英偉達(dá)想靠并購(gòu)贏下AI時(shí)代

　　DeepSeek引發(fā)的海嘯，并未讓英偉達(dá)一蹶不振。

　　2025年1月底，DeepSeek發(fā)布的開(kāi)源模型R1，僅使用2048個(gè)英偉達(dá)H800芯片，耗費(fèi)約560萬(wàn)美元，就可以比肩OpenAI同類(lèi)模型，引發(fā)全球科技行業(yè)關(guān)注。有鑒于DeepSeek可能擊垮英偉達(dá)“賣(mài)水人”的商業(yè)故事，資本市場(chǎng)開(kāi)始謹(jǐn)慎看待后者。2025年1月以來(lái)，英偉達(dá)股價(jià)下跌約23%，市值蒸發(fā)超8444億美元。

　　不過(guò)近幾天，英偉達(dá)卻走出了“微笑曲線(xiàn)”。2月4～6日，英偉達(dá)股價(jià)連續(xù)三天上漲，累計(jì)漲幅達(dá)10%，市值重回3萬(wàn)億美元上方。

　　這或許是因?yàn)橛�偉達(dá)積極“擁抱”DeepSeek所致。1月31日，英偉達(dá)官宣，DeepSeek-R1模型已作為NVIDIA NIM微服務(wù)預(yù)覽版上線(xiàn)使用，“DeepSeek會(huì)需要更多英偉達(dá)芯片滿(mǎn)足服務(wù)的需求。”

　　事實(shí)上，復(fù)盤(pán)英偉達(dá)的成長(zhǎng)史不難發(fā)現(xiàn)，“擁抱”對(duì)手，恰恰是其崛起的關(guān)鍵誘因。考慮到AI技術(shù)方興未艾，遭遇波折的英偉達(dá)，或?qū)⑦M(jìn)一步加快投資AI企業(yè)的步伐。

　　1、吞并頭號(hào)勁敵，英偉達(dá)成GPU領(lǐng)域龍頭

　　盡管現(xiàn)如今已成全球科技霸主，但成立之初，英偉達(dá)無(wú)論是產(chǎn)品還是品牌號(hào)召力，均落后于IBM、3dfx等企業(yè)。

　　根據(jù)天眼查信息，以及媒體綜合資料顯示，1993年1月，黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基和克蒂斯·普里姆聯(lián)合創(chuàng)立英偉達(dá)。彼時(shí)，IBM、Trident、3dfx等企業(yè)已經(jīng)靠MGA、Trident 8900、Voodoo等顯卡站穩(wěn)腳跟，掀起了“顯卡大戰(zhàn)”。

　　由于對(duì)電子游戲充滿(mǎn)熱情，黃仁勛敏銳意識(shí)到，以四邊形作為基本體，可以使畫(huà)面更具表現(xiàn)力，并且也可以彎道超車(chē)一眾使用三角形作為基本體的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

　　然而，微軟卻宣布，其圖形軟件僅支持三角形，押錯(cuò)寶的英偉達(dá)頓時(shí)陷入困境，為此，英偉達(dá)解雇了50多名員工，并將剩余資金投入到未經(jīng)測(cè)試的微芯片生產(chǎn)之中。

　　事實(shí)證明，英偉達(dá)確實(shí)豪賭成功。1997年4月，英偉達(dá)推出全球首款支持硬件三角形引擎的128bit 3D圖形處理芯片RIVA 128，售價(jià)僅為200美元，比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手便宜30%左右。因極具性?xún)r(jià)比，RIVA 128上市四個(gè)月出貨量破100萬(wàn)臺(tái)。

　　得益于RIVA 128熱銷(xiāo)，1999年1月，英偉達(dá)在納斯達(dá)克掛牌上市。隨后，借助資本市場(chǎng)的力量，英偉達(dá)開(kāi)始了并購(gòu)之旅。

　　如果要選出上世紀(jì) 90年代GPU市場(chǎng)的龍頭，3dfx說(shuō)第二，沒(méi)人敢說(shuō)第一。憑借初代Voodoo的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，以及與之匹配的Glide API，3dfx曾在3D顯卡市場(chǎng)占據(jù)85%左右的份額。然而，由于產(chǎn)品進(jìn)步遲緩，以及收購(gòu)板卡制造廠STB Systems導(dǎo)致華碩、帝盟、技嘉等合作伙伴眾叛親離，20世紀(jì)末，3dfx一蹶不振。最終，2000年12月，英偉達(dá)斥資7000萬(wàn)美元現(xiàn)金以及100萬(wàn)美元股票收購(gòu)3dfx。

　　▲圖：英偉達(dá)官網(wǎng)

　　收購(gòu)3dfx之前，英偉達(dá)已于1999年8月推出GeForce 256。由于可以以并行計(jì)算的方式渲染當(dāng)時(shí)的熱門(mén)游戲《雷神之錘》，GeForce 256引得無(wú)數(shù)PC玩家追捧。

　　將3dfx收入麾下后，英偉達(dá)不止減少了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，更斬獲了40多項(xiàng)專(zhuān)利和100位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師。得益于此，此后幾年，英偉達(dá)持續(xù)精進(jìn)GeForce、Quadro系列的升級(jí)產(chǎn)品，成功在GPU市場(chǎng)占有一席之地。

　　為了進(jìn)一步強(qiáng)化在GPU領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，2003～2008年，英偉達(dá)還陸續(xù)收購(gòu)了視覺(jué)渲染軟件開(kāi)發(fā)公司Mental Images、游戲物理技術(shù)開(kāi)發(fā)商AGEIA等企業(yè)。

　　其中Mental Images的光線(xiàn)追蹤技術(shù)至今仍是英偉達(dá)GPU的看家本領(lǐng)。而AGEIA的物理引擎PhysX則被整合進(jìn)了英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品，可以極大地提升游戲的畫(huà)面表現(xiàn)力。

　　根據(jù)天眼查等媒體綜合信息來(lái)看，成立最初的十五年，英偉達(dá)的經(jīng)營(yíng)重心主要集中于GPU。通過(guò)一系列并購(gòu)，英偉達(dá)的GPU逐漸建立起較強(qiáng)的比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而成為了消費(fèi)者的主流選擇，而英偉達(dá)也順勢(shì)成為GPU領(lǐng)域的龍頭。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2007年，英偉達(dá)營(yíng)收為41億美元，是上市時(shí)的11倍，GPU市占率約為65%。

　　2、移動(dòng)芯片受挫，英偉達(dá)苦練CUDA內(nèi)功

　　盡管2008年前后，PC依然是當(dāng)之無(wú)愧的大眾計(jì)算平臺(tái)，但隨著技術(shù)逐漸成熟，智能手機(jī)也開(kāi)始乳鶯初啼，逐漸彰顯想象力。

　　事實(shí)上，早在iPhone誕生之初，英偉達(dá)就看到了移動(dòng)終端的潛力，天眼查信息顯示，英偉達(dá)先后于2007年斥資3.57億美元收購(gòu)為蘋(píng)果iPod打造SoC芯片的PortalPlayer、2011年斥資3.67億美元收購(gòu)英國(guó)基帶芯片制造商Icera，入局移動(dòng)芯片市場(chǎng)。

　　2008年2月，英偉達(dá)推出了自家首款移動(dòng)芯片產(chǎn)品Tegra，集成ARM架構(gòu)處理器和GeforceGPU，主要面向小型移動(dòng)設(shè)備。得益于多年深耕GPU積累的經(jīng)驗(yàn)，英偉達(dá)推出的Tegra處理器性能強(qiáng)大，但由于此前較少涉獵小型移動(dòng)設(shè)備，而智能手機(jī)的散熱能力又十分有限，該處理器也出現(xiàn)了嚴(yán)重的發(fā)熱問(wèn)題。

　　比如，2013年9月問(wèn)世的小米3中國(guó)移動(dòng)版搭載了英偉達(dá)Tegra 4處理器，使用Cortex-A15四核架構(gòu)，性能是A9架構(gòu)的240%。央廣網(wǎng)報(bào)道，首批發(fā)售的16GB TD版小米3手機(jī)游玩《極品飛車(chē)》時(shí)，17分鐘溫度超40℃，1小時(shí)后溫度超50℃。

　　這直接導(dǎo)致，諸多智能手機(jī)廠商紛紛冷眼看待Tegra芯片。最終，2015年，英偉達(dá)無(wú)奈出售Icera業(yè)務(wù)，退出移動(dòng)芯片市場(chǎng)。

　　盡管在智能手機(jī)市場(chǎng)竹籃打水一場(chǎng)空，但與布局Tegra相同步，英偉達(dá)也推出了CUDA計(jì)算架構(gòu)。這讓錯(cuò)失移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利的英偉達(dá)，找到了新的商業(yè)護(hù)城河。

　　▲圖：英偉達(dá)

　　2006年，英偉達(dá)打造了一個(gè)可以在GPU上進(jìn)行并行計(jì)算的編程模型和工具CUDA。借助CUDA，開(kāi)發(fā)者們無(wú)需在低階語(yǔ)法的撰寫(xiě)上耗費(fèi)大量時(shí)間，可以直接運(yùn)用C++、Java等高階語(yǔ)法，編寫(xiě)適用于通用GPU的算法。這一轉(zhuǎn)變，有效攻克了并行運(yùn)算中復(fù)雜的難題，讓算法開(kāi)發(fā)變得更加高效、便捷，大幅提升了開(kāi)發(fā)者的工作效率。

　　為了夯實(shí)CUDA的競(jìng)爭(zhēng)力，2013年，英偉達(dá)收購(gòu)高性能計(jì)算系統(tǒng)編譯器開(kāi)發(fā)公司PGI。收購(gòu)?fù)瓿珊螅琍GI為英偉達(dá)多核x86芯片和GPGPU系統(tǒng)開(kāi)發(fā)高級(jí)編程框架。目前，英偉達(dá)仍在使用PGI命名自家的HPC編譯器和工具集。

　　或許是因?yàn)橐苿?dòng)芯片失敗帶來(lái)的挫敗感太強(qiáng)，除了前期收購(gòu)PortalPlayer、Icera等移動(dòng)芯片相關(guān)企業(yè)，2008～2015年，英偉達(dá)并未并購(gòu)太多企業(yè)，而是退回GPU舒適圈，通過(guò)CUDA計(jì)算架構(gòu)，牢牢鎖住下游客戶(hù)。

　　這不光奠定了英偉達(dá)GPU行業(yè)翹楚的地位，也為公司布局AI技術(shù)，奠定了夯實(shí)的基礎(chǔ)。

　　3、再次加速并購(gòu)，英偉達(dá)能贏下AI時(shí)代嗎

　　盡管CUDA計(jì)算架構(gòu)的本意在于幫助工程師更高效率編寫(xiě)適用于通用GPU的算法，但其在AI領(lǐng)域也有諸多優(yōu)勢(shì)。

　　AI任務(wù)通常涉及處理海量的數(shù)據(jù)，如大規(guī)模的圖像、音頻和文本數(shù)據(jù)等。CUDA能夠利用英偉達(dá)GPU的大量核心進(jìn)行并行計(jì)算，可同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)元素，大大提高數(shù)據(jù)處理速度。

　　此外，CUDA與深度學(xué)習(xí)框架的集成非常緊密，提供了簡(jiǎn)潔的API和工具，使得開(kāi)發(fā)者可以輕松地將CUDA的功能融入到AI項(xiàng)目中。即使是沒(méi)有深入了解CUDA底層原理的開(kāi)發(fā)者，也可以通過(guò)這些框架方便地利用CUDA的優(yōu)勢(shì)，快速搭建和訓(xùn)練AI模型。

　　2024年5月，當(dāng)被Stripe創(chuàng)始人Patrick Collison問(wèn)及“如果沒(méi)有CUDA，NVIDIA能在AI領(lǐng)域取得同樣的成功嗎?”時(shí)，黃仁勛坦率地表示，“不，這是不可能的。CUDA可能是現(xiàn)代計(jì)算領(lǐng)域最重要的發(fā)明之一。”

　　再加上英偉達(dá)GPU具備大量計(jì)算核心，可同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)高度并行計(jì)算。2023年后，伴隨著ChatGPT爆火，英偉達(dá)講出了“賣(mài)水人”的商業(yè)故事，即成為AI算力關(guān)鍵供應(yīng)商。

　　天眼查及Gartner披露的數(shù)據(jù)顯示，2024年，英偉達(dá)共銷(xiāo)售約150萬(wàn)～200萬(wàn)個(gè)AI GPU，為2023年的三倍。同期，英偉達(dá)在全球人工智能芯片市場(chǎng)的市占率高達(dá)90%，創(chuàng)歷史新高。

　　英偉達(dá)在AI領(lǐng)域成為至關(guān)重要的“賣(mài)水人”，一方面與自家的GPU產(chǎn)品算力充沛以及差異化的CUDA計(jì)算架構(gòu)有直接聯(lián)系，另一方面，也離不開(kāi)十?dāng)?shù)年的潛心布局。盡管近年來(lái)AI技術(shù)才成為時(shí)代的風(fēng)口，但早在2015年，英偉達(dá)就已開(kāi)始悄然布局相關(guān)業(yè)務(wù)。

　　2015～2022年，英偉達(dá)相繼收購(gòu)TransGaming、Mellanox、SwiftStack等游戲技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、存儲(chǔ)軟件公司，在以通信網(wǎng)絡(luò)為代表的其它設(shè)施領(lǐng)域構(gòu)筑了深厚的商業(yè)護(hù)城河。

　　乍一看，這些并購(gòu)活動(dòng)與AI并無(wú)直接關(guān)聯(lián)，但實(shí)際上，它們卻為英偉達(dá)的AI技術(shù)發(fā)展帶來(lái)了深遠(yuǎn)影響。通過(guò)這些并購(gòu)，英偉達(dá)得以打造更為完備的端到端解決方案，應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算領(lǐng)域。這不僅使英偉達(dá)在AI和HPC應(yīng)用場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)的深度融合，還顯著提升了其產(chǎn)品在處理相關(guān)工作負(fù)載時(shí)的性能表現(xiàn)。

　　通過(guò)高質(zhì)量的通信網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)起高算力的GPU后，隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)逐漸成為英偉達(dá)的營(yíng)收支柱。財(cái)報(bào)顯示，2024年Q3，英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營(yíng)收308億美元，同比增長(zhǎng)112%，營(yíng)收占比高達(dá)87.79%。

　　正因?yàn)槭召?gòu)以Mellanox為代表的通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司意義重大，2023年10月，接受《Acquired》采訪(fǎng)時(shí)，黃仁勛感嘆道，“這是我所做的最佳戰(zhàn)略決策之一。”

　　成為AI領(lǐng)域的“賣(mài)水人”后，英偉達(dá)并未停止擴(kuò)張的腳步，而是加速并購(gòu)AI相關(guān)企業(yè)，Dealroom披露的數(shù)據(jù)顯示，2024年，英偉達(dá)斥資10億美元，投資了50家AI初創(chuàng)公司，包括Run:ai、Nebulon、OctoAI等。對(duì)此，黃仁勛表示，“我們是首批投資自己的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的科技公司之一。”

　　英偉達(dá)之所以親自下場(chǎng)，扶持AI初創(chuàng)企業(yè)，固然與微軟、亞馬遜、谷歌等巨頭正紛紛“出逃”，著力打造定制芯片有直接聯(lián)系，另一方面，也是希望向垂直領(lǐng)域延伸，充分挖掘下游企業(yè)的需求。

　　比如，英偉達(dá)24財(cái)年股東大會(huì)，黃仁勛對(duì)外表示，“在醫(yī)療保健領(lǐng)域，特別是在藥物研發(fā)這一細(xì)分市場(chǎng)，人工智能的應(yīng)用正為其注入前所未有的強(qiáng)大動(dòng)力。”為此，英偉達(dá)開(kāi)發(fā)了一系列創(chuàng)新工具，包括專(zhuān)為藥物發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)的Biomolecular Generative AI平臺(tái)、Pararay軟件等，這些工具可以使計(jì)算機(jī)輔助藥物研發(fā)變得切實(shí)可行。

　　而為了推廣這些創(chuàng)新工具，英偉達(dá)近年來(lái)接連投資了Vinbrain、Terray、Evolutionary Scale等AI制藥企業(yè)。

　　據(jù)悉，Vinbrain的AI醫(yī)生助手DrAid，基于NVIDIA DGX A100 超級(jí)計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)。無(wú)獨(dú)有偶，英偉達(dá)也對(duì)外表示，將為T(mén)erray提供NVIDIA DGX Cloud平臺(tái)，利用NVIDIA AI軟件堆棧和全棧計(jì)算專(zhuān)業(yè)知識(shí)，協(xié)助后者優(yōu)化和擴(kuò)展基礎(chǔ)模型的開(kāi)發(fā)。

　　總而言之，復(fù)盤(pán)英偉達(dá)過(guò)去三十多年的成長(zhǎng)史可以發(fā)現(xiàn)，其成長(zhǎng)歷程可以分成三個(gè)階段。

　　第一個(gè)階段主要聚焦GPU產(chǎn)品，通過(guò)收購(gòu)3dfx成功在GPU市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟;第二個(gè)階段雖然試圖發(fā)力移動(dòng)芯片，但因產(chǎn)品存在嚴(yán)重的發(fā)熱問(wèn)題，英偉達(dá)無(wú)奈退守GPU市場(chǎng)，通過(guò)CUDA計(jì)算架構(gòu)，夯實(shí)了基本盤(pán);第三個(gè)階段則依托于高質(zhì)量的GPU和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，成為了AI時(shí)代的“賣(mài)水人”。

　　回顧英偉達(dá)的成長(zhǎng)歷程時(shí)，黃仁勛表示，公司推出的幾個(gè)具有里程碑意義的關(guān)鍵技術(shù)，都源于自家GPU技術(shù)的“泛化”應(yīng)用。如果說(shuō)“泛化”的理念源于英偉達(dá)的前瞻性眼光，那么“泛化”的具象化表現(xiàn)，則以并購(gòu)為主。

　　通過(guò)并購(gòu)一眾杰出的企業(yè)，英偉達(dá)得以不斷拓寬GPU的應(yīng)用邊界，進(jìn)而成為了科技行業(yè)的翹楚。相信隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展，英偉達(dá)不會(huì)停下并購(gòu)的腳步，而是將繼續(xù)“泛化”出更多的驚喜。

　　作者|張堯

　　編輯|胡展嘉

　　運(yùn)營(yíng)|陳佳慧

　　頭圖|英偉達(dá)官微

　　出品|零態(tài)LT