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          元宇宙基建龙头养成史：英伟达的赌性、蛰伏和坚持 编辑/史正丞2021年末
          
        
           来源: 发表时间:2025-10-05 17:54:02 
          
        
          
          
          　　编辑/史正丞
          　　2021年末，元宇英伟随着电影《头号玩家》的宙基蛰伏热映和扎克伯格宣布将公司名字改为“元宇宙平台”（MetaPlatform）
，这项有关创建仿真虚拟世界的建龙元宇宙概念再度引燃了投资市场。与此同时
，头养许多投资人也为此感到愕然	：这件事情

，成史持英伟达不是达的赌性已经干了快25年了？
          　　正因如此，相较于改名后的和坚Meta不温不火的股价表现，英伟达股价近日一度暴涨40%，元宇英伟激增的宙基蛰伏2300亿美元市值已经超过了半导体老对手英特尔的全部身家	
。
          　　事实上
，建龙英伟达在虚拟现实领域的头养技术造诣早已超过了“炒概念”的范畴
。
          　　图像识别、成史持高端制造、达的赌性科技农业、和坚游戏建模	、元宇英伟医疗诊断、文化艺术领域都已经出现算法与数据驱动的实际应用。作为新经济的基石，提供算力的英伟达可以说已经拿稳了通往下一个时代的饭碗
。
          （技术实际应用案例，来源
：英伟达2021开发者大会）　　直接引发公司与“元宇宙”概念关联的关键性事件	，正是在今年春季开发者大会上
，英伟达秀了一把构建元宇宙的实力。在发布会途中，创始人黄仁勋（JensenHuang）在厨房中突然被元素解构，随后与真人完全一致的“虚拟老黄”短暂露脸。
          （来源
：英伟达GTC）　　这一创举甚至被传为“整场发布会的老黄都是假的”
，虽然随后官方出来辟谣称只有当中这一段用了“假老黄”	，足以见得市场对英伟达技术能力的信心。从公司角度来说	，这个别出心裁的桥段旨在推广自家的虚拟现实创作工具Omniverse
。自去年年底开始公测以来，这项工具已经被用来建设“孪生数字城市”（爱立信，模拟5G信号覆盖）、宝马虚拟汽车工厂等。
          　　在11月的开发者会议上
，英伟达进一步推出了OmniverseAvatar，将建模与AI技术相结合，帮助“元宇宙”创作者轻松建立能够理解自然语义
	、甚至能实时转换语言的虚拟人物形象。公司也再次拿自己的老板“做实验”
，推出了上知天文、下懂地理的“玩具老黄”。
          （来源
：英伟达GTC）　　对于目前的“元宇宙”概念来说，眼下的英伟达已经接近提供“搭建宇宙”所需的全套服务：不仅设计各类芯片提供算力，同时也开发软件，降低创造者构建世界难度的同时
	
，帮助训练AI使得“虚拟世界的人更像活人”。
          　　站在今天的角度，英伟达的案例不仅是科技突破引发“爆炸式增长”的典型案例，同样也反映了前沿科技概念投资的曲折：在英伟达推出奠定今日地位的基础性技术后，公司股价在长达数年的时间里一直不温不火，甚至还创出上市后的历史新低	。
          　　一、热门赛道亦是红海，“活下来”最难
          　　如同现在的机器学习、人工智能	、元宇宙，以及早几年的电动车赛道一样	，在上世纪80年代末，随着苹果公司的麦金塔电脑（1984年）和微软在1987、1988年先后推出两代Windows2.X系统
，具有图形界面的个人电脑革命从此拉开了改变现代工业文明的序幕
。
          （上世纪80年代末的最先进电脑界面	，来源
：ComputerWorld）　　从历史的后视镜来看，图形硬件算力的提升不仅给专业人士提供了数字化媒介，更加平民化的价格也开创了电子游戏这个行业	。包括硅谷图形、SUN	、IBM、英特尔等数百家大大小小的公司都看到了同样的愿景
，即3D构图能力等价于在虚拟世界里模拟现实。能把这个复杂问题搞定的
，一定会是下个时代最重要的科技公司之一，当时年仅30岁的英伟达创始人们也毫不例外地这么认为。
          　　黄仁勋在二十年后曾回忆初创公司的那段日子：三个创始人1993年初在加州弗里蒙特市的一间小房子里创办了这间公司，虽然地理上就在硅谷巨头身边，但根本就没有人知道这间公司存在。那段日子创始团队经常能吃上两、三个小时的午饭，畅谈梦想之余顺便去游戏房打打街机
	、打个盹	，然后心满意足得下班回家
。
          　　好在恰逢行业处于风口期，有着LSILogic、Sun等大厂背景的这群年轻工程师还是想办法拿到了红杉资本
、SierraVentures、世嘉接近千万美元融资和合作经费，并先后推出NV1、NV2两款图形处理芯片。虽然公司野心很大，除了3D图形加速卡外还同时集成了声卡和手柄控制器等功能，但由于两款产品本身并不支持主流接口（API），未获得游戏开发商的青睐。同时英伟达对于技术路线的执拗也气走了世嘉

，创业初期的两款产品接连失败使得英伟达走到了破产边缘。
          　　然而，行业巨头们针对API的争斗，却给了英伟达一次“赌命”的机会	
。
          　　在90年代最初领跑市场的正是大名鼎鼎的硅谷图形（SGI），在1992年提出了业界开放标准OpenGL，随着1996年经典FPS游戏《雷神之锤》发布，使其压制竞争对手3dfx成为行业无可争议的标准。但这一局面也引起了微软的担忧
：个人电脑系统中极为重要的图形编程接口
，怎能由外人掌握	？
          　　早在1995年2月
，微软就已经收购RenderMorphics并将其技术发展成Direct3D标准	，并融入1995年发布的Windows95系统
。需要说明的是，直到1996年9月发布的Direct3.0，才被认为是第一套比较完整的框架。那个时间节点，对于头两款产品“颇有创意但市场反应不佳”的英伟达而言，公司账上的钱连一个正常的开发流程都坚持不下来了。
          　　破釜沉舟的英伟达做了一个改写公司历史的决定：就在比尔·盖茨和idSoftware创始人卡马克仍在大打口水仗的时刻（后者直到2011年才认输），公司拿出最后一次机会押在Direct3D上，并推出了革命性的RIVA128芯片。
          　　押宝微软的标准并不是唯一的赌博。在决定开发第三代芯片时
，英伟达账上的资金仅够维持9个月的时间
，但根据当时的开发流程
，一块芯片的诞生需要经过反复的生产和测试，通常要花两年时间
。面对“等等下一轮融资”的建议，黄仁勋最终拍板从一家即将倒闭的创业公司手中买一台能够模拟芯片的设备（IKOSEmulator），花了整整三个月的现金流，只为了尽力确保送厂生产的设计能够“把握住唯一的一次机会”
。
          　　数十年过后，坐在公司楼梯上分享创业经验的黄仁勋坦诚，1997年那款产品其实只能支持微软三十多种渲染模式中的八种，所以公司高层只能跑遍全世界的游戏开发商，拜托他们只用这八种模式来制作游戏的图形效果，好在大家都很喜欢这款芯片。
          　　由于RIVA128是第一款同时支持3D和2D图形加速能力的芯片，且价格要比当红的Voodoo系列更低（后者仅提供3D加速），上市同年就获得了百万级别的出货量
。这次的成功不仅确保公司成功活下来，同时伴随着竞品昏招频出
，英伟达加深了与微软和合作
，在获得台积电
、主流主板厂商、大型OEM和游戏开发商的鼎力支持后，顺势打通了整个上下游。
          　　至此
，行业局面演化为我们现在熟悉的英伟达、AMD（ATI）、英特尔三足鼎立。考虑到后两家的创始人都属于定义硅谷的“仙童八叛徒”	，早在60年代末就已经入行，英伟达可以说是90年代图形加速卡“百团大战”中唯一活下来且保持独立的创业公司。
          　　随着1999年英伟达正式发布人类历史上第一颗GPUGeforce256	，不仅确立显卡为高端PC不可或缺的独立配件，也彻底结束了近10年的混战。这一年，公司也完成了纳斯达克IPO，正式进入了资本市场的视野。
          　　二
、CUDA	：科技的先驱
	、股价的魔鬼
          　　事实上	，英伟达创始人们创立公司的初衷并非只是“抓住图形加速卡的时代红利”。黄仁勋曾总结道，英伟达的主要营生是创造电脑设备
，来完成普通电脑无法完成的工作，帮助这个时代的达芬奇、爱因斯坦展开工作。要实现这一点，就需要探索前人未能达到的高度	。
          　　在突破人类技术的边界的漫长过程中，通常包含着大量的挫折
，意味着浪费大量的时间
、金钱，仍不得要领、无功而返。
          　　锁定“人类GPU缔造者”	、业界龙头的位置后，本世纪的头几年时间里，英伟达的高层达成了一个共识：为了实现“模拟真实世界”的梦想，需要超大算力解决模拟真实物理法则的问题，这样就能在实际图像生成前
，完成对真实场景的模拟。这个问题进一步简化成了：如何将一台超级计算机缩小到个人PC的尺寸？
          　　英伟达给出的解决方案是，使用图形处理器进行通用计算（GPGPU），并在2006年底发布CUDA（统一计算设备架构）。相较于CPU，显卡拥有内存带宽大、执行单元多、性价比高的优势，在解决并行化工作中优势明显
。这也是今天开发者们进行AI深度学习、图像识别，以及未来构建元宇宙最为重要的基础设施。
          　　十多年后，老黄在回忆这段历史时表示
，这个项目的研发周期达到3-4年，在我们意识到“这事儿能成”的同时	，也认识到了一个重大的坏消息：这项技术将会使得公司所有的产品成本几乎翻番。更重要的是，由于这项技术没有落地的应用
，公司不可能为“未来的功能”向客户收取翻倍的售价	。所以，公司只能维持原价，并自己承担翻倍的生产成本。
          　　问题在于，英伟达早在1999年就已经是一家纳斯达克上市公司，成本的暴增毫无疑问会体现在财报中
。黄仁勋和英伟达对于自身理想的坚持
，换来的是股价的节节败退。结合CUDA技术不成熟引发的显卡质量事件和次贷危机引发的股市崩盘，英伟达股价在此期间创下了上市以来的最低值5.75美元。
          　　（NVDA财报指标，来源：英伟达、Wind、财联社）
          　　在此期间，黄仁勋曾被多次问过同一个问题：“你凭什么相信会有科学家用这个技术来做事情？”
。对此	，他也只能说“如果我们不去把这个东西做出来，科学家们根本就没有选择的机会”。
          　　对于这样一项走到计算机科学最前沿的技术	，英伟达最开始收到的更多是质疑，事情的转机要到五年后	，坚守梦想的英伟达等来了一票改变公司历史进程的大单
。
          　　2011年夏天，美国橡树岭国家实验室（ORNL）正式对外推介包含英伟达Tesla图像处理单元的超级计算机“泰坦”，并在年内晚些时候正式下单。橡树岭国家实验室曾是二战期间“曼哈顿计划”的最重要一环，目前归属美国能源部
，也是该国最重要的大型多学科研究实验室。
          （来源
：ORNL）　　成功被世界顶级实验室采纳后，来自全球的科学家开始接纳并将英伟达的技术广泛应用于各个领域，分子运动、计算机物理都将这种算力的突破视为推动科学研究前进的方式	。
          　　在英伟达技术的帮助下，后续几年里，国际科学家团队“LIGO科学合作”证实了爱因斯坦百年前在广义相对论中提及的“引力波”
，欧洲的科学家也通过算法赋能的“冷冻电镜”轻松获得原子级分辨率的生物分子三维结构，这些科学突破也分别获得诺贝尔奖殊荣。
          　　写到这里
	，英伟达呈现了一个“科技改变世界”的故事，但讽刺的是
，资本市场对此并没有给予太大的关心。公司股价在2009年回到10美元以上后
，直到2015年秋天大致都在10-20美元之间徘徊。
          　　后面的故事多少有一些黑色幽默
。CUDA技术释放的大量算力不仅能够帮助科学家们模拟复杂的虚拟现实场景，同时也是另一个野蛮发展的行业不可或缺的工具
。在2015-2017和2020年初以后的两轮比特币大涨行情中，英伟达的营收增长斜率也呈现显著拉升。
          （来源：英伟达、Wind、财联社）　　更重要的是
，成为市场核心热点后，英伟达的股价也出现了真正意义上的飙涨
。2015年的最后一个交易日公司报收32.96美元	，2016年底达到106美元
，2017年底为193美元
，2018年再创292美元的新高
。在最近一轮的比特币狂潮中，英伟达股价今年七月一度涨至835美元，随后因为股价涨太高，公司宣布了十余年来的首次拆股。
          　　值得一提的是，“挖矿”潮引发了显卡零售价格的暴涨，但对于只面向B端的英伟达来说，充其量只是多卖点芯片罢了，营收和利润的增长连一倍都不到。同时，由于供货不力和限制显卡“挖矿”的操作出现乌龙事件，公司还成了消费者指责的对象
。
          　　三、写在最后
          　　在释放了显卡的算力后
，英伟达从2012年开始切入深度学习领域
，使得这项古老的想法进入了新的黄金时代。今天我们所熟悉的工业制造
、5G、自动驾驶
、军工、数据中心等新老行业都已经离不开算法驱动的生产模式
，英伟达也顺理成章地搭建了属于自己的护城河。
          　　可以预见，在未来十年里任何与科技突破有关的消息
，多多少少都会与这家追求梦想的公司产生联系。而对于投资者来说，英伟达在科技突破方面作出的努力和资本市场的奇妙回应，也彰显出了科技前沿投资的难点：有效的科技创新能够为上市公司赢得立足之地，但股价的回报往往会远远滞后于技术的发展	，甚至还需要一些意想不到的运气和“风口”。
          　　酷爱投资前沿技术公司的方舟基金创始人凯瑟琳·伍德今年曾因为科技股大幅回撤遭受市场质疑“跌落神坛”。对此木头姐曾回应称，这些自诩“价值投资者”根本理解不了创新领域个股基本面变化创造的爆发性增长和投资机会，方舟资本对于科技股的押注有长达五年的考察周期。
          　　值得一提的是，在上个月出席米尔肯研究院2021峰会活动时
，木头姐也被问及“下一个苹果、特斯拉会是谁”。对此她并没有给出具体的名字，但清晰地表示人工智能软件将会是一个“巨大的前沿阵地”	，跨越基因学、机器人
、区块链和交通运输等多个领域	。人工智能将成为每个行业的一部分，没有对创新进行足够投资的公司将受到负面影响
	。
           
          
      
          
      
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