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第 9250  篇深度好文：6521  字 | 17 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

就在昨晚，英伟达成了历史上第一家 5 万亿美元市值的公司。

你知道吗？从 2023 年 6 月第一次摸到 1 万亿美元市值，到 2025 年 10 月稳稳站上 5 万亿美元，英伟达只用了不到两年半。

这速度快得吓人：2024 年 2 月破 2 万亿，3 月就冲 3 万亿；2025 年更猛，7 月破 4 万亿，10 月底就爬上了 5 万亿。

5 万亿美元是啥概念？大概等于 2.5 个苹果，买特斯拉能买七八次。更夸张的是最后这 1 万亿的速度：从 4 万亿到 5 万亿，它只用了 113 天。

但你要是觉得这只是 " 显卡卖得好 "，那就太浅了。现在的英伟达，早不是那个只给游戏玩家做显卡的公司了。它卖的，是整个智能时代的 " 电 "。

咱们正在从 " 互联网时代 " 往 "AI 时代 " 跳。这个过程里，不管是 AI 模型、自动驾驶，还是虚拟世界，都像一个个耗电巨猛的 " 大城市 "。

而英伟达，就是提前在荒野里建好最大、最先进 " 发电厂 " 和 " 电网 " 的人。等全世界都要 " 通电 " 时，它自然就成了绕不开的 " 超级电厂 "。

这个 " 电厂 " 的厂长，就是总穿皮衣的黄仁勋。他刚在 GTC 大会上，给全世界看了新家伙：更强的 " 反应堆 "（Vera Rubin 芯片）和更智能的 " 电网 "（AI 工厂），就是为了给未来供能。

那这 " 电厂 " 是怎么建起来的？它又会怎么改变咱们熟悉的世界？

今天咱们就结合前段时间黄仁勋和红杉资本的访谈和他在 GTC 大会上的演讲好好聊聊，5 万亿美元的英伟达背后，这场正在发生的 " 基础设施革命 "。

一、5 万亿美元的背后，

英伟达的 " 三块基石 " 是什么

看到英伟达市值破 5 万亿，有人会说 " 它就是运气好，踩中了 AI 风口 "。但真不是这么回事。就像大树长得高，是因为根扎得深。

英伟达能长成今天这样，靠的是三块扎在地下的硬基石。

1.GPU

咱们先回到故事最开始。上世纪 90 年代，英伟达搞出的 GPU，一开始就一个目标：让游戏画面更逼真、更流畅。你可以把它想成个 " 美术特长生 "，特长就是飞快地画一帧帧游戏画面。

当时电脑里还有个 " 全科老学霸 "，叫 CPU（中央处理器）。它啥都会，写文档、播音乐、算算术都行，但做事慢，它得一个任务接一个任务来。

转折点，是黄仁勋的一个关键发现。他突然意识到：这 " 美术特长生 " 的核心本事，其实是 " 并行计算 " ——就是能让成千上万个 " 小画师 "（计算核心）一起干活。

而这，正好是处理海量数学题最需要的能力。尤其是后来的 AI 和深度学习，本质上就是一堆矩阵乘法。

于是，黄仁勋力排众议，推动 GPU 转型。在前天华盛顿的 GTC 大会上，他清晰地解释了这一战略抉择的根源：

" 我们观察到……总有一天晶体管的数量会继续增长，但晶体管的性能和功耗会放缓，摩尔定律不会超越物理定律的限制，而这一刻现在已经到来……我们很久以前就观察到了这一点，30 年来，我们一直在推进这种我们称之为加速计算的计算形式。我们发明了 GPU。"

就这么着，英伟达的 GPU 从 " 管画面好不好看 " 的美术生，变成了 " 管算得快不快 " 的世界数学课代表。

等 AI 浪潮来的时候，所有公司都需要超级算力训练模型，一抬头发现：早就准备好、性能还最强的 " 数学课代表 "，就英伟达一家。不选它选谁？

2.CUDA 生态

现在 " 数学课代表 " 有了，但问题来了：全世界那么多程序员，怎么让他们轻松使唤这个 " 天才 "？

这就像你有辆超跑，结果方向盘反着转、油门在左边，根本没法开。早期用 GPU 做计算就是这么费劲。程序员得懂一堆复杂的图形学知识，才能勉强让 GPU 帮着算题。

黄仁勋的解法，是个看似 " 吃力不讨好 " 的长期活—— CUDA（全称 Compute Unified Device Architecture，就是英伟达搞的通用并行计算架构）。

你可以把 CUDA 想成 " 万能翻译官 "：它定了一套标准，程序员用自己熟悉的语言（比如 Python、C++），就能直接跟 GPU" 说话 "，不用再学那些复杂的图形学。

但这还不够。光有翻译官，很多活还得从零开始干，太麻烦。于是英伟达又以 CUDA 为基础，打造了一个庞大的 " 工具库 "。黄仁勋在 GTC 大会上自豪地展示了这个名为 CUDA-X 的生态：

" 这是我们公司的宝贝……我们花了近 30 年的时间才到达这里。但我们是逐个领域进行的……我们创建了这些库，现在我们有大约 350 个不同的库……每一个库都重新设计了加速计算所需的算法。每一个库都使我们所有的生态系统合作伙伴能够利用加速计算。"

他还举了例子：帮芯片厂商做物理设计的 "cuLitho"，还有全球第一的医学成像 AI 框架 "Monai"。这些工具库，就像给 " 数学课代表 " 配了专用的 " 计算尺 "" 几何板 "" 公式手册 "，不管在哪个领域，都能最快解决问题。

这 CUDA，就是英伟达最深的 " 护城河 "。

你想啊，全球 500 多万开发者都习惯在 CUDA 这条 " 高速路 " 上跑，路边全是熟悉的 " 服务区 "（工具库）和 " 加油站 "（社区支持），谁还愿意费劲换条刚修的、啥都没有的 " 乡间小路 "（竞争对手的生态）？迁移成本太高了，根本没人愿意动。

这就是生态的力量：来了就不愿意走。

3. 英伟达的战略定力

有了 " 硬实力 "（GPU）和 " 软实力 "（CUDA），最后一块关键的基石，其实是 " 耐心 "，一颗能扛 30 年的耐心。

英伟达可不是一夜爆红的。在 2023 年 5 月市值破 1 万亿之前，它在 " 加速计算 " 这条小路上，孤独跑了快 30 年。这期间，股价暴跌过、业务亏过、竞争对手围殴过，连华尔街都骂它 " 不务正业 "。

为啥能坚持下来？因为从黄仁勋到整个公司，都信一个判断。他在 GTC 大会上把这个逻辑的判断说透了：

" 加速计算是一种本质上不同的编程模型。你不能只是把手工编写的、按顺序执行的 CPU 软件放到 GPU 上并让其正常运行。事实上，如果你那样做，它的运行速度反而会更慢。因此，你必须重新发明新的算法。你必须创建新的库。事实上，你必须重写该应用程序——这就是为什么花费这么长时间的原因。"

他还说，就为了攻克 " 计算光刻 " 一个领域，他们花了快七年才搞出 cuLitho 库。这耐心，真不是一般公司能比的。

在很多公司都在追逐季度财报和短期热点时，英伟达选择了一条最难走的路：相信趋势，然后提前布局，用 10 年、20 年、甚至 30 年的时间，去等一场叫做 "AI" 的及时雨。

所以你看，英伟达的崛起绝不是侥幸。

GPU 是 " 硬实力 "，是冲在前的尖兵；CUDA 生态是 " 软实力 "，是让尖兵发挥全力的后勤和战术；而这 30 年的战略定力，是 " 心力 " ——敢押注未来、能扛住寂寞的远见和韧性。

这三块基石，撑住了英伟达的 5 万亿市值。等 AI 风暴来的时候，这艘早就造好的巨轮，自然就能乘风破浪。 

二、5 万亿之后，

英伟达还有哪些新蓝图  

前面咱们聊了英伟达的 " 过去 "，现在该看更激动的 " 现在 " 和 " 未来 " 了。市值破 5 万亿，对英伟达来说不是终点，是新故事的起点。

在 GTC 大会上，黄仁勋把蓝图画得很清楚：英伟达不再只是个芯片公司，它要全力当整个 "AI 宇宙 " 的总建筑师和基础设施供应商。

1."AI 不再是工具"的核心理念

要懂英伟达现在的动作，得先改个认知。咱们平时觉得 AI 是工具，比如能聊天的机器人、能画图的软件，咱们用它，所以它是 " 高级工具 "。

但黄仁勋在演讲中，彻底颠覆了这个概念。他清晰地划分了两者的界限：

" 过去的软件行业就是创造工具，Excel 是一个工具，文字是一种工具，工具行业总价值大约为一万亿美元。但人工智能并不是工具，人工智能就是工作，这就是深刻的区别。"

他还打了个特形象的比方："AI 其实是能自己用工具的工人。"

这是什么意思？比如 Cursor（AI 编程助手），不是等着你敲代码的记事本，而是坐在你旁边、会熟练用 VS Code（代码工具）的资深程序员；自动驾驶出租车里的 AI，不是冰冷的导航，而是会看路、会开车的 " 司机 "，它用的工具就是汽车本身。

这个转变太关键了，这意味着 AI 要直接扎进全球数百万亿美元的经济体里，成为创造价值的 " 主力 "。

黄仁勋解释道：" 科技首次能够帮助我们工作，提高生产力。人工智能将参与到这个价值千亿美元的经济体中，使其更具生产力，增长更快，规模更大。"

英伟达所有战略，都建在这个认知上：它不是在给 " 造工具 " 提供零件，而是在给亿万个 " 数字工人 " 建生存和干活的环境。

2."AI 工厂 " 的核心载体

既然 AI 是 " 工人 "，那它们在哪上班？答案是：AI 工厂。

黄仁勋说，未来的核心设施就是 AI 工厂。这工厂特别 " 专一 "，只生产一种东西—— " 智能 "，说得专业点就是 "tokens"（笔记侠注：AI 用来理解和生成语言的基本单位）。

他还描述说：" 你希望这工厂能飞快生成 tokens，还得省钱。"

为了撑住这 " 工厂 "，黄仁勋掏出了新 " 反应堆 " —— Vera Rubin 超级芯片。他第一次在会场展示了实物，激动地说：" 这跟我十年前给 OpenAI 的 DGX-1 比起来，性能翻了 100 倍！"

这意味着什么？以前要一个篮球场大的服务器才能搞定的 AI 计算，现在一个台式机大小的 Vera Rubin 机架就够了。

它不只是算力涨了，更关键的是 " 发电成本 "（生成每个 Token 的钱）降了！这才是 AI 产业能持续转起来的关键。

3. 英伟达的扩张版图

有了理念和载体，英伟达就开始当 " 基建狂魔 "，在各个前沿领域 " 修路架桥 "。

①修 " 信息高速公路 "（6G 网络）

前两天，英伟达跟全球第二大电信设备商诺基亚合作，搞出了全新的 NVIDIA ARC。这可不是只让网速变快那么简单。

黄仁勋打比方说，这相当于修路的时候，沿路都装了云计算能力。

一方面是 "AI for RAN"，用 AI 智能调度 " 交通 "，让 " 公路 "（频谱）更能装、更省电；另一方面是 "AI on RAN"，在路边开一堆 " 便利店 "（边缘计算），让计算能力随处都有。

他还放了句狠话：" 美国会成为下一次 6G 革命的中心。"

②架 " 星际穿越桥 "（量子计算）

量子计算机现在像个 " 玻璃心天才 " ——特别厉害，但一受干扰就出错。而英伟达搞的 NVQLink 技术，就像给这个天才配了个 " 保镖 "。

黄仁勋解释：" 量子纠错得知道错在哪，再把数据发回去改。NVQLink 能把几个 TB 这么多的数据搬进搬出量子硬件，正好解决这个问题。"

现在，已经有 17 家量子计算公司，还有美国能源部旗下的八大国家实验室，都支持这个架构。英伟达正在充当连接 " 经典计算 " 和 " 量子计算 " 的关键桥梁。

③造 " 物理世界机器人 "（机器人与自动驾驶）

黄仁勋说，物理世界的 AI 得有三台电脑：第一台是 Grace Blackwell，用来训练；第二台是 Omniverse 计算机，让 AI 在数字世界里模拟学习；第三台是 Jetson Thor 机器人计算机，最后装在机器人或汽车里用。

现在英伟达已经跟迪士尼、Figure、Agility 这些公司合作，建了个 " 从虚拟训练到实体落地 " 的完整闭环。

他还大胆预测：" 类人机器人很可能会成为最大的消费产品之一，甚至能搞出个新的消费电子市场。"

④结盟 " 超级伙伴 "（战略投资与合作）

英伟达的盟友圈，简直是 "AI 版复仇者联盟 "。

它投了 10 亿美元进诺基亚，把 6G 的未来攥在手里；跟 OpenAI 签了意向书，计划部署高达 10 吉瓦的算力，说不定还会投 1000 亿美元；还跟 Palantir、CrowdStrike 这些顶级企业软件公司绑在一起，把 AI 能力塞进各行各业。

这些动作说明什么？英伟达在织一张大网，一张覆盖了 " 算力、网络、模型、应用 " 的超级生态网。

4. 为什么 "AI 泡沫 " 不存在？

面对这么疯狂的市值和投入，市场上总有声音说 "AI 是泡沫 "。黄仁勋在 GTC 大会上直接怼回去了：" 我不觉得这是泡沫。我们现在天天用各种 AI 模型，还愿意为这些服务花钱，这怎么是泡沫？"

他还用了个 " 虚拟循环 " 理论解释：模型越聪明，用户越愿意掏钱；赚的钱越多，就越能买更多计算资源；AI 工厂越强，模型就更聪明。这个飞轮已经转起来了。

他还举了自己的例子：英伟达自己也给 Cursor、Perplexity 这些 AI 服务花钱，因为这些 AI" 工人 " 创造的价值，比花的钱多多了。

你看，真金白银的付费意愿，就是戳破 " 泡沫论 " 最硬的武器。

现在的 AI 早不是实验室里的玩具了，它像水电一样，快成了企业生产的必需品。所以为底层算力付钱，会越来越刚需。而英伟达，就是这个新时代的 " 基础能源公司 "。 

结语：我们正站在时代的拐点上

聊到这你会发现：英伟达从 1 万亿到 5 万亿的狂奔，不只是一家公司的成功故事，更像咱们走进智能时代的 " 开场曲 "。

黄仁勋在 GTC 大会上演讲的结尾，把所有奇迹的根源说透了：" 记住，核心是两个‘拐点’——一个是计算从‘通用’转向‘加速’，另一个是软件从‘手写’转向‘ AI ’。这两个平台级的转变撞在一起，才让我们感受到这么惊人的增长。"

这句话是理解这个时代的关键：两个历史性的 " 拐点 " 正好叠在一起，爆发出了像核聚变一样的能量。

第一个拐点，是计算模式的根本性迁移，英伟达用 30 年时间打下了地基；第二个拐点，是生产力范式的革命，AI 从 " 玩具 " 变为 " 工人 "，英伟达准备好了容纳亿万 " 数字工人 " 的 "AI 工厂 "。英伟达，是唯一同时站在这两大浪潮顶上的公司。

回头看历史就知道，每次工业革命，最大的赢家往往不是造最终产品的，而是给底层供能的 " 卖水人 " 和 " 修路人 "。

石油时代是标准石油，电气时代是通用电气，互联网时代是思科、英特尔，移动互联网时代是谷歌、高通、台积电。

现在到了智能时代，英伟达找准了自己的位置：它不直接造 AI 应用这座 " 大城市 "，而是要当城市运转离不开的 " 电网 " 和 " 供水系统 "。从芯片、系统到软件、生态，它建了一套几乎绕不开的底层体系。

那这场变革对咱们创业者来说，意味着什么？

意味着智能算力会越来越像电力，变成了基础资源。未来一个国家的竞争力、一个企业的创新力，都跟这资源够不够多、够不够好息息相关。

黄仁勋和英伟达的故事，在这个追求 " 快 " 的时代里，像一首关于 " 远见 " 和 " 耐心 " 的歌。它告诉我们：真正的伟大，是在没人看好的荒野里提前挖坑种树，是相信趋势、愿意用几十年去等一场变革。

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参考资料：

1.《见证 AI 时代的奇迹：英伟达市值突破 5 万亿美元！全球首家》，腾讯科技

2.《黄仁勋：第二个拐点现在已经到来》，AGI 接口

3.《市值超 5 万亿美元，昨晚英伟达又创造了历史》，小饭桌

4.《英伟达是怎么被 " 抬 " 上 5 万亿的？》，虎嗅 APP

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