如果说，当下哪家公司最能牵动资本市场和全球科技公司的心弦，那么它一定是英伟达。

在3月19日凌晨，英伟达创始人黄仁勋在美国加州圣何塞SAP中心的GTC 2024大会上发表了主题演讲《见证AI的变革时刻》，吸引了全球的目光。

此次演讲中，黄仁勋带来了英伟达推出的最新一代AI芯片--Blackwell GPU。

这是一款新一代AI图形处理器（GPU）不仅在处理万亿参数级的大型语言模型（LLM）方面展现出卓越的能力，实现了实时生成式AI的构建和运行，而且在成本和能耗上相比前一代产品有了惊人的25倍降低。这一创新预示着英伟达在AI计算领域的领先地位将得到进一步巩固。

此次，英伟达还发布了GB200 NVL72，整合英伟达在数据中心硬件方案中GPU、DPU、NVLink等技术的最新成果，构成驱动大语言模型背后的引擎。

除了硬件系统，英伟达也利用生成式AI构建了一系列元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。

在本年度GTC上，英伟达发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，旨在进一步推动其在机器人和具身智能方面的突破。

在会上，黄仁勋展示了多个由GR00T驱动的人形机器人如何完成各种任务，包括来自Agility Robotics、Apptronik、傅利叶智能(Fourier Intelligence) 和宇树科技(Unitree Robotics) 的机器人产品。

GR00T驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作。其能快速学习协调各种技能，具备更好的灵活性，以适应现实世界并与之互动。

英伟达还开发了一种新型机器人大脑计算芯片Jetson Thor，能够执行复杂的任务并使用Transformer引擎处理多个传感器。

据介绍，Jetson Thor是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。该SoC包括一个带有transformer engine的下一代GPU，其采用英伟达Blackwell架构，可提供每秒800万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行GR00T等多模态生成式AI模型。凭借集成的功能安全处理器、高性能CPU集群和100GB以太网带宽，大大简化了设计和集成工作。

黄仁勋感叹道：“开发通用人形机器人基础模型是当今AI领域中最令人兴奋的课题之一。世界各地的机器人技术领导者正在汇集各种赋能技术，致力于在人工通用机器人领域实现突破。”

关于英伟达的传奇故事

在短短15个月内市值增长6倍，超过2万亿美元，成为继苹果和微软之后的全球第三大科技公司，英伟达有理由受到更多的关注，尤其在AI时代，作为全球“最红”的企业，英伟达的任何“风吹草动”也将成为科技圈的焦点。

所以，值得我们深思，到底是什么奠定了英伟达的基石？当AI浪潮席卷而来时，他为何能够脱颖而出？又是如何展现出更强大的统治力的？

首先，是什么造就了英伟达？

其实这个问题不难，我们可以从英伟达的创始人黄仁勋身上找到答案。

1984~1992年，黄仁勋从斯坦福毕业后分别加入了美国微设备巨头ADM和芯片公司LSI Logic，分别担任了图形处理硬件的开发工作和硬件销售工作，并在后期成为了LSI的董事。

1993年，黄仁勋发现了3D图形加速处理器领域的空白，与好友一同创立了英伟达。但推出的NV1、NV2等产品却反响平平，这也导致英伟达一度处于倒闭的危险境地。

1999年，黄仁勋将重心从原先的游戏市场转换至PC市场，并推出了世界上第一款革命性产品——GPU（图形处理器）。它最大特点在于其剥离出了CPU（中央处理器）的框架，成为了一个独立进行计算的硬件。

21世纪初，FSP（第一人称射击游戏）类游戏盛行，使得玩家对设备图像处理的要求大幅提高，GPU的出现极大改善了PC端玩家的游戏体验，这也使得英伟达很快就和微软达成了合作，微软的PC和Xbox系列游戏机的显卡需求让英伟达在市场站稳了脚跟，并逐渐奠基了英伟达在显卡领域的龙头位置。

但黄仁勋很快就发现，英伟达对微软存在高度的依赖，微软的生态布局让英伟达不得不围绕微软的框架来设计产品，且微软还能够获得更可观的利润，这也使得黄仁勋意识到生态的重要性。这也就引出了英伟达日后强大的软件生态和服务市场的关键——CUDA架构（是一套编程语言，其次是一套高性能编译系统，还是基于CUDA语言的一系列高性能函数库）

强大的生态建设为英伟达带来了高度的用户粘性，其他的硬件厂商若想和英伟达竞争，那么只有2个选择：一是选择重建一套软件生态体系，但这将会付出巨大的成本并面临英伟达高度用户粘性的风险；二是兼容CUDA，但这也就必须跟随着英伟达的产品路线。

当其他巨头反应过来时，英伟达已经筑成了深不见底的护城河。其他的竞争者短期内难以对英伟达“硬件+软件”生态构成威胁。即使在其他平台上照搬CUDA写好的代码，也依旧要面对长时间的调试和各种不确定性，因此竞争者们也不得不向英伟达妥协，使得CUDA生态越发的成熟。

这也可能是黄仁勋能够自豪说出，AMD等对手就算是免费，也无法击败英伟达的底气。黄仁勋长远的战略目光和英伟达的“硬件+软件”生态，造就了现今的英伟达。

那为什么是英伟达？

小编认为却是：

• 黄仁勋在AI领域的长期布局

• 英伟达过硬的产品力

• 黄仁勋坚实的产业“朋友圈”

首先，黄仁勋在AI领域的成功不是一蹴而就的。

早在2012年英伟达就已开始利用GPU进行加速深度学习计算，为后续AI的研究和应用提供了可靠的硬件支持。

2015年起，英伟达大幅发力AI领域，一方面推出的NVIDIA GeForce GTX TITAN X是市面上可用于训练深度神经网络最强处理器，进而成为第一代深度学习开发者的标配；另一方面，黄仁勋还开始接触各种互联网公司，并推荐将深度学习融入算法、搜索、图像识别等领域的应用研究。

2016年，黄仁勋代表英伟达向当时仍“名不见经传”的OpenAI捐赠了全球首款面向高性能 AI 应用的超级计算系统DGX-1，为日后OpenAI的一鸣惊人埋下了伏笔。

其次，英伟达过硬的产品力是其在AI领域站稳脚跟的关键。

在2018 年推出了NVLink技术。

NVLink 是加速系统中 GPU 和 CPU 处理器的高速互连技术，首次亮相便被用于连接两台超级计算机——Summit和Sierra的GPU和CPU。通过NVLink，用户可以轻松地将模块化的NVIDIA DGX系统扩展成一个性能高达1EXAFLOP（一百万万亿次） 的 SuperPOD（AI 数据中心基础设施平台），进而解决了GPU间传输速度的瓶颈，解决了1+1<2的难题。

然后，黄仁勋在产业中的“朋友圈”。

台积电(TSM)创始人张忠谋曾给予了英伟达很大的支持，这也使得张忠谋与黄仁勋之间保持着密切的联络，并保证了英伟达的芯片生产的需求。

超威电脑（SMCI）创始人梁见后与黄仁勋是非常要好的朋友，一方面超微电脑往往会优先购买英伟达的GPU，进而获得市场竞争力；另一方面，超威电脑也会帮助英伟达生产可组合的英伟达GPU服务器，并对英伟达的技术创新给予充分支持。而这些也不失为英伟达成功的一部分。

那到底是英伟达成就了AI，还是AI成就了英伟达？

在英伟达股价突破900美元/股之后，市场上的分歧就开始出现了。一部分人认为英伟达已被高估，存在泡沫；另一部分人认为，英伟达远不止如此，并给出了1000美元/股的预期。

且不论双方的观点对错，不妨先从双方的观点根源进行分析。

空方主要认为英伟达的明星效应以及苹果、微软和谷歌等头部公司在AI领域表现平平，且AI在商业模式、盈利能力等方面均存在不确定性。

而多头方则认为，AI时代才刚刚开启，且应用层面还没有大规模出现，未来仍将会有大量的AI公司和产业出现，英伟达还有大量的盈利空间。

因此，投资者对英伟达后续走势产生了疑虑。

那么回到英伟达本身，是AI的迭代限制了英伟达的发展吗？英伟达股价能否破1000？如果你是其中一员，你是看涨还是看跌？

其实不然，反而是英伟达的技术迭代决定了AI的发展进程。就如同智能手机硬件的发展决定了App应用层面的爆发一样，当GPU的性能和经济性达到一定的临界点时，必然会引发AI在应用层面的爆炸式增长。

就在本周二，美股收高，标普500指数创收盘历史新高。英伟达(NVDA)早盘一度下跌约3.9%，但随后在黄仁勋于GTC大会投资者活动上的讲话提振下，股价强势逆转，最终收涨1.07%。英伟达股价的强势反转不仅为自身带来了积极的市场反响，同时也为众多与之关联的人工智能股票提供了有力的支撑，使得这些股票的损失得以显著减少，甚至实现了由负转正。

小编认为我们可以选择一个比较具有可信度的券商进行投资，像嘉信理财是全球知名的投资券商，开户嘉信理财就可以得到一个同名的银行账户，可以通过入金数字货币（USDT）到多资产钱包BiyaPay，然后出金法币到嘉信证券进行投资美股。还可以在平台上搜索其代码，进行购买。同时投资者可以根据自己的投资策略，定期监控股票价格，并在合适的时机买入或卖出股票。

综上，英伟达仍拥有光明的未来。因此，你若要问英伟达是什么，简单来说，就是吹起AI的那片“风口”吧！