1.1 关键节点
| 时间 | 节点 | 意义 |
|---|---|---|
| 1993 年 4 月 5 日 | 黄仁勋（Jensen Huang）、Chris Malachowsky、Chris Priem 创立公司，初始资金约 4 万美元，后获红杉等约 2,000 万美元风投 | 起点：一家 3D 图形芯片公司 |
| 1999 年 1 月 22 日 | 纳斯达克 IPO（发行价 12 美元，募资约 4,200 万美元）；同年推出 GeForce 256，自称“世界上第一款 GPU” | “GPU”一词由此进入行业词典 |
| 2006 年 | 推出 CUDA 并行计算平台 | GPU 从图形走向通用计算；此后 20 年的软件护城河起点 |
| 2012 年 | GPU 训练的神经网络赢得 ImageNet 竞赛 | CUDA 的价值在深度学习时代显现 |
| 2019 年 3 月 / 2020 年 4 月 | 宣布并完成以 69 亿美元收购网络公司 Mellanox | 获得 InfiniBand 网络，开始做机架级、数据中心级系统，而不只是卖芯片 |
| 2022 年 2 月 | 400 亿美元收购 Arm 的交易在监管压力下告吹 | 监管风险的早期教训 |
| 2023 年 5 月 | ChatGPT 驱动的 AI 热潮中市值突破 1 万亿美元 | 数据中心收入开始垂直上升 |
| 2024 年 3 月 | GTC 2024 发布 Blackwell 架构（B200） | 一年一代架构节奏的起点 |
| 2024 年 11 月 | 纳入道琼斯工业平均指数成分股 | — |
| 2025 年 3 月 | GTC 2025 发布 Blackwell Ultra，并预告下一代 Vera Rubin 平台（2026 年推出） | — |
| 2025 年 7 月 / 10 月 | 史上首家市值 4 万亿美元、5 万亿美元的公司 | — |
| 2025 年 9 月 15 日 | 中国市场监管总局初步认定英伟达违反反垄断法（未履行 2020 年 Mellanox 收购附加条件），处罚可达上年在中国销售额的 10%（二手资料） | 见第七章 |
| 2026 年 8 月 | Vera Rubin 平台进入全面量产，创公司史上最快产品爬坡；Q2 财报同时给出 FY2028 约 70% 增长展望 | 见第二、五章 |
1.2 现任管理层与治理结构
- 创始人、总裁兼 CEO：黄仁勋（Jensen Huang），1993 年创立公司至今。首席财务官：Colette Kress（财报电话会主讲人之一）。
- 股权结构：未核实（本轮未取得 2026 年代理声明原文复核）。书中不可写创始人持股比例、机构持股比例等具体数字，见附录未核实清单。
- 员工人数：未核实（本轮未取得 FY2026 10-K 原文中的员工数复核）。见附录未核实清单。
1.3 报告口径变化（必须写进书的注释）
自 FY2027 Q1 起，公司按两大“市场平台”披露收入——数据中心（Data Center）与边缘计算（Edge Computing），并重述了此前九个季度；同时保留两大报告分部——计算与网络（Compute & Networking）与图形（Graphics）。Q2 FY2027：计算与网络 883.0 亿美元（占 91.8%），图形 79.2 亿美元。平台口径与分部口径交叉但不等同，引用时必须注明是哪个口径。
1.4 当前业务版图（一句话版）
数据中心 AI 系统（Blackwell / Vera Rubin GPU、Grace / Vera CPU、NVLink / InfiniBand / Spectrum-X 网络、BlueField DPU、NVIDIA AI Enterprise 与 NIM 推理微服务）＋边缘计算（游戏 GPU、专业可视化工作站、机器人与汽车）＋ CUDA 软件生态（公司称注册开发者约 750 万、活跃开发者 400 万以上，二手资料对公司表述的转述）。数据中心占 FY2027 Q2 营收 92.5%，是理解这家公司的全部起点。
三十二年里，英伟达换过三次身份：图形芯片公司（1993–2006）、通用计算平台公司（2006–2022）、AI 基础设施公司（2023 至今）。每一次换身份都不是换产品，而是换“谁为它付钱”——从游戏玩家，到云厂商，到今天的主权基金、AI 云厂商与工业企业。第四章会拆这张客户版图，第五章会讲它如何用资产负债表把版图锁住。
三十二年三换身份的共同点
英伟达换过三次身份：图形芯片公司（1993–2006）、通用计算平台公司（2006–2022）、AI 基础设施公司（2023 至今）。每一次换身份都不是换产品，而是换“谁为它付钱”——从游戏玩家，到云厂商，到今天的主权基金、AI 云厂商与工业企业。三次换身份有一个共同点：每一次都是先有软件生态、后有硬件放量。2006 年推出 CUDA 并行计算平台，GPU 从图形走向通用计算，此后 20 年的软件护城河就此奠基；2012 年 GPU 训练的神经网络赢得 ImageNet 竞赛，CUDA 的价值在深度学习时代显现；2019 年 3 月宣布、2020 年 4 月完成以 69 亿美元收购网络公司 Mellanox，获得 InfiniBand 网络，开始做整机架、整数据中心。
CUDA 护城河的三个层次
CUDA 的护城河有三个层次，缺一不可。第一层是开发者：公司称注册开发者约 750 万、活跃开发者 400 万以上（二手资料对公司表述的转述），开发者越多，CUDA 之上的模型、库与工具就越多，迁移成本就越高。第二层是系统：从芯片到机架再到整数据中心（DGX / HGX / GB200 NVL72），单价从数万美元的芯片升至数百万美元的机架，客户买的不再是一块芯片，而是一套经过验证的系统，替换供应商意味着重做整个系统验证。第三层是网络：Mellanox 的 InfiniBand 让 GPU 之间高速互联，AI 训练的瓶颈从单卡算力转向了集群互联，而互联恰恰是英伟达通过收购拿到的能力。三层合起来，竞争对手要替代英伟达，需要同时在开发者、系统与网络三个层次上追赶——AMD 的短板仍是软件生态（ROCm vs CUDA）与产能分配（台积电 CoWoS 份额约 10.5 万片，远低于英伟达的约 59.5 万片，二手供应链数据），正是这个逻辑的注脚。数据中心占 FY2027 第二季度营收 92.5%，是理解这家公司的全部起点。
