AI 发展带动训练集群规模扩大,推理端 token 消耗算力持续增长,带动算力和网络需求。我们认为,CPO 可以有效帮 助大规模集群降低功耗、提升互联...
2026-05-08 38 电子行业报告
英伟达:全球算力王者,加速计算时代的 AI 超级工厂 公司成立自 1993 年,早期专注图形计算芯片,针对游戏机、PC 市场,2006 年 推出 CUDA 进军通用计算,逐步形成 GPU+CPU+DPU 的三芯布局,应用领域也 从游戏拓展至数据中心、专业可视化、自动驾驶等,目标客户涵盖 CSP、商业企 业、消费者;公司上市以来,收入成长超 160 倍,市值增长超 2700 倍, 在全球 AI 芯片市场的市占率最高已经达到 90%。 历史复盘:强自研+前瞻并购丰富产品矩阵,通用生态形成坚实护城河 (1)2000 年前,从“狂野西部”通用图形计算起步,凭借更加高效的研发模式、 绑定大客户微软胜出并定义世界首款 GPU:研发上,公司采用了“三团队-两季 度”的高效研发模式实现了技术和产品的快速迭代;产品上,通过 DDR、SDR 和 TNT 三个系列实现了高中低端的全面布局;战略上,绑定大客户微软,凭借 ows 95 操作系统的高占有率打败并收购图形计算先驱 3dfx; (2)2000-2005 年,客户多元化,通过性能优势掌握 PC 独显龙头地位:上市初 期,公司与微软合作失败并导致业绩和股价的调整,后续公司积极开拓 Intel、索 尼等大客户,并通过 GeFroce 6800Ultra 优异的产品性能再次夺回 GPU 老大的地 位,同时打败了竞争对手 ATI; (3)2006-2015 年,以游戏业务筑基,培育以 CUDA 为核心的通用计算体系: 在终端多元化导致 PC 出货量下降的背景下,公司聚焦高端游戏卡稳定增长态势 并实现了逆势增长,2010-2015 年游戏业务收入五年 CAGR 达到 21%;2006 年 公司超前推出 CUDA,从图形计算拓展至通用计算,虽然在前期经历了产品生态 不完善导致的业绩和股价的调整,但是公司坚持投入研发,研发费用逐年攀升, 形成了快速迭代的硬件+深度捆绑的软硬件+大量外围的二次开发者和易用的软件 生态三位一体的生态飞轮。 (4)2016 年至今,CUDA 开花结果,云端数据中心业务开启新一轮成长曲线: 算力需求侧经历了大数据及云服务(2016-2018)、云端办公和娱乐(2020- 2021)、云端 AI 训练(2023 至今)三大阶段,公司套娃式收购了 IB 和以太网领 军 Mellanox、网络安全和智能 IP 提供商 Titan IC,并形成了 GPU+CPU+DPU 三 芯底座,公司凭借综合全面的生态优势在三次浪潮中逐步崛起,2023 年数据中 心业务收入 475.25 亿美元,同比增长 224.36%。

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