NVIDIA是一家美国半导体与计算公司，总部位于加利福尼亚州圣克拉拉，由黄仁勋、Chris Malachowsky和Curtis Priem于1993年创立。初围绕图形处理单元（GPU）为视频游戏和视觉计算而构建，NVIDIA成为训练和运行深度学习模型的主导硬件供应商，这一地位使其在2020年代生成式AI热潮的经济中占据核心位置，并在2024年和2025年的某些时点成为全球市值最高的上市公司。
历史
NVIDIA最初十五年主要作为一家图形芯片公司，竞争个人电脑和主机游戏市场。一个关键的战略决策出现在2006年引入CUDA，这是一个软件平台，允许开发者将NVIDIA GPU用于通用并行计算，而非仅用于渲染图形。采用在2000年代逐渐推进，但2012年的AlexNet结果，，该结果在两张NVIDIA GPU上训练了一个获胜的ImageNet模型，，证明了同样适合渲染像素的大规模并行架构也适合支撑深度学习的矩阵乘法。在随后的十年中，随着神经网络从数百万参数增长到数千亿参数，对NVIDIA数据中心GPU的需求相应增长，，公司逐步重新设计其最高端芯片，，从Tesla和Volta系列，经过Ampere、Hopper和Blackwell，，围绕AI训练和推理的特定需求而非仅图形处理
从图形到AI
到2020年代初，NVIDIA的数据中心业务，，向云提供商和训练大型模型的AI实验室销售GPU，，已超越其历史悠久的游戏业务，成为公司主要收入驱动力。其H100及后续芯片成为前沿模型训练的首选硬件，，在OpenAI、Anthropic和Meta等组织中使用，，NVIDIA的盈利和股价成为AI行业投资健康状况的广泛关注指标。公司市值从2010年代初的数百亿美元增长到2024年的超过三万亿美元，，这一上升与AI数据中心的资本支出繁荣密切相关
CUDA护城河
NVIDIA相对于竞争对手芯片制造商持久优势的一个核心原因是CUDA的软件生态系统：由于大多数深度学习框架，，包括PyTorch和TensorFlow，，以及大多数研究者的工具，，在十多年间都是针对CUDA构建和优化的，，切换到替代硬件（如Google的TPU或AMD的竞争芯片）会带来显著的软件兼容性成本，，这一动态被广泛描述为NVIDIA在硬件领先之上的软件“护城河”
市场地位与风险
NVIDIA的主导地位已在多个司法管辖区引发监管审查，，关注潜在的反竞争效应，，其依赖台湾积体电路制造公司进行芯片制造，，鉴于台海紧张局势，，被视为地缘政治脆弱性。2025年1月的DeepSeek market shock，，一个相对低成本的Chinese模型似乎匹配了西方前沿系统，，短暂抹去了NVIDIA创纪录的单日市值，，因担忧AI训练可能所需计算量远低于假设，，这说明了公司估值与对扩展定律驱动的GPU计算需求持续信念的紧密关联，，这种依赖性一些分析师已将其与早期技术周期的繁荣-萧条动态相比较，，这些动态曾被摩尔定律等观察所预测，，尽管并不完美