NVIDIA（中国大陆译名：英伟达，港台译名：辉达），成立于1993年，是一家美国跨国科技公司，总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市，由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）共同创立。公司早期专注于图形芯片设计业务，随着公司技术与业务发展，已成长为一家提供全栈计算的人工智能公司，致力于开发CPU、DPU、GPU和AI软件，为建筑工程、金融服务、科学研究、制造业、汽车等领域的计算解决方案提供支持 [1-4]。
1999年，NVIDIA发明图形处理器（GPU），极大推动PC游戏市场的发展，重新定义了计算机图形技术。2006年，发明并行计算平台和编程模型CUDA，为后来的人工智能技术带来了重大影响。2021年，发布图形模拟与仿真平台NVIDIA Omniverse，旨在为元宇宙的建设构建发挥基础作用 [3] [5-9]。除了在汽车、AI工厂、游戏等领域取得商业成功外，NVIDIA的GPU计算为科学领域提供帮助，通过GPU的加速计算处理激光干涉引力波天文台收集的数据，帮助雷纳·韦斯等人成功检测到首批引力波 [10-11]。
NVIDIA曾获世界人工智能大会的最高奖项“卓越人工智能引领者” [119]。2020年7月，NVIDIA首次在市值上超越英特尔，成为美国市值最高的芯片厂商 [135]。2023年5月，成为首家市值达到1万亿美元的芯片企业 [133]。
2024年2月，NVIDIA市值达到1.83万亿美元，开盘价格为732.02美元，超越谷歌母公司Alphabet，市值仅次于微软和苹果，成为美股市值第三大公司 [137]。4月22日，日本产综研宣布与英伟达合作开发量子计算系统。 [190]
- 公司名称
- 英伟达
- 外文名
- NVIDIA
- 成立时间
- 1993年4月5日
- 经营范围
- 显示芯片和主板芯片组制造
- 公司类型
- 上市公司
- 公司口号
- 光速前进 [144]
- 年营业额
- 609.22 亿元 [17] [142]（2024）
- 员工数
- 22500 人 [1]（2022）
- 创始人
- 黄仁勋（美籍华人）、克里斯·马拉科夫斯基、柯蒂斯·普里姆
- CEO
- 黄仁勋
NVIDIA联合创始人合影，从左至右为柯蒂斯、黄仁勋、克里斯1995年5月，推出首款图形芯片产品NVIDIA NV1，该产品是首款能够实现3D渲染、视频加速和集成GUI加速的商用图形处理器。6月，获得红杉资本和西瑞雅风险投资（Sutter Hill Ventures）的首轮融资。7月，与世嘉建立合作伙伴关系 [15-16]。
1996年6月，获得红杉资本和西瑞雅风险投资的第二轮融资。期间因开发资金短缺，首席执行官黄仁勋解雇了50多名员工，将公司剩余资金投入新产品的设计开发 [15] [18]。
1997年4月，推出全球首款128位3D处理器RIVA 128，在上市后的前四个月内出货量突破100万台。8月，与戴尔、Gateway、美光等原始设备制造商建立合作关系。12月，扩大公司管理团队 [2] [15] [19]。
1998年，与台积电签约建立多年战略合作伙伴关系，台积电开始协助制造NVIDIA产品。期间继续拓展RIVA处理器系列，2月推出RIVA 128ZX，3月推出业界首款多纹理3D处理器RIVA TNT [2] [15]。
NVIDIA标志（1993-2006）2000年，NVIDIA与微软达成合作，为微软首款Xbox游戏机开发图形处理器等硬件。除了发布GeForce、Quadro系列的升级产品外，发布了全球首款笔记本电脑GPU“GeForce2 Go” [2] [14-15]。
2001年，推出业内首款可编程GPU“NVIDIA GeForce3”，使开发者能够创建定制视觉效果。年度收入达10亿美元，成为美国发展最快的半导体公司，被纳入纳斯达克100指数和标准普尔500指数 [2] [15] [20]。
2002年，处理器出货达1亿台 [2]。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 [2]。2005年，为索尼PlayStation 3游戏机开发处理器 [2]。
在2006年-2014年，NVIDIA除了保持GPU产品的设计开发外，开始进行CUDA技术的研发、推广、布局，试图让GPU产品均可支持CUDA。期间因手机等移动端市场庞大，NVIDIA也曾试图打开新市场，但由于竞争激烈等缘故而暂停计划 [36]。
2006年，NVIDIA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 [2] [24]。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 [2] [27]。
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 [2] [30]。2011年，处理器出货达10亿台。推出基于超高效 ARM 架构的定制CPU“丹佛计划”（Project Denver） [2] [31]。2012年，推出基于Kepler架构的GeForce GTX 600系列 [2]。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 [32-34]。2014年，发布移动设备芯片Tegra K1与平板电脑SHIELD TABLET [2] [35]。
早在2012年，由于ImageNet大赛中以GPU为基础进行视觉识别训练的AlexNet（卷积神经网络架构）在准确率上获得了突破性进展，NVIDIA开始关注并布局人工智能市场。通过搭建人工神经网络及企业级数据中心等方针，在2015年后正式投身于人工智能领域 [18] [36-37]。
2015年，NVIDIA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。一系列的产品发布与宣传，标志着NVIDIA开始正式投身深度学习领域 [2] [38-39]。
2016年-2020年，NVIDIA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，旨在为人工智能发展提供强劲助力 [2]。
NVIDIA Omniverse构筑的虚拟厨房与黄仁勋在AI生态发展方面，NVIDIA采用投资并购等方式试图推动加速计算带来的转型 [47]。自2023年开始，NVIDIA面向云服务市场展开规划。2023年GTC大会上，NVIDIA宣布与微软Azure、谷歌Cloud等多家云服务供应商合作，推出NVIDA DGX Cloud；6月，宣布与数据云Snowflake合作。通过该类举措，试图将AI三要素（数据、计算、模型）整合于云服务，在AI领域进行长期布局 [51]。
2024年2月，NVIDIA开始计划建立新业务部门，专注于为其他公司设计定制芯片，包括先进的人工智能（AI）处理器 [138]。同月，与软银达成合作联盟“AI-RAN Alliance”，成员包括爱立信和诺基亚。该联盟旨在利用人工智能改善无线服务，目标是将利用手机基站分发人工智能处理的技术商业化 [139]。此外，推出免训练，可生成连贯图片的文生图模型ConsiStory [143]。3月的2024 GTC 大会，推出多项产品和升级规划，主要为用于取代Hopper架构的Blackwell架构、升级自动驾驶芯片平台Thor、NIM微服务、Omniverse Cloud API等 [188-189]。
2024年4月22日，日本产业技术综合研究院宣布与英伟达合作开发量子计算系统，该计划预计2025年启动。 [190]
2024年4月25日，极越宣布将与NVIDIA协作打造智能汽车，从2026年起，极越量产车型将搭载NVIDIA集中式车载计算平台NVIDIA DRIVE™ Thor，该平台架构专为Transformer、LLM和生成式AI工作负载而设计。 [191]
2024年4月25日消息，英伟达发布新闻稿，宣布收购 Run:ai 公司，加大投入推进后者的产品路线图，整合相关资源到 Nvidia DGX Cloud 中，但并未披露具体的收购金额已经完成收购时间。 [192]
美东时间2024年4月26日，美股三大指数集体收涨，纳指涨2.03%，本周累计涨4.23%；标普500指数涨1.02%，本周累计涨2.67%；道指涨0.4%，本周累计涨0.67%。英伟达涨超6%，市值暴增1276亿美元（约合人民币9246亿元），本周涨超15%，创2023年5月以来最大单周涨幅。 [193]
NVIDIA作为美国上市企业，在结构上遵循美国法律要求进行董事会与委员会设立 [53]。截至2024年1月，公司董事会成员共有14人，下设三大委员会，分别为审计委员会、提名与公司治理委员会、薪酬委员会。
姓名 | 加入时间 | 委员会职务 | 人物履历 |
|---|---|---|---|
罗布·伯吉斯（Rob Burgess） | 2011 | 薪酬委员会成员 | 独立顾问 |
坦奇·考克斯（Tench Coxe） | 1993 | 薪酬委员会成员 | 萨特·希尔风险投资公司前常务董事 |
约翰·达比里（John O. Dabiri） | 2020 | 薪酬委员会成员 | 加州理工学院航空和机械工程百年纪念教授 |
珀西丝·德雷尔（Persis S. Drell） | 2015 | 提名与公司治理委员会成员 | 斯坦福大学教务长 |
黄仁勋（Jensen Huang） | 1993 | 无 | NVIDIA联合创始人、总裁兼首席执行官 |
道恩·赫德森（Dawn Hudson） | 2013 | 薪酬委员会主席 | 美国国家橄榄球联盟前首席营销官 |
哈维·琼斯（Harvey C. Jones） | 1993 | 提名与公司治理委员会成员 薪酬委员会成员 | 方波投资公司管理合伙人 |
梅丽莎·洛拉（Melissa B. Lora） | 2023 | 审计委员会成员 | TACO钟国际公司前总裁 |
迈克尔·麦卡弗里（Michael G. McCaffery） | 2015 | 审计委员会成员 | 麦凯龙资本管理公司董事会主席 |
斯蒂芬·尼尔（Stephen C. Neal） | 2019 | 首席独立董事 提名和公司治理委员会主席 | 美国科律律师事务所荣誉主席兼高级律师 |
马克·佩里（Mark L. Perry） | 2005 | 审计委员会成员 提名与公司治理委员会成员 | 独立顾问兼董事 |
布鲁克·西韦尔（Brooke Seawell） | 1997 | 审计委员会主席 | 恩颐投资投资合伙人 |
阿尔提·沙阿（Aarti Shah） | 2020 | 审计委员会成员 | 礼来公司前高级副总裁兼首席信息和数字官 |
马克·史蒂文斯（Mark A. Stevens） | 2008 | 审计委员会成员 提名和公司治理委员会成员 | S-Cubed资本管理合伙人 |
（以上资料参考 [52]）
NVIDIA的管理团队是以创始人黄仁勋为领导核心进行组建。由于黄仁勋推崇扁平灵活的公司管理方式，作为总裁的他有40名直接下属进行工作对接。不过在遭遇实际项目问题时，他也常直接联系其他公司成员进行沟通，以此加快工作推动效率 [13] [54]。
根据黄仁勋的对外采访称，NVIDIA不设固定部门或等级。结合NVIDIA对外的团队信息情况，其部门是根据团队所负责的工作领域进行区分，分别为AI、研究中心、硬件、汽车、图形、机器人、游戏、数据中心、WWFO [54] [146-147]。
（以上资料参考 [55-56]）
NVIDIA自成立起一直采用“晶圆代工”模式，即仅从事芯片设计而不制造芯片，将芯片制造外包给半导体代工厂。NVIDIA生产图形芯片产品NV1时的代工厂商为意法半导体，采用了意法半导体的500纳米工艺制造芯片。自1998年开始，NVIDIA的主要代工厂商转为台积电，并在2011年1月共同创造图形处理器出货突破10亿颗的里程碑。随着业务发展扩展，拥有独立半导体工厂的三星、英特尔也成为了NVIDIA的代工合作厂商 [16] [80-82]。
除以上芯片代工厂商外，NVIDIA在服务器、板卡、芯片接口、芯片电感等方面也存在众多供应商合作，例如工业富联、胜宏科技、龙迅股份等中国企业 [83-85]。
基于下游渠道商，NVIDIA采用NVIDIA 合作伙伴网络（NPN）进行管理，在确保终端客户能够找到合适的NVIDIA项目进行方案实施的同时，基于合作联系情况进行级别分类（注册级、优选级、精英级）。该渠道体系最初在2008年时仅为板卡品牌商、分销商等类型，在2023年已发展为含括云服务提供商、数据中心提供商、全球系统集成商、独立软件开发商等多个方向的合作伙伴类型 [77] [79]。
NVIDIA在1999年上市后即根据美国证券监管要求进行每年财务报告的公布，采用美国财年计算（例如2023年1月30日至2024年1月29日为其2024财年） [148] [149] [152]。根据1999年财务报告记录，NVIDIA创立后至1997年年年亏损，随着1997年发布3D处理器后开始盈利，主要为OEM供应商提供核心处理器。1999年收入为1.514亿美元 [150]。次年收入翻倍，收入达3.745亿美元 [151]，2001年收入7.353亿美元，2002年收入13.7亿美元 [153]。此后数年，财报收入持续增长，在2006财年突破23亿美元，2012年达到40亿美元收入 [154-156]。
2015年年度财年报告中，NVIDIA开始区分出游戏、专业可视化、加速运算（后统合为数据中心）、汽车四大业务模块，年收入达46.8万美元 [157]。此后数年持续稳固增长，各业务线随着GPU计算平台的带动而逐渐有所营收 [158-162]。2021年财年报告中，宣布公司全年收入达到166.8亿美元，数据中心增长最为迅猛，较2020年增长124% [58]。2022年，NVIDIA全年收入达269.1亿美元 [60]。
2023年2月22日，NVIDIA宣布公司全年收入达到269.74亿美元，净收益43.68亿美元，全年营收与去年趋平。根据推测，应是受以太坊合并向更节能模式转变的影响，导致游戏业的GPU收入锐减 [61-62]。
2024年2月21日，NVIDIA宣布公司全年收入达到609.22亿美元，净收益297.6亿美元，相较2023年财年增长126%。数据中心业务的全年收入相较去年增长2倍以上，达475亿美元，约占总收入额的70%，其中的2024年第四季度营收已创纪录的184亿美元 [141-142]。
1999年1月22日，NVIDIA在纳斯达克挂牌上市（纳斯达克代码：NVDA），以每股12美元的价格发行350万股股票 [14]。2000年6月22日，或因微软Xbox订单等缘故影响，创下了最高176美元的股价。2002年，因微软、英特尔的打击导致股价大幅下滑，从1月每股最高70美元下滑到只有7美元（2002年10月9日）。此后，随着企业和解与产品的布局发售，股价有所回暖 [17] [163]。
2016年，NVIDIA股价从30.92美元飙升到93.36美元的的历史高位，市值上涨超过了 200%。在2018年10月2日，股价创新高至292．76美元，市值为1786亿美元 [164-165]。
2020年7月9日，NVIDIA股价创408.64美元的历史新高，以市值约2513.1亿美元的成绩超越英特尔成为美国市值最高芯片公司 [59]。2023年5月30日的美股交易中，NVIDIA股价创下419.38美元的历史新高，成为全球首家市值突破万亿美元的芯片公司，成为当前市值仅次于苹果、微软、Alphabet、亚马逊的美股第五大科技股 [63-64]。
2024年2月14日开盘后，NVIDIA股价盘中高点达742.36美元，市值达1.83万亿美元，超越谷歌母公司Alphabet，成为仅次于微软、苹果的美股市值第三大公司，并且交易量位居美股第一 [137] [140]。3月4日，市值超越沙特阿拉伯国家石油公司，成为仅次于苹果和微软的全球市值第三高上市公司 [187]。
股东名称 | 类型 | 持股数 (万股) | 占比 |
|---|---|---|---|
领航集团有限公司 | 机构 | 20460.01 | 8.27% |
贝莱德集团公司 | 17981.61 | 7.27% | |
FMR LLC | 13869.4 | 5.61% | |
黄仁勋 | 个人 | 8640.32 | 3.49% |
马克·史蒂文斯（Mark A. Stevens） | 444.21 | 0.18% | |
坦奇·考克斯（Tench Coxe） | 418.55 | 0.17% | |
哈维·琼斯（Harvey C. Jones） | 99.83 | 0.04% | |
布鲁克·西韦尔（Brooke Seawell） | 50.16 | 0.02% | |
科莱特·克雷斯（Colette Kress） | 47.83 | 0.02% | |
杰伊·普里（Jay Puri） | 36.38 | 0.01% | |
黛博拉·肖奎斯特（Debora Shoquist） | 27.82 | 0.01% |
（以上资料参考 [145]）
据公开数据显示，自1993年NVIDIA成立至2023年，投资、并购的公司已有五十余家。其最早且较为人所知的收购起源于2000年，以7000万美元收购3D显卡技术先驱及同期竞争对手3dfx。在2003年-2008年期间，NVIDIA分别收购多个与技术开发相关的企业：芯片制造商Media Q [21]，TCP/IP和iSCSI卸载解决方案提供商iReady公司 [22]，核心逻辑技术开发商ULi [23]，开发手持设备嵌入式2D和3D图形软件的Hybrid Graphics [25]，提供个人媒体播放器服务的PortalPlayer [26]，视觉渲染软件开发公司Mental images [28]，游戏物理技术开发商AGEIA等 [29]。
自2015年以来，NVIDIA的投资并购进程加速，对于初创公司扶持力度也开始加大，走向了飞速扩张的阶段。于2018年发起的NVIDIA初创加速计划，在2021年8月全球成员突破8000人，累计投入总额超过600亿美元 [45-46]；通过风险投资部门NVentures，为Genesis Therapeutics、Machina Labs、PassiveLogic等采用AI进行变革的医疗、制造业的企业进行投资，截至2023年12月已进行19项投资 [47]；2019年，收购互联技术企业Mellanox [40-41]。2020年，收购主要运营网络优化的企业Cumulus Networks [48]。2022年，收购数据存储方案供应商Excelero [57]。2023年2月，收购AI初创企业OmniML [49]。2023年7月，收购AI云服务公司Lambda Labs [50]。
NVIDIA通过收购与企业自身技术的创新，进一步开拓了市场并增强自身实力，但在此期间也遭遇垄断市场的争议。2020年，NVIDIA宣布将从软银收购Arm，在此后的一年多时间遭遇多次反对，欧盟委员会、英国竞争与市场管理局等各地反垄断机构就此展开调查，美国联邦贸易委员会就此交易案以反垄断为由提起诉讼。2022年，NVIDIA宣布终止对ARM的收购，此前支付的12.5亿美元交易押金不可退还，此项金额将在截至2022年3月31日的第四季度财政年度确认为软银的利润 [50] [63] [86]。
GPU产品为NVIDIA主要收入来源，收入占比稳定在80%以上。由于GPU在机器学习算法、并行计算等方面的优势，NVIDIA将服务和系统、软硬件和可编程算法结合在一起，提出CUDA架构。这一架构形成使研究人员可以以更快更廉价的方式开发深度学习模型，并最终形成CUDA生态。根据下游应用及运营报告，NVIDIA产品主要集中于游戏、专业可视化（专业视觉）、数据中心以及自动驾驶业务 [65]。
GeForce RTX 4080 SUPERNVIDIA为游戏业务提供的产品为显卡Geforce系列 [68]，用于游玩PC游戏、流媒体播放的NVIDIA SHIELD设备 [69]，用于云端游戏的GeForce NOW等硬件和软件 [70]。另一方面，也有专门控制台游戏设备的平台和开发服务，例如显卡配套应用软件GeForce Experience、驱动程序Game Ready等 [71-72]。
专业设计可视化（专业视觉）业务旨在为建筑工程、消费者互联网、网络安全、能源等不同领域客户引入新的可视化解决方案，提供专业工作站、视觉创作开发等方面的技术与服务支持 [67] [73]。
2021年-2023年，NVIDIA专业可视化业务推出了一系列技术革新，包括新的GPU架构（如Pascal、 Volta、Ampere、Ada Lovelace），更高效的显存技术（如GDDR6X）， 以及更加智能化的软件工具（如RTX Studio、NVIDIA Omniverse）。这些创新大幅提升了NVIDIA专业显卡在高性能计算、人工智能、虚拟现实等领域的性能和可靠性，为专业用户提供了更加卓越的视觉体验和计算能力 [58] [60] [62] [65-66]。
NVIDIA Hopper 架构NVIDIA使用NVlink技术将多个 GPU 结合在一起，加速神经网络训练和推理。2017到2022年，NVIDIA先后推出Volta、Ampere、Hopper等针对高性能计算和AI训练的架构，以此为基础发布了V100、A100、H100等高端GPU。通过不断的技术革新，NVIDIA GPU产品向量双精度浮点算力从7.8 TFLOPS 增至30 TFLOPS。数据中心GPU在11年间从制程工艺到核心数量，各参数全方位提升 [65] [74]。在CPU方面，自2022年公布的首款CPU产品Grace，致力于提供高性能、能效和高带宽连接，用于满足不同的数据中心需求 [75]。
2017年美国消费电子展展示的自动驾驶汽车NVIDIA推出的自动驾驶SoC产品包括Atlan和Orin芯片，该芯片集成Ampere架构GPU核心、基于Arm的Grace CPU核心、深度学习和计算机视觉加速器单元以及BlueField DPU核心，以实现优秀算力和性能。通过具备可扩展和软件定义特性的平台NVIDIA DRIVE AGX，助力自动驾驶汽车处理大量传感器数据，做出实时驾驶决策 [65] [76]。
NVIDIA的产品系列主要包括GPU、网络基础设施、自动驾驶汽车基础设施等硬件，以及应用框架、基础架构、云服务等软件。期间NVIDIA也有推出Tegra、nforce、Nvidia Shield等硬件或软件，但因后续市场规划而暂时停止开发。
产品名称 | 介绍 |
|---|---|
 GeForce LOGO 变化 | GeForce是NVIDIA自RIVA系列后建立的GPU游戏显卡系列品牌，中文译名“精视”，是面向大众消费者的图形处理器产品。 首款产品GeForce 256于1999年发行，是显卡业界的第一款GPU，也是全球第一个集成T&L（几何加速/转换）、动态光影、三角形设置/剪辑和四像素渲染等3D加速功能的图形引擎。GeForce 2系列开始划分出多个型号及对应的等级阶梯，以满足各层面的消费群体。期间较具跨时代意义的产品为GeForce 8800 GTX（首款支持DirectX 10的显卡）、GeForce GTX 1080（首款基于Pascal架构的显卡）、GeForce RTX 3080（首款基于Ampere架构的显卡）等。 截至2024年已经历17个系列世代（不包括同系列贴牌产品或降级产品，如GeForce 100系列），最新系列为GeForce 40 系列。 |
 GeForce RTX AMPERE架构 | NVIDIA RTX是NVIDIA应用于专业可视化的GPU系列品牌，用于替代2000年发布的上一代产品Quadro，是面向台式机工作站领域的产品。 NVIDIA RTX可通过光线追踪、光栅化等画面增强技术，让RTX平台搭建的应用程序实现较为逼真的3D 设计、模拟的视觉效果。代表性产品有RTX 6000（基于NVIDIA Ada Lovelace架构的专业显卡）、GeForce RTX 4080 系列（基于NVIDIA Ada Lovelace架构的游戏及专业显卡）等。 |
数据中心GPU  NVIDIA Tesla T4 | 数据中心GPU是NVIDIA应用于专业科学等领域的通用计算产品。 原名Tesla，于2007年发布，最初为通用计算图形处理器（GPGPU）品牌，后随数据中心业务发展而演变为兼具高性能计算和数据中心工作负载功能的产品线。2018年，NVIDIA可能因该品牌名与电动汽车品牌“特斯拉”重名，对外放弃使用该品牌名，并对相关产品进行更名。代表性产品有NVIDIA V100 TENSOR CORE GPU（原名Tesla V100）、H100等。 |
 NVIDIA DRIVE AGX平台 | NVIDIA DRIVE系列产品分为人工智能基础设施NVIDIA DRIVE Infrastructure、自动驾驶平台NVIDIA DRIVE AGX、生产就绪型自动驾驶汽车平台NVIDIA DRIVE Hyperion、智能助手NVIDIA DRIVE Concierge，以此为合作方提供大规模开发自动驾驶汽车的主要需求。 |
 NVIDIA Grace CPU 超级芯片 | NVIDIA Grace CPU是NVIDIA推出的首款基于ARM架构的数据中心处理器系列。该系列旨在加速大型 AI、HPC、云和超大规模工作负载，通过提供高性能、能效和高带宽连接，可用于各种配置，以满足不同的数据中心需求。系列产品有NVIDIA Grace Hopper超级芯片、NVIDIA Grace CPU 超级芯片。 |
（以上资料参考 [27] [65] [76] [166-180]）
Neuralangelo复刻的3D版雕像“大卫”根据NVIDIA官方网站公示，NVIDIA的技术研究主要围绕AI和机器学习、3D深度学习、计算机视觉、机器人开发等领域展开，对外发布出版文献达2163篇。2023年发布的AI模型“Neuralangelo”，由于其可利用神经网络进行3D重建，将2D视频片段转换为详细的3D结构，为建筑物、雕塑以及其他真实物体生成逼真的虚拟复本，被《时代》杂志选入“2023年200个最佳发明”榜单 [182-185]。
NVIDIA GTC（GPU 技术大会）是NVIDIA每年召开的全球人工智能会议，汇聚了开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业家和学生，主题集中于如何利用 AI、加速计算、数据科学等技术力量。该大会首次召开时间为2009年9月30日，最初关注的是使用GPU解决重要计算工作的方式。随着近几年发展，至GTC 2024 大会以转为聚焦人工智能、高性能计算等方面的应用与成果 [87-89]。
2020年，因新冠疫情影响，GTC大会开始采用线上方式参加的方式进行，至2024年已转为采用线下+线上方式举办。根据官方公布数据，GTC 2023 线上大会已吸引了31.9 万参会者 [87-88] [90]。
NVIDIA基金会（NVIDIA Foundation）是NVIDIA发起的公益组织，组织成员主要为NVIDIA员工，致力于对世界各地慈善公益事业提供捐赠和支持。基金会每年会通过其"Cancer Care grant" 癌症护理资助项目为全球公益组织提供支持，2020年推出的Inspire 365计划鼓励员工参与到世界各地的社区事务，通过捐赠、休假参与志愿服务等方式做出贡献 [91-94]。
根据2023财年基金会年度报告，NVIDIA已有近40%的员工参与了Inspire 365计划，员工捐款金额达880万美元。通过资助计划，为美国红十字会、查普曼大学、中国妇女发展基金会、国际救援委员会等组织提供了至少16.5万美元的捐赠 [95]。
NVIDIA的GPU技术加速和深度学习方法等技术在医学、环境保护等领域得到广泛应用，例如曾被应用于模拟逆转录病毒、X光片训练识别、自主机器人外科手术、海平面上升检测、濒危鸟类族群检测等方向 [96-98] [101-102]。除了通过NVIDIA基金会对相关医疗组织进行资助外，NVIDIA也曾参加支持第二届年度数据科学杯竞赛，为获胜团队提供25000美元支持和技术资料支持 [99]。通过NVIDIA全球影响力大奖，为利用NVIDIA技术在解决社会、人道与环境问题方面取得突破性进展的研究人员提供奖励 [100]。
企业使命 | 解决那些几乎不可能解决的计算问题 |
|---|---|
核心价值观 | 创新、智性诚实、速度和敏捷性、卓越与决心、一个团队 |
文化准则 | 多元化、包容性和归属感 |
时代愿景 | 以工业规模创造智能，并将其融入真实和虚拟世界 |
（以上资料参考 [103-107]）
| 荣誉称号 | ||||||||||||
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| 社会类 | ||||||||||||
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2008年7月，部分媒体报道搭载了NVIDIA显卡（采用G84、G86核心的产品）的笔记本电脑会出现多重图像、白屏、黑屏、花屏、温度过高、无法开机等问题。NVIDIA作出公开回应，承认了上一代的GeForce 8M系列笔记本显卡确实存在故障，如果显卡核心温度变化起伏频繁，就可能引发上述故障中的一种或多种现象。戴尔和惠普等笔记本厂商就此进行BIOS程序的升级和免费维修支持；NVIDIA则提供驱动升级，支出1.5亿到2亿美元用来解决该问题，承担由此产生的保修、修理、退货、换货以及其它成本和费用 [125]。
2014年，NVIDIA发布的显卡产品NVIDIA GeForce GTX 970经用户反馈，认为其显存可使用量并不是宣传所称的4GB容量，而只有3.5GB。随后事件快速发酵，越来越多的媒体和用户开始展开讨论并要求NVIDIA作出解释。然而NVIDIA方则表示此为市场营销团队的偶然失误，但不承认自己刻意误导，没有什么欺诈问题。这一纠纷最终引起了美国地区用户向法院发起对NVIDIA的集体诉讼，要求对购买GTX 970的用户进行赔偿 [124]。
2016年9月，集体诉讼事件达成和解赔偿协议。NVIDIA针对购买GTX 970的美国用户开设网站，对用户每人赔偿30美元 [123]。
2014年9月，NVIDIA向美国国际贸易委员会（ITC）诉讼三星、高通侵犯其用于改善图形芯片性能的专利，要求ITC禁止进口最新Galaxy手机以及使用高通骁龙GPU或三星Exynos处理器的平板电脑。同年11月，三星在美国弗吉尼亚州瑞奇蒙德联邦法院把NVIDIA告上法庭，起诉后者侵犯了其8项专利 [122]。
2016年5月4日，双方达成专利诉讼和解，两家公司将向对方授权少量专利，但不会达成广泛的交叉授权或其他补偿 [122]。
2022年3月2日，NVIDIA证实公司电脑网络遭到黑客攻击，部分敏感信息被盗并在网络上泄露。黑客组织Lapsus$称对此负责，声称窃取了近1TB的数据，包含大量机密信息和源代码，如NVIDIA限制显卡挖掘加密货币效率的程序源代码、显卡固件、驱动程序等数据等。该黑客组织要求NVIDIA在3月4日前，完全开源Windows、macOS、Linux系统的GPU驱动，否则就把机密数据公之于众。由于NVIDIA未做出回应，Lapsus$公开71355条的NVIDIA员工个人信息，其中包含大量个人邮件地址，以及HTRLM Hash加密的密码 [126-127]。
2022年，美国证券交易委员会（SEC）指控NVIDIA就加密挖矿对公司的游戏业务影响披露不充分，表示加密货币挖矿是其2018财年连续几个季度中收入增长的“重要因素”，NVIDIA在2018财年的两份10-Q表格中报告了其游戏业务的显著营收增长，但没有披露与这些不稳定业务有关的重大营收和现金流波动。SEC认为，NVIDIA给投资者造成了一定的误导性，剥夺投资者评估公司关键业务的关键信息。根据SEC2022年5月发布的声明，NVIDIA同意支付550万美元的款项，和解对其披露不充分的民事指控 [128]。
2022年9月，NVIDIA在提交给美国证券交易委员会的文件表示，美国官员要求其停止向中国（包括中国香港）和俄罗斯出口用于人工智能工作的A100和H100两种顶级计算芯片，同时实施了立即生效的新许可证要求。该许可约束范围包括NVIDIA DGX或其他所有包含A100或H100芯片和A100X的系统。许可证的要求还包括任何未来可实现峰值性能和芯片到芯片I/O性能、等于或大于大致相当于A100 阈值的NVIDIA芯片，以及包含这些芯片的所有系统 [129]。
2023年10月，美国政府通知NVIDIA，针对适用于总处理性能大于等于4800并为数据中心设计或销售的产品的相关出口管制需立即生效 [130]。为应对拜登政府出口限制，NVIDIA设计了新产品以符合规定。据媒体报道，新芯片型号代号为HGX H20、L20和L2，但具体信息不详，而NVIDIA则对此拒绝回应 [131-132]。另一方面，中国人工智能相关大型企业因往期多采用NVIDIA产品，也开始加紧将芯片切换为国产芯片 [186]。
