来源：雪球App，作者： 唐小钱，（https://xueqiu.com/2047344665/281767416）

英伟达总市值超2万亿美元，已经是美国市值第三高的公司，很多人更是预测市值很快将超过苹果公司。

自从人工智能开始火起来后，英伟达的股价就涨了7倍。目前所有关于人工智能的火热话题都和英伟达有关系，包括Chatgpt，AI算力，训练芯片，大语言模型等等。

有人说，这轮人工智能热潮，不知道其他公司赚不赚钱，但英伟达一定是最赚钱的那一个。

我们今天就来聊聊英伟达为什么在AI领域这么赚钱？凭什么是英伟达而不是其他公司呢？

为什么是“英伟达”？英伟达比Intel和AMD都年轻很多，而且产品全部依赖台积电这样的代工厂，英伟达到底有什么过人之处？

很多人对英伟达的印象还停留在这是一家游戏显卡公司。的确，游戏显卡曾经就是英伟达的主要产品。为什么一个游戏显卡公司变成了人工智能算力龙头呢？这里先介绍下，GPU和CPU的区别。

CPU很聪明，它像一名厉害的科学家，擅长处理复杂的逻辑推理问题；而GPU则像学生做算术题，虽然单个不咋厉害，但架不住人多啊，而且还可以并行运算。

好巧不巧，这个特点刚好就适合做人工智能的模型训练，你看看这运气。

那有人就要问，虽然英伟达GPU硬件确实不错，但其他家也有GPU，为什么不用其他家的呢？

这里就引出了英伟达最重要的护城河——CUDA。

CUDACUDA是一种英伟达2006年推出的并行计算架构，正是在它的加持下，GPU才成为今天大数据计算的基础。

形象点说，CUDA的作用就是把复杂的数学问题转化成很多个简单的小问题，然后分配给不同学生同时去计算，然后再把结果汇总。

这样一来，程序员可以在CUDA环境下方便地和GPU硬件直接对话，极大地提高了效率。一个相同的计算任务，CUDA系统的GPU就比CPU速度快10到100倍。

最关键的是，CUDA是和自家的GPU绑定的，这样就形成了围绕英伟达产品的生态。而这个生态就是英伟达最坚实的城墙。这和苹果很像，硬件不是最主要的，生态才是根本。

可以说英伟达就是芯片界的苹果。

由于CUDA很早就推出了，生态这方面建立得很完善，用的人越多，CUDA就越好用，这样就形成了良性循环。

CUDA生态如日中天，英伟达赚得盆满钵满，这么大一块蛋糕，其他公司不可能只在旁边看着。比如，AMD推出了生态平台ROCm，同样兼容不少计算框架；OpenAI的Triton被认为是CUDA的最有力挑战者；由苹果设计，后交由Khronos Group维护的开源构架OpenCL，借鉴了CUDA的成功经验，并尽可能的支持多核CPU、GPU或其他加速器；谷歌用「TPU+TensorFlow+云」的模式吸引开发者和拓展客户。

这些竞争对手的产品为什么没能抢走蛋糕呢？

答案是：不好用。

CUDA生态写好的代码在其他平台不是不能用，而是要花很多时间调试，过程中还会出现很多不确定的问题。这就让竞争对手的硬件为了好卖，不得不支持CUDA生态，这更是让CUDA生态愈发成熟。

因此这一点上，我们不得不佩服黄仁勋的格局，他当年看到的不光是硬件，而是更为广阔的软件生态和服务市场。

NVLink接下来，单张GPU的算力肯定是不够的，需要把很多个GPU放在数据中心一起工作，这时它们之间的传输速度就成为了急需解决的瓶颈。就好像一个餐厅厨房出菜很快，但服务员上菜速度跟不上，那也是不行的。

于是英伟达推出了NVLink，这是一种链接技术，可以实现GPU之间的高速、低延迟的互联。如果没有这种技术，整个芯片算力集群就会变成1+1<2，而且会增加GPU之间的通信延迟，执行任务的效率会降低，芯片的功耗也会增加，最终增加整个系统的运行成本。

总之，英伟达无论是从硬件性能，还是软件生态；无论是从开发部署工具，到长期使用的成本和可开发应用场景。对比同类竞争对手，英伟达都拥有巨大的优势。

这也是为什么大家愿意忍受长时间排队等待，却仍然执着于英伟达芯片的原因。

人工智能的浪潮给了芯片行业一大块蛋糕，但英伟达并没有分的意思，而是整个端走塞进了口袋。

但这种优势能否一直持续？目前股票市场对英伟达的预期有没有产生泡沫呢？下次咱们接着聊。

$英伟达(NVDA)$ $苹果(AAPL)$ $微软(MSFT)$ #英伟达推出“核弹”芯片！算力概念再度爆发# @今日话题