4 trillion NVIDIA, why?

2025 年 7 月，歷史被再次刷新。英偉達（NVIDIA），這家由一位熱愛皮夾克的華裔創辦的公司，市值如火箭般衝破 4 萬億美元的穹頂，將一眾傳統巨頭甩在身後，成為了全球資本市場的絕對核心。

一時間，掌聲、驚歎聲、泡沫論、質疑聲交織在一起。媒體的頭條被黃仁勳的語錄、驚人的財富效應和 AI 吞噬一切的宏大敍事所佔據。但對於每一個身處產業浪潮中的決策者——無論是投資人、企業戰略家還是技術領袖——真正的問題遠比股價的漲跌更為重要：

支撐這個龐大帝國的，究竟是什麼？是那一塊塊被瘋狂搶購的 GPU 嗎？當 AMD、Intel 甚至各大雲廠商都宣稱擁有自己的 AI 芯片時，英偉達的 “王座” 為何看似堅不可摧？4 萬億之後，它的增長故事又將如何續寫？

為了尋找答案，我們決定採用一種 “老派” 但最有效的方法——與真正塑造這個行業的人進行深度對話。硅兔君利用我們深耕硅谷的專家網絡，與數位身處 AI 戰場最前線的匿名專家進行了交流。他們中，有來自頂級雲廠商的 AI 基礎設施前負責人，有主導大模型訓練的首席架構師，也有在硅谷路上判斷下一個技術風口的頂尖 VC 合夥人。

現在，請允許我們將這些珍貴的一手洞察為您呈現。這不僅是對一家公司的拆解，更是對一個時代核心驅動力的深度剖析。

01 最深的護城河，藏在看不見的代碼裏

當我們問及幾乎所有受訪專家一個相同的問題——“英偉達最核心的壁壘是什麼？” 時，沒有一個人的答案是 “芯片性能”。相反，他們都指向了一個誕生於近二十年前的產物——CUDA。

一位曾在 FAANG 負責構建 AI 平台的資深技術總監，用一個生動的比喻開啓了我們的對話：

“外界最大的認知偏差，就是至今仍將英偉達視為一家硬件公司。這好比認為可口可樂的成功只在於它的瓶子。黃仁勳從 2006 年正式推出 CUDA 起，就不是在賣芯片，而是在 ‘傳教’。他構建了一個 ‘英偉達教派’，CUDA 就是它的聖 經。

今天，任何一個客户買走一片 H100 或 B200，他支付的不僅是硅片的價格，更是購買了進入這個教派生態的 ‘門票’。這是一種無形的、卻幾乎所有人都必須繳納的 ‘生態税’。”

CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構），這個聽起來頗為拗口的名字，正是英偉達所有神話的起點。在 GPU 還只是遊戲玩家的 “寶貝” 時，黃仁勳就預見性地投入巨資，要將 GPU 的心臟——成千上萬的並行計算核心——開放給通用的科學和商業計算。

這盤大棋，一走就是近 20 年。

它不是一個產品，而是一個生態系統。 CUDA 不僅僅是一個編程接口，它包含了一整套豐富的、經過高度優化的數學庫（如 cuDNN 用於深度神經網絡、cuBLAS 用於線性代及）、強大的編譯器、直觀的調試工具（如 NVIDIA Nsight），以及一個龐大的開發者社區。

它創造了網絡效應的完美範本。 越多的開發者使用 CUDA，就會催生越多的基於 CUDA 的應用程序和框架（如 TensorFlow、PyTorch）；這些殺手級應用又會吸引更多的用户和開發者投身於 CUDA 生態。這個正向飛輪一旦轉動起來，其產生的引力將是巨大的。

今天，全球有超過 400 萬開發者在使用 CUDA。任何一個 AI 專業的博士生，他的第一行模型代碼，幾乎都是在 CUDA 上運行的。這形成了一種強大的 “肌肉記憶”，從學術界蔓延至工業界，成為了事實上的行業標準。

02 看不見的成本，看得見的壁壘

“既然 CUDA 這麼厲害，那競爭對手，比如 AMD 的 ROCm 或者 Intel 的 oneAPI，就不能做一個更好的來替代它嗎？” 這是我們向一位負責大模型訓練的首席 AI 架構師提出的問題。他笑了笑，反問我們：

“你知道將一個一線大廠的核心 AI 業務，從英偉達平台遷移到另一個平台，真正的成本是多少嗎？它不是採購幾萬片新芯片的硬件費用，而是一張長到令人絕望的 ‘技術賬單’，其金額可能是硬件成本的數倍，甚至十倍以上。”

在這位專家的幫助下，我們得以一窺這張 “技術賬單” 的冰山一角：

代碼重構與遷移: 這絕非簡單的 “查找 - 替換”。無數工程師耗費心血手寫的、針對 NVIDIA GPU 底層優化的計算核心（Kernel），在 AMD 或 Intel 的芯片上必須幾乎全部重寫。這其中涉及到的底層硬件架構差異，是外行難以想象的。

性能優化地獄: 即便代碼成功遷移，新的硬件也無法 “開箱即用” 地達到英偉達平台的性能。工程師需要花費數月甚至數年的時間，去進行繁瑣的性能調優，解決各種意想不到的 bug，才能慢慢 “逼近” 原來的效率。對於分秒必爭的 AI 競賽而言，這種時間成本是致命的。

工具鏈的鴻溝: 英偉達提供瞭如 Nsight、NVProf 等極其成熟的性能分析和調試工具，能幫助工程師快速定位瓶頸。而競爭對手的工具鏈，在穩定性、易用性和功能豐富度上，仍有數年的差距。這位架構師坦言：“在 NVIDIA 上一個下午就能解決的問題，在其他平台上可能需要一週，而且你還不知道問題到底出在哪。”

人才庫的斷層: 一個殘酷的現實是，市場上精通 CUDA 的工程師數量，可能百倍、千倍於精通 ROCm 的工程師。對於企業來説，這意味着更高的招聘成本、更長的培訓週期，以及項目延期的巨大風險。

生態的惰性: 像 Hugging Face 這樣的模型社區，其上絕大多數開源模型都是為 NVIDIA GPU 預訓練和優化的。當一個團隊想快速驗證一個新想法時，最快的路徑永遠是 “下載模型，在英偉達 GPU 上運行”。

“總結一下，” 這位架構師最後説，“英偉達的護城河，不是它自己挖的，而是過去十五年，全球數百萬開發者用一行行代碼、一次次調試、一個個項目為它構建起來的。想填平這條河，需要的不是錢，而是時間，以及一個同樣龐大且忠誠的開發者軍團。目前來看，沒人做得到。”

03 向上集成：從賣鏟子到賣 “淘金工廠”

如果説 CUDA 是英偉達的 “軟件靈魂”，那麼其 “硬件” 的進化策略，同樣充滿了智慧。一位在硅谷 20 年的頂級 VC 合夥人，給我們提供了一個獨特的商業視角：

“要理解英偉達的商業模式，你不能只看 GPU，你要看它的 ‘客單價’ 是如何一步步提升的。這是一個教科書級別的 ‘向上集成’（Upward Integration）案例。它本質上不是在賣產品，而是在不斷為客户解決更宏大、也更有價值的問題。”

這位 頂級 VC 合夥人將英偉達的戰略描繪成一個四級火箭：

第一級：賣 “零件”-GPU 芯片。 這是起點。從 G80 到 Fermi，再到今天的 Blackwell 架構，英偉達始終保持着單卡性能的領先。這是它一切業務的基石。

第二級：賣 “設備”- DGX/HGX 服務器。 英偉達很快發現，客户需要的不是 8 片獨立的 GPU，而是一個能讓這 8 片 GPU 高效協同工作的 “怪獸”。於是，它通過高速互聯技術 NVLink 和 NVSwitch，將 GPU 緊密耦合，推出了 DGX 服務器。它賣的不再是零件，而是一台 “開箱即用的 AI 超級計算機”。客單價從數千美元躍升至數十萬美元。

第三級：賣 “生產線”- SuperPOD 集羣。 當客户需要訓練千億、萬億參數的大模型時，一台 DGX 也不夠了。英偉達通過收購 Mellanox 獲得的 InfiniBand 高速網絡技術，將成百上千台 DGX 服務器連接成一個龐大的集羣，並提供一整套軟件來管理它。這就是 SuperPOD。它賣的不再是設備，而是一條完整的 “AI 模型生產線” 藍圖。客單價飆升至數千萬甚至數億美元。

第四級：賣 “工廠”- 數據中心級解決方案。 今天，英偉達正在向終極形態邁進。它與雲服務商合作推出 DGX Cloud，讓客户可以按需租用一個完整的 “AI 工廠”。它甚至直接參與到客户數據中心的設計中。它賣的，是一種 “AI 能力” 本身。

通過這種層層遞進的策略，英偉達將自己從一個芯片供應商，變成了客户 AI 戰略中不可或缺的、提供全棧解決方案的 “總包商”。每一次集成，都解決了客户更深層次的痛點，也帶來了更高的利潤率和更強的客户粘性。

結語

故事到這裏，似乎已經足夠傳奇。但對於一個 4 萬億美元的帝國而言，它的野心遠不止於此。以 NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 為例，它就像是 AI 時代的 “Windows 操作系統”。企業購買英偉達的硬件後，可以再為其訂閲 NVAIE 服務，以換取運行關鍵業務所必需的穩定性、安全性、技術支持和性能保障。

這不僅為英偉達開闢了一個全新的、高利潤的軟件訂閲市場，更重要的是，它將與客户的關係從一次性交易，變成了長期的服務夥伴。

而當這種 “硬件 + 軟件 + 服務” 的全棧能力被打磨到極致時，它就完美地契合了 21 世紀最重要的新趨勢之一：主權 AI (Sovereign AI)。

一位專注於地緣科技的專家，為我們揭示了英偉達故事的最終章：

“我們正在進入一個 ‘主權 AI’ 的時代。每一個國家，都將意識到擁有自己獨立的 AI 基礎設施、自己的基礎大模型、以及由本國數據訓練出的 AI，是 21 世紀國家主權的一部分，就像擁有自己的貨幣和軍隊一樣重要。而誰能為這些國家提供構建 ‘主權 AI’ 的全套工具？今天，答案只有一個——英偉達。”

這使得英偉達超越了一家商業公司的範疇，它的產品變成了 21 世紀地緣政治的戰略資源。這不僅為它打開了一個以 “國家” 為單位的全新藍海市場，更將其業務的確定性和不可替代性，提升到了前所未有的高度。

4 萬億美元。這個數字，不是神話，也非泡沫。

本文作者：硅兔君，來源：36 氪，原文標題：《4 萬億英偉達，憑什麼？我們和幾位硅谷核心專家聊出了答案》