发布 | 大力财经
作者 | 魏力
导语：一场小米的发布会，带火了老黄。一场中国科技圈的“黄仁勋模仿游戏”。十年前模仿乔布斯是“雷布斯”，十年后穿皮衣被称“中国老黄”。
雷军对此事的回应，他强调穿皮衣并非模仿，而是为了SU7 产品风格，CEO形象已成品牌战略的一部分。
大力财经认为，黄仁勋的皮衣象征GPU算力霸权，雷军的皮衣则承载着小米冲击高端的野心。从雷军效仿看破局：中国为何出不了自己的“黄仁勋”。
当全球科技界都在为 ChatGPT 疯狂时，真正闷声发大财的却是躲在 AI 背后的 “军火商” 英伟达。
这个曾经靠游戏显卡起家的公司，如何在 30 年间完成从硅谷创业公司到万亿帝国的蜕变？
从默默无闻到成为如今坐拥万亿美元市值的科技帝国，英伟达的每一步都充满了传奇色彩。大力财经带您一同剖析，揭开英伟的神秘面。
从显卡到 AI 霸权，老黄颠覆摩尔定律
在硅谷的科技编年史上，2006 年 11 月 8 日是一个具有里程碑意义的日子。黄仁勋在 GTC 大会上首次推出 CUDA 架构，这一在当时看似纯粹技术性的决策，却在 17 年后掀起了全球 AI 革命的惊涛骇浪。
2006 年，英伟达的研发投入占总营收的 35%，而同期英特尔仅为 15%。CUDA 架构的研发耗费了 5 亿美元，这几乎相当于当时英伟达市值的六分之一。更令人咋舌的是，该业务线连续 7 年亏损超过 10 亿美元。这些数据背后，是商业史上极为疯狂的技术豪赌。
当华尔街的分析师们纷纷质疑 “显卡公司涉足通用计算是自寻死路” 时，黄仁勋却独具慧眼，看到了 GPU 在并行计算领域蕴含的巨大潜力。这种在质疑声中坚守技术信仰的决绝，如同乔布斯当年力排众议坚持多点触控技术时的孤勇。
GPU 的性能每两年提升 3 倍，远远超越了摩尔定律所描述的发展速度。CUDA 核心数量从 2006 年的 96 个，一路暴增至 2023 年的 18432 个。以训练 GPT - 3 为例，使用特斯拉 V100 的成本高达 460 万美元，而采用 H100 后成本降至 78 万美元。
当英特尔还在制程工艺的赛道上艰难内卷时，英伟达凭借架构创新开辟了全新的战场。这种突破传统路径依赖的技术革命，完美诠释了《创新者的窘境》中所描述的颠覆式创新模型。
算力军火商，从游戏到超算的降维打击链
在 AI 时代，大模型芯片的军备竞赛的激烈角逐中，英伟达构建起了一个近乎完美的商业闭环，这个系统由三个相互强化的部分组成：
英伟达的业务从消费级显卡（GeForce）起步，逐步拓展到专业图形卡（Quadro）、数据中心（DGX），直至超级计算机（EGX）。
每一层业务的毛利率呈现递增趋势，分别为 45%、65%、75%、85%。H100 芯片的晶体管数量达到 800 亿，是 A100 的 2.5 倍，展现出强大的硬件实力。
CUDA 开发者社区规模从 2007 年的 10 万人迅速扩张至 2023 年的 300 万人。深度学习框架 TensorFlow/PyTorch 对 CUDA 的依赖度超过 95%，NGC 应用商店的年下载量突破 1000 万次。庞大的开发者社区和广泛的软件支持，为英伟达构建起了坚固的软件生态护城河。
DGX Cloud 服务将算力成本压缩至 1 美元 / GPU 小时，英伟达与 AWS/Azure/GCP 等联合推出的方案覆盖了全球 90% 的云服务商，Omniverse 平台已连接 5000 家工业客户。这种硬件 - 软件 - 服务三位一体的架构，产生了类似苹果生态系统的锁定效应。一旦开发者习惯了 CUDA 的便捷，企业依赖 DGX 的超算能力，英伟达的市场统治地位便难以被撼动。
中国区营收逐年下滑，卡脖子风险无法破解
尽管英伟达站在了行业浪潮的巅峰，但也面临着诸多潜在的挑战，这些隐患可能在未来引发系统性风险。
中国区营收占比从 2020 年的 28% ，降至 2023 年的 18%。A800 芯片性能相较于 A100 下降了 30%，但价格却维持在 A100 的 90%。卡脖子对业务的影响无法估量，而地缘政治因素也给英伟达的业务发展蒙上了一层阴影。
欧盟 AI 法案可能对算力要征收税费，美国出口管制新规影响英伟达 20% 的数据中心业务。此外，训练 GPT - 4 产生的碳排放量相当于 500 辆汽车一年的排放量，碳足迹问题也引发了社会对其技术伦理的关注和监管。
英伟达员工数量从 2019 年的 1.3 万迅速增长至 2023 年的 2.6 万，新收购的 ARM/Mellanox 面临整合风险。黄仁勋个人持股降至 3.5%，这可能引发公司治理层面的潜在问题。
英伟达 90% 的利润来自数据中心业务，CUDA 生态可能受到 OpenCL/Vulkan 等开放标准的冲击。初创企业倾向于租用算力，这可能导致市场长期需求的波动，对英伟达的商业模式构成挑战。
这些风险因素交织成一张复杂的威胁网络，英伟达需要像其 GPU 处理并行任务一样，同时应对来自多个维度的挑战。在万亿帝国的阴影下，危机如影随形。地缘政治的绞杀、开放标准的冲击、能耗与伦理的诘问，正将英伟达推向“创新者窘境”的深水区。
后黄仁勋时代的战略抉择
站在万亿美元市值的全新起点，英伟达正置身于关键的战略转型十字路口。在这一重要时期，英伟达规划了五条极具潜力的发展路径：
在算力普及上，推出轻量级 AI 芯片 Jetson 系列并开发边缘计算方案，积极布局非洲、东南亚等新兴市场，推动算力民主化，打破应用局限，让更多地区和行业能便捷获取算力。
从垂直整合来看，计划自建先进晶圆厂，收购相关架构公司并开发自主 AI 训练框架，借此强化芯片制造自主性，全方位提升产业链竞争力，打造稳固高效产业生态。
于元宇宙探索中，拓展 Omniverse 工业元宇宙应用，筹备推出消费级 XR 设备，构建数字孪生经济生态，挖掘元宇宙巨大机遇，塑造新增长极。
在跨界融合方面，凭借算力优势涉足蛋白质折叠计算、基因编辑算力支持、脑机接口芯片研发等生物计算领域，推动跨行业技术创新，开辟生物科技新应用领域。
面对能源革命，为核聚变模拟、智能电网优化、碳捕捉建模等能源项目提供核心算力，助力能源行业变革升级，推动可持续能源转型。每条路径皆机遇与风险并存，黄仁勋需权衡利弊，引领英伟达稳健前行。
每一条战略路径都犹如一把双刃剑，既蕴含着巨大的发展机遇，也伴随着难以预估的风险挑战。
在复杂多变的市场环境中，老黄要老谋深算，精准权衡利弊，寻找到平衡短期回报与长期价值的最佳契合点，引领英伟达在新的征程中持续稳健前行。
英伟达现象给中国企业的启示
大力财经分析认为，在深入剖析英伟达这一硅谷传奇的同时，我们更应思考其对中国科技产业的启示：
英伟达在 30 年间研发投入累计超过 300 亿美元，经历了 7 次重大技术转型，始终保持着坚定的战略定力。黄仁勋以 “用望远镜看趋势” 的前瞻视野，为公司的技术发展指明方向，这种对技术信仰的纯粹追求值得中国科技企业学习。
英伟达用 15 年时间精心培育 CUDA 开发者社区，与台积电、三星共建先进封装联盟，并持续 20 年向学术机构捐赠算力。其在生态建设方面展现出的耐心和长期投入，为中国科技企业提供了宝贵的借鉴。
在中美科技战的背景下，英伟达构建 “合规替代” 方案，通过在以色列、印度设立研发中心分散风险，并积极参与标准制定，掌控产业话语权。其在全球博弈中的智慧，为中国科技企业应对国际竞争提供了有益参考。
这些经验对于正在努力突破 “卡脖子” 技术的中国企业而言，犹如暗夜中的灯塔，照亮前行的道路。
这场算力战争的终局，或许正如老黄皮衣上的那句格言：“你无需预判未来，因为你正在编码世界。”
结语：
当我们惊叹于英伟达的万亿市值时，更应看到这一数字背后所蕴含的产业规律：在 AI 算力成为新 “石油” 的时代，得架构者得天下，拥生态者拥王座。
大力财经认为，中国科技企业或许也需要一场“慢火熬油”的AI大觉醒——少些风口上的内卷，多些冷板凳上的坚持。
黄仁勋用 30 年时间证明，真正的科技创新不是追逐风口，而是创造风口。这位硅谷最会 “炒菜” 的华人 CEO（黄仁勋早年曾想开餐馆），最终用 GPU 这道 “硬菜”，在科技史的长卷上写下了浓墨重彩的一笔。
最后，当雷军也要穿皮衣抄老黄，感觉科技圈也要掀起一场 “模仿风暴”，模仿代码容易，复制生态？对此，老黄你怎么看？
原文标题 : 当雷军穿上皮衣：抄底黄仁勋，皮衣、算力与权力
