当黄仁勋穿着黑色唐装，登上链博会的演讲台前时，他的财富值正在累积。
7月10日，英伟达股价一度较前一交易日上涨3%，达到164美元区间，市值突破了4万亿美元；该市值超过了微软和苹果，位居全球首位。按照黄仁勋所持有的超过8.58亿股资产计算，他的净资产已达到1440亿美元，位列全球第九。
这家科技巨头的市值攀升速度着实惊人，要知道，2023年5月，英伟达的市值才达到1万亿美元的门槛，短短两年，AI浪潮将英伟达推向又一个高峰。
不管去到哪，黄仁勋已经是绝对的主角，他穿的衣服是什么样式，一件件被探究；他说过的话，像鸡汤一样被传播；即使他训斥员工，也被外界解读为“为了提升公司效率”而不得已为之。
众星捧月时，有些东西藏在光芒背后。在时代的巨轮之下，英伟达始终很难避开争论，国际博弈的赤裸、商业市场的寸土必争……这些因素都让黄仁勋必须时刻在多方利益中斡旋，这个支起“4万亿财富”的男人，他的渺小和忧虑很少被提及。
01
H20芯片解禁，英伟达又可以了
H20芯片，是中美之间角力的缩影。
这是一款在2023年底推出的AI加速器，在美国出台了芯片管制措施以后，英伟达专门为中国市场设计了一款性能较弱、但是符合规定的特供产品。
简单来说，这是一个“精准缩水版”的H100。H100是英伟达当时的旗舰AI芯片，采用更先进的Hopper架构，相比A100提升了数倍的计算性能，不过，早在2022年，美国商务部就限制了H100的对华出售。
H20在FP16精度下的理论峰值算力大约为296TFLOPS，相比H100（SXM版）高达2000+TFLOPS，性能约为其六分之一左右，属于明显削弱的版本。
NVIDIAHopperArchitecture-H100SXM
但是，H20的推理功能表现优异，虽然“低算力”，但是“高显存”。由于显存带宽较高，生成token的时间变快，有分析显示，在经过优化设计后，H20在低批量的大语言模型推理里的tokens运算可比H100提升约20%，延迟亦降低约25%。
况且，H20能适配英伟达的CUDA生态，对中国市场里那些专攻自然语言处理、图像识别等领域的AI企业非常够用，相比国产芯片有着明显优势；而且，全行业的算力荒现象非常明显，有也总比没有好。
凭借H20的特殊性能设计，英伟达总算没有在中国市场失去太多。据分析师估算，2024年，H20为英伟达创造的收入超过120亿美元。
不过，今年4月16日，英伟达接到特朗普政府通知，将“未来无限期”对中国和以色列等D:5国家，禁止出口英伟达H20芯片，除非有许可证。这一刀砍下来，让产业链上的相关企业都措手不及，不得不选择别的技术路线或者中断项目研究。
而H20被锁，对英伟达来说损失惨重，2026财年第一财季计提了45亿美元“与H20超额库存和采购义务相关的费用”的损失。在很大程度上，英伟达无法失去中国市场，被禁的这3个月间，黄仁勋做了很多游说工作，希望能让特朗普政府改变主意。
今年7月，黄仁勋第三次访华行程里，爆出好消息，表示美国政府已经批准H20的销售，黄仁勋称这是一个“非常、非常好的消息”。
两个月前，英伟达还曾传出消息，会生产一款更新款的特供AI芯片，它基于最新的BlackWell架构，最终的名字还没定下来，不过定价会在6500至8000美元之间，比H20的价格还低。消息显示，这款新的GPU会被称为6000D或B40，在规格上，也会进行大幅削减。比如采用传统的GDDR7显存，而非HBM高带宽内存，也不会采用台积电的先进封装技术CoWoS。这也意味着，芯片会满足出口要求，也会进一步降低了成本。
英伟达面向中国市场的这一番游击大战，随着H20的解禁，算是暂时平稳落地。
NVIDIACEO黄仁勋宣布推出BlackwellUltra
但是，业绩的起起伏伏见证了企业受芯片管制法案掣肘，及随之而来的巨大影响。
2022财年，英伟达在中国市场的营收是71.11亿美元，占比31.7%，两年后，生成式AI浪潮吹遍国内，英伟达的营收刚刚超过百亿，同期占比也下降到16.9%。在其他地区业绩不断创新高之时，英伟达来自中国的数据中心收入有着显著的下滑趋势。
来访中国的行程，黄仁勋不仅带来了好消息，还一如既往地展示着他无处不在的个人魅力，他抛弃了皮衣，穿上了中国的传统服装、和雷军合影、演讲时说中文……面对这个充满机遇但又有不确定性的市场，黄仁勋展示着他最热情的一面。
02
霸主地位，挑战也更多
毫无疑问，英伟达在AI芯片领域的霸主地位相当强势，其全球市场占有率达到80%。但是，这剩下的20%的玩家中，并非没有诞生新王的机会。毕竟，除了英伟达，没有企业愿意看到如此一家独大的局面。
2025年6月，作为全球最大的AI芯片客户之一，OpenAI开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品提供算力支持，这是该公司首次“大规模使用非英伟达芯片”。根据报道，OpenAI希望通过谷歌云租用TPU芯片降低推理计算成本。
TPU全称是TensorProcessingUnit（张量处理器），公众对其并不陌生，因为AlphaGo的训练就是依靠多台机器和48颗TPU实现的技术提升。在外界看来，这被视为最接近挑战GPU地位的技术之一。
TensorProcessingUnit
10年前，谷歌就开始研发TPU芯片，并从2017年开始向训练自有AI模型的云客户提供这一服务。
除了OpenAI，苹果也曾租用TPU，2024年，苹果在一篇如何训练AppleIntelligence（苹果智能）基础模型的论文里提及，在TPUv4和TPUv5p集群的硬件上训练了两个基础模型，一个是30亿参数的语言模型，使用2048块TPUv5p训练而成；另一个是基于服务器的大语言模型，使用8192块TPUv4芯片训练。
苹果的这项战略选择，让英伟达当天的股价应声下跌超7%，创下3个月来最大跌幅。
当然，TPU的应用范围远不及GPU广泛，大模型公司的主力AI数据中心还是会选择英伟达，不过，TPU适用于高效地执行特定范围的功能，能耗和成本更低。根据报道，TPU的成本只有英伟达H100、A100芯片的五分之一。
不仅是谷歌，微软、亚马逊等巨头也在自研芯片的道路上埋头苦学，他们跟英伟达一边合作，一边博弈。
除了巨头们的奋发图强，在一个月前的AMDAdvancingAI大会上，英伟达的老对手AMD推出了其史上最强的AI新品组合。CEO苏姿丰告诉到场的观众，MI350系列芯片的最新版本在速度上已优于英伟达的同类产品，较其前代产品也实现了巨大的性能提升。
该旗舰新品还有一个特点，那就是性价比高。有分析表示，MI355X在低批量大模型推理时能实现每美元tokens产出较B200高40%，分析师认为其平均售价可达25000美元，该价格较英伟达产品低约30%。
这些竞争对手虽然还没触及英伟达的护城河，但是AI时代需求迭代极快，企业的登顶与跌落也容易发生在瞬息之间。
前车之鉴并不远。在个人计算机盛行的年代，英特尔凭借在CPU领域的霸主地位傲视群雄，而英伟达是那个半路杀出来的挑战者——它没有主攻CPU，而是看中了图形处理器的潜力，首次提出了将GPU独立出来的构想，并且随着比特币、AI浪潮的到来，登顶高性能计算的顶峰。
NVIDIAGPU计算已为行业开启崭新的道路，到2025年，计算性能将提升至现有水平的1000倍/截图自NVIDIA
现在，英伟达的竞争对手们一如当年骁勇的自己。
2024年，黄仁勋在接受媒体采访时被问道，“英伟达真的没有任何强劲的对手吗？例如在美国有一家由许多科技龙头组成的UXL基金会，他们想建立一个多元供应商、多元架构的生态体系，有人说它的目标是挑战CUDA，你怎么维持英伟达的领先地位？”
“我们是市场创造者，不是市场占有者”，他先是阐释了一番英伟达的历史，然后如此回答道。
03
四万亿之后
如今，环顾AI芯片圈，到处都是华裔的面孔。他们有着东方脸庞，起着一个讲究的中文名，能说上一段中文。不过，他们的本质依然是精明的商人。而黄仁勋频频来华的身影，也展现着他在中美两个市场间的斡旋和努力。
根据外媒报道，在H20芯片禁令出台后，黄仁勋花费了数个月的时间在美国政界各处游说，强调禁令会带来反作用。尽管他表示，“我不认为我改变了他（特朗普）的想法”，但是不难看出，英伟达非常需要中国市场。
黄仁勋表示，NVIDIA在中国的市占率已经从拜登执政初期的95%跌至目前的50%，其主要竞争对手为生产昇腾910B芯片的华为。受H20禁售的影响，英伟达不仅有数十亿美元的库存损失，而且还损失了高达25亿美元的潜在销售额。
而在另一边的中国企业看来，美国朝令夕改的管制措施，充满着不确定性和无奈，一定程度上倒逼着国内自研芯片潮的深入发展。
如果单纯以性能进行对标的话，以H20为例，国产GPU公司已经有多款接近和相似的产品，譬如华为昇腾910C、昆仑芯第三代芯片P800、摩尔线程MTTS80、寒武纪思元590等。
其中，像华为的昇腾（Ascend）就是面向高性能AI计算的自研NPU芯片。DeepSeek的内部基准表明，在特定LLM推理任务上，华为Ascend910C的tokens/s可达H100的约60%。2024年，国内AI芯片的销售市场里，华为昇腾以23%的份额位居第二，其余份额由寒武纪、摩尔线程、沐曦等国内厂商瓜分。
华为昇腾芯片
国产芯片创业公司的订单增加，前景也充满着想象力，并在最近迎来了上市潮。6月30日，摩尔线程和沐曦两家国产GPU企业科创板IPO均获上交所受理，摩尔线程拟募资80亿元，用于芯片研发项目及补充流动资金；沐曦拟募资39.04亿元，投入新型高性能通用GPU等项目研发。
CUDA生态的护城河确实很强大，但黄仁勋的危机感也是显而易见的，他知道H20的禁用不仅是被当作国际博弈的牺牲品，还有可能把一个庞大的市场让出给对手。
在公开场合里，黄仁勋曾经表达他的遗憾：“无论有没有美国芯片，中国的人工智能技术都在快速发展。问题不是中国是否会拥有人工智能，它已经拥有了。真正的问题是，世界上最大的人工智能市场之一是否将运行在美国的平台上。”
英伟达CUDA函式库包含八大函式
而且，特朗普政府政策的反复不定，给美国本土企业带来的忧虑难以抹去。黄仁勋曾经向他的下属表示，作为一个电气工程师出身的人，他认为政府事务不值得花太多心思，但是现在，他前往海湖庄园参加秘密晚宴，承诺与合作伙伴在美国投资5000亿美元……通过这些，他试图为英伟达争取一个全球增长最快的市场。GPU的研发极其烧钱，2014-2023年，英伟达累计投入费用达到364亿美元，高于苹果、微软等科技巨头，没有足够的市场支撑，研发的资金很难长期维系。
站在历史高位的英伟达，耳边总是不乏泡沫的声音。在来到四万亿的关口之后，市场对其的情绪更加狂热，AI能否实现大规模的落地和英伟达的长期竞争力息息相关。据创业资讯网站Crunchbase的数据，2024年全球AI初创企业融资额突破1500亿美元，其中80%获得资金的公司还没实现盈利。知名的做空者吉姆·查诺斯直言：“整个AI生态系统让人联想起2000年互联网泡沫”。
强者如黄仁勋，创造了潮流，却也不能左右它的演进。种种声音围绕身边，让人不禁好奇：时刻准备着战斗的黄仁勋，将被时代带往何处去？