2020年7月9日，NVIDIA以2500亿美元市值，超越Intel，成为美国市场最高的半导体公司。如今，NVIDIA的市值高达3100亿美元，Intel的市值为2100亿，AMD不到1000亿。

NVIDIA成立于1993年，相对于Intel，AMD等仙童系来讲，晚25年左右，是半导体的小字辈。当NVIDIA 1999年在Nasdaq上市时，公司市值仅2．3亿美元，而Intel当时市值曾高达5000亿美元。作为一个新兴的半导体Fabless，NVIDIA是如何实现从生存、到追赶、最终实现超越的？其创新之道是什么？在其成长的过程中，遇到了哪些关键的抉择？有哪些值得国内Fabless参考和借鉴？

一、生存——顺势而为，抱大腿

1995年，黄仁勋及其合伙人马拉科夫斯基、普里姆，历时两年打磨，推出NVIDIA第一代产品NV1。但因为蔑视当时的主流标准，采用自创的四边形成像（QTM）技术，NV1几乎被所有主流厂商抛弃。绝境中，日本游戏巨头世嘉抛来一笔700万美元的救命钱。但NVIDIA坚持QTM技术，世嘉一气之下，转而跟3dfx合作。NV2还未出生，便胎死腹中。

数十万块显卡，一夜之间报废。被灾难浇醒的黄仁勋决定：放弃QTM技术，拥抱行业标准！随着3D图形时代到来，英特尔推出全新的AGP接口，微软也开发了支持3D的应用程序接口——Direct 3D。新的行业标准令众厂商举棋不定，不敢轻易涉险。但NVIDIA却大胆押上。

1997年，经过两年努力，NVIDIA推出第三代产品Riva 128，不但支持新标准，速度更是竞品的4倍。

超强的性能，令Riva 128上市四个月，狂销100万片。凭借此役，NVIDIA在市场上站稳了脚跟。有了微软这个大客户，NVIDIA顺利跨越了10亿美元的瓶颈。

二、独立——成也萧何败萧何

2002年，NVIDIA与微软在Xbox图形芯片上的合作最终以失败的而告终，NVIDIA未能如期如要求完成微软的订单，Direct X9的兼容性问题使其产品竞争力在与ATI竞争中落败，微软反水后转投NVIDIA的死对头ATI。NVIDIA面临着生存危机，同时遭遇了其历史上的第一次业绩下滑。通过不懈的努力，NVIDIA最终争取到了索尼PS 3的订单，并与英特尔达成了交叉授权协议，这一关键多元化选择也让公司重回增长轨道，2007年时NVIDIA收入达到41亿美元，相比2002年增长了3倍，且此后公司不再依赖单一大客户，成功化危机为转机。

三、布局——逻辑运算 vs 大数据运算

显卡行业经过十年血战，80家厂商灰飞烟灭，2006年NVIDIA逐步确立GPU市场霸主地位。2001年，NVIDIA赋予其GPU可编程的能力。起初，只是想为全球游戏玩家打造最好的3D图形芯片。但慢慢地，黄仁勋发现，科学家也用GPU来加速计算。但对GPU编程是一件很痛苦的事。为了打开这个市场，黄仁勋做了一个关键性的赌注：他任命大卫·柯克为首席科学家，秘密启动了一个叫CUDA的项目，旨在打造一个通用的并行计算架构，让GPU不仅仅只是图形处理芯片。公司从 2006 年开始投入大量资源，并决定让未来每一颗GPU 都支持 CUDA。NVIDIA的 CUDA 计算框架，开发者可以不再使用复杂的机器语言进行编程，而是直接通过 CUDA 框架将高级语言编写好的程序用 GPU 进行计算，受到极大的欢迎。

自从1978年英特尔开创X86架构以来，CPU便一统计算江湖，但这种擅长逻辑运算的处理器，对大吞吐量数据却很吃力。于是，当数据大爆炸和人工智能（AI）出现后，传统CPU开始力不从心。NVIDIA和Intel市值变化的背后，是新旧两个计算时代的交替，以及两家公司的命运反转。

四、并购——业务成长的催化剂

在NVIDIA成长的过程中，并购一直伴随左右，其并购的目的既有市场整合的需要；也有提升技术能力的考量；当然，更有对行业趋势、竞争格局提前卡位的战略布局。2000 年，NVIDIA完成首次收购，以7000 万美元现金、100 万股公司股票，将 90 年代中期最大的图形处理器厂商 3Dfx 收入囊中，正式成为行业老大。此后，NVIDIA又并购了很多图形领域的公司，技术实力更上一个台阶。2019年，NVIDIA以 69 亿美元竞购抢下 Mellanox，其目的是提振公司增长最快的数据中心业务，降低对需求疲软的游戏业务和“靠天吃饭”的数字货币业务的依赖。

黄仁勋认为：“这是两家全球领先高性能计算（HPC）公司的结合，我们专注于加速计算（Accelerated Computing），而 Mellanox 专注于互联和存储。”2020年9月，NVIDIA正式确认，与软银达成协议，将以400亿美元收购ARM。该笔半导体史上最大的交易尚需等待中国、美国、欧盟等有关部门的审批。

五、信念之一——创新就是做出让客户满意、并能够提高行业标准的产品

黄氏定律是指：显卡芯片的性能，每6个月提升一倍，这个更新速度是摩尔定律的3倍。在半导体行业：产品是王道，技术碾压是硬道理！1999 年，NVIDIA推出 GeForce256，GeForce 256 虽不是NVIDIA第一代产品，但却开创了多个历史性节点。

首次提出 GPU 概念，GeForce256 被NVIDIA誉为世界第一个 GPU 产品，从此 GPU 作为一个独立运算单元与CPU 并驾齐驱；

首个以 GeForce 命名的系列产品，成为 N 卡家族的明星产品；

将 Hardware T＆L（光影转换）技术首次代入了消费级市场；

GeForce 256 拥有强大的图形处理能力，比当时最快的 CPU 还要强悍，加速业界 3D 渲染计算从 CPU 迁移至 GPU。当时，NVIDIA在市场上面临 3Dfx、S3、ATI 在内多个竞争对手的威胁，GeForce 256 奠定了NVIDIA在 GPU 领域的霸主地位。如今，全球超算500强中，GPU提供了56％的总算力。2020年GTC大会上，NVIDIA发布了基于全新架构的DGX A100，一口气打破16项AI性能纪录，速度比上一代产品快了4．2倍！过去5年，在NVIDIA的带领下，GPU的性能提升了25倍。

六、信念之二——超前的洞察，孤注一掷

2006年，在决定启动CUDA项目后，NVIDIA每年投入5亿美元，而当时其年营收不到30亿美元。黄仁勋之所以敢这样赌，绝非为了区区几个科学家，而是对GPU通用计算的看好。2002年，当英特尔和AMD还忙于主频大战时，他就大胆预言：未来微处理器将用于AI等其他领域。在NVIDIA推出CUDA不久后，AMD也联手苹果，推出OpenCL架构，试图与NVIDIA分庭抗礼。但主业并非GPU的它，显然没有NVIDIA那种破釜沉舟的勇气，结果从一开始就已注定。

“创新者一旦有信念，就会纵身一跃，而不是等到大家形成共识。”这种超前的直觉和不计成本的豪赌，让NVIDIA早在2006年，就为AI铺平了道路。

七：信念之三——执著背后的冷静：断舍离

NVIDIA在2008年推出了基于ARM和Geforce的移动处理器Tegra，随后由于在图像处理方面的巨大优势，迅速占领了对图像处理要求较高的游戏机和平板市场，并在随后几年中不断更新升级。但在智能手机领域，Tegra系列一直被高通、三星吊打，就连华为麒麟都已经后来居上，其主要原因包括：基带——手机CPU的核心：在基带技术这一块，NVIDIA几乎是一片白纸，这一领域的专利几乎由高通垄断，高通依靠其基带技术推出骁龙系列集成式移动处理芯片，成本具有绝对的优势；定位偏差＋T4难产：Tegra处理器集成了NVIDIA强大的图像处理功能，并将市场主要定位在了平板和游戏机领域，T1在这两个领域的成功也证明了NVIDIA的实力。因此T2依然专注于此，但随着3G、4G技术开始发酵，高通强势出击，NVIDIA错失了整合基带的时机，T3几乎是全面落后。随后T4的难产和高功耗也注定了NVIDIA在手机领域大势已去。NVIDIA在智能手机市场起了个大早，赶了个晚集。在执着的背后，体现的是客观和冷静。

八、文化——挑战极限，亲密无间

NVIDIA的创新文化在硅谷是出了名的，体现在对事业挑战极限，对团队亲密无间。

对事业——挑战极限：在硅谷，黄仁勋被称为最好斗的男人。他之所以好斗，不是为了消灭对手，而是太爱这个行业。“我从没想过要粉碎某个对手，我只是思考，如何解决世界上一些最重要的问题。”
在NVIDIA，做任何事都要先问三个问题：它很重要、很难做吗？是不是只有我们才能做？工作中会获得极大的快乐吗？

因为坚持这套逻辑，NVIDIA专注图形计算20年，最终以通用GPU改写了历史，并迎来AI时代的大爆发。

对团队——亲密无间：那些市值数千亿的大公司，内部通常都有森严的等级。但在NVIDIA，这样的等级似乎并不存在。

黄仁勋不喜欢待在办公室，他喜欢像族长一样，到处闲逛，现场解决问题。一旦碰到难解的问题，他会不停地把相关当事人叫到身边，查明原因，商讨对策，直到事情重回正轨。

面对困难，黄仁勋是十足的硬汉，而面对同事和家人，他又立马变得铁骨柔情。