在过去的二十年中，NVDA很快一直关注全球关注。该半导体公司被认为是计算机芯片设计和制造业的国际领导者，并有助于促进人工智能（AI）的革命性增长。 NVIDIA除了对游戏的好处，NVIDIA宣布在今年3月在波士顿建立了一个研究中心，其首席执行官Renxun Huang说，研究人员表示，要克服从药物开发到材料开发的挑战。以下将调整NVIDIA开发的历史 - 从为游戏行业制作硬件到设计AI赋权芯片。 “损失前只有30天” 1993年4月5日，Jensen Huang，Chris Marachowski和Curtis Prim建立了NVIDIA，首先，AY专注于设计和制作计算机和视频游戏的3D图形处理器。该公司的第一个产品，多媒体处理器NV1，没有达到T的期望他创始人对市场的回应。随后发生的金融危机非常严重，NVIDIA将其一半的员工投入了，因此形成了一句话：“我们的公司距离损失只有30天的时间。” 除了无法满足期望的NV1性能外，NVIDIA与日本游戏公司SEGA合作生产寄主图形芯片的计划也失败了，进一步增加了压力。但是，即使转向其他公司购买筹码，SEGA仍然向Nvidia投资了500万美元，这是一项允许公司避免损失的基金。 尽管面临财务挑战和团队的收缩，但Bynvidia的推出还是1997年的下一代筹码，并取得了巨大的成功。 Riva 128支持高分辨率2D和3D图形，并且在前四个月内，销售额超过100万件。基于Riva 128销售基础，NVIDIA推出了Riva TNT，Riva TNT已将行业的位置与质量和图像性能更好。两年后来，1999年1月22日，NVIDIA以每部12美元的价格公开前往纽约证券交易所（纽约证券交易所），5月，它派出了1000万个图形处理器。 GPU的诞生 1999年晚些时候，NVIDIA发布了Geforce 256，并将其称为全球第一个“图形处理单元”（GPU）。通过直接向消费​​者进行芯片营销，而不是简单地将其纳入设备或主机，而是使“ GPU”一词广为人知。通过在可以同时运行的小任务中分解大型契约（即在并行处理中）的能力，GPU采用了图形的繁重驾驶工作，从而使设备能够更快地处理其他计算操作 - 这意味着GeForce 256提供了更好，更快，更快，更快，更现实的图形。 随着在为消费者和游戏机提供GPU的持续积累，例如Xbox，NVIDIA，NASDAQ 100的20日和2001年的标准普尔500指数。 库达的布局和突破 2006年，NVIDIA启动了CUDA平台欠用户使用相同的GPU处理功能来运行自定义软件，而不仅仅是用于图形处理。在2006年至2017年之间，NVIDIA向研发投资了近120亿美元，其中很大一部分去了Cuda。 在2010年进入后，PAGS下载Cuda放慢了速度。尽管该平台允许用户使用芯片进行 - 游戏风景，但起初似乎并没有为投资者提供报酬。 Podcast共同主持人本·吉尔伯特（Ben Gilbert）在2022年的一集中说：“在2000年代后期，一些投资者是Nvidia的忠实粉丝和CUDA的投资。” “但是在2010年代中期，市场需求尚未显着出现，投资也在增长。” 但是，随后的技术发展是公司的关键。 “因为我们在销售游戏图形卡的同时提高了计算机的加速度，所以它使所有产品变得更加昂贵，” NVIDIA IN -Depth In -Depth研究副总裁Brian Catanzaro在2023年告诉Yahoo Finance。 “命运遇到了婚姻” 2012年，使用CUDA，Alex Krizhevsky和Ilya Sutskov通过两个Nvidia GPU训练了对神经网络的视觉识别。 Alexnet在图像识别方面的成功表现表明，与先前使用的CPU相比，使用GPU的教育培训模型可以大大缩短训练时间。 在这一发展之后，NVIDIA开始将重点转移到人工智能上，并且游戏业务收入的这种变化支持了这一变化。到2016年，该公司启动了DGX-1-A系统，旨在深入研究和不断增加的语言模型。那一年，NVIDIA的股价几乎是三倍。 NVIDIA首席执行官詹森·黄（Jensen Huang）当时告诉Yahoo Finance：“这是'满足命运的机会'。” “人们想到一夜之间的名声，但是像大多数'一晚的名声'一样，我们花了很多年。” 同时，Nvidia借此机会进行了战略性收购，例如将无线公司ICERA授予2011和招聘公司在2013年波特兰集团。2020年，它试图获得一个半导体设计公司的部门（ARM），但由于监管问题，最终遭到了失败的处理。 2022年3月，NVIDIA宣布推出H100“ Hopper”芯片，该芯片有望提供更快的培训和更好的性能。在这个GPU中，包括Alphabet（GOOG），Amazon（AMZN）和Microsoft（MSFT）在内的大型公司在开发AI产品和驱动数据时已经在NVIDIA投资了数十亿美元。 其中一家公司是OpenAI（Opai.pvt），他与NVIDIA于2016年NVIDIA的合作在开始时就授予其第一个Sudgx-1 percomputer。 2022年11月，Openai迅速使用Chatgpt创建了标题，Chatgpt是Nvidia GPU建立的语言模型。根据瑞银一项研究，Chatgpt为历史上增长最快的消费者应用程序创造了不到两个月的记录，在2023年1月，每月活跃用户达到1亿个活跃用户。23声明，“世界各地的企业从通用计算发生变化”，世界各地的企业都会从通用计算，即计算和生成的AI变化。 通往3万亿美元市值的道路 随着人工智能投资者的利益不断增长，NVIDIA的季度收入是2024年1月的同比增长的两倍以上，并且运行模型所需的GPU的需求持续不断发展。发布季度报告后，NVIDIA将美国股票历史上的日期增长最大，市场价值为2770亿美元，第二天的市值为2万亿美元。但是，这张唱片并没有持续很长时间 - 仅仅两个月后，Nvidia再次创造了纪录。 同年3月，NVIDIA宣布推出下一代芯片Blackwell。随着性能的改善，芯片会降低成本和能耗，并且更适合与T的大规模巧合和合作他设计，并且比前几代产品更好。不久，NVIDIA宣布了2024年6月的10股分拆计划。在拆分之后，其市场价值超过了Microsoft和Apple（AAPL），该公司以3.3万亿美元的价格成为全球公司。到2024年11月的Way，它被包括在道琼斯的平均行业中。 尽管取得了许多成就，但Nvidia在增加方面也面临着挑战。在2018年，它面临班级行动案，称其未能适当地披露投资者加密货币市场对GPU销售收入的影响。当时，比特币（BTC-USD）和以太坊（ETH-USD）等加密货币的“矿工”使用NVIDIA GPU来完成交易并获得新的代币，这一过程需要大量的计算能力，使NVIDIA GPU成为一个受欢迎的选择。 2022年，NVIDIA支付了550万美元的规范证券交易委员会（SEC）； 2024年12月，美国最高法院驳回了NVIDIA的上诉，该上诉使2018年能够继续审判。 这并不是第一个偶然的巧合，NVIDIA由于筹码而面临法律问题。在2016年，在GTX 970图形卡宣传的表现不符合其实际功能并向每个消费者支付30美元的情况下，它达成了谈判。 除法律问题外，如果供应链可以维持需求，这也是一个挑战。在2020年初，由于Covid-19-19，以及远程工作中技术的预期不断提高，因此缺乏全球芯片。在2023年，美国贸易战争，恶劣天气事件和俄罗斯 - 乌克兰战争等因素进一步扩大了这一周期。 IDC的2024年12月的报告预测，全球对AI和高性能计算（HPC）的需求将在2025年增加15％以上。 促进人工智能革命 2025年1月，TRU总裁宣布，Oracle，OpenAI和Softbank等科技公司将投资500 B在未来四年中，美国基础设施的Illion。作为项目技术合作伙伴，NVIDIA的股票价格上涨，市场价值为3.6万亿美元。 但是，该月晚些时候，中国公司DeepSeek发布了自己的AI模型，据报道，培训比竞争对手便宜。宣布这一消息后，NVIDIA的股价下跌了5890亿美元，下降了近17％，这是美国股票历史上最大的市场损失。 股价下跌后，2025年3月，NVIDIA推出了Blackwell Ultra，这是Blackwell的继任者。新芯片的性能是上一代的1.5倍，这将有助于AI模型对用户查询更快地响应。 2025年4月，特朗普政府禁止在中国出口NVIDIA H20芯片，因为此类芯片对于AI研发的研发至关重要。 NVIDIA在第一季度的报告中说，禁令将撤消t可能损失80亿美元的销售额。 尽管出口限制的扩大，但NVIDIA仍在增长，甚至在6月的Microsoft短暂超过了Microsoft，成为世界上最高的资本公司。在最前沿，有些人希望它将成为第一家拥有4万亿美元市值的公司。方舟投资创始人凯西·伍德（Casey Wood）今年早些时候对Yahoo Finance表示：“ NVIDIA确实推动了AI革命的开始。” “我们认为这仍然会发挥重要作用。” 金融的官方帐户 24小时滚动播放最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）