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机构公司

英伟达（NVIDIA）

英伟达是图形处理器（GPU）的发明者，凭借 CUDA 架构和支撑 AlexNet 的芯片，成为现代人工智能算力的主要提供者之一。

成立 1993官网 nvidia.com 时代 统计学习

2025 · 11 20072026
每年事件数
29模型与产品38事件1人物5投资与合作

是什么

英伟达（NVIDIA）是一家围绕图形处理器（graphics processing unit，GPU）建立产品与软件的公司。它把自己的历史讲成几个平台依次叠加的过程：1999 年的 GPU、2006 年的 CUDA 架构，以及 2012 年 AlexNet 之后的深度学习浪潮[1]。

由来

公司于 1993 年 4 月 5 日成立，创始人是黄仁勋（Jensen Huang）、克里斯·马拉乔夫斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）[1]。这是公司官方年表记下的起点；从这之后，年表很快转向它视为里程碑的那些产品[1]。

GPU 与 CUDA

1999 年，英伟达称自己发明了 GPU[1]。GPU 是一种同时执行大量小计算的处理器。图形任务适合这种设计：屏幕上每个像素的颜色都可以单独算出来，不必等前一个像素算完，因此成千上万个像素能并行处理。由此，一块 GPU 由许多相对简单的核心组成——单个核心不如通用处理器灵活，但同一瞬间完成的运算要多得多。这种取舍在图形上划算，在任何能拆成许多互不依赖的小块的问题上也同样划算。

2006 年，英伟达发布 CUDA 架构，按公司的说法，这把 GPU 并行计算开放给了科学与研究[1]。CUDA 是一层接口，让程序员把 GPU 当作通用的并行计算机来用，而不只是当作画图的硬件：一个问题被拆成许多小块，在芯片的大量核心上同时跑完。门槛降下来之后，GPU 才从图形硬件变成科研中能用的工具[1]。

AlexNet 与现代人工智能

2012 年，英伟达的 GPU 支撑了 AlexNet 神经网络的突破，公司把这件事描述为点燃现代人工智能时代的节点[1]。神经网络靠反复训练、不断调整大量数值参数来学习，而训练本身主要就是并行算术，正是 GPU 擅长的事。于是网络可以跑在图形芯片上，而不必依赖通用处理器——这正是公司把自己硬件与深度学习兴起联系起来的依据[1]。

收购 Mellanox

2020 年 4 月 27 日，英伟达完成对 Mellanox Technologies 的收购[2]。这笔交易的总购买对价为 71.34 亿美元，其中 70.49 亿美元以现金支付[3]。

今天的规模

财报数字说明了数据中心业务如今的分量。2025 财年，公司营收达到创纪录的 1305 亿美元，同比增长 114%[4]；同一财年数据中心业务收入为 1152 亿美元，增长 142%[4]。该财年第四季度营收 393 亿美元，同样创下纪录，同比增长 78%[4]。公司对 2026 财年第一季度给出的营收指引是 430 亿美元，上下浮动 2%[4]。财年与日历年并不一定重合，比较时以公司自己给出的同比数字为准。

处在什么位置

把年表连起来看，英伟达的三级台阶是叠加的：先造出一块面向图像的芯片，再用 CUDA 把使用权交给科研人员，最后是神经网络的结果把它推到人工智能工作的中心[1]。扩张也走过收购这条路，Mellanox 的交易在 2020 年完成[2][3]。而最新财报显示了钱从哪里来：2025 财年 1305 亿美元营收中，有 1152 亿美元来自数据中心[4]。按公司自己的报告，这家以图形起家的公司，如今主要是一家数据中心计算的供应商。

技术路线深度学习

生态与地区开发者工具云计算硬件与算力

20266

  1. 融资Fal 融资 13 亿美元，估值翻倍至 160 亿美元

    Fal 是一家托管并运行 AI 视频、图像和音频模型的公司，它以 160 亿美元估值完成 13 亿美元融资，估值比今年早些时候翻了一倍。

  2. 收购Marvell 以 1150 亿美元全股票交易收购 Lumentum

    2026 年 11 月 2 日，Marvell 宣布以全股票方式收购光芯片与网络设备制造商 Lumentum，含债务的企业价值达 1150 亿美元，是科技史上规模最大的交易之一。

  3. 发布英伟达发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary 2

    2026 年 10 月 28 日，英伟达发布开放权重的免费语音识别模型 Nemotron 3.5 Transcribe，覆盖最多 40 种语言，同时发布 Granary 语音数据集第二版。

  4. 收购英伟达同意以 129.3 亿美元收购 Hugging Face

    2026年9月3日，英伟达同意以129.3亿美元收购 Hugging Face。Hugging Face 表示将继续保持开放平台的定位，交易预计在2027年上半年完成，尚待监管批准。

  5. 融资OpenAI 以 8520 亿美元估值融资 1220 亿美元

    2026 年初，OpenAI 完成了一轮规模不断扩大的私募融资：承诺资本从 1100 亿美元增至 1220 亿美元，于 3 月 31 日以 8520 亿美元投后估值收官，亚马逊、软银、英伟达和微软均在其中。

  6. 里程碑台积电 CoWoS 先进封装产能持续吃紧

    台积电的 CoWoS 先进封装把逻辑芯片与 HBM 堆叠装在硅中介层上，目前产能仍然满载；台积电正在台南、嘉义扩产，并研发面板级封装 CoPoS。

202511

  1. 合作Groq 与英伟达达成非独家推理技术授权协议

    2025 年 12 月 24 日，Groq 宣布与英伟达就其推理技术达成非独家授权协议；创始人 Jonathan Ross 等团队成员加入英伟达，Groq 则继续独立运营并更换了 CEO。

  2. 里程碑英伟达成为全球首家市值 5 万亿美元的公司

    2025 年 10 月 29 日，英伟达成为历史上第一家市值突破 5 万亿美元的公司，收盘报每股 207.04 美元，此前公司公布了大规模 AI 芯片订单。

  3. 发布NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1.6

    2025 年 10 月 28 日，NVIDIA 发布面向人形机器人的开放模型 Isaac GR00T N1.6，并集成推理视觉语言模型 Cosmos Reason，可把含糊指令转成一步步的行动计划。

  4. 政策美国允许 H20 恢复对华销售并抽取 15% 收入

    2025年7月，美国允许英伟达和 AMD 恢复向中国销售降级版人工智能芯片，条件是把相关销售收入的15%交给美国政府；这种没有先例的安排引发了它是否等同于出口税的质疑。

  5. 政策美国商务部撤销《人工智能扩散规则》

    2025年5月13日，美国商务部在《人工智能扩散规则》合规日前两天宣布启动撤销程序，要求不执行该规则，并发布涉及华为芯片等的新指引。

  6. 政策美国将英伟达 H20 对华出口纳入许可管制

    2025年4月，美国政府通知英伟达，向中国出口 H20 加速器须申请许可。这款英伟达在中国合法可售的最先进芯片因此受管，公司预计计提约55亿美元。

  7. 融资CoreWeave 登陆纳斯达克，发行价 40 美元

    2025 年 3 月 28 日，CoreWeave 以每股 40 美元在纳斯达克上市，募资 15 亿美元，是 2021 年以来美国规模最大的科技 IPO；NVIDIA 以 2.5 亿美元订单为这笔交易锚定价格。

  8. 发布NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1

    2025 年 3 月 18 日，NVIDIA 在 GTC 上发布人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1，即日向机器人开发者开放，并称它是可完全定制的一系列预训练模型中的第一个。

  9. 发布NVIDIA 发布 Blackwell Ultra

    2025 年 3 月 18 日，NVIDIA 在圣何塞 GTC 上发布 Blackwell Ultra，面向训练与「推理时多花算力」的推理方式，并公布 HGX B300 NVL16 系统以及服务器和云厂商的合作名单。

  10. 合作OpenAI、软银、甲骨文宣布「星际之门」计划

    「星际之门」（Stargate）是 OpenAI、软银、甲骨文与 MGX 于 2025 年 1 月宣布的合资 AI 基础设施项目，初始投入 1000 亿美元，目标到 2029 年达 5000 亿美元。

  11. 政策美国发布《人工智能扩散框架》

    美国商务部 2025 年 1 月 13 日生效的临时最终规则，要求出口先进计算芯片和最强 AI 模型的模型权重须获许可，并把世界各国划分为三个层级。

20247

  1. 政策美国新增 HBM 管制并将 140 家中国实体列入清单

    2024年12月2日，美国工业与安全局（BIS）新增高带宽内存、24类芯片制造设备、3类软件工具和140家中国实体的出口管制，扩大对华先进节点半导体限制。

  2. 里程碑xAI 在孟菲斯启用 Colossus 超级计算机

    xAI 在田纳西州孟菲斯市启用的 Colossus 超级计算机，与 NVIDIA 合作建成，2024年运行约 10 万块 H100 GPU，是 Grok 的主要训练系统。

  3. 里程碑英伟达市值突破 3 万亿美元

    2024年6月5日，英伟达市值突破3万亿美元，成为继微软、苹果之后第三家进入这一行列的公司；两周后它超过微软和苹果，成为全球市值最高的公司，动力来自数据中心对AI芯片的需求。

  4. 融资CoreWeave 完成 11 亿美元 C 轮融资，估值 190 亿美元

    2024 年 5 月 1 日，CoreWeave 宣布完成由 Coatue 领投的 11 亿美元 C 轮融资，估值从几个月前的 70 亿美元升至 190 亿美元；同月晚些时候又完成由 Blackstone 领投的 75 亿美元债务融资。

  5. 收购英伟达宣布收购 GPU 编排软件公司 Run:ai

    2024 年 4 月，英伟达宣布收购以色列公司 Run:ai，后者开发基于 Kubernetes 的 GPU 编排软件，交易报道金额约为 7 亿美元。欧盟委员会于 12 月批准，交易在 2024 年 12 月 30 日完成，软件将开源。

  6. 发布英伟达发布 Blackwell 平台

    2024 年 3 月 18 日，英伟达在 GTC 上发布 Blackwell 平台，作为 Hopper 的继任者，称其能以低至 25 倍的成本与能耗，在万亿参数模型上运行实时生成式 AI。

  7. 发布BigCode 与英伟达发布 StarCoder2 和 The Stack v2

    2024 年 2 月 28 日，BigCode 与英伟达发布 StarCoder2 三种规模的模型。新训练集 The Stack v2 达到 67.5 TB。

20235

  1. 发布NVIDIA 在 SC23 发布 H200

    2023 年 11 月 13 日，NVIDIA 在丹佛举行的 SC23 大会上发布 HGX H200，并点名 12 家服务器合作伙伴和 4 家主要云厂商，系统预计自 2024 年第二季度起出货。

  2. 政策美国升级对华先进芯片出口管制

    2023年10月17日，美国工业与安全局发布三项规则，更新2022年10月的芯片出口管制：调整受限芯片的参数，增设许可例外与许可要求，并扩充实体清单。

  3. 融资Databricks 完成 5 亿美元 I 轮融资，估值 430 亿美元

    Databricks 于 2023 年 9 月 14 日完成超 5 亿美元 I 轮融资，估值 430 亿美元，两个月前刚收购 MosaicML [^1][^2]。

  4. 融资Hugging Face 以 45 亿美元估值融资 2.35 亿美元

    2023 年 8 月 24 日，Hugging Face 完成由 Salesforce Ventures 领投的 2.35 亿美元 D 轮融资，投后估值 45 亿美元，超过 2022 年估值的两倍，投资方中包括多家芯片厂商与云服务商。

  5. 里程碑英伟达成为首家市值破 1 万亿美元的芯片公司

    2023年5月30日，英伟达市值首次突破1万亿美元，成为美国股市首家市值破万亿的芯片公司，背后是ChatGPT发布后训练大模型所需GPU需求的激增。

20224

  1. 发布英伟达推出中国特供 A800

    2022 年底，美国限制 A100 和 H100 出口后，英伟达在中国开卖 A800。这款产品只把 GPU 之间的互联带宽调低，算力不变，从而落在出口规则之内。

  2. 政策美国对华实施先进计算芯片出口管制

    2022年10月7日，美国工业与安全局发布两项规则，限制中国获取先进计算芯片、发展超级计算机和制造先进半导体的能力，其中设定的门槛后来直接影响了英伟达对华销售的芯片型号。

  3. 发布英伟达发布 Hopper 架构与 H100

    2022 年 3 月 22 日，英伟达在 GTC 发布 Hopper 架构及首款 GPU H100，主打为 Transformer 模型设计的 Transformer 引擎。

  4. 发布英伟达与软银宣布终止 400 亿美元的 Arm 收购交易

    2022 年 2 月 7 日，英伟达与软银集团宣布终止 Arm 收购交易，理由是监管障碍。软银保留 12.5 亿美元预付款并筹备 Arm 上市，英伟达保留 20 年授权。

20202

  1. 发布英伟达宣布以 400 亿美元从软银手中收购 Arm

    2020 年 9 月 13 日，英伟达宣布以 400 亿美元的股票加现金从软银和软银愿景基金手中收购 Arm，Arm 将保留开放授权模式和剑桥总部，交易尚待多国监管批准。

  2. 发布英伟达发布 A100 GPU

    2020年5月14日，英伟达在 GTC 2020 上发布基于 Ampere 架构的首款 GPU A100，宣称其 AI 训练与推理性能可达前代产品的20倍，并已全面量产、向全球客户发货。

20171

  1. 发布英伟达 GTC 2017 发布 Volta 与 Tesla V100

    2017年5月10日，英伟达在 GTC 主题演讲中发布第七代 GPU 架构 Volta，以及首款基于该架构的数据中心 GPU Tesla V100，主打 AI 与高性能计算。

20161

  1. 里程碑英伟达把第一台 DGX-1 送到 OpenAI

    2016 年 8 月，英伟达 CEO 黄仁勋亲手把第一台 DGX-1 深度学习整机送到 OpenAI 总部。这是两家公司长期合作的起点，也是专用 AI 硬件进入前沿研究机构的早期标志。

20071

  1. 发布NVIDIA 发布 CUDA 1.0

    CUDA 是 NVIDIA 让通用程序跑在 GPU 核心上的软件平台。其工具包 1.0 于 2007 年 6 月发布，把图形芯片变成面向科学研究、后来又支撑深度学习的并行处理器。

模型与产品时间线

22
  1. 2010
    • 2010 年 11 月 9 日 NVIDIA GeForce GTX 580 芯片

      NVIDIA 于 2010 年 11 月发布的消费级显卡。两张各带 3 GB 显存的 GTX 580 后来训练出了在 ILSVRC-2012 夺冠的 AlexNet。

  2. 2014
    • 2014 年 11 月 NVIDIA Tesla K80 芯片

      NVIDIA Tesla K80 是 2014 年 11 月发布的双 GPU 数据中心加速卡，在一块 300 W 的板卡上集成两颗 GK210、24 GB 显存，单精度峰值最高 8.74 万亿次浮点运算每秒。

  3. 2016
    • 2016 年 4 月 5 日 NVIDIA Tesla P100 芯片

      NVIDIA 于 2016 年 4 月发布的 Tesla P100 是首款基于 Pascal 架构的数据中心 GPU，也是第一个同时用上 HBM2 堆叠显存、面向深度学习的半精度指令和 NVLink 互联的加速卡。

    • 2016 年 4 月 5 日 NVIDIA DGX-1 芯片

      NVIDIA 于 2016 年 4 月发布的 DGX-1 在单个机箱里装了 8 块 Tesla P100 GPU，被称为世界上第一台深度学习超级计算机，把加速卡的数量变成一个可直接采购的整机型号。

    • 2016 年 9 月 NVIDIA Tesla P40 芯片

      NVIDIA Tesla P40 是 2016 年 9 月数据表所载的服务器 GPU 加速卡，基于 Pascal 架构，专用于深度学习推理，具备 24 GB 显存和 47 TOPS 的 INT8 性能。

  4. 2017
    • 2017 年 5 月 10 日 NVIDIA Tesla V100 芯片

      NVIDIA 首款基于 Volta 架构的数据中心 GPU，2017 年 5 月发布。它引入张量核心专门加速矩阵乘法；OpenAI 后来的 GPT-3 系列模型即在 V100 上训练。

  5. 2018
    • 2018 年 3 月 27 日 NVIDIA DGX-2 芯片

      NVIDIA DGX-2 是 2018 年 3 月发布的一台服务器，把 16 块 Tesla V100 GPU 与新的 NVSwitch 互联装进一个机箱，NVIDIA 称它是首台达到两千万亿次浮点运算的单一服务器。

  6. 2020
    • 2020 年 5 月 14 日 NVIDIA A100 芯片

      NVIDIA A100 是首款基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，2020 年 5 月 14 日发布。它引入第三代 Tensor Core、TF32 格式和多实例 GPU，后来成为训练大语言模型的常用硬件。

    • 2020 年 5 月 14 日 NVIDIA DGX A100 芯片

      NVIDIA DGX A100 是 NVIDIA 第三代 DGX 系统，2020 年 5 月 14 日发布，内置八块 A100 GPU，AI 性能标称 5 petaflops，最多可切分为 56 个实例。

  7. 2022
    • 2022 年 英伟达 A800 芯片

      英伟达 A800 是一款数据中心 GPU，2022 年投产，作为面向中国客户的 A100 替代方案，芯片间数据传输速率有所降低，以满足美国出口管制门槛。

    • 2022 年 3 月 22 日 NVIDIA H100 芯片

      NVIDIA H100 是首款基于 Hopper 架构的数据中心 GPU，2022 年 3 月发布，为训练和运行大模型设计，使用 HBM3 显存与 FP8 精度。

    • 2022 年 3 月 22 日 NVIDIA DGX H100 芯片

      NVIDIA 于 2022 年 3 月发布的第四代 DGX 系统，单机集成 8 块通过 NVLink 相连的 H100 GPU，FP8 精度下提供 32 petaflops 算力，面向企业级 AI 基础设施。

  8. 2023
    • 2023 年 英伟达 H20 芯片

      英伟达为中国市场专门设计的数据中心 GPU，目的是在美国出口管制下继续对华销售。它的核心数与性能低于 H100，但在 2025 年 4 月的许可证要求之前，是中国买方可合法买到的最先进英伟达芯片。

    • 2023 年 3 月 NVIDIA H800（中国市场版） 芯片

      H800 是 NVIDIA 为中国市场改版的 H100 数据中心 GPU，通过削减芯片间传输速率满足 2022 年 10 月的美国出口规则。它后来被用于训练 DeepSeek-V3，并在 2023 年 10 月被收紧后的管制覆盖。

    • 2023 年 11 月 13 日 NVIDIA H200 芯片

      NVIDIA 于 2023 年 11 月发布的 H200 是首款采用 HBM3e 显存的 GPU，141 GB 容量接近 A100 的两倍，在 Llama 2 70B 上的推理速度接近 H100 的两倍。

  9. 2024
    • 2024 年 3 月 18 日 Project GR00T 模型

      NVIDIA 于 2024 年 3 月提出的面向人形机器人的通用基础模型计划，2025 年 3 月发展为开放的、可完全定制的 Isaac GR00T N1，并随模型放出训练数据与评测场景。

    • 2024 年 3 月 18 日 NVIDIA B200（Blackwell） 芯片

      NVIDIA 于 2024 年 3 月发布的 Blackwell 架构数据中心 GPU，接替 Hopper，由两颗拼接的芯片构成，配合新一代 NVLink 与 FP4 支持大规模 AI 训练和推理。

    • 2024 年 3 月 18 日 NVIDIA GB200 NVL72 芯片

      面向万亿参数模型的液冷机架，NVIDIA 把 72 颗 Blackwell GPU 与 36 颗 Grace CPU 连成单一 NVLink 域。

  10. 2025
    • 2025 年 3 月 18 日 NVIDIA Isaac GR00T N1 模型

      Isaac GR00T N1 是 NVIDIA 于 2025 年 3 月 18 日发布的人形机器人开放基础模型。它可针对具体机器人或任务再做后训练，并把负责规划的模型与负责快速运动的模型组合在一起。

    • 2025 年 3 月 18 日 NVIDIA GB300 NVL72 芯片

      NVIDIA 于 2025 年 3 月发布的机架级系统，把 72 颗 Blackwell Ultra GPU 和 36 颗 Grace CPU 连成一台机器，官方称其 AI 性能是 GB200 NVL72 的 1.5 倍。

  11. 2026
    • 2026 年 1 月 NVIDIA Rubin 芯片

      NVIDIA Rubin 是 NVIDIA 在 CES 2026 发布的六芯片 AI 平台，Blackwell 的继任者，重点降低大模型推理成本，相关产品和云实例将在 2026 年推出。

    • 2026 年 10 月 28 日 英伟达 Nemotron 3.5 Transcribe 模型

      Nemotron 3.5 Transcribe 是英伟达于 2026 年 10 月 28 日发布的免费、开放权重语音转写模型。它能处理长达一小时的录音，支持最多 40 种语言的转写，并可区分最多 8 位说话人。

参与1

模型并行

成员1

黄仁勋1993–

下属1

NVIDIA 研究院（NVIDIA Research）

投资4

CoreWeaveHugging FacePerplexity AIScale AI

注释与来源

  1. NVIDIA History: A Timeline of Innovationhttps://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/corporate-timeline/
  2. NVIDIA CORP Form 8-K (Mellanox closing)https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581020000052/form8-kmellanoxclosing.htm
  3. NVIDIA CORP Form 10-Q (FY2021 Q3, filed 2020)https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581020000189/nvda-20201025.htm
  4. NVIDIA Announces Financial Results for Fourth Quarter and Fiscal 2025 (Form 8-K)https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581025000021/q4fy25pr.htm

引用本页: 英伟达（NVIDIA）. TellWorld, https://www.tellworld.net/zh/companies/nvidia. 更新于 2026-11-08