英伟达股票 | NVDA.US | 实时价格图表

Nvidia 是一家美国跨国公司和技术公司，总部位于加利福尼亚州圣克拉拉，在特拉华州注册成立。这是一家软件和无晶圆厂公司，设计和供应图形处理单元 (GPU)、用于数据科学和高性能计算的应用程序编程接口 (API)，以及用于移动计算和汽车市场的片上系统单元 (SoC)。Nvidia 也是人工智能 (AI) 硬件和软件的主要供应商。

Nvidia 的专业 GPU 系列用于边缘到云端计算以及超级计算机和工作站，适用于建筑、工程和施工、媒体和娱乐、汽车、科学研究和制造设计等领域。其 GeForce GPU 系列面向消费市场，用于视频编辑、3D 渲染和 PC 游戏等应用。2023 年第二季度，Nvidia 的市场份额为 80.2%，在独立台式机 GPU 市场遥遥领先。该公司推出了 Shield Portable（一款手持游戏机）、Shield Tablet（一款游戏平板电脑）和 Shield TV（一款数字媒体播放器），以及其云游戏服务 GeForce Now，扩大了其在游戏行业的影响力。

除了 GPU 设计和制造外，Nvidia 还提供 CUDA 软件平台和 API，允许创建利用 GPU 的大规模并行程序。它们部署在世界各地的超级计算站点。2000 年代后期，Nvidia 进入移动计算市场，为智能手机和平板电脑以及车辆导航和娱乐系统生产 Tegra 移动处理器。其竞争对手包括 AMD、英特尔、高通以及 Cerebras 和 Graphcore 等 AI 加速器公司。它还制作用于音频和视频处理的 AI 软件（例如 Nvidia Maxine）。

2020 年 9 月，英伟达向软银提出收购 Arm，但由于监管审查时间过长，该提议未能实现，导致该交易于 2022 年 2 月终止，这原本将成为史上最大的半导体收购案。2023 年，英伟达成为第七家市值超过 1 万亿美元的美国上市公司，此后，随着该公司在人工智能热潮中成为具有人工智能功能的数据中心芯片领域的领导者，该公司的 估值一路飙升。2024 年 6 月，英伟达在一天之内超越 微软，成为全球最有价值的上市公司，市值超过 3.3 万亿美元。

Nvidia 成立于 1993 年 4 月 5 日，创始人是黄仁勋（2024 年任首席执行官），他是一位台裔美国电气工程师，曾任 LSI Logic 的 CoreWare 总监和 AMD 的微处理器设计师；克里斯·马拉乔斯基（Chris Malachowsky），曾在 Sun Microsystems 工作；柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem），曾任 IBM 和 Sun Microsystems 的高级工程师和图形芯片设计师。三人在东圣何塞贝里埃萨路的丹尼路边餐馆开会，同意创办这家公司。

当时，马拉乔斯基和普里姆对 Sun 的管理感到失望，并打算离开，但黄仁勋的“基础更稳固”，因为他已经在 LSI 管理自己的部门。三位联合创始人讨论了未来的愿景，这个愿景非常引人注目，以至于黄仁勋决定离开 LSI，成为他们新创业公司的首席执行官。

1993 年，三位联合创始人设想，即将到来的计算浪潮的理想轨迹将是加速计算领域，特别是基于图形的处理领域。之所以选择这条道路，是因为它具有独特的能力，能够解决通用计算方法无法解决的挑战。正如黄仁勋后来解释的那样：“我们还观察到，视频游戏是计算难度最大的问题之一，同时销量也非常高。这两种情况并不常见。视频游戏是我们的杀手级应用——一个飞轮，可以进入大市场，为解决大规模计算问题提供巨额研发资金。”银行存款 4 万美元，公司就此诞生。该公司随后从红杉资本和其他公司获得了 2000 万美元的 风险投资资金。

20 世纪 90 年代末，Nvidia 是 70 家创业公司之一，他们追逐的理念是视频游戏图形加速是未来的发展方向。只有两家公司幸存下来：Nvidia 和 ATI Technologies，后者合并为 AMD。

Nvidia 最初没有名字，联合创始人将所有文件命名为 NV，即“下一个版本”。合并公司的需要促使联合创始人审查了所有包含这两个字母的单词。有一次，Malachowsky 和 Priem 想将公司命名为 NVision，但这个名字已经被一家卫生纸制造商占用。黄仁勋建议使用 Nvidia 这个名字，源自“invidia”，拉丁语中意为“嫉妒”。该公司最初的总部位于加利福尼亚州桑尼维尔。

第一个图形加速器

Nvidia 的第一款图形加速器产品 NV1 针对处理四边形图元（前向纹理映射）进行了优化，而竞争对手则偏爱三角形图元。 随后，微软推出了 DirectX 平台，拒绝支持任何其他图形软件，并宣布其图形软件（Direct3D）将仅支持三角形。

Nvidia 还与世嘉签订了为 Dreamcast 视频游戏机制造图形芯片的合同，并在该项目上工作了一年。由于押注了错误的技术，Nvidia 面临着一个痛苦的困境：继续为 Dreamcast 开发劣质芯片，尽管它已经远远落后于竞争对手，或者停止工作并立即耗尽资金。

最终，世嘉当时的总裁入尻昭一郎亲自拜访了黄仁勋，传达了世嘉将与另一家图形芯片供应商合作开发 Dreamcast 的消息。然而，入尻昭一郎仍然相信黄仁勋，并“希望让 Nvidia 取得成功”。尽管 Nvidia 未能履行合同，令人失望，但入尻昭还是设法说服世嘉管理层向 Nvidia 投资 500 万美元。多年后，黄仁勋解释说，这是 Nvidia 当时剩下的全部资金，入尻昭的“理解和慷慨让我们多活了六个月”。

1996 年，黄仁勋解雇了 Nvidia 超过一半的员工（当时约 100 人），并将公司剩余的资源集中在开发一款针对处理三角形基元进行优化的图形加速器产品：RIVA 128。到 1997 年 8 月 RIVA 128 发布时，Nvidia 员工人数已减少到约 40 人，剩下的资金仅够支付一个月的工资。在 Nvidia 早期的这个艰难时期，人们极度绝望，这催生了“非官方的公司座右铭”：“我们公司还有 30 天就要倒闭了”。多年来，黄仁勋经常在向 Nvidia 员工做报告时以这句话开场。

Nvidia 在大约四个月内售出了大约一百万台 RIVA 128，并利用这些收入开发了下一代产品。1998 年，RIVA TNT 的发布巩固了 Nvidia 在开发高性能图形适配器方面的声誉。

上市公司

Nvidia 于 1999 年 1 月 22 日上市。在 Nvidia 未能履行合同的情况下对其进行投资，被证明是入尻担任世嘉总裁时做出的最佳决定。入尻于 2000 年离开世嘉后，世嘉以 1500 万美元的价格出售了其所持有的 Nvidia 股票。

1999 年末，Nvidia 发布了 GeForce 256 (NV10)，这是其首款明确作为 GPU 销售的产品，最引人注目的是将板载变换和照明 (T&L) 引入消费级 3D 硬件。它以 120 MHz 的速度运行，具有四像素管道，实现了高级视频加速、运动补偿和硬件子画面 alpha 混合。GeForce 的性能远远优于现有产品。

由于产品的成功，Nvidia 赢得了为微软 Xbox 游戏机开发图形硬件的合同，这为 Nvidia 带来了 2 亿美元的预付款。然而，该项目带走了许多来自其他项目的优秀工程师。短期内这并不重要，GeForce2 GTS 于 2000 年夏天发货。2000 年 12 月，Nvidia 达成协议，收购其曾经的竞争对手 3dfx 的知识资产，3dfx 是消费级 3D 图形技术的先驱，从 20 世纪 90 年代中期到 2000 年一直处于领先地位。收购过程于 2002 年 4 月完成。

2001 年，标准普尔选择 Nvidia 来取代标准普尔 500 股票指数中的安然，这意味着指数基金今后将需要持有 Nvidia 的股票。

2002 年 7 月，Nvidia 收购了 Exluna，收购金额不详。Exluna 开发软件渲染工具，其人员被并入 Cg 项目。2003 年 8 月，Nvidia 以约 7000 万美元收购了 MediaQ。2004 年 4 月 22 日，Nvidia 收购了 iReady，后者也是一家高性能 TCP/IP 卸载引擎和 iSCSI 控制器的提供商。2004 年 12 月，Nvidia 宣布将协助索尼设计 PlayStation 3 游戏机的图形处理器 (RSX)。2005 年 12 月 14 日，Nvidia 收购了 ULI Electronics，后者当时为 Nvidia 的竞争对手 ATI 提供芯片组的第三方南桥部件。2006 年 3 月，Nvidia 收购了 Hybrid Graphics。 2006 年 12 月，Nvidia 及其在显卡行业的主要竞争对手 AMD（已收购 ATI）收到了美国司法部的传票，指控其在显卡行业可能存在反垄断违法行为。

2007–2014

《福布斯》将 Nvidia 评为 2007 年度最佳公司，表彰了该公司在此期间以及过去五年中取得的成就。2007 年 1 月 5 日，Nvidia 宣布已完成对 PortalPlayer, Inc. 的收购。2008 年 2 月，Nvidia 收购了 PhysX（物理引擎和物理处理单元）的开发商 Ageia。Nvidia 宣布计划将 PhysX 技术集成到其未来的 GPU 产品中。

2008 年 7 月，Nvidia 报告称，该公司生产的某些移动芯片组和 GPU 由于制造缺陷而出现“异常故障率”，随后该公司将其第一季度收入减记了约 2 亿美元。然而，Nvidia 并未透露受影响的产品。2008 年 9 月，Nvidia 因这些缺陷成为集体诉讼的对象，该诉讼声称有缺陷的 GPU 已安装在 Apple Inc.、戴尔和惠普生产的某些笔记本电脑型号中。2010 年 9 月，Nvidia 达成和解，将向受影响笔记本电脑的所有者补偿维修费用，在某些情况下，还会补偿更换费用。2011 年 1 月 10 日，Nvidia 与英特尔签署了为期六年、价值 15 亿美元的交叉许可协议，结束了两家公司之间的所有诉讼。

2011 年 11 月，在世界移动通信大会上首次亮相后，Nvidia 发布了用于移动设备的 Tegra 3 ARM 芯片系统。Nvidia 声称该芯片是有史以来第一款四核移动 CPU。2011 年 5 月，Nvidia 宣布同意以 3.67 亿美元收购英国基带芯片制造公司 Icera。2013 年 1 月，Nvidia 发布了 Tegra 4 以及 Nvidia Shield，这是一款基于 Android 的手持游戏机，由新的芯片系统驱动。2013 年 7 月 29 日，Nvidia 宣布从意法半导体收购了 PGI。

2013 年 2 月，Nvidia 宣布计划在圣托马斯高速公路的另一侧（现有总部大楼西侧）建造一座新的总部大楼，由两栋巨大的三角形建筑组成。该公司选择三角形作为设计主题。正如黄仁勋在一篇博客文章中解释的那样，三角形是“计算机图形学的基本组成部分”。

2014 年，Nvidia 将 Valve 的游戏《传送门》和《半条命 2》移植到 Nvidia Shield 平板电脑上，并命名为 Lightspeed Studio。自 2014 年以来，Nvidia 的业务多元化，重点关注三个市场：游戏、汽车电子和移动设备。

同年，Nvidia 还在 3dfx 破产财产受托人提起的诉讼中胜诉，该诉讼质疑 Nvidia 于 2000 年收购 3dfx 的知识资产。2014 年 11 月 6 日，美国第九巡回上诉法院在一份未公布的备忘录命令中确认了“地方法院的判决，该判决确认了破产法院的裁定，即 Nvidia 在 3dfx 申请破产前不久从 3dfx 购买资产时支付的价格并未低于公平的 市场价值 。

2016–2018

Nvidia Titan X，GeForce 10 系列的一部分

2016 年 5 月 6 日，Nvidia 发布了 GeForce 10 系列的首款 GPU，即 GTX 1080 和 1070，这两款 GPU 基于该公司的全新 Pascal 微架构。Nvidia 声称这两款型号的性能均优于其基于 Maxwell 的 Titan X 型号；这两款型号分别采用 GDDR5X 和 GDDR5 内存，并使用 16 纳米制造工艺。该架构还支持一项称为同步多投影 (SMP) 的新硬件功能，旨在提高多显示器和虚拟现实渲染的质量。包含这些 GPU 且足够薄的笔记本电脑（截至 2017 年底，厚度不到 0.8 英寸（20 毫米））已被指定为符合 Nvidia 的“Max-Q”设计标准。

2016 年 7 月，Nvidia 同意就其 GTX 970 型号的虚假广告诉讼达成和解，因为由于硬件设计的限制，该型号无法使用其宣传的全部 4 GB VRAM。2017 年 5 月，Nvidia 宣布与丰田合作，丰田将在其自动驾驶汽车中使用 Nvidia 的 Drive PX 系列人工智能平台。2017 年 7 月，Nvidia 和中国搜索巨头百度宣布了一项影响深远的人工智能合作伙伴关系，其中包括云计算、自动驾驶、消费设备和百度的开源人工智能框架 PaddlePaddle。百度宣布，Nvidia 的 Drive PX 2 AI 将成为其自动驾驶汽车平台的基础。

Nvidia 于 2017 年 12 月 7 日正式发布了 Titan V。

Nvidia 于 2018 年 3 月 27 日正式发布 Nvidia Quadro GV100。Nvidia 于 2018 年 9 月 27 日正式发布 RTX 2080 GPU。2018 年，谷歌宣布 Nvidia 的 Tesla P4 显卡将集成到 Google Cloud 服务的人工智能中。

2018 年 5 月，在 Nvidia 用户论坛上，有人发起了一个帖子，要求该公司向用户更新何时发布适用于安装在 2012 年年中之前运行 macOS Mojave 操作系统 10.14 的旧版 Mac Pro 机器上的显卡的 Web 驱动程序。Web 驱动程序是启用 GPU 的图形加速和多显示器功能所必需的。在其 Mojave 更新信息网站上，Apple 表示 macOS Mojave 将在配备“Metal 兼容”显卡的旧版机器上运行，并列出了 Metal 兼容 GPU，包括一些由 Nvidia 制造的 GPU。但是，此列表不包括目前使用 Nvidia 开发的 Web 驱动程序在 macOS High Sierra 中运行的 Metal 兼容卡。9 月，Nvidia 回应说：“Apple 完全控制 macOS 的驱动程序。但如果 Apple 允许，我们的工程师已做好准备并渴望帮助 Apple 为 macOS 10.14（Mojave）提供出色的驱动程序。” 10 月，Nvidia 又公开声明称：“Apple 完全控制 macOS 的驱动程序。不幸的是，Nvidia 目前无法发布未经 Apple 批准的驱动程序”，这表明两家公司之间可能存在分歧。到 2019 年 1 月，仍无启用 Web 驱动程序的迹象，Apple Insider 介入了这场争议，声称 Apple 管理层“不希望 Nvidia 在 macOS 中得到支持”。次月，Apple Insider 又声称，由于“过去的关系问题”，Nvidia 的支持被放弃，Apple 正在开发自己的 GPU 技术。如果没有 Apple 批准的 Nvidia Web 驱动程序，Apple 用户将不得不用 Apple 推荐的竞争支持品牌（例如 AMD Radeon）替换他们的 Nvidia 显卡。

2019 年收购 Mellanox Technologies

Nvidia 约克尼姆办公室（前身为 Mellanox Technologies），位于以色列约克尼姆伊利特，2023 年 3 月

2019 年 3 月 11 日，Nvidia 宣布以 69 亿美元收购 Mellanox Technologies，以大幅扩大其在高性能计算市场的影响力。2019 年 5 月，Nvidia 宣布推出新款 RTX Studio 笔记本电脑。开发人员表示，这款新笔记本电脑在 Maya 和 RedCine-X Pro 等应用程序中的运行速度将比配备 Core i9 和 AMD Radeon Pro Vega 20 显卡的高端 MacBook Pro 快七倍。2019 年 8 月，Nvidia 宣布推出 Minecraft RTX，这是 Nvidia 为 Minecraft 游戏开发的官方补丁，专门为 Windows 10 版游戏添加了实时 DXR 光线追踪。用 Nvidia 的话来说，整个游戏都通过路径追踪进行了“改装”，这极大地影响了引擎内部光线、反射和阴影的工作方式。

2020–2023

2020 年 5 月，Nvidia 宣布收购 Cumulus Networks。收购后，该公司与 Mellanox 一起被并入 Nvidia 的网络业务部门。

2020 年 5 月，Nvidia 开发了一款开源呼吸机，以解决全球冠状病毒大流行造成的呼吸机短缺问题。2020 年 5 月 14 日，Nvidia 正式宣布推出其 Ampere GPU 微架构和 Nvidia A100 GPU 加速器。2020 年 7 月，据报道，Nvidia 正在与软银洽谈以 320 亿美元收购英国芯片设计公司 Arm。

2020年9月1日，Nvidia正式宣布基于该公司全新Ampere微架构的GeForce 30系列。

2020 年 9 月 13 日，英伟达宣布将以 400 亿美元的价格从软银集团手中收购 Arm，此举将接受常规审查，而软银将保留英伟达 10% 的股份。

2020 年 10 月，Nvidia 宣布计划在英国剑桥建造最强大的计算机。这台名为 Cambridge-1 的计算机于 2021 年 7 月推出，投资 1 亿美元，将利用 AI 支持医疗保健研究。Jensen Huang 表示：“Cambridge-1 超级计算机将成为英国的创新中心，并进一步推动该国研究人员在关键医疗保健和药物研发方面所做的开创性工作。”

同样在 2020 年 10 月，随着 Nvidia RTX A6000 的发布，Nvidia 宣布将淘汰其工作站 GPU 品牌 Quadro，并将未来产品的名称更改为 Nvidia RTX，并且制造将基于 Nvidia Ampere 架构。

2021 年 8 月，英国竞争与市场管理局提出“重大竞争担忧”，Arm 的收购计划被搁置。2021 年 10 月，欧盟委员会对此次收购展开了竞争调查。委员会表示，Nvidia 的收购可能会限制竞争对手对 Arm 产品的访问，并向 Nvidia 提供太多有关其竞争对手的内部信息，因为这些竞争对手与 Arm 有交易。软银（Arm 的母公司）和 Nvidia 于 2022 年 2 月初宣布，他们“已同意不推进交易，‘因为存在重大监管挑战’”。调查定于 2022 年 3 月 15 日结束。同月，据报道，Nvidia 遭到网络攻击。

2022 年 3 月，Nvidia 首席执行官黄仁勋表示，他们愿意让英特尔在未来生产他们的芯片。这是该公司首次提到他们将与英特尔即将推出的代工服务合作。

2022年4月，据报道，Nvidia计划在亚美尼亚埃里温开设一个新的研究中心。

2022 年 5 月，Nvidia 启用了 Voyager，这是其新总部大楼中两座巨型建筑中的第二座，位于旧总部大楼的西侧。与规模较小、年代较久远的 Endeavor 不同，Voyager 的三角形主题使用得“更少”。

2022年9月，Nvidia宣布其下一代汽车级芯片Drive Thor。

2022 年 9 月，Nvidia 宣布与麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所合作，开发 Nvidia 的全套 AI 医疗软件套件 Clara，其中包括 Parabricks 和 MONAI。

根据美国商务部于 2022 年 10 月生效的对华先进微芯片出口禁令，英伟达的数据中心芯片被列入出口管制名单。次月，该公司在中国推出了一款符合出口管制规则的新型先进芯片，名为 A800 GPU。

2023 年 9 月，Getty Images 宣布与 Nvidia 合作推出 Generative AI by Getty Images，这是一款新工具，可让人们使用 Getty 的授权照片库创建图像。Getty 将使用 Nvidia 的 Edify 模型，该模型可在 Nvidia 的生成 AI 模型库 Picasso 上使用。

2023 年 9 月 26 日，丹尼餐厅首席执行官凯利·瓦拉德 (Kelli Valade) 与黄仁勋一同在东圣何塞贝里埃萨路的丹尼餐厅庆祝英伟达的成立，餐厅还安装了一块牌匾，以标记相关角落摊位为这家市值 1 万亿美元的公司的诞生地。到那时，英伟达的 H100 GPU 需求量如此之大，甚至其他科技巨头也对英伟达的供应分配方式心存感激。甲骨文公司的拉里·埃里森 (Larry Ellison) 当月表示，在帕洛阿尔托的 Nobu 与黄仁勋共进晚餐时，他和特斯拉公司和 xAI 的埃隆·马斯克 (Elon Musk) “都在乞求” H100，“我想这是最好的描述方式。一小时的寿司和乞讨”。

2023 年 10 月，据报道，Nvidia 已悄然开始为微软的 Windows 操作系统设计基于 ARM 的中央处理器 (CPU)，目标是在 2025 年开始销售。

2024

2024 年 1 月，《福布斯》报道称，随着美国立法者考虑监管人工智能的提案，英伟达增加了在华盛顿特区的游说活动。据报道，从 2023 年到 2024 年，该公司至少聘请了四名具有美国国务院和财政部等机构专业背景的政府事务人员。值得注意的是，与人工智能领域的一些主要科技公司相比，该公司在 2023 年用于游说的 35 万美元是微不足道的。

截至 2024 年 1 月，雷蒙詹姆斯金融 (Raymond James Financial) 分析师估计，Nvidia 的 H100 GPU 售价在 25,000 至 30,000 美元之间，而在 eBay 上，单个 H100 的售价超过 40,000 美元。[123] 科技巨头们正在为其数据中心购买数万或数十万个 GPU，以运行生成性人工智能项目；简单的算术意味着他们要投入数十亿美元的资本支出。

2024 年 2 月，有报道称 Nvidia 是硅谷的“热门雇主”，因为在其他科技雇主裁员的时候，它提供了有趣的工作和丰厚的薪水。2023 年，一半的 Nvidia 员工的收入超过 228,000 美元。到那时，Nvidia GPU 已经变得如此有价值，以至于在运往数据中心时需要特殊的安全保护。思科首席信息官 Fletcher Previn 在 CIO 峰会上解释说：“这些 GPU 是通过装甲车运送的。”

2024年3月1日，英伟达成为美国历史上第三家市值超过2万亿美元的公司。英伟达仅用了180天就从1万亿美元升至2万亿美元，而前两家公司苹果和微软分别用了500多天。2024年3月8日，英伟达创下了迄今为止的最高市值，达到2.38万亿美元，仅落后苹果公司2300亿美元，落后微软6450亿美元。3月18日，英伟达宣布推出新的AI芯片和微架构Blackwell，以数学家David Blackwell命名。

2024 年 4 月，路透社报道称，中国涉嫌通过招标从超微和戴尔手中收购了被禁的 Nvidia 芯片和服务器。

2024 年 6 月，美国联邦贸易委员会 (FTC) 和美国司法部 (DOJ) 开始对 Nvidia、Microsoft 和 OpenAI 进行反垄断调查，重点关注它们在 AI 行业的影响力。FTC 负责对 Microsoft 和 OpenAI 的调查，而 DOJ 负责处理 Nvidia。调查的重点是这些公司的行为，而不是合并。在此之前，OpenAI 员工发表了一封公开信，表达了对 AI 快速发展和缺乏监管的担忧。

2024 年 6 月，英伟达市值首次达到 3 万亿美元。当时，英伟达是标普 500 指数中市值第三大的公司，该公司于 2024 年 6 月 10 日实施了 10 比 1 的 股票分割 。此举提高了股票对投资者的可及性(#](/blog/trading-terms/investors/) ，同时，受其专注于人工智能的半导体需求不断增长的推动，公司价值也大幅上升。与上一财年相比，该公司最近一个财季的收入增长了两倍，达到 260 亿美元，预计 2025 年将接近 1170 亿美元。英伟达 53.4% 的净利润率表明其在科技领域具有强劲的 盈利能力 。2024 年 6 月 18 日，该公司市值超过 3.3 万亿美元，成为全球市值最高的公司，超过微软和苹果。

2024 年 6 月，趋势科技宣布与 Nvidia 合作，以增强全球支持 AI 的私有数据中心的安全性。此次合作将 Nvidia NIM 和 Nvidia Morpheus 与 Trend Vision One™ – 主权和私有云 (SPC) 解决方案 [流行语] 相结合，以改善数据隐私、实时分析和快速缓解威胁。此次合作旨在解决 AI 驱动数据中心的复杂性，提供高效的威胁检测和响应能力。

领导

截至 2024 年初，Nvidia 的关键管理包括：

• Jensen Huang，创始人、总裁兼首席执行官
• NVIDIA 创始人兼研究员 Chris Malachowsky
• Colette Kress，执行副总裁兼首席财务官
• Jay Puri，全球现场运营执行副总裁
• Debora Shoquist，运营执行副总裁
• 蒂姆·泰特（Tim Teter），执行副总裁、总法律顾问兼秘书

董事会

截至 2024 年 3 月，公司董事会由以下董事组成：

• Rob Burgess（Macromedia Inc. 前首席执行官）
• Tench Coxe（Sutter Hill Ventures 前董事总经理）
• 约翰·达比里（加州理工学院工程师兼教授）
• Persis Drell（物理学家、斯坦福大学教授）
• 黄仁勋（Nvidia 联合创始人、首席执行官兼总裁）
• 道恩·哈德森（Dawn Hudson）（美国国家橄榄球联盟前首席营销官）
• Harvey C. Jones（Square Wave Ventures 执行合伙人）
• 梅丽莎·B·洛拉（Taco Bell国际公司前总裁）
• Michael G. McCaffery（Makena Capital Management 董事长）
• Stephen Neal（Cooley LLP 前首席执行官、名誉主席兼高级法律顾问）
• 马克·L·佩里（独立顾问）
• 布鲁克·西韦尔 (New Enterprise Associates 风险投资合伙人)
• Aarti Shah（礼来公司前高级副总裁兼首席信息和数字官）
• 马克·史蒂文斯（S-Cubed Capital 执行合伙人）

财政

2020财年，英伟达盈利27.96亿美元，年营收109.18亿美元，较上一财年下滑6.8%。2021年1月，英伟达股价超过531美元/股，市值超过3287亿美元。

2020 年第二季度，Nvidia 报告销售额为 38.7 亿美元，比 2019 年同期增长 50%。销售额的激增和人们对计算机技术的需求增加。该公司财务主管 Colette Kress 表示，疫情的影响“很可能反映出企业劳动力趋势的这种演变，重点关注 Nvidia 笔记本电脑和虚拟工作站等支持远程工作和虚拟协作的技术。” 2023 年 5 月，Nvidia 在交易时段的估值突破 1 万亿美元，到次年 11 月增长至 1.2 万亿美元。凭借其实力、规模和市值，Nvidia 被选为彭博社“七大公司”之一，即股市上这方面最大的七家公司。

所有权

2024 年初 Nvidia 的 10 大股东是：

• 先锋集团 (8.280%)
• 贝莱德（5.623%）
• 富达投资 (5.161%)
• 道富银行 (3.711%)
• 黄仁勋 (3.507%)
• Geode资本管理公司 (2.024%)
• 普信（T. Rowe Price）(2.013%)
• 摩根大通 (1.417%)
• 贝莱德人寿 (1.409%)
• 伊顿万斯 (1.337%)

GPU技术大会

Nvidia 的 GPU 技术大会 (GTC) 是一系列在全球举办的技术会议。它起源于 2009 年，在加利福尼亚州圣何塞举行，最初专注于通过 GPU 解决计算挑战的潜力。近年来，会议重点已转向人工智能和深度学习的各种应用；包括自动驾驶汽车、医疗保健、高性能计算和 Nvidia 深度学习学院 (DLI) 培训。GTC 2018 吸引了超过 8400 名与会者。GTC 2020 转换为数字活动，吸引了约 59,000 名注册者。经过几年的远程活动，GTC 将于 2024 年 3 月在加利福尼亚州圣何塞恢复面对面形式。

产品系列

Shield Tablet 及其附带的输入笔（左）和游戏手柄

Nvidia 的产品系列包括图形处理单元、无线通信设备以及汽车硬件和软件，例如：

• GeForce，面向消费者的图形处理产品
• RTX，专业视觉计算图形处理产品（取代GTX和Quadro）
• NVS，一款多显示器业务图形处理器
• Tegra，用于移动设备的片上系统系列
• Tesla，专用通用 GPU 系列，适用于专业和科学领域的高端图像生成应用
• nForce，是 Nvidia 为英特尔（赛扬、奔腾和酷睿 2）和 AMD（速龙和毒龙）微处理器打造的主板芯片组
• GRID，Nvidia 推出的一套用于图形虚拟化的硬件和服务
• Shield 是一系列游戏硬件，包括 Shield Portable、Shield Tablet 以及最新的 Shield Android TV
• Drive 是一系列面向自动驾驶汽车设计者和制造商的硬件和软件产品。Drive PX 系列是一个高性能计算机平台，旨在通过深度学习实现自动驾驶，而 Driveworks 是一个无人驾驶汽车的操作系统。
• BlueField 是一系列数据处理单元，最初是从收购 Mellanox Technologies 时继承而来
• 数据中心/服务器级 CPU，代号 Grace，2023 年发布
• DGX，专为深度学习应用设计的企业平台
• Maxine，一个为开发人员提供一套基于人工智能的会议软件的平台

开源软件支持

直到 2013 年 9 月 23 日，Nvidia 尚未发布其先进硬件的任何文档，这意味着程序员无法为其产品编写免费的开源设备驱动程序，除非借助（洁净室）逆向工程。

相反，Nvidia 为 X.Org 提供了自己的二进制 GeForce 图形驱动程序，以及一个与 Linux、FreeBSD 或 Solaris 内核和专有图形软件交互的开源库。Nvidia 还提供了但停止支持一款仅支持二维硬件加速并随 X.Org 发行版一起提供的模糊开源驱动程序。

Nvidia 驱动程序的专有性质在自由软件社区中引起了不满。在 2012 年的一次演讲中，Linus Torvalds 批评了 Nvidia 对待 Linux 的态度，他举起手指说“Nvidia，去你妈的”。一些 Linux 和 BSD 用户坚持只使用开源驱动程序，并认为 Nvidia 坚持只提供二进制驱动程序的做法不够充分，因为英特尔等竞争制造商为开源开发人员提供支持和文档，而其他制造商（如 AMD）则发布部分文档并提供一些积极的开发。

Nvidia 仅提供其专有驱动程序的 x86/x64 和 ARMv7-A 版本；因此，CUDA 等功能在其他平台上不可用。一些用户声称 Nvidia 的 Linux 驱动程序施加了人为限制，例如限制可同时使用的显示器数量，但该公司尚未对这些指控发表评论。

2014 年，随着 Maxwell GPU 的推出，Nvidia 开始要求其使用固件来解锁其显卡的所有功能。

2022 年 5 月 12 日，Nvidia 宣布将开源其 GPU 内核模块。2023 年，nouveau 实现了对 Nvidia 固件的支持，允许对 Turing 和更新的显卡进行适当的电源管理和 GPU 时钟重调。

深度学习

Nvidia GPU 用于深度学习和加速分析，因为 Nvidia 的 CUDA 软件平台和 API 允许程序员利用 GPU 中存在的更多内核来并行化机器学习算法中广泛使用的 BLAS 操作。在马斯克于 2019 年特斯拉自动驾驶日宣布该公司现在开发自己的 SoC 和全自动驾驶计算机并将停止在其车辆中使用 Nvidia 硬件之前，它们已包含在特斯拉公司的许多车辆中。研究人员、实验室、科技公司和企业公司都在使用这些 GPU。2009 年，Nvidia 参与了所谓的深度学习“大爆炸”，因为“深度学习神经网络与 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 相结合”。那一年，谷歌大脑团队使用 Nvidia GPU 创建了能够进行机器学习的深度神经网络，其中 Andrew Ng 确定 GPU 可以将深度学习系统的速度提高约 100 倍。

德格克斯

DGX 是 Nvidia 的超级计算机系列。

2016 年 4 月，Nvidia 基于 8 GPU 集群生产了 DGX-1，通过将 GPU 与集成深度学习软件相结合，提高用户使用深度学习的能力。2016 年 8 月，Nvidia 将其第一台 DGX-1 赠送给 OpenAI，帮助其训练更大、更复杂的 AI 模型，并将处理时间从六天缩短至两小时。它还开发了基于 Nvidia Tesla K80 和 P100 GPU 的虚拟机，可通过 Google Cloud 使用，Google 于 2016 年 11 月安装了这些虚拟机。微软在其基于 Nvidia Tesla K80 的 N 系列预览版中添加了 GPU 服务器，每个服务器包含 4992 个处理核心。同年晚些时候，AWS 的 P2 实例使用多达 16 个 Nvidia Tesla K80 GPU 进行生产。当月，Nvidia 还与 IBM 合作创建了一款增强 Watson AI 功能的软件套件，名为 IBM PowerAI。Nvidia 还提供自己的 Nvidia 深度学习软件开发套件。 2017 年，富士通的理化学研究所高级智能项目中心也开始使用 GPU。该公司的深度学习技术推动了 2017 年的盈利增长。

2018 年 5 月，Nvidia 人工智能部门的研究人员意识到，机器人只需观察人类做同样的工作，就能学会执行某项工作。他们创建了一个系统，经过短暂的修改和测试，已经可以用来控制下一代通用机器人。除了 GPU 制造外，Nvidia 还为研究人员和科学家提供并行处理能力，使他们能够高效运行高性能应用程序。

机器人

2020 年，Nvidia 推出了专为工程师设计的虚拟环境“Omniverse”。Nvidia 还开源了 Isaac Sim，利用这个 Omniverse 通过模拟机器人和现实世界的物理特性来训练机器人。

2024 年，黄仁勋将 Nvidia 的重点转向人形机器人和自动驾驶汽车，他预计这些领域将得到广泛的应用。