英伟达登上王者宝座，不过是一场海市蜃楼_风闻

《华尔街日报》称英伟达正在引领一场科技繁荣。从2万亿美元到3万亿美元，英伟达仅仅用了3个多月时间就荣登王者宝座。

中文媒体有专家欢呼/惊叹:美国正式一骑绝尘似的进入AI时代、遥遥领先。

毫无疑问→英伟达是一家卓越的AI公司。

自1993年4万美元起家至今3万亿美元市值，历时30年。

1995年~推出首款图形芯片产品NVIDIA NV1(首款能够实现3D渲染、视频加速和集成GUI加速的商用图形处理器)。

1997年~推出全球首款128位3D处理器RIVA 128。

1999年~NVIDIA挂牌上市。推出全球首款GPU（图形处理器GeForce 256)。专业图形的工作站GPU“Quadro”。

2000年~发布了全球首款笔记本电脑GPU“GeForce2 Go”

2001年~推出业内首款可编程GPU“NVIDIA GeForce3”。

2004年~推出SLI技术，允许多个GPU连接，借此以提升单台机器的图形处理能力。

2006年~推出用于通用GPU计算的架构“CUDA”，使GPU的平行运算功能拓展至科学研究领域。

2007年~推出Tesla GPU，使超级计算机中提供的计算能力可被广泛用于药物研发、医学成像和天气建模等领域研究人员的工作。

2008年~推出运用于手机等移动设备的处理器Tegra[2]。

2009年~推出FERMI架构与3D Vision技术。

2011年~推出基于超高效 ARM 架构的定制CPU“丹佛计划”（Project Denver）。

2012年~推出基于Kepler架构的GeForce GTX 600系列。

2013年~推出搭载触控笔和摄像头功能的平板电脑Tegra Note、便携游戏设备NVIDIA SHIELD、视觉计算设备NVIDIA GRID等。

2014年~发布移动设备芯片Tegra K1与平板电脑SHIELD TABLET。

英伟达→2015年正式投身于人工智能领域。

2015年→发布支持高级驾驶辅助系统的NVIDIA DRIVE，旨在发展自动驾驶汽车领域；同年发布的处理器GeForce GTX TITAN X，是为训练深度神经网络而打造；移动芯片Tegra X1，试图为深度学习和计算机视觉应用程序带来更高的处理能力。

2016年-2020年~推出了GPU架构（PASCAL、VOLTA）、服务器（DGX-1、Jetson TX2、DGX-2）、自动驾驶平台（DRIVE PX 2）等关于人工智能领域的产品或平台。

2021年~推出模拟协作平台NVIDIA Omniverse对元宇宙进行探索发展。

2024年~6月2日宣布下一代GPU架构“Rubin”，预计于2026年推出，为Blackwell的下一个平台。

王者英伟达在美国打造了什么“惊天动地的AI应用项目″？目前没有，未来不可预见。

美国在AI领域的应用更侧重于娱乐和消费层面，而中国则更注重在工业和生产领域的运用。比如:华为云盘古大模型3.0是完全面向行业的大模型，包含L0基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构，重点面向政务、金融、制造、医药、矿山、铁路、气象等行业。

中国已在建设以“雄安"为领头羊的二十一世纪智慧型城市，其前提是5G、千兆光网、数据中心等信息基础设施建设。截止2023年末，中国5G基站累计建成开通337.7万个，北美地区5G基站约34万个，欧洲地区5G基站约36万个。依托信息基础设施中国智慧港口快速发展，其中内河智慧港口占比35.8%，沿海智慧港口占比64.2%。

在自动驾驶领域，美国目前是“单车智能系统"，中国是“车载智能系统+道路智能系统″。

“3万亿美元的英伟达，在我看来，不过是皇帝的新装（bi­r­t­h­d­ay su­it）；华尔街都说它盛装锦绣，实则一丝无挂”

“所以，告诉我，AI和英伟达给美国带来了什么？有没有提高美国工厂的生产效率，有没有让全美的港口、城市，变得更高效？

我们的AI，被大量用于ch­a­t­G­PT这样的情感聊天机器人，和小视频生成软件So­ra；这些软件，初看像上帝光芒一样，让人啧啧称奇，但用到实际，而一无是处。浪费10万亿（美元）以上的资金，去造一个电子上帝，去捧一个全球市值第一的所谓AI公司，是不是太奢侈了″。

~~~哥仑比亚大学艾尔弗雷德教授。

英伟达固然是一家卓越的AI公司，但没有一个可靠的规模化的持久性市场支撑，卓越终究是海市蜃楼。