“我也看了黄仁勋很多视频，这个人我也很欣赏，我觉得他其实十多年前讲的东西和今天讲的东西是一样的，他其实早就看到了，一直在朝那个方向做。”
——段永平
先看一段理想汽车 CEO 李想对黄仁勋的评价：
“除了赛道选得准、选得长，我认识的所有全世界最卓越的企业家，包括黄仁勋、王兴、张一鸣，他们身上都具备的一个特点，那就是极高频率地迭代。黄仁勋做显卡的时候是一年一代产品，而别人是三年一代产品。所以他就把 Voodoo 什么的都干掉了，最后就剩下两个华人卷，一个是黄仁勋，一个是何国源（2006年把图像芯片公司ATI以54亿美元出售给AMD），英伟达和 ATI。他做 CUDA 的时候，也是迭代十几个版本才获得成功。而且是要面向市场的迭代，不是自己内部在迭代。”
熟悉苹果的同学都知道，自从 2007 年苹果发布 iPhone 以后（AppStore 是 2008 年发布，2010、2011 年左右成气候的，成气候的意思是有几十万开发者，每年几十亿美金交易），每年的 9 月，苹果都会有 iPhone 的新品发布会，每年迭代一次，后面才开始被人嘲笑“挤牙膏”：
2010 iPhone 4 是 Retina 屏、前后玻璃、双摄；
2011 iPhone 4S 是 Siri 语音助手、A5 双核；
2014~2015 年 iPhone 6/6s 是开启大屏时代（4.7/5.5 寸），这也是阿段等待的 3 年，苹果做大屏幕晚了 3 年。
2017 iPhone X 是全面屏、Face ID。
....
因为苹果是一家 2C 的消费品公司，他做了什么，媒体都会给他宣传，我们也容易知道他做了什么，所以苹果发布会的影响力一直都很大。
但其实英伟达从 2009 至今，也是每年开一次发布会（GPU 技术大会），从未间断，固定在 3 月中下旬。但英伟达的发布会是 2B 的，面向微软云、谷歌云、AWS、国内阿里云 / 腾讯云这些买英伟达芯片的云服务商、或者AI 公司 / 大模型团队等，又或者使用 CUDA 生态的开发者 / 生态伙伴。
由于是 2B 的，所以 17 年下来，除了 AI 圈的人非常关注，AI 圈以外没多少人知道。
如果说苹果每年 9 月发布的是“下一代消费电子产品”，英伟达每年 GTC 发布的其实是：下一代计算平台。
我们以前是做互联网公司的，自然会有很多同学熬夜看苹果的发布会，我其实不是很狂热的苹果粉，一般都是第二天早上再看，不会熬夜看...
最近补了一些英伟达GPU 技术大会的视频，从 2009 年开始刷。
我看前几天写的《英伟达到底有几层护城河（一）？》与《英伟达到底有几层护城河（二）？》有一个留言质疑，大致意思是：
“英伟达都 5 万亿美金，研究他还有意义吗？”
你不知道阿段也是 2026 年 Q1 5 万多亿美金的时候买进去的吗？你没研究过，你怎么知道他究竟值多少钱？你怎么知道他不会值10万亿？
别的不敢担保，我们用历史归纳法来看，股价回调是必然的，回调后你敢不敢加，就又体现懂不懂的问题了，参考李录的评论（下图）
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苹果是一个典型，你说你 2010/2011 年不懂，苹果股票涨的很“贵”了（那时候的 20~30 倍是很贵的），你买不到苹果，那 2016 年苹果 12、13 倍市盈率的时候，怎么不见你买？当然是不够懂啊，市场说他会被安卓干掉，是下一个诺基亚。不够懂就无法做出独立的决策，但老巴敢，这也是人类历史上罕见的一票赚 1000 亿美金的案例。
2016 年以后，苹果好的买点（20 倍市盈率以下），其实还有 3 次，每一次的问题，马后炮看，最终都被证明不成问题，比如 2020 年的疫情恐慌，这就没有道理，人疫情躲在家里，玩手机只会变多，不会变少，当然，人在其中，自然会恐惧疫情会不会是永久性的，谁也不敢打包票。
我相信老巴在 2011~2015 年期间，也一直在琢磨研究苹果，他2018年苹果再跌的时候，他还是敢不断加仓。
我其实什么都看，其实小天才我都研究，他甚至不是一家上市公司，我对他的提价权是怎么实现的很感兴趣：
我们看小天才旗舰Z系列2022–2026 的售价：
Z8（2022）：首发约1999元。
Z9 Pro（2023）：1999元 。
Z10（2024）：2299元。
Z11（2025）：2399元。
Z12（2026）：官方2699元，国补后约2294元 。
你会发现他价格逐年上涨，旗舰稳定在2000元档，顶配接近2700元。
怎么会有一家公司卖没有应用开发者生态的消费电子生意，卖出了提价权的呢？
其实他是有网络效应的，他构建了一个小朋友之间的“微信”，碰一碰就可以加好友，仅限小天才之间，跨品牌（华为 / 小米米兔）加不了，手表通讯录就 = 孩子的全部社交圈，同班、同小区、补习班的同学、朋友全在上面，家长不换品牌，那是因为孩子不同意。最终做到了复购率 82%，iPhone 才 90%，Costco 的会员卡才北美 93%。
什么是好的品牌？一句话总结就是：获客成本足够低，但离开成本足够高。
小天才虽然做了自己的“微信”，但却没有做自己的“微信支付”，为什么？因为没法做。
我们看 Visa 的定价权变迁（老巴长期重仓，15 年年化约 18%，2026 年被阿贝尔卖了），Visa近20年的take rate（抽佣率）：
2008年前后:约0.10-0.11%
2015年:约0.12-0.13%
2020年:约0.14%
2024年:约0.16-0.17%
也就是 16 年时间，从 0.10.11%提升到了 0.160.17%。
Visa 是全球支付清算网络的垄断者（跟 Mastercard），不是面向 C 端的可选消费品，而是全球银行、商户、经济体共用的金融基础设施，是全球银行 + 商户 + 持卡人三方交织的巨型网络：发卡行越多，商户接入意愿越强；商户覆盖越广，用户越愿意持有 Visa 卡；用户基数越大，银行越优先发行 Visa 卡。
所以，商家没法嫌弃 Visa 收费太贵，然后不用，因为用户跑来你这里付钱，你说你不支持 Visa 卡，那么这笔订单交易就没了，损失更大。
小天才做不了自己的“微信支付”，原因就是你没有能力去让全国成千万上亿的商家支持小天才支付，小朋友就算想用小天才支付，商家也不支持，最后这个事情就做不起来。
所以，微信的护城河里，也有一道是被人忽视的支付网络护城河（线下支付遥遥领先支付宝，抖音几乎没有线下支付），不仅仅是社交网络护城河。微信的护城河至少有 5、6 道，订阅号代表的几千万的媒体发声渠道、小程序代表的全国几百万的服务提供者，一条新的护城河也在持续地挖——视频号。
伟大公司总是在多挖护城河、挖深护城河，苹果的护城河也是远超想象的，在美国，iMessage/FaceTime 跟 Apple Pay 就是苹果多挖的 2 条护城河，不要老是觉得 AI 颠覆苹果，这个话题很无聊，跟颠覆微信一样无聊，你觉得可以的话，你留言看看，我看看你是什么逻辑，不要给我聊一些未来学家的判断。
腾讯、苹果、小天才，他们其实都是披着科技外衣的消费品公司，什么叫消费品公司，自然是面向消费者的，具有对客户有锁定效应的，客户离开是极其难受的。老巴投资苹果的底层逻辑，就是把苹果看成慢变量的消费品，而非快变量的科技公司。
英伟达肯定不会是消费品公司，套用消费品的逻辑可能是不对的。
英伟达是 2B 的，2B 企业考虑的因素始终是成本、效率、安全、隐私。
英伟达服务的对象是云厂商（微软、亚马逊、谷歌、阿里、腾讯）、AI 企业（OpenAI、Anthropic）、科研机构、车企、数据中心等企业客户，没有 C 端个人用户的 “圈层、情绪、身份、社交习惯” 可言。
企业采购 GPU / 算力平台，不会因为 “用惯了” 就无脑留存，他们关注的始终都是算力性能、单位算力成本、集群部署效率，再叠加数据安全、稳定性、软硬件兼容性等指标。程序员的动手能力要比C端消费者强很多。
生态护城河（CUDA）、技术服务响应速度、后续迭代能力，哪怕英伟达壁垒再深，只要竞品（AMD、英特尔、国产算力芯片，比如华为昇腾、寒武纪）在性价比、综合效率上形成明显优势，B 端客户就会逐步分流，它没有 C 端那种 “离开就难受” 的情绪与社交枷锁。
茅台是不变的、可乐是不变的，你不在饭桌上不摆“茅台”就不对，2C 的消费品生意跟 2B 的技术产品生意不是一回事，各自的护城河也会有很大的差异。
老黄当然也非常清楚这一点，他始终说的都是：我们要确保整个系统的单 Token 成本全球最低，始终每年高频次迭代自己，他不会说“我们英伟达是个品牌”。
所以，能不能投英伟达，从量化的指标看，要盯“整个系统的单 Token 成本全球最低”，从组织、文化角度，要看他如何捍卫“整个系统的单 Token 成本全球最低”，每年都在干些什么，他能不能跑得比 AMD、谷歌 TPU、寒武纪、华为昇腾更快。
也正是如此，看懂英伟达会比苹果、腾讯、茅台、泡泡玛特，甚至拼多多要复杂许多（至少我这么觉得），甚至比台积电还复杂，当然，台积电比阿斯麦复杂。
理解起来的复杂与否只是一个维度，另一个维度是商业模式是否足够好，从商业模式角度，英伟达＞台积电＞阿斯麦。
阿斯麦是卖机器的，而且严格受到管控，一年就卖几百台（EUV（极紫外）：2024 年卖 44 台，2025 年约 50 台，2026 年指引 60 台），而且，下游第一大客户台积电比你还强势，他还能不接受你的提价（下图）：
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店大欺客，但客大就会欺店，这是亘古不变的道理。
台积电模式比起英伟达差的原因就是他是高端制造业，他得承担建厂成本跟资本开支，英伟达是轻资产芯片设计 + CUDA 软件生态，本质上其实是个软件公司，而非硬件公司，落地的脏活累活都是台积电跟富士康帮忙干的。
哪怕未来 AI 产业供需波动，英伟达也不会有大规模折旧、产能闲置的负担，经营杠杆更友好。
台积电是要承担工厂、设备、原材料的折旧压力的，满产的时候当然是你好我好大家好，但是供需波动的时候，机器、设备可是一天天折旧的，这个压力是台积电要承担的。
这也是台积电新增产线、产能如此谨慎的原因，现在是需求好，所有人都催促你赶紧增产，但需求不好的时候，他们可不会帮你承担损失跟风险。
所以，如果你能看懂英伟达，那他在商业模式上是轻资产，高现金流的，未来的分红跟回购也是杠杠的，英伟达 4 万名工程师花不了多少钱，但你要建厂买设备，那多少钱都是不够花的。将来几年 AI 回调（回调的意思不是不行，谁都知道AI很行，互联网也回调过），我英伟达大不了少赚一点，订单少一点，但很多拥有工厂与设备的公司，闲置的产线可是亏损很严重的，参考光伏行业就知道了。
我们回看英伟达过去 17 年发布的架构与产品（下图）：
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2009 年，第一届GPU 技术大会，英伟达发布了 Fermi 架构，这是英伟达第一代真正为通用 GPU 计算设计的架构之一，配合 CUDA，把 GPU 从“图形处理器”推向“并行计算处理器”（CUDA 其实 2006 年就发布了）
在我看来，这件事的意义，有点像苹果 2008 年发布 App Store：App Store 让 iPhone 不再只是苹果自己的手机，而变成开发者可以在上面做应用的平台；CUDA 则让 GPU 不再只是英伟达自己的硬件，而变成开发者可以在上面做科学计算、深度学习、仿真、渲染、自动驾驶的平台。
之后十几年，英伟达每年 GPU 技术大会干的事情，本质上就是不断回答一个问题：下一代计算瓶颈在哪里？英伟达能不能先定义它，再卖给全行业一套解决方案？成为 GPU 的领头大哥？每年都卷自己一次，把去年的自己当成最大的对手。
到了 2012 年前后，深度学习开始爆发，GPU 被证明非常适合训练神经网络。这个阶段，英伟达在GPU 技术大会讲的重点开始从图形、HPC，逐渐转向深度学习、神经网络、数据中心。
2016 年，英伟达在GPU 技术大会发布 Pascal 架构的 Tesla P100 和 DGX-1。
DGX-1 是很关键的一步，它不是一张卡，而是一台“深度学习超级计算机”，里面有 8 块 Tesla P100 GPU。
这一步的意义是什么呢？就是英伟达不再只是卖芯片，而是开始卖“整机”。
后面的故事，大家就相对熟悉了：
到了 2017 年，英伟达发布 V100。V100 最大的变化，是引入了 Tensor Core，这个东西很重要。因为深度学习最核心的计算就是矩阵乘法，从 V100 开始，英伟达直接把神经网络最需要的计算单元做进了硬件里。
他其实说明了英伟达是引领标准，而不是顺应别人的标准，你很难说有人能比老黄更懂算力这个行业。AMD 干的事情太多了，CPU、GPU、服务器芯片、嵌入式全都干；华为干的事情更多，消费电子（手机、手表、电视）、通信、服务器、汽车、芯片、软件云服务全线布局，算力只是其众多板块之一，目标更多是自主可控、国产替代、补齐全产业链。华为的竞争对手就包括高通、苹果、特斯拉，英伟达。
2020 年，英伟达发布 Ampere 架构和 A100，AI 从“研究机构和少数大厂训练模型”，开始进入云厂商和企业数据中心的大规模部署。（也是在这一年前后，英伟达收购了 Mellanox，这是仅次于 CUDA 的又一条护城河，他的价值在于让几万张 GPU 连成一个整体）
2022 年到 2023 年，ChatGPT3.5 的发布引爆了生成式 AI 革命，英伟达终于迎来了他的高光时刻，“Token”这个词也开始出圈，竞争的维度变成了老黄说的“系统单 Token 成本最低化”。
2022 年，英伟达发布 H100，H100 是 Hopper 架构，真正赶上了 ChatGPT 这一轮生成式 AI 革命。H100 专门针对 Transformer 做优化，他不是普通意义上的“下一代 GPU”，而是Transformer 时代的大模型发动机。A100 是数据中心加速器，H100 则成了大模型公司的核心生产资料，OpenAI、Anthropic、xAI、Meta、Google、微软、亚马逊，所有人都需要它。
你注意这个时间节点，2022 年 10 月 ChatGPT3.5 才让生成式 AI 出圈，可想而知，他得提前多少年布局，才能捕抓到这个市场需求。
H100 具体有什么参数提升，竞争对手是什么水平，这个你自己百度或者谷歌就好了。
到了 2023 年，英伟达发布 H200，他同样是 Hopper 架构，没有突破性的进展，只是把显存从 H100 的 80GB 拉到 141GB HBM3e，把内存带宽进一步提高。因为那时候大模型被吐槽的点就是上下文不够长，经常忘，而上下文是很吃内存的，英伟达就是快速捕抓大模型这个需求瓶颈，满足这个需求。
到了 2024 年，英伟达发布 B200、GB200、GB200 NVL72，这是大丰收、大突破的一年。B200 是 Blackwell 架构，Blackwell 的核心，不是简单说“我比 H100 快几倍”，而是在说：我可以让整个 AI 工厂以更低成本生产 token。
到了 2025 年，英伟达继续发布 B300 / Blackwell Ultra。
这是为了什么，为了 AI Agent 的爆发做准备，一个 Agent 任务消耗的 token，可能是普通聊天的几十倍、几百倍，这个架构是系统性降低 Agent 时代的单 token 成本。
你想到的，他都提前猜到了。
英伟达以后把未来很多年的架构都想明白了，在推进了。
我记得乔布斯说过研发费用的问题：创新跟你在研发上投多少钱根本没关系，我们造出 Mac 的时候，IBM 在电脑上的研发投入至少是苹果的 100 倍。
公司领导者对这个行业的洞见，提前的布局，所谓的 Taste（品位，判断力）才是第一性的，老黄他足够懂这个行业，这减少了很多资金的无效利用。
我们抽象总结一下：从 P100 到 V100，到 A100，到 H100，到 H200，到 B200 / GB200，再到 B300，英伟达一直在做同一件事：先找到下一代瓶颈，再把解决方案做成产品，最后让整个行业围绕它重新投资与适配自己。
这就是英伟达这家公司的第一性原理。
最后问你一个问题：4 月 30 日，AMD AI DevDay（开发者大会，ROCm 生态），有人关注吗？ROCm 生态比起 CUDA 生态，差距有多大？
从目前情况看，英伟达跟 AMD 的差距拉得太开了，大概率是英伟达大口吃肉，AMD 弥补长尾场景，属于喝点汤的角色，真正长期有实力挑战的选手会来自另一条产业链。
英伟达的护城河客观上确实不如做2B的苹果锁定性那么强，2C消费者对品牌是有喜爱度的，他们的动手能力不强，都是小白，一旦习惯一个品牌的产品，如果不是第二名好的显而易见，都是没戏的。
所以，你们说苹果“挤牙膏”其实已经挤了10年了，并不会有什么问题，但英伟达是不能挤牙膏的，2B的云计算公司，程序员动手能力都很强，如果你躺平了，不拼命卷自己，2B公司不是因为你省钱而用你的时候，你就麻烦了。英伟达所在的算力赛道，好处就是他的迭代空间是看不见尽头的，比台积电的迭代空间更大，因为他是软硬件的深度结合，硬件可能能提升3-5倍，软件可能能提升百倍，这时候，考验的就是团队的组织能力跟企业文化。