过去12个月时间里，Nvidia的股价涨了113%，同时其在2017年财年第一财季的营收同比增长高达13%。Nvidia首席执行官黄仁勋表示，公司所有的平台都出现了增长。那么，在PC行业持续低迷的情况下，Nvidia究竟为何能够处于良性的增长中呢？实际上，我们只要看看Nvidia正在经营的多个业务中的三个就能得出答案。

　　持续占据优势的NVIDIA显卡

对于Nvidia而言，目前最重要同时优势也最大的当属图形处理单元（GPU）业务，目前其桌面显卡占据桌面市场高达76%的市场份额，而且该业务仍在不断的增长当中。

Nvidia的大部分显卡营收来源于游戏领域，在该领域同比去年增长了17%。若照此趋势，可以预见Nvidia新发布的Pascal帕斯卡架构显卡，将为其带来不可估量的又一笔可观的收入。目前Nvidia的帕斯卡显卡已经开始紧张铺货当中，目前预定的消费者远高于以往。

另外，帕斯卡显卡不仅能够帮助Nvidia提高营收，而且还有助于其在VR虚拟显示领域铺平道路。尽管目前GeForce GTX 970和980已经足以在PC上应付Oculus Rift和HTC Vive，但是帕斯卡显卡借此进一步增强了功能，包括模拟周围显示房间和提升虚拟音频的性能，使得VR虚拟现实的体验变得更加逼真。

此前TrendForce预计，仅美国当地，虚拟现实市场到2020年有望达到700亿美元的规模，这无疑继续了Nvidia持续增长的巨大空间。

踏入汽车领域

Nvidia在汽车领域至今仍只能算是新手，虽然没有在换到很多的钱，但最近一个季度仍增长了8.6%。为了获取更高的增长，Nvidia已经采取了更为明智的做法，即以自动驾驶汽车技术作为推动增长的支点。

目前Nvidia已经推出了自主第二代无人驾驶汽车平台了，名为Drive PX 2，而且与超过80家汽车制造商和以及供应商进行合作，测试并企图加速应用该技术。此外，Nvidia最近还推出了SGX-1超级计算机，它可以与Drive PX 2配对，可在云端实时处理自动驾驶的数据。

除了自动驾驶汽车技术之外，Nvidia的处理器还运用于车载信息系统，该领域同比增长幅度最大，高达47%。

扩充机器学习业务

“机器学习”是人工智能不可或缺的关键部分，当中涉及的技术实在太多，但都与识别信息和对象做出智能的回应为主，而不是利用编程去干预。当前很多高科技巨头，正越来越多的利用GPU去推动机器学习的能力。比如说，Facebook利用Nvidia的Tesla M40 GPU，帮助增强Big Sur机器人的学习能力。

Nvidia此前表示，其相关技术有助于让机器学习的深度神经网络比传统的快10到20倍，短短几个小时之内便可学习贯通新的信息，而不是几天或几周时间。Tesla P100 GPU是Nvidia目前正在研发的新GPU，预计将主要运用到企业数据中心业务，有分析预计到2018年将为Nvidia在机器学习的市场获得超过120亿美元的营收。

总之，游戏领域依然是Nvidia获取大量收入的来源，占总收入超过52%，但汽车和机器学习领域，则表明了Nvidia不希望依赖于桌面显卡市场的决心，并试图建立非同传统硬件厂商的帝国。