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英偉達想靠并購贏下AI時代
2025-02-24 13:39:00

DeepSeek引發(fā)的海嘯,并未讓英偉達一蹶不振。

2025年1月底,DeepSeek發(fā)布的開源模型R1,僅使用2048個英偉達H800芯片,耗費約560萬美元,就可以比肩OpenAI同類模型,引發(fā)全球科技行業(yè)關(guān)注。有鑒于DeepSeek可能擊垮英偉達“賣水人”的商業(yè)故事,資本市場開始謹慎看待后者。2025年1月以來,英偉達股價下跌約23%,市值蒸發(fā)超8444億美元。

▲圖:英偉達自1月來的股價走勢圖

不過近幾天,英偉達卻走出了“微笑曲線”。2月4~6日,英偉達股價連續(xù)三天上漲,累計漲幅達10%,市值重回3萬億美元上方。

這或許是因為英偉達積極“擁抱”DeepSeek所致。1月31日,英偉達官宣,DeepSeek-R1模型已作為NVIDIA NIM微服務(wù)預(yù)覽版上線使用,“DeepSeek會需要更多英偉達芯片滿足服務(wù)的需求。”

事實上,復(fù)盤英偉達的成長史不難發(fā)現(xiàn),“擁抱”對手,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,或?qū)⑦M一步加快投資AI企業(yè)的步伐。

1、吞并頭號勁敵,英偉達成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,英偉達無論是產(chǎn)品還是品牌號召力,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。彼時,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)”。

由于對電子游戲充滿熱情,黃仁勛敏銳意識到,以四邊形作為基本體,可以使畫面更具表現(xiàn)力,并且也可以彎道超車一眾使用三角形作為基本體的競爭對手。

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

▲圖:英偉達官網(wǎng)

事實證明,英偉達確實豪賭成功。1997年4月,英偉達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,售價僅為200美元,比競爭對手便宜30%左右。因極具性價比,RIVA 128上市四個月出貨量破100萬臺。

得益于RIVA 128熱銷,1999年1月,英偉達在納斯達克掛牌上市。隨后,借助資本市場的力量,英偉達開始了并購之旅。

如果要選出上世紀 90年代GPU市場的龍頭,3dfx說第二,沒人敢說第一。憑借初代Voodoo的先發(fā)優(yōu)勢,以及與之匹配的Glide API,3dfx曾在3D顯卡市場占據(jù)85%左右的份額。然而,由于產(chǎn)品進步遲緩,以及收購板卡制造廠STB Systems導(dǎo)致華碩、帝盟、技嘉等合作伙伴眾叛親離,20世紀末,3dfx一蹶不振。最終,2000年12月,英偉達斥資7000萬美元現(xiàn)金以及100萬美元股票收購3dfx。

▲圖:英偉達官網(wǎng)

收購3dfx之前,英偉達已于1999年8月推出GeForce 256。由于可以以并行計算的方式渲染當時的熱門游戲《雷神之錘》,GeForce 256引得無數(shù)PC玩家追捧。

將3dfx收入麾下后,英偉達不止減少了一個競爭對手,更斬獲了40多項專利和100位經(jīng)驗豐富的工程師。得益于此,此后幾年,英偉達持續(xù)精進GeForce、Quadro系列的升級產(chǎn)品,成功在GPU市場占有一席之地。

為了進一步強化在GPU領(lǐng)域的優(yōu)勢,2003~2008年,英偉達還陸續(xù)收購了視覺渲染軟件開發(fā)公司Mental Images、游戲物理技術(shù)開發(fā)商AGEIA等企業(yè)。

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

根據(jù)天眼查等媒體綜合信息來看,成立最初的十五年,英偉達的經(jīng)營重心主要集中于GPU。通過一系列并購,英偉達的GPU逐漸建立起較強的比較優(yōu)勢,進而成為了消費者的主流選擇,而英偉達也順勢成為GPU領(lǐng)域的龍頭。調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,2007年,英偉達營收為41億美元,是上市時的11倍,GPU市占率約為65%。

2、移動芯片受挫,英偉達苦練CUDA內(nèi)功

盡管2008年前后,PC依然是當之無愧的大眾計算平臺,但隨著技術(shù)逐漸成熟,智能手機也開始乳鶯初啼,逐漸彰顯想象力。

事實上,早在iPhone誕生之初,英偉達就看到了移動終端的潛力,天眼查信息顯示,英偉達先后于2007年斥資3.57億美元收購為蘋果iPod打造SoC芯片的PortalPlayer、2011年斥資3.67億美元收購英國基帶芯片制造商Icera,入局移動芯片市場。

▲圖:英偉達

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

比如,2013年9月問世的小米3中國移動版搭載了英偉達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)報道,首批發(fā)售的16GB TD版小米3手機游玩《極品飛車》時,17分鐘溫度超40℃,1小時后溫度超50℃。

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

盡管在智能手機市場竹籃打水一場空,但與布局Tegra相同步,英偉達也推出了CUDA計算架構(gòu)。這讓錯失移動互聯(lián)網(wǎng)紅利的英偉達,找到了新的商業(yè)護城河。

▲圖:英偉達

2006年,英偉達打造了一個可以在GPU上進行并行計算的編程模型和工具CUDA。借助CUDA,開發(fā)者們無需在低階語法的撰寫上耗費大量時間,可以直接運用C++、Java等高階語法,編寫適用于通用GPU的算法。這一轉(zhuǎn)變,有效攻克了并行運算中復(fù)雜的難題,讓算法開發(fā)變得更加高效、便捷,大幅提升了開發(fā)者的工作效率。

為了夯實CUDA的競爭力,2013年,英偉達收購高性能計算系統(tǒng)編譯器開發(fā)公司PGI。收購?fù)瓿珊?,PGI為英偉達多核x86芯片和GPGPU系統(tǒng)開發(fā)高級編程框架。目前,英偉達仍在使用PGI命名自家的HPC編譯器和工具集。

或許是因為移動芯片失敗帶來的挫敗感太強,除了前期收購PortalPlayer、Icera等移動芯片相關(guān)企業(yè),2008~2015年,英偉達并未并購太多企業(yè),而是退回GPU舒適圈,通過CUDA計算架構(gòu),牢牢鎖住下游客戶。

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

3、再次加速并購,英偉達能贏下AI時代嗎

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

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GPU的大量核心進行并行計算,可同時處理大量數(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)習框架的集成非常緊密,提供了簡潔的API和工具,使得開發(fā)者可以輕松地將CUDA的功能融入到AI項目中。即使是沒有深入了解CUDA底層原理的開發(fā)者,也可以通過這些框架方便地利用CUDA的優(yōu)勢,快速搭建和訓(xùn)練AI模型。

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

再加上英偉達GPU具備大量計算核心,可同時處理多個任務(wù),實現(xiàn)高度并行計算。2023年后,伴隨著ChatGPT爆火,英偉達講出了“賣水人”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,英偉達共銷售約150萬~200萬個AI GPU,為2023年的三倍。同期,英偉達在全球人工智能芯片市場的市占率高達90%,創(chuàng)歷史新高。

英偉達在AI領(lǐng)域成為至關(guān)重要的“賣水人”,一方面與自家的GPU產(chǎn)品算力充沛以及差異化的CUDA計算架構(gòu)有直接聯(lián)系,另一方面,也離不開十數(shù)年的潛心布局。盡管近年來AI技術(shù)才成為時代的風口,但早在2015年,英偉達就已開始悄然布局相關(guān)業(yè)務(wù)。

▲圖:東興證券

2015~2022年,英偉達相繼收購TransGaming、Mellanox、SwiftStack等游戲技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、存儲軟件公司,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)護城河。

乍一看,這些并購活動與AI并無直接關(guān)聯(lián),但實際上,它們卻為英偉達的AI技術(shù)發(fā)展帶來了深遠影響。通過這些并購,英偉達得以打造更為完備的端到端解決方案,應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和高性能計算領(lǐng)域。這不僅使英偉達在AI和HPC應(yīng)用場景中,實現(xiàn)了計算與網(wǎng)絡(luò)的深度融合,還顯著提升了其產(chǎn)品在處理相關(guān)工作負載時的性能表現(xiàn)。

▲圖:Dolphin Research

通過高質(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)逐漸成為英偉達的營收支柱。財報顯示,2024年Q3,英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收308億美元,同比增長112%,營收占比高達87.79%。

正因為收購以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》采訪時,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“賣水人”后,英偉達并未停止擴張的腳步,而是加速并購AI相關(guān)企業(yè),Dealroom披露的數(shù)據(jù)顯示,2024年,英偉達斥資10億美元,投資了50家AI初創(chuàng)公司,包括Run:ai、Nebulon、OctoAI等。對此,黃仁勛表示,“我們是首批投資自己的AI超級計算機的科技公司之一。”

英偉達之所以親自下場,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24財年股東大會,黃仁勛對外表示,“在醫(yī)療保健領(lǐng)域,特別是在藥物研發(fā)這一細分市場,人工智能的應(yīng)用正為其注入前所未有的強大動力。”為此,英偉達開發(fā)了一系列創(chuàng)新工具,包括專為藥物發(fā)現(xiàn)設(shè)計的Biomolecular Generative AI平臺、Pararay軟件等,這些工具可以使計算機輔助藥物研發(fā)變得切實可行。

而為了推廣這些創(chuàng)新工具,英偉達近年來接連投資了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 超級計算機開發(fā)。無獨有偶,英偉達也對外表示,將為Terray提供NVIDIA DGX Cloud平臺,利用NVIDIA AI軟件堆棧和全棧計算專業(yè)知識,協(xié)助后者優(yōu)化和擴展基礎(chǔ)模型的開發(fā)。

總而言之,復(fù)盤英偉達過去三十多年的成長史可以發(fā)現(xiàn),其成長歷程可以分成三個階段。

第一個階段主要聚焦GPU產(chǎn)品,通過收購3dfx成功在GPU市場站穩(wěn)腳跟;第二個階段雖然試圖發(fā)力移動芯片,但因產(chǎn)品存在嚴重的發(fā)熱問題,英偉達無奈退守GPU市場,通過CUDA計算架構(gòu),夯實了基本盤;第三個階段則依托于高質(zhì)量的GPU和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù),成為了AI時代的“賣水人”。

回顧英偉達的成長歷程時,黃仁勛表示,公司推出的幾個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“泛化”的理念源于英偉達的前瞻性眼光,那么“泛化”的具象化表現(xiàn),則以并購為主。

通過并購一眾杰出的企業(yè),英偉達得以不斷拓寬GPU的應(yīng)用邊界,進而成為了科技行業(yè)的翹楚。相信隨著AI技術(shù)不斷發(fā)展,英偉達不會停下并購的腳步,而是將繼續(xù)“泛化”出更多的驚喜。

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