5月25日一个小时内，英伟达股价直接涨出了一个AMD和半个英特尔的市值总和。当天，英伟达股价飙涨24.31%，市值暴涨近1840 亿美元，达到约9,500亿美元。这是美股历史上第三大单日市值增长纪录，上一个纪录保持者还是苹果（1910 亿美元）。
截至5月26日收盘，英伟达市值9631.85亿美元，在美股中市值排名已经冲到第5，超过了伯克希尔、META和特斯拉。
英伟达有望成为第一家市值破1万亿美元的芯片公司，也是继苹果、微软、谷歌、亚马逊、Meta和特斯拉之后，美国第七家进入万亿市值的公司。有分析师喊出，英伟达在未来6到9个月还能再涨14%。
英伟达为什么能成为半导体寒冬中第一个迎来春天的巨头呢？让我们一起走进这家新晋“网红”吧！
英伟达炸裂最直接的原因，是5月24日美股盘后公布的2023年第一季度财报。
现在好
财报显示，英伟达2023年第一财季营收71.92亿美元，虽然同比下降13%，但相比上一季度增长了19%，且远高于预期的65.2亿美元；净利润20.43亿美元，同比增长26%，较上一季度增长44%。
未来更好
英伟达预测，其第二季度的销售额将达到110亿美元，因市场对其用于人工智能的图形处理器（GPU）的需求旺盛。这一预期震惊了华尔街，因为这足足比分析师预期的71.5亿美元高出50%以上。
英伟达的预测是否有依据呢？
图形处理器GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门用于处理图形和图像相关计算任务的硬件设备，在计算机图形渲染、游戏图形处理、视频编解码、机器学习、科学计算等领域都发挥着重要的作用。
去年 11 月 ChatGPT 推出后，市场对AI领域的兴趣堪称疯狂。而GPU可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频，是AI训练算力之源，在训练服务器中价值量占比超过80%。可以说，GPU掌握着供应算力的“命门”。
英伟达在AI数据中心GPU领域控制着90%的市场。目前，OpenAI所采用的英伟达A100 GPU和新推出不久的H100 GPU，是大语言模型的核心算力驱动力。
OpenAI曾表示，在AI大模型训练中，算力需求一般3-4个月就会翻一倍，对储存芯片和GPU的需求也会相应提升。通常情况下，AI服务器的储存芯片使用量是普通服务器的8倍，GPU就更不用说了。
算力需求骤增，英伟达的GPU几乎成为了唯一的“硬通货”，根本没有竞争对手。而英伟达供给有限，现在愁得不是GPU卖不出去，而是根本没有货卖。（是不是似曾相识，走特斯拉的路？）
这并不是英伟达第一次站在风口。过去10年，伟达的市值增长曲线“陡”了三次：
2017年，乘着加密货币热潮，英伟达市值首次突破千亿美元；
2020年，因疫情催生远程办公，英伟达市值突破3000亿美元，首次超过英特尔，成为美国市值最高的芯片制造商、全球第三大芯片公司。
2021年，元宇宙爆发，加上加密货币迎来“第二春”，英伟达市值突破了8000亿美元。
相比这些短暂吹过的风，英伟达布局GPU，是一条长期的路。
2006年，英伟达推出CUDA，让英伟达实现了和各种AI框架的深度绑定，成为英伟达在AI领域形成壁垒的一大决定性因素。
2012 年，随着人工智能、深度神经网络技术的突破发展，英伟达开始转型，从生产显卡转向研究 AI。同年，英伟达与 Google 的人工智能团队合作，建造了当时最大的人工神经网络，深度学习团队大批量使用英伟达显卡。
2013 年，英伟达与 IBM 在建立企业级数据中心达成合作。
2016年，英伟达向OpenAI捐赠了搭载了8颗P100、价值百万的超级计算机DGX-1。随着OpenAI逐渐壮大，英伟达自然也收获了稳定的芯片订单。
2017 年，英伟达发布了面向 L5 完全无人驾驶开发平台 Pegasus。
2019 年，英伟达开始正面对抗英特尔，69 亿美元击败英特尔收购以色列公司 Mellanox。
2020年发布的A100芯片，直到现在仍保持着业界领先的算力和性能。配备540亿个晶体管、最大功率400W，在BERT模型的训练、推理性能分别较上一代产品V100提升6倍和7倍。而经过改造的安培架构还实现了GPU扩展功能，进一步提升加速能力。
如今的英伟达之于 AI ，几乎就像曾经的英特尔之于 PC，一骑绝尘。
AI的风来了，而且具有非常广的落地场景。据波士顿咨询公司预测，生成式AI市场规模将在2027年达到1210亿美元，是2022年的13倍多。
随着AI的爆发，AI芯片需求也在大幅上升，而AI芯片大部分是GPU。仅看GPU部分，预计2023年GPU全球市场规模超过600亿美元，行业保持高速增长，复合年均增长率CAGR为33%。
这么大一块蛋糕，引来巨头们纷纷下场。ADP和英特尔等半导体厂商自然不用说，就连硅谷巨头也想分一杯羹。微软、Meta、谷歌、亚马逊这些大厂，一边用着英伟达的GPU，一边琢磨着自研AI芯片。其中，谷歌入局时间较早，在2021年发布的Pixel 6和Pixel 6Pro中就搭载了首款自研的Tensor芯片，还有专用AI算力芯片TPU，目前已经迭代到第四代，并不输英伟达A100，功耗甚至比A100低1.3-1.9倍。
综上，英伟达迈入 “万亿”俱乐部门槛只是时间的问题，但接下来要如何留在这个俱乐部里，而不只是到此一游，才是真问题。
