施和软件、可定制的预训练人工智能模型，以及访问英伟达专家的权限。我们已经与领先的云服务提供商合作，在他们的数据中心托管这项服务。
游戏是最大的娱乐产业，PC是主要的平台。许多因素推动了它的发展，包括新的高价值游戏和特许经营，竞技游戏或电子竞技的持续崛起，社交连接以及游戏主播，MOD制作者或重制游戏的玩家和创作者的日益流行。
我们的游戏平台利用我们的GPU和先进的软件，以更流畅，更高质量的图形来增强游戏体验。我们开发了NVIDIA RTX，来为游戏带来下一代图形和人工智能。NVIDIA RTX具有实时，电影质量渲染的光线跟踪技术。光线追踪是一种计算密集型技术，长期以来一直用于电影行业的特效，它模拟光线的物理行为，以在计算机生成的场景中实现更大的真实感。NVIDIA RTX还具有深度学习超级采样（NVIDIA DLSS），可以提高帧率，同时为游戏生成美丽，清晰的图像。RTX GPU还将加速新一代人工智能应用。拥有超过1亿台支持AI的PC，超过500个支持RTX AI的应用程序和游戏，以及一套强大的开发工具，RTX已经成为AI PC的领导者。
我们针对游戏市场的产品，包括用于游戏台式机和笔记本电脑的GeForce RTX和GeForce GTX GPU，用于在低功率设备上玩PC游戏的GeForce NOW云游戏，以及用于游戏机的SOC和开发服务。
我们通过与独立软件供应商(ISV)密切合作，为英伟达GPU优化他们的产品，从而服务于专业可视化市场。我们的GPU计算平台提高了生产力，并为许多领域的关键工作流程引入了新功能，例如设计和制造以及数字内容创建。设计和制造包括计算机辅助设计、建筑设计、消费产品制造、医疗仪器和航空航天。数字内容创作包括专业视频编辑和后期制作、电影特效和广播电视图形。
NVIDIA RTX平台可以实时使用光线追踪来渲染具有物理精确阴影、反射和折射的电影质量、逼真的物体和环境。我们的生态系统合作伙伴开发的许多领先的3D设计和内容创建应用程序现在支持RTX，允许专业人员使用NVIDIA RTX GPU和软件加速和改变他们的工作流程。
汽车市场由自动驾驶和车载座舱计算平台解决方案组成。凭借我们在人工智能领域的技术领先地位，以及我们与汽车行业的长期合作关系，我们将以DRIVE Hyperion品牌为自动驾驶市场提供完整的端到端解决方案。我们已经展示了人工智能在汽车中的多种应用：人工智能可以在完全自主模式（fully autonomous mode）下作为驾驶员（pilot）驾驶汽车，也可以作为副驾驶员（co-pilot）协助人类驾驶员，同时创造更安全的驾驶体验。
DRIVE Hyperion包括高性能、高能效的DRIVE AGX计算硬件、一套支持全自动驾驶功能的参考传感器，以及一个开放、模块化的DRIVE软件平台，用于自动驾驶、地图和停车服务，以及智能车载体验。
此外，我们还提供可扩展的基于数据中心的仿真解决方案NVIDIA DRIVE Sim，基于NVIDIA Omniverse软件的数字驾驶舱开发，以及测试和验证自动驾驶平台。我们独特的端到端软件定义方法，持续创新和持续发展，使汽车能够接收无线更新，从而在车辆的整个生命周期中增加新的特性和功能。
- 推进英伟达加速计算平台。与其他计算方法相比，我们的加速计算平台可以在更短的时间内以更低的功耗解决复杂问题。事实上，它可以帮助解决以前被认为无法解决的问题。通过在架构、芯片设计、系统、互连和软件层进行创新，我们致力于提供超越摩尔定律的持续性能飞跃。这种全栈创新方法使我们能够在目标市场(包括数据中心、游戏、专业可视化和汽车)中提供与传统方法相比数量级的性能优势。虽然这些终端市场的计算需求是多种多样的，但我们利用我们的GPU、CUDA和网络技术作为基本构建块，通过统一的底层架构来解决它们。我们架构的可编程特性，允许我们在研究和开发方面进行杠杆投资：通过使用内部或第三方开发人员和合作伙伴开发的各种软件堆栈，我们可以通过共享底层技术支持几个数十亿美元的终端市场。我们在每个目标市场都使用这种平台方法。
- 扩展我们在人工智能领域的技术和平台领导地位。我们为人工智能提供完整的端到端加速计算平台，解决训练和推理问题。这包括跨处理单元、互连、系统和软件的全栈数据中心规模的计算和网络解决方案。我们的计算解决方案包括人工智能服务器中的所有三个主要处理单元——GPU、CPU和DPU。GPU非常适合人工智能，我们将继续在GPU架构中添加特定于人工智能的功能，以进一步扩大我们的领导地位。此外，我们还提供DGX Cloud，一个人工智能训练即服务平台，以及NeMo，一个完整的解决方案，用于构建企业就绪的大型语言模型(LLM)，使用由英伟达和第三方创建的开源和专有LLM。我们庞大且不断扩大的生态系统在良性循环中加强了我们在人工智能技术方面的领先地位。我们的计算平台几乎可以从每个主要的服务器制造商和CSP获得，以及我们自己的人工智能超级计算机。全球有超过470万开发人员使用CUDA和我们的其他软件工具来帮助我们在目标市场部署我们的技术。通过我们的Inception项目，我们与数百所大学和数千家初创企业建立了合作伙伴关系，向他们宣传人工智能。此外，我们的深度学习研究所提供有关如何使用我们的加速计算平台在应用程序中设计，训练和部署神经网络的最新技术的指导。
- 扩展我们在计算机图形学领域（computer graphics）的技术和平台领导地位。我们相信，与人工智能相结合的计算机图形是计算机不断发展和演变的基础。我们运用我们的研发资源，提升消费者娱乐和专业可视化应用的用户体验，创造新的虚拟世界和仿真能力。我们的技术在推动游戏、设计和创意产业发展方面发挥着重要作用，因为开发人员可以利用我们的库和算法，在我们的GeForce和NVIDIA RTX平台上提供优化的体验。我们的计算机图形平台利用AI端到端，从开发人员工具和云服务到所有RTX级GPU中包含的Tensor Cores。例如，NVIDIA Avatar Cloud Engine(简称ACE)是一套技术，可帮助开发人员在云端或本地PC上运行生成人工智能，使数字化身栩栩如生。GeForce Experience通过优化PC的设置，以及支持记录和分享游戏玩法，增强了每个玩家的体验。我们的Studio驱动程序增强和加速了许多流行的创意应用程序。Omniverse是实时3D设计协作和虚拟世界仿真软件，使艺术家，设计师和创作者能够在领先的设计应用程序中进行连接和协作。我们还使交互式图形应用程序，如游戏，电影和照片编辑和设计软件，可以通过我们的云平台，如企业的vGPU和游戏的GeForce NOW，实现几乎任何设备，几乎任何地方的访问。
- 推进领先的自动驾驶汽车平台。我们相信自动驾驶汽车(AV)和电动汽车(EV)的出现，将彻底改变交通运输行业。自动驾驶所需的算法——比如感知、定位和规划——对于传统的手工编码方法来说过于复杂，因此将使用多个神经网络。此外，电动汽车制造商正在寻找下一代集中式汽车计算机，将广泛的智能功能集成到单个人工智能计算平台中。因此，我们的DRIVE产品为自动驾驶汽车和电动汽车市场提供基于人工智能的硬件和软件解决方案，并根据汽车安全标准，从头开始设计和实施，我们将通过与汽车OEM、一级供应商（tier-1）和初创企业的合作，将其推向市场。我们的自动驾驶解决方案还包括基于GPU的硬件，用于在车载部署之前训练神经网络，以及在任何无线软件更新之前重新模拟其操作。我们相信，我们全面的、从上到下、端到端方法，将帮助交通运输行业解决自动驾驶带来的复杂问题。
- 利用我们的知识产权(IP)。我们相信我们的知识产权是一项宝贵的资产，当我们的客户和合作伙伴希望将这些功能直接构建到他们自己的产品中，或让我们通过定制开发来实现时，我们可以通过许可和开发协议，来访问我们的知识产权。这样的许可和开发安排可以进一步扩大我们的技术范围。
