一、案例背景
（一）英伟达：从芯片巨头到AI基础设施核心
英伟达（NVIDIA）成立于1993年，由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和柯蒂斯·普里姆共同创立，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉。公司最初专注于图形处理单元（GPU）的研发与生产，主要服务于游戏和多媒体市场。1999年，英伟达发明了GPU，这一创新不仅重新定义了计算机图形学，也为后续的并行计算革命奠定了基础。
2006年，英伟达推出CUDA（统一计算设备架构），使GPU从单纯的图形渲染工具转变为通用并行计算平台。这一战略决策成为英伟达发展史上的分水岭，为其日后在人工智能（AI）领域的崛起埋下了伏笔。2012年，深度学习研究者Alex Krizhevsky使用两块英伟达GTX 580 GPU训练了AlexNet模型，在ImageNet图像识别竞赛中以巨大优势夺冠，从此GPU成为AI训练的标准算力基础设施。
此后十余年间，英伟达围绕GPU构建了从硬件到软件、从芯片到系统的完整技术栈。其产品线覆盖了数据中心GPU（如A100、H100、B200系列）、网络互连（NVLink、InfiniBand）、系统（DGX系列）以及软件平台（CUDA、cuDNN、TensorRT）。在2023-2024年的大模型浪潮中，英伟达GPU成为全球科技企业竞相争夺的战略资源，公司市值一度突破4万亿美元，成为全球市值最高的企业之一。
然而，英伟达的野心远不止于销售芯片。其战略演进路径清晰地显示：从卖芯片到卖系统，从卖系统到卖AI基础设施服务，再到如今推动算力金融化，英伟达正在将自身定位从硬件供应商升级为AI时代的”算力基础设施运营商”。
（二）AI算力需求爆发与融资瓶颈
2022年底，OpenAI发布ChatGPT，引发了全球范围内的大模型竞赛。此后，微软、谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头纷纷加大AI基础设施投入，全球AI算力需求呈指数级增长。据市场研究机构IDC数据，2025年全球AI基础设施市场规模达到约3000亿美元，预计到2028年将突破8000亿美元。
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