鼎实导读
作为一个硬件公司，英伟达在两年内上涨8倍，涨幅超过了大部分互联网企业。英伟达高估值背后更多是拥有未来。更强的算法，更好的图像识别，以及人工智能的世界。每一次的科技变革都首先需要硬件突破，2000年网络股泡沫依靠了思科路由器，这一次移动互联网时代依靠了苹果的智能手机。下一次人工智能的革命需要英伟达芯片。
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近日，NVIDIA公司 宣布，截至2017年7月30日的第二季度收入创下22.3亿美元新纪录，较去年同期的14.3亿美元增长56%，较上一季度的19.4亿美元增长15%。季度GAAP摊薄每股收益为0.92美元，较去年同期的0.41美元增长124%，较上一季度的0.79美元增长16%。季度非GAAP摊薄每股收益为1.01美元，较去年同期的0.53美元增长91%，较上一季度的0.85美元增长19%。
对此，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）表示：“NVIDIA GPU计算技术广受采用，加速并推动了我们各项业务的增长。数据中心的收益增长超过2.5倍；越来越多的汽车和无人驾驶出租车公司选择采用我们的DRIVE PX自动驾驶计算平台。在游戏方面，游戏日益成为全球最受欢迎的娱乐形式，而NVIDIA助力了两个增长最快的平台——GeForce和Nintendo Switch”。
“几乎每个行业和公司都从人工智能（AI）的威力中觉醒。我们全新的Volta GPU是迄今最复杂的处理器，在深度学习方面，它比我们四年前最棒的GPU快100倍。本季度，我们已经向业内领先的人工智能客户批量递送了Volta。这是一个AI的时代，而NVIDIA GPU已经成为AI的大脑。我们迎来了前所未有的机遇。”他表示。
显然，在黄仁勋看来，NVIDIA之所以能取得如此出色的业绩，很大程度上要归功于人工智能的快速发展。
事实上，也确实如此。在过去两年中，NVIDIA这家芯片公司几乎已经成为人工智能领域最炙手可热的新贵。
不过，在此之前，NVIDIA的发展历程并非一帆风顺，甚至可以称得上是一路坎坷。
和很多公司的诞生一样，NVIDIA最初的成立也是因为几个年轻人的执着和梦想。1993年4月，从集成电路生产商LSI Logic出来的黄仁勋，联合Sun公司两位年轻工程师——Chris Malachowsky和CurTIs Priem 共同创立了英伟达，他们的初衷是研发一种专用芯片，用来加快电子游戏中3D图像的渲染速度，带来更逼真的显示效果。
最初几年，由于技术上的优势，NVIDIA发展颇为迅速。
1999年1月，英伟达全年营收就突破了1.5亿美元，并在纳斯达克挂牌上市。同年5月，其图形处理器销量超过1000万。8月，英伟达推出第一款以GeForce命名的显示核心——GeForce 256，并首次提出GPU概念。次年底，英伟达以7000万美元现金、100万股公司股票，将3Dfx收入囊中，正式成为行业老大。
此时的NVIDIA，可谓是意气风发，在GPU市场，一览众山小，面前只剩下一个对手：ATI。
然后，盛极必衰。
2000年，为了进军游戏主机行业，微软找到了如日中天的英伟达，请他们研发Xbox图形芯片、SoundStorm声音芯片以及主板解决方案。这本是NVIDIA一个再次发展的绝好机会，但事与愿违。
在合作过程中，双方因交付价格问题产生矛盾，二者甚至闹到了启动法律仲裁的程度。最终，微软把订单交给了英伟达的竞争对手ATI。
这次合作的失败让英伟达遭受了沉重的打击，不仅2003年营收减少，还错过了微软DirectX 9规格确立的重要消息，直接导致当年推出的GeForce FX由于兼容性问题败给ATI的Radeon 9700。
在与微软合作失败的同时，英特尔也开始扶持ATI。
面对如此严峻的局面，英伟达开始寻求走出困境之道。主动与微软和解，争取再次合作；同时和英特尔达成了专利交叉许可协议。
此后几年，英伟达的锋芒有所收敛，发展也比较平稳，公司的业绩也稳步增长。
不料，天有不测风云。
2008年，英伟达遭遇了公司成立以来最大的挑战。
在这一年，CPU巨头AMD收购英伟达老对手ATI，形成了CPU整合GPU的新解决方案。屋漏偏逢连夜雨，与此同时，Intel也终止了与英伟达的合作，在其芯片组中集成了3D图形加速器。
无奈之下，英伟达只得走高性能独立显卡一条路，但却遭遇质量问题。
这一年，英伟达股票暴跌，从37美元跌到6美元左右，营收则骤减16%。
风雨飘摇之下，英伟达CEO黄仁勋的信念和决心却并未动摇。
之后三年，英伟达在市场上进入蛰伏期，表现不温不火，却也平稳。
及至2012年，英伟达终于等到了公司发展历史中最重要的转折点。这一年，也被黄仁勋称为是人工智能发展标志性的一年。
在这一年，多伦多大学Alex Krizhevsky创建了能够从100万样本中自动学习识别图像的深度神经网络。仅在两块NVIDIA GTX 580 GPU上训练几天，“AlexNet”就赢得了当年的ImageNet竞赛，击败了磨练几十年的所有人类专家算法。同年，认识到网络规模越大、或者大脑越大，其学习能力就越强的规律之后，斯坦福的Andrew Ng与NVIDIA 研究室合作开发了一种使用大规模GPU计算系统训练网络的方法。
这引起了全球关注。世界各地的人工智能研究人员转向GPU深度学习。百度、谷歌、Facebook与微软是首批将其用于模式识别的公司。
自此之后，深度神经网络技术迅速发展，而Nvidia也凭借其CUDA平台一飞冲天，称为过去几年人工智能领域最炙手可热的明星企业。
如今，在自动驾驶汽车领域，英伟达已经成为了当仁不让的领导者。
事实上，自NVIDIA入局自动驾驶技术后，不断的研究开放式人工智能车辆计算平台，在2015年推出世界上第一块车载超级大脑第一代Drive PX。随着技术的不断更新，优势也越来越大，NVIDIA已经成为自动驾驶硬件的前沿公司。
目前的NVIDIA已经和70多个知名的车企合作，其中也包括一些交通网络提供商和自动驾驶技术公司。不久前沃尔沃就加入了NVIDIA的阵营，而著名的电动汽车厂商特斯拉在搭载Autopilot 2.0上就采用了Drive PX 2自动驾驶芯片。
此外，在数据中心、视觉计算、边缘计算等领域，NVIDIA的GPU也在不断地攻城略地，为NVIDIA开疆扩土。
在多个场合，黄仁勋都在说：人工智能时代真的来了。这个观点可能尚需讨论，不过，对于NVIDIA而言，它也许正迎来自己成立14年来最好的时代！
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