估值与财务表现 - 英伟达股票估值具有吸引力 其基于2027财年（截至2027年1月）分析师预期的远期市盈率为24.5倍 市盈增长比率低于0.7倍（通常低于1被视为低估）[1][2] - 公司上季度营收同比增长62% 达到570亿美元 这相比2023财年第三季度59亿美元的营收增长了近十倍[2] - 公司当前股价为183.38美元 市值达4.3万亿美元 毛利率为70.05%[4][5] 技术与市场地位 - 英伟达是当前人工智能基础设施热潮的核心驱动力 其图形处理器是训练大语言模型的首选芯片 主要得益于其CUDA软件平台[3] - 公司在网络领域也建立了强大地位 其以NVLink互连系统为主导的数据中心网络业务上季度营收暴增162% 达到82亿美元[3] - 尽管定制化AI专用集成电路的竞争加剧 但专用集成电路针对特定任务硬连线 缺乏图形处理器的适应性 而图形处理器可在快速变化的技术环境中重新编程[5] 增长战略与竞争布局 - 公司近期通过收购开源平台Slurm的制造商SchedMD扩大了其软件护城河 此举有助于优化其芯片在超大规模数据中心中的使用调度[6] - 除了Alphabet的张量处理单元 大多数AI专用集成电路更适合技术需求较低的人工智能推理 英伟达已达成协议 引进Groq的人才并授权其专为推理设计的芯片技术 未来计划将该技术融入其CUDA架构 以加强在推理领域的地位[6] - 市场对人工智能基础设施的需求未见减弱迹象 结合具有吸引力的股价和宽阔的护城河 公司有望在2026年及以后持续成为人工智能领域的主要赢家[7]

公司核心战略 - 英伟达在2025财年实现营收1305亿美元，较前一财年增长逾一倍，成为科技史上的增长奇迹[2] - 公司正通过系统性“挖人”和“收购式招聘”来重塑“第二增长曲线”，旨在超越单一的GPU硬件供应商身份，构建“软硬一体”的系统级全栈平台[3][4][45][84] - 其战略是通过吸纳顶级人才与并购高成长初创团队，巩固存量市场统治力，并为在量子计算、数据服务、网络安全、物理AI等领域的下一波AI红利提前布局[45][84] 高管引进（系统性挖人） - 聘请谷歌云老将Alison Wagonfeld出任公司首位首席营销官（CMO），她于2025年2月履新，全面负责市场与传播工作，并直接向黄仁勋汇报[5][6][8][49] - Alison Wagonfeld在谷歌的十年间，将谷歌云从2016年的初创项目建设成为年化收入运行率达600亿美元的成熟业务，其经历契合英伟达从“卖芯片”走向“卖系统、卖平台”的发展阶段[8][50][51] - 从慧与科技（HPE）挖来老将Kristin Major，于2024年2月加入并出任人力资源高级副总裁，进入黄仁勋直接主导的执行领导团队[10][52] - 从微软挖来量子计算领域核心人物Krysta Svore，于2024年11月出任应用研究副总裁（量子计算方向），负责推进量子纠错、系统架构及AI加速的量子工作流[16][17][57][59] - 聘请Mark Weatherford于2025年8月加入，担任网络安全政策与战略合作负责人，其拥有公共和私营部门网络安全高管的丰富经验[20][22][60][62] 收购式招聘 - 于2024年6月收购初创公司Nexusflow，以强化在AI Agent、企业生成式AI和高效推理领域的布局，其创始人焦建涛（Jiantao Jiao）等核心团队整体并入英伟达[28][29][67][68] - Nexusflow在2023年9月完成1060万美元种子轮融资，投后估值5300万美元[31][71] - 以超过4亿美元的总价收购CentML，旨在补强CUDA工具链与模型部署效率，其4位联合创始人及15余名工程师整体并入英伟达AI软件与系统团队[32][71] - CentML的核心技术Hidet编译器最高可将推理速度提升8倍[32] - 于2024年4月以数亿美元完成对云服务平台LeptonAI的收购，其创始人贾扬清加入英伟达担任系统软件副总裁[34][73] - Lepton AI成立于2023年，种子轮融资1100万美元[36][75] - 于2024年9月以超过9亿美元的价格，通过acqui-hire交易引入AI硬件初创公司Enfabrica的创始人兼CEO Rochan Sankar及其核心团队，并获得可将超过10万块GPU连接成统一计算系统的技术授权[38][77] - 通过收购Slurm的主要开发方SchedMD，将创始人Danny Auble纳入麾下，担任系统软件高级总监，以强化在高性能计算与AI领域的开源工作负载管理能力[40][79] - 于2024年12月与Groq完成一笔200亿美元交易，获得其推理技术授权，并聘请了创始人Jonathan Ross、COO Sunny Madra及大约90%的工程团队[42][44][81][83] - 该交易中，Groq员工平均套现约500万美元，股东按200亿美元估值获得分红[44][83] - 对以色列明星模型公司AI21 Labs的收购仍在进行中，预计收购金额高达20-30亿美元[44][83] - 有消息称公司正洽谈收购国内仿真合成数据龙头光轮智能，以补齐其Physical AI战略中的关键环节[44][83] 人才流出 - 2025年，英伟达前机器人研究高级总监、西雅图实验室负责人Dieter Fox离职，加入Allen Institute for AI（Ai2）出任高级研究总监[25][64] - 原负责自动驾驶软件与AI的副总裁Minwoo Park转投现代汽车集团，出任高级车辆平台部门负责人兼公司总裁，同时担任自动驾驶子公司42dot CEO[26][65] 战略布局与行业定位 - 公司正在建设量子研究中心，并推动开源CUDA-Q平台在全球量子项目中落地，试图打通经典计算与量子计算的融合路径[20][60] - 频繁的人事变动旨在帮助公司在AI市场从“训练”向“推理”阶段转移的竞争中，建立更清晰、可持续的市场叙事[9][51] - 黄仁勋在CES 2026上宣称英伟达是AI产业的“船长”，引领着全球的供应链和合作伙伴[45][85]

公司核心战略与定位 - 英伟达作为一家AI芯片设计公司 正在扩展其软件产品 并增强网络安全和市场营销能力 以更好地与政府和大型企业客户合作 同时引入软件和研究高管来构建在其标志性GPU上运行的程序 [3] - 公司通过利用其资产负债表进行初创公司收购以获取高级软件人才 从而推动增长 并从科技行业以外的政府及学术界招募人才 [2] 高级管理层与关键技术人才招聘 - 2025年1月 任命Alison Wagonfeld为首席营销官 这是公司首次设立该职位 Wagonfeld来自谷歌云 拥有约十年的市场营销领导经验 她将加入CEO黄仁勋的领导团队 负责公司下一阶段增长的市场营销和传播工作 [2][16] - 2025年2月 Kristin Major加入公司 担任人力资源高级副总裁 她此前在慧与科技工作超过13年 现为CEO执行领导团队成员 [8] - 2025年6月 加州大学伯克利分校教授、Nexusflow AI联合创始人兼前CEO Jiantao Jiao加入 担任研究总监 专注于AI后训练、评估、智能体及基础设施建设 旨在促进学术界与工业界的合作 [9][10] - 2025年9月 通过一笔价值9亿美元的收购 将AI初创公司Enfabrica的创始人兼CEO Rochan Sankar及其团队招入麾下 该公司技术用于将GPU集群以处理大型AI工作负载 同时公司获得了该初创公司的技术授权 [12] - 2025年11月 Krysta Svore加入 担任应用研究副总裁 负责量子计算领域 她在微软有近20年工作经验 曾任高级量子开发副总裁 [13] - 2025年12月 通过一项价值200亿美元的技术授权交易 聘请了AI芯片公司Groq的创始人Jonathan Ross和COO Sunny Madra 分别担任首席软件架构师和硬件副总裁 此举标志着AI市场从训练到推理的重大转变 [15] - 2025年内 还聘用了Mark Weatherford担任网络安全政策与战略参与负责人 他曾在奥巴马政府期间担任国土安全部首位网络安全副副部长 并收购了Danny Auble的初创公司SchedMD Auble随之加入 担任系统软件高级总监 该公司开发的Slurm开源工作负载管理软件将继续保持开源并获得投资 [11][14] 关键人员离职情况 - 2024年 有重要领导者离职 包括全球AI计划前副总裁Keith Strier和企业计算高管Manuvir Das [4] - 2025年 高层人员流动相对有限 但仍有一些关键离职 [4] - 2025年6月 机器人研究高级总监Dieter Fox在任职约八年后离职 加入非营利AI研究机构Ai2 [17][18] - 2025年本月 负责自动驾驶汽车研究的副总裁Minwoo Park离职 加入现代汽车 担任先进汽车平台部门负责人及其自动驾驶子公司42dot的CEO [19] - 2025年 公司失去两名董事会成员 Ellen Ochoa于7月因个人原因离任 Rob Burgess于12月去世 [20]

英伟达与Groq的交易本质与战略意图 - 英伟达与推理芯片初创公司Groq达成一项“非独家许可协议”，Groq创始人兼CEO、总裁及多名核心成员将加入英伟达，参与授权技术的推进与规模化 [1] - 该交易虽非形式上的收购，但实现了技术被许可、团队被吸纳的关键结果，是一种典型的“收购式招聘”，旨在将潜在威胁纳入自身体系 [1] - 交易发生在AI芯片竞争从“训练为王”转向“推理决胜”的敏感时间点，英伟达GPU统治训练市场，但在推理端面临AMD、定制ASIC及云厂商自研芯片的竞争 [2] - Groq的LPU专为推理设计，主打极致低延迟和性能确定性，其创始人被视为谷歌TPU背后的关键推手，英伟达此举意在竞争白热化前提前消除潜在威胁 [2] Groq的技术价值与市场定位 - Groq的核心技术是自研的LPU架构，采用静态调度、数据路径固定的“确定性设计”，芯片内部使用SRAM技术，而非片外HBM显存，实现了某些场景下的极致低延迟 [4] - 公司创始人Jonathan Ross是Google第一代TPU的首席架构师，其目标是打造比TPU更快、更可控的“通用AI处理器” [4] - Groq最初尝试进入训练市场但受阻，因其架构对主流AI框架兼容性有限且缺乏成熟编译工具链，迁移成本高 [4] - 从2023年下半年开始，Groq明确转向推理即服务方向，2024年展示其系统运行Llama 2-70B模型时，实现每秒超过300个Token的生成速度，远超主流GPU系统 [5] - 其低延迟优势吸引了金融交易、军事信息处理、语音/视频同步字幕生成等垂直行业用户，并通过GroqCloud平台提供API访问，与LangChain、LlamaIndex等生态集成 [5] 英伟达在集群与系统控制层的战略布局 - 英伟达于2022年1月收购了集群管理软件公司Bright Computing，其工具Bright Cluster Manager在全球拥有超过700家用户，收购金额未公开，但该公司此前共筹集1650万美元 [7] - 该工具被纳入英伟达AI Enterprise软件堆栈并更名为Base Command Manager，成为AI系统的“底层控制平面”，英伟达通过许可证模式按每个GPU每年4500美元的费用出售“系统能力” [8] - 英伟达设定了商业策略：对每个节点包含8个GPU以内的集群提供免费的BCM许可证但不提供技术支持，促使企业为稳定生产环境购买AI Enterprise许可证 [9] - 在Base Command Manager之上，英伟达叠加了Mission Control，用于自动部署集成了框架、工具、模型、容器、健康检查和功耗优化的“AI工厂” [9] - 2024年，英伟达收购了Run.ai，其核心价值在于实现GPU资源的抽象化管理，如多租户、弹性调度、优先级控制和GPU虚拟化，防止调度权被云厂商掌控而稀释CUDA生态优势 [10] - 2025年12月，英伟达收购了SchedMD，获得了超级计算领域事实标准的工作负载管理器Slurm背后的核心团队和技术支持权，Slurm在过去十年中用于约60%的Top500超级计算机 [12][13] - 通过收购SchedMD，英伟达旨在掌控Slurm的演进方向、支持能力和企业级整合权，避免其Base Command Manager和Mission Control体系存在无法掌控的“底座” [14] - 英伟达在2024年10月停止单独销售Bright Cluster Manager，仅将其作为AI Enterprise Stack的一部分提供，正在将所有系统组件打包成不可分割的整体 [17] 英伟达构建的“生态城墙”三层体系 - 第一层是**对集群资源的调度权**：通过Mellanox的网络互联技术、Bright Computing的集群管理、SchedMD的工作负载调度，控制了算力连接、分配、排队执行的完整链条 [18] - 第二层是**对工作负载执行路径的定义权**：通过Run.ai的GPU虚拟化、Mission Control的自动化部署与健康检查、Slurm的作业调度，共同定义了任务如何运行及资源分配 [18] - 第三层是**对企业级支持与系统复杂度的掌控权**：通过AI Enterprise许可证模式，将工具打包成商业服务，客户购买的是整套“系统集成能力”，开源代码可fork但企业级支持与优化经验掌握在英伟达手中 [19] - 这三层体系叠加后，使得客户即使理论上可选择其他硬件，实践中的迁移成本也高得难以承受，英伟达的商业模式已从卖芯片转变为卖生态，GPU成为生态入口 [19] - 英伟达通过近年对Groq、Bright Computing、Run.ai和SchedMD的布局，系统性地收回了AI计算体系中的“非硬件控制权”，构建了一座用迁移成本、学习曲线和生态粘性定义高度的“生态城墙” [20]

文章核心观点 - 英伟达通过一系列战略性交易（如与Groq达成协议、收购Bright Computing、Run.ai和SchedMD），系统性地构建了超越硬件（GPU）的生态壁垒，其战略重心正从统治训练算力转向掌控推理效率和整个AI计算系统的非硬件控制权，旨在通过整合集群调度、工作负载定义和企业级支持服务，大幅提高客户的迁移成本，从而巩固其市场主导地位 [1][2][4][7][23][24] AI芯片竞争格局与英伟达的战略焦虑 - AI芯片竞争焦点正从“训练为王”转向“推理决胜”，在推理端，AMD、定制ASIC及云厂商自研芯片正快速逼近，成本和供应链多元化成为客户现实诉求 [2] - 英伟达的焦虑源于AI产业重心从堆算力（FLOPS）转向高效、确定性地交付推理结果，其统治性的GPU在推理端的话语权可能被系统层逐渐侵蚀 [4][7] - 英伟达采取“收购式招聘”等操作，在不触碰监管红线的前提下，将潜在威胁（如Groq）纳入自身体系 [1] Groq的技术价值与英伟达的交易动机 - Groq的核心技术是自研的LPU架构，采用静态调度和确定性设计，使用SRAM而非HBM，主打极致低延迟和性能确定性，其创始人Jonathan Ross是谷歌第一代TPU的首席架构师 [5] - 2024年，Groq展示其系统运行Llama 2-70B模型时，生成速度超过每秒300个Token，远超主流GPU系统，吸引了金融、军事等对延迟敏感的垂直行业用户 [6] - 英伟达与Groq的交易并非为了补一块芯片，而是为了获取对执行路径的强约束、对延迟的可预测性以及编译器主导的算力使用方式等系统能力 [7] - 此次交易几乎具备收购的全部要素：技术被许可，团队被吸纳，关键人物离场，Groq最具决定性的资产已转移 [1] 英伟达构建集群控制体系的战略步骤 - **收购Bright Computing**：2022年1月，英伟达收购了集群管理工具Bright Computing（后更名为Base Command Manager），将其纳入AI Enterprise软件堆栈，按每个GPU每年4500美元的费用出售“系统能力”，把集群管理变为商业资产 [10][11] - **收购Run.ai**：2024年，英伟达收购Run.ai，其核心价值在于实现GPU资源的抽象化管理（多租户、弹性调度、GPU虚拟化），防止云厂商通过调度层稀释CUDA生态优势 [13] - **收购SchedMD**：2025年12月，英伟达收购了Slurm工作负载管理器背后的核心团队和技术支持公司SchedMD，Slurm在过去十年中约占Top500超级计算机60%的份额，是HPC和AI领域的事实标准 [17][18] - **整合与打包**：2024年10月，英伟达停止单独销售Bright Cluster Manager，仅将其作为AI Enterprise Stack的一部分提供，旨在将所有系统组件打包成不可分割的整体 [21] 英伟达构建的“生态城墙”三层结构 - **第一层：集群资源调度权**：通过Mellanox的网络互联、Bright Computing的集群管理、SchedMD的工作负载调度，控制算力连接、分配和执行的完整链条 [23] - **第二层：工作负载执行路径定义权**：通过Run.ai的GPU虚拟化、Mission Control的自动化部署和健康检查、Slurm的作业调度，共同定义任务如何运行，使迁移成本高企 [23] - **第三层：企业级支持与系统复杂度掌控权**：通过AI Enterprise许可证模式，将工具打包成“系统集成能力”商业服务，客户购买的是英伟达的优化经验与最佳实践 [24] - 这三层叠加使得客户理论上可选择其他硬件，但实践中迁移成本难以承受，英伟达的商业模式已从卖芯片质变为卖生态，GPU成为生态入口 [23][24]

文章核心观点 - 人工智能股票预计将在2026年继续引领市场，当前存在多个优秀的投资标的[1] 英伟达 - 公司是人工智能基础设施领域的领导者，其图形处理器是驱动人工智能数据中心建设的主要芯片[2] - 围绕芯片构建了强大的生态系统，其CUDA软件平台已深入大学和研究实验室，培养了开发者并优化了基础人工智能代码[4] - 近期收购SchedMD将增强其软件护城河，获得开源平台Slurm的控制权，用于管理GPU[6] - 其专有的互连系统NVLink使芯片能作为单一强大单元运行，提供了网络优势[6] - 当前股价为188.63美元，市值达4.6万亿美元，毛利率为70.05%[5][6] 博通 - 公司是专用集成电路技术的领导者，为企业设计定制化人工智能芯片提供了更具成本效益的替代方案[7] - 曾帮助Alphabet开发了成功的张量处理单元，并吸引了Meta Platforms和OpenAI等知名客户[9] - 花旗分析师预测，其人工智能收入将从2025财年的202亿美元，增长至2026财年的略超500亿美元，并在2027财年达到1000亿美元[10] - 2027财年的预测收入甚至可能被低估，因其未计入苹果公司的贡献，并且预计Anthropic的收入在2027财年将大幅下降[11] - 当前股价为347.52美元，市值达1.6万亿美元，毛利率为64.71%[8][9] 台积电 - 公司是同时受益于GPU和AI专用集成电路需求增长的关键制造商，为英伟达和博通等公司生产芯片[12] - 在先进逻辑芯片制造领域近乎垄断，预计未来几年人工智能芯片需求将以40%中段的速度增长[12] - 是目前唯一能够大规模、高良率生产更小制程节点芯片的代工厂[14] - 竞争对手英特尔和三星在更小节点芯片的良率上遇到困难，英伟达已决定不采用英特尔的最新技术，三星则更多转向高带宽内存解决方案[15] - 凭借其无可挑战的市场地位，公司拥有强大的定价权，自2019年以来平均提价超过15%，并计划从2026年起继续提价[16] - 当前股价为319.61美元，市值达1.7万亿美元，毛利率为57.75%[13]

公司战略与收购 - 英伟达公司于12月15日宣布收购AI软件公司SchedMD 旨在通过加大对开源技术的投入和增加对人工智能生态系统的投资来应对日益激烈的竞争 [1] - 被收购的SchedMD公司创建了Slurm 这是一个对高性能计算和大规模人工智能应用至关重要的开源工作负载管理器 [2] - 公司确认收购后Slurm将保持开源和供应商中立 因此该软件将继续适用于包含不同厂商硬件的多样化设置 [2] 产品与生态拓展 - 近几个月 公司寻求扩展其开源和开放AI产品 [3] - 12月初 公司推出了Alpamayo-R1 这是一个旨在用于自动驾驶研究的新型开放推理视觉语言模型 [4] - 公司同时表示 已为其Cosmos世界模型引入了新的工作流程和指南 这些模型根据宽松许可开源 有助于开发者更好地利用模型构建物理AI [4] 公司业务概览 - 英伟达公司设计并销售专用处理器 最初用于游戏 但现在也对人工智能 数据中心 专业可视化和汽车行业至关重要 [5]

核心观点 - 英伟达通过收购SchedMD公司 进一步深入人工智能软件栈 强化其在高性能计算和人工智能领域的软件战略与平台凝聚力 [1][4] 收购事件与战略意义 - 英伟达于12月15日收购了专注于高性能计算和AI开源工作负载管理的软件公司SchedMD [1] - 此次收购凸显了软件在英伟达整体战略中的重要性日益增长 并巩固了其专有的CUDA平台 [4] - 公司将继续以开源、供应商中立的方式开发和分发Slurm软件 [3] Slurm软件的市场地位与作用 - SchedMD开发的Slurm是高性能计算集群中占主导地位的作业调度器 [2] - Slurm能使数千台计算机作为一个单一系统运行 直接影响效率、吞吐量和成本控制 [2] - Slurm为TOP500超级计算机榜单中超过一半的Top 10和Top 100系统提供支持 市场地位稳固 [3] - 该软件支持英伟达最先进的硬件 增强了平台凝聚力 [3] 公司概况与市场地位 - 英伟达总部位于加州圣克拉拉 是全球图形处理器和加速计算平台的领导者 [5] - 公司技术是游戏、数据中心和人工智能的基石 [5] - 公司市值接近4.4万亿美元 其GPU、网络和软件栈构成了云计算、高性能系统和企业级创新的关键基础设施 [5] 股票表现与估值 - 英伟达股价在过去52周内上涨了36% 并在过去6个月加速上涨了28% [6] - 同期 Roundhill Magnificent Seven ETF分别上涨约21%和28% 凸显英伟达股票在更长周期内的持续优异表现 [6] - 英伟达股票基于远期收益的市盈率为41倍 市销率为33.7倍 高于行业平均水平 [7] - 然而 其远期市盈率低于公司自身五年平均市盈率 意味着尽管公司规模、利润率和结构性增长可见性更强 市场仍给予相对折价 [7]

英伟达投资要点 - 公司是AI基础设施领域的领导者，其图形处理器是驱动AI工作负载的主要芯片，在GPU市场占据超过90%的份额 [3] - 通过围绕其芯片建立的生态系统构筑了宽阔的护城河，其CUDA软件平台是大多数基础AI代码编写和优化的基础 [3] - 近期收购了SchedMD公司，从而控制了用于AI集群的开源工作负载管理器Slurm，这有助于扩大其软件护城河并优化芯片与硬件的协同体验 [4] - 在网络产品组合方面具有优势，其专有的NvLink互连系统在GPU间传输数据的速度远高于标准PCIe连接，可优化大语言模型训练 [6] - 随着AI基础设施支出的持续增加，公司处于最有利的受益位置，AI竞赛仍处于早期阶段，公司拥有长远的增长跑道 [7] - 当前股价为174.14美元，市值达4.2万亿美元，毛利率为70.05% [5][6] 字母表公司投资要点 - 公司是另一家有望成为AI领域巨大赢家的企业，其优势在于摆脱了对英伟达的完全依赖，自主设计了定制AI芯片 [8] - 其定制的张量处理单元已发展到第七代，经过超过十年的内部工作负载测试，比其他公司的定制芯片更成熟且久经考验 [8] - TPU作为预编程的专用集成电路，提供了更好的性价比和能效，为公司带来了显著的结构性成本优势 [9] - 成本优势使其能够投入更多资金用于芯片和AI模型开发，形成良性循环，并能将不断改进的Gemini模型整合到其整个产品生态系统中 [11] - 公司在搜索与生成式AI发现融合方面具有巨大优势，谷歌已是大多数设备上默认的互联网门户，并拥有通过庞大广告网络将搜索货币化的悠久历史 [12] - 当前股价为302.46美元，市值达3.6万亿美元，毛利率为59.18% [10][11]

开源项目的商业化支持模式 - 开源项目的持续发展通常需要商业实体的支持，以提供产品整合和技术支持，因为开发者需要获得报酬 [1] - Linux内核是得到企业和机构支持的著名例子，其商业支持版本包括Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux、Canonical Ubuntu等 [2] - 云服务商和Nvidia等公司也会定制自己的Linux发行版以满足特定需求 [2] 英伟达在集群管理软件领域的收购与整合 - 英伟达于2022年1月收购了Bright Computing，该公司是Bright Cluster Manager的开发商，收购前共融资1650万美元，其工具在全球拥有超过700家用户 [3] - 收购后，该工具被更名为Base Command Manager，并集成到英伟达的AI Enterprise软件堆栈中，每个GPU每年的授权费用为4500美元 [3] - 英伟达为BCM提供了一个名为Mission Control的叠加层，用于自动部署其“AI工厂”，并整合了Run.ai实现的Kubernetes和Docker等技术 [6] - 2024年10月，英伟达停止单独销售Bright Cluster Manager，仅将其作为AI Enterprise Stack的一部分提供 [9] Slurm工作负载管理器的地位与英伟达的收购 - Slurm工作负载管理器在过去十年中，被约60%的Top500超级计算机所使用，代表数千台机器 [11] - Slurm项目始于2001年，由多个机构合作开发，其商业支持公司SchedMD由项目创始人在2010年创立 [10] - 英伟达已同意收购SchedMD，并表示将继续将Slurm作为开源、厂商中立的软件进行开发和分发 [11] - Slurm代码以GNU GPL v2.0许可证提供，这意味着如果英伟达试图限制它，其他人可以获取代码并进行分叉开发 [12] 英伟达的软件战略与控制意图 - 英伟达通过收购Bright Computing和SchedMD，旨在为其AI与HPC集群提供一个自上而下的集群和工作负载管理工具 [7][12] - 公司目前在全球拥有数千套BCM安装案例，并提供管理最多8个GPU节点的免费许可证，但该免费许可不提供技术支持且可能被撤销 [5][6] - 英伟达的整合面临挑战，需要将Run.ai、Slurm与Base Command Manager的功能结合，并考虑对仅使用CPU的机器及非英伟达加速器的支持 [12] - 有观点认为，英伟达作为全球重要的IT供应商，其本身也相当注重控制 [9]