英伟达公司(NVDA.US)2024年年度股东大会会议纪要（含Q&A）

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4月前

附：英伟达股东大会实录摘要

01 投票环节

议程一：对提名的董事会董事候选人进行表决。

英伟达本届股东大会的董事候选人包括黄仁勋等12人。

议程二：对2024财年的高管薪酬进行审批。

英伟达高管薪酬详情已在代理声明中披露。

议程三：批准普华永道作为英伟达2025财年的独立注册公共会计师事务所。

议程四：讨论并表决一项股东提案，该提案提议将英伟达章程和细则中的超级多数投票条款，替换为简单多数投票标准。

投票结果：首先，12位董事候选人均已当选，任期至2025财年结束，或直至其继任者被选出或任命。

第二，批准2024财年高管薪酬提案。

第三，批准普华永道作为英伟达2025财年的独立注册公共会计师事务所的提案。

第四，批准将章程和细则中的超级多数投票条款，替换为简单多数投票标准。英伟达将在四个工作日内以8-K表格形式向美国证券交易委员会（SEC）提交完整的投票统计结果。

黄仁勋点评

加速计算和人工智能是我们时代最具影响力的技术。现代计算始于六十年前IBM 360系统的诞生。其通用计算架构的基本原则至今仍主导着今天的计算机行业。近十年来，通用处理性能的增长已经放缓，而计算需求却持续增长。这种性能与需求之间的差距正在不断扩大。

如果不加以控制，计算能力、能源和成本的膨胀将抑制每个行业的发展。英伟达的加速计算及时介入，填补了这一空白，满足了日益增长的计算需求。经过20年的努力，英伟达重新构建了整个计算堆栈，加速计算在正确的时间创造了前进的道路。英伟达的加速计算被描述为科学家的“时光机”，让他们能够预见未来，成为我们这个时代“达芬奇”和“爱因斯坦”们的发现工具。

从英伟达加速计算中诞生了生成式人工智能，这是十多年和数十亿美元投资的结果。英伟达使得我们最宝贵的资源——智能的生产成为可能。就像尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）发明的交流发电机和各种超级计算机一样，我们的人工智能工厂开启了一场新工业革命——大规模生产数字智能。

为了抓住这一时代机遇，全球的公司和国家正在建立由英伟达驱动的AI工厂，以处理、提炼和制造智能——智能以数字代币（digital tokens）的形式，成为一种新型的商品，为全球100万亿美元的产业创造新的收入机会。

对计算机行业而言，生成式人工智能代表着根本性的转变。计算堆栈的每一层都在被重新发明。我们曾经编写软件程序来执行明确的指令，现在我们用我们的意图来提示大型语言模型。计算机现在是意图驱动的，而不是指令驱动的。告诉计算机你想要什么，它将找出如何实现这一目标的方法。这是我们行业的彻底革新，从计算机的设计到软件开发，再到软件能做什么，我们将扩大每一个行业的视野，一场新的工业革命已经开始。不久，每一个行业都将被转型。

这一时刻的历史性已显现在我们的财务数据当中。在2024财年，英伟达的营收增长了126%，达到创纪录的609亿美元。按照美国通用会计准则计算的每股摊薄收益，同比增长586%，达到11.93美元。

对Hopper架构产品的需求依然强劲，而Blackwell及其后续产品已被行业广泛采用。根据客户需求、生态系统采用和预订情况，Blackwell架构平台很可能成为我们历史上最成功的产品，甚至可能是整个计算机行业历史上最成功的产品。

得益于市场对GeForce RTX GPU的强劲需求，公司全年游戏业务营收增长了15%，达到104亿美元；专业可视化营收同比增长1%，达到16亿美元；汽车业务营收同比增长21%，达到11亿美元。

英伟达的加速计算已经达到了一个临界点，并实现了一个虚拟周期。我们的并行计算模型为开发者提供了无与伦比的工具包，拥有300多个库、600个AI模型、众多SDK，并支持3700个GPU加速应用程序。这已经形成了一个丰富的生态系统，涵盖了500多万开发者和4万家公司，以及数千家在英伟达上构建的生成式AI公司。

加速计算非常快速，但并非一蹴而就。应用程序必须重写以适应新的架构，复杂的算法嵌入在我们的库中。以下是我们数百个库中的一些示例。cuDNN，我们著名的深度学习库，提供了优化的核心，加速了神经网络计算；AI-on-5G，我们的5G无线接入网络的AI引擎，为软件定义和AI驱动的电信行业铺平了道路。Leto技术为光刻工艺中的计算挑战提供了有效的解决方案，光刻作为芯片制造中的关键步骤，其重要性不言而喻。

加速计算技术正迅速扩展至医疗保健领域，数字生物学和生成式人工智能正引领药物发现的革命性变革。在手术、医学成像、患者护理等多个关键环节，我们与强生、美敦力、飞利浦等行业巨头以及众多致力于推动医疗保健行业成为全球最大技术产业的创新初创公司建立了合作关系。以我们的Parbrics库为例，它通过优化基因测序、序列比对和变异检测流程，实现了业界领先的基因测序效率。

在气候科学领域，NVIDIA DEB技术首次实现了数字孪生技术，模拟地球的天气和气候系统。NVIDIA 的生成式人工智能模型在预测天气模式方面，提供了比传统物理模拟方法高12倍的分辨率和3000倍的能效，将精度从25千米细化到2千米。

加速计算也是可持续发展的计算方式。所有可以加速的应用都应当采用此技术。CUDA 库激活了英伟达加速计算在新应用领域的潜力，并为我们的合作伙伴生态系统开拓了新的市场和增长机遇。全球价值数万亿美元的数据中心应当通过加速计算技术进行现代化升级。今年，我们推出了我们历史上一些最重要的产品。

Blackwell这一突破性的技术，以最先进的GPU为核心，专为处理万亿参数规模的生成式人工智能而设计。它搭载我们第五代NVLink技术，能将576个Blackwell GPU集成为单一超级GPU，这一数字远超上一代Hopper架构的8个GPU连接。与Hopper相比，Blackwell在训练大型语言模型时，仅需要四分之一的GPU资源和能耗，实现了拥有成本和能耗25倍的降低。

英伟达的解决方案不仅限于高端GPU。结合Blackwell GPU、NVLink、Grace CPU、Quantum和Spectrum交换机，以及丰富的软件和数据中心合作伙伴生态系统，Blackwell平台将成为全球主要云服务提供商、服务器制造商和顶尖AI公司的选择，包括亚马逊、谷歌、Meta、微软、OpenAI、特斯拉和X AI等。

PC用户历来能够迅速便捷地获取所需软件。现在，我们引入了一种创新的AI模型分发方式——英伟达NIMS，它为企业级用户提供了优化的生成式AI，支持在云端、本地数据中心及RTX AI PC上运行，并通过我们的生态系统合作伙伴网络实现轻松部署。这些预训练的AI服务，以容器化形式提供，助力各行各业的企业快速转型为AI驱动型企业。

Adobe、Cadence、Getty Images、SAP等行业领导者已率先采用NIMS。超过250家技术和平台提供商正在将NIMS集成到他们的服务中。在医疗保健领域，NIMS已在药物发现、医学成像和基因组学的基础模型中发挥重要作用。

人工智能的新一轮浪潮预计将使价值50万亿美元的重工业实现自动化。不久的将来，机器人工厂将自主协调生产，制造出更多机器人和产品。我们开发的Omniverse是一个开创性的虚拟世界仿真平台，它实现了物理世界与数字世界的融合，使开发者能够设计和创建机器人系统。Anise正在开创一个开放标准，通过开放通用场景描述格式，无缝集成行业领先的设计到制造工具，助力企业创建全面的数字孪生，优化整个生产周期。

自动驾驶汽车本质上是一种高度复杂的机器人。汽车行业是Omniverse的先行者，它正寻求将其从设计到构建、仿真和运营的整个工作流程数字化。制造业的新时代正在到来，无数新兴和成熟企业正在开发机器人和机器人系统。

这些企业将拥有两个工厂：一个用于制造物理机器人，另一个用于生产驱动它们的智能。生成式AI和机器人技术的融合，不仅开辟了新的增长机遇，也为50万亿美元的制造业带来了前所未有的生产力提升。

新一轮工业革命已经开始。AI工厂正在生产一种革命性的商品——数字智能代币。这些AI工厂为AI成为一个价值数万亿美元的产业奠定了基础，并预示着每个行业的转型。日本、加拿大、法国等国家对主权AI的重视，证明了全球对发展本土AI能力重要性的认识。这些AI技术将适应各自国家的语言和文化。

在AlexNet使用NVIDIA GTX 580 GPU训练，震撼了计算世界并点燃了现代人工智能的火种之后的短短12年，我们开始认识到它所带来的巨大变革潜力。没有人能预见深度学习将引领我们走多远，或其规模将扩展到何种程度。

我要借此机会感谢那些与我们一同探索这个最初仅为零亿美元市场的研究人员、科学家、开发人员、生态系统合作伙伴、客户和员工。我们已经与英伟达一起，重新定义了计算机行业，甚至可能重塑了整个世界。

问答环节

问：能否谈谈英伟达是如何保持其竞争优势的，以及你如何看待行业内其他参与者开发竞争产品所带来的挑战？

黄仁勋：回顾过去，我们在十多年前洞察到了深度学习的新机遇，并全身心投入其中。我们采取了系统化的方法，对所有关键技术进行了重新发明：包括GPU、互联技术、整个系统架构、网络设施，以及至关重要的软件部分。

我们勇敢地投入了数十亿美元，迈向了未知的领域，不断拓展计算技术的边界。无数工程师在深度学习领域默默耕耘了十载，不懈地推动技术的发展和创新，尽管在起步时我们并无法预知能够达到怎样的高度。通过这一系列的努力，我们成功地将公司转型为一家提供全栈式解决方案、服务于数据中心规模的人工智能系统和平台企业。直至今日，我们仍在加速计算和人工智能领域不断突破极限。

我们的竞争优势源自于我们的专业知识、规模和快速创新的能力，这些优势使我们能够创造出业界最前沿、经过端到端优化的人工智能计算系统。我们不仅为这些系统开辟了新的市场，还成功吸引了全球开发者的目光，为我们的客户带来了巨大的价值。英伟达致力于为客户提供卓越的性能，这一性能是通过我们在技术栈的每一层上的创新实现的，从而确保了客户拥有最低的总拥有成本。

从芯片到系统，再到软件和算法，英伟达的平台已经通过所有主要的云服务提供商和计算机制造商广泛地提供给用户，为开发者和客户构建了一个庞大且极具吸引力的安装基础。这不仅提升了我们平台对客户的吸引力，也标志着英伟达已经形成了一个自我增强的良性循环。

问：英伟达在量子计算领域有何发展规划？

黄仁勋：虽然实际应用的量子计算机尚需数十年的发展，但一旦实现，其计算算法将融合加速计算与量子计算的精华。我们的NVIDIA Quantum Direct平台，旨在为量子计算和算法研究者提供通往实用量子计算之路的工具。我们正与整个生态系统的伙伴紧密合作。

从量子算法的研发、更高精度量子比特的构建，到创新的量子纠错技术，以及量子设备的校准和最优化控制，NVIDIA CUDA Quantum平台已成为量子计算领域研究人员的重要平台。尽管目前尚不明确哪种量子比特技术将最终脱颖而出，成为实用的量子计算机，但英伟达致力于赋予它们强大计算能力的使命是坚定不移的。我们的目标不仅仅是构建量子计算机，更是打造一个对所有量子计算机都至关重要的基础平台。

问：英伟达有何多元化战略，尤其是在制药行业的拓展？

黄仁勋：英伟达作为一家领先的加速计算平台公司，其影响力横跨医疗保健、汽车、制造业、金融服务、能源、零售、游戏等多个行业。我们依托强大的硬件系统、针对不同领域的专用软件栈，以及一个由合作伙伴和开发者构成的繁荣生态系统，来实现服务于各行各业的目标。

人工智能正引发一场全新的工业革命，它预示着各行各业将迎来翻天覆地的变化。在医疗保健领域，特别是在药物研发这一细分市场，人工智能的应用正为其注入前所未有的强大动力。

我们开创性地在计算机中实现了对药物研发关键要素——生物学和化学的表示与理解，这标志着计算机辅助药物研发技术的突破。我们致力于协助制药行业以更高的效率和效果寻找针对特定疾病乃至个体化治疗的药物。

为此，我们开发了一系列创新工具，包括专为药物发现设计的Biomolecular Generative AI平台，以及我们的Pararay软件，这些工具的结合使得计算机辅助药物研发变得切实可行。目前，我们正与包括基因技术公司Genetic、AI制药公司Recursion在内的领域先锋合作，他们在我们的平台上已经取得了显著的进展。

医疗保健、汽车和数字制造业是我们服务的重点垂直行业，它们展现出巨大的潜力。然而，个体计算平台的应用远不止于此，它能够覆盖所有价值数万亿美元的垂直行业。我们期待，随着平台的不断发展，将为我们带来更多样的工作负载类型和更广泛的客户群体，进一步推动公司的多元化发展。

问：英伟达如何应对当前半导体供应链的挑战，以及如何确保为客户提供稳定的半导体供应？

黄仁勋：关于这一问题，我们有如下策略。英伟达拥有专业知识和规模，能够打造一个强大的供应链。我们将继续在我们的供应链中寻求灵活性和冗余性，评估并量化我们用于构建产品的多个供应商的组件和流程。此外，我们与供应商建立了牢固的关系，并可能签订长期协议以确保供应，甚至为制造或其他关键能力预付款项。

接下来是关于如何确保人工智能拥有适当的监管措施。英伟达正积极塑造人工智能的安全和伦理。我们是美、欧、英等地区AI安全倡议的成员，处于标准制定机构如IEEE和内容真实性倡议的前沿。我们正在制定将影响未来几代人的人工智能领域的指导方针。我们与国家和联邦机构的合作确保我们共同审慎和协作地应对诸如内容安全、模型风险缓解和数据隐私保护等挑战。

我们还开发并发布了值得信赖的人工智能技术，包括Nemo Guardrails和开源的语言模型工具。我们在主动安全计算系统和数字孪生仿真平台的研发方面引领行业，以确保机器人系统的安全运行。

问：英伟达在企业可持续性方面有何做法，包括多样性和气候变化等关键问题。

黄仁勋：我们坚信，多样性和包容性能极大地激发创新，为我们的团队注入活力。英伟达渴望吸引那些愿意投身于公司、共同面对全球性重大挑战的人才。我们正致力于在公司内部推动多样性，这不仅是一种承诺，更是我们激发创新、开发突破性产品的重要途径。我们认识到，只有汇聚不同背景和经验的人才，才能充分挖掘我们的潜力。

在能效加速计算领域，英伟达走在了行业的前列。随着通用计算性能增长的放缓，客户们纷纷寻求英伟达的加速计算解决方案，将其视为实现可持续性和成本效益的创新之道。我们正在对全球价值数万亿美元的数据中心产业进行现代化改造，推动各类应用实现前所未有的效率提升，并在各个行业中节约大量能源。加速计算，正是我们走向可持续未来的计算方式。

来源：红研记

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来源：投资银行在线

英伟达公司(NVDA.US)2024年年度股东大会会议纪要（含Q&A）

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