美國時間6月26日，芯片巨頭英偉達舉辦了2024財年度股東大會，其中一項重要議題是對當年的高管薪酬激勵計劃進行投票，該計劃毫無懸念地獲得了通過。
在這份計劃下，黃仁勳2024年全年獲得的薪酬總額達到了3400萬美元，與美國所有大公司CEO橫向對比來看，這一薪酬水平顯得中規中矩，並不十分突出，如果與前一段時間在特斯拉股東大會上再次重新獲得投票通過的馬斯克近600億美元的天價薪酬獎勵相比，更是顯得像“白菜價”。
眾所周知，在過去兩年中，英偉達的業績在生成式人工智能浪潮下突飛猛進，市值也隨之扶搖直上，一度站上3萬億美元，成為全球市值最高的公司。作為公司自創立之日起一直擔任掌舵人至今的黃仁勳自然居功至偉，然而，黃仁勳在英偉達的薪酬，並沒有與英偉達這一輪創造的業績奇跡完全匹配。
如果簡單對比，黃仁勳這兩年取得的成就，絲毫不亞於馬斯克過去幾年在特斯拉所取得的成就，甚至有過之而無不及。如果簡單類比馬斯克的那份“天價薪酬”方案，如果英偉達的薪酬委員會也給黃仁勳安排了一項特別CEO激勵計劃，按照英偉達目前3萬億美元的市值，獲得10%的股票激勵就是驚人的3000億美元，這將毫無懸念地將黃仁勳推上全球首富的寶座。
但黃仁勳不是馬斯克，他在董事會中不像馬斯克那樣強勢，目前他對英偉達的持股比例不到4%，而馬斯克對特斯拉的持股比例則超過20%。馬斯克可以頂著許多爭議的聲音，不惜以犧牲股東短期利益為代價，強行推出一項“天價薪酬”方案，也是基於他對董事會的絕對控製力和影響力，這也是該方案此前被法官判決無效的重要原因之一。
此外，黃仁勳在幾年前可能也沒有料想到英偉達會經曆這一輪業績起飛的時期，更沒有想到英偉達有朝一日市值能夠登頂全球第一。通過一家上市公司針對高管層製定的薪酬激勵計劃並不會頻繁地更改，盡管2024年全年黃仁勳的總薪酬相比2023年已經提高了近60%，但還是無法完全匹配這一輪英偉達業績和市值的增長。
黃仁勳2024財年總薪酬增長近60%
黃仁勳在英偉達的薪酬構成主要由現金、當年業績相關股票激勵（SY PSUs）和三年業績相關股票激勵（MY PSUs）構成，其中股票激勵部分占到當年全部薪酬的88%，現金薪酬僅占12%。
眾所周知，英偉達在過去一年中創下了驚人的業績奇跡，營收同比增長了126%至609億美元，毛利率從56.9%提升至72.7%，每股盈利增長了586%至11.93美元。
這樣的業績表現，使得黃仁勳以及英偉達高管團隊的與業績掛鉤的薪酬，按照薪酬委員會所設立的目標，全部“打滿”，例如黃仁勳2024財年的薪酬總額為3416.7萬美元，其中400萬美元為現金獎勵，2667.6萬美元分別為單個年度股票激勵和多個年度目標股票激勵，剩餘249萬美元為其他福利，包括安保、養老金計劃、人身保險等。
除了黃仁勳以外，英偉達的其他高管，例如高級副總裁兼首席財務官Colette M. Kress以及負責全球運營的Ajay K. Puri，年度薪酬總額也都在千萬美元級別。
相比2023財年，黃仁勳2024年在英偉達獲得的薪酬總額同比增長了近60%。
與馬斯克的天價薪酬仍有差距
黃仁勳在英偉達的薪酬待遇在美國所有大公司的CEO層麵，基本屬於“中規中矩”，並不十分出格，這實際上與近年來英偉達所取得的驚人公司業績相比並不相符。
毋庸置疑，從公司創辦之日起就一直擔任首席執行官至今的黃仁勳，在英偉達獲得驚人業績方麵居功至偉，在他的帶領下，英偉達抓住了始於ChatGPT的新一輪生成式人工智能熱潮，成為這其中獲得最大紅利的一家科技公司，英偉達的市值扶搖直上，在一年多的時間內，市值連破1萬億、2萬億、3萬億美元，一度成為全球市值最大的上市公司。
但與此同時，由於英偉達薪酬委員會所設立的高管薪酬製度所限，對於各財年的高管薪酬獎勵都有著嚴格的上限，因而一定程度上造成了英偉達公司業績“逆天”，但CEO薪酬卻並沒有完全充分體現業績增長這樣脫節的情況的出現。
這裏就不得不提到科技圈的另一位“大佬級”人物，特斯拉的首席執行官馬斯克，在2018年，特斯拉董事會所提出的一項可謂是專門為他量身訂做的CEO特別激勵計劃出爐，按照這份計劃，馬斯克隻要完成既定目標，就能夠獲得當時特斯拉全部流通股的12%作為獎勵，相當於2030萬股，由於特斯拉隨後又進行了兩次拆股，因此實際獎勵股數達到3億股。
如果按照目前特斯拉每股195美元的價格計算，這份激勵計劃的總額達到585億美元，幾乎占到特斯拉公司全部市值的近10%。
簡單類比一下，如果僅從公司業績層麵來看，作為英偉達的CEO，黃仁勳在近年來達成的成就，絲毫不輸於馬斯克在特斯拉所達成的成就，甚至還有過之而無不及。
簡單設想一下，如果當年在英偉達也有一份針對黃仁勳的CEO特別激勵計劃，規模也跟馬斯克的這份計劃相當，按照目前英偉達3萬億美元的10%粗略計算，那麽黃仁勳得到的激勵將達到驚人的3000億美元，這也將毫無懸念地將他推上全球首富的寶座。
可惜黃仁勳並不是馬斯克，在公司董事會並沒有那麽強勢，這也是馬斯克的那份天價薪酬方案被法官判決無效的重要原因之一，那就是馬斯克幾乎控製了整個董事會的意願，但另一方麵，也許黃仁勳在早幾年自己也沒有想到，英偉達接下來會經曆業績騰飛的時期，因此相應的董事會也並沒有提出特別的薪酬激勵計劃，而是繼續沿用往年的薪酬激勵計劃，導致實際上是遺憾錯過了這一波利用公司業績增長，為自己爭取更多利益的機會。
以下為英偉達股東大會實錄摘要：
01 投票環節
議程一：對提名的董事會董事候選人進行表決
英偉達本屆股東大會的董事候選人包括黃仁勳等12人。
議程二：對2024財年的高管薪酬進行審批。
英偉達高管薪酬詳情已在代理聲明中披露。
議程三：批準普華永道作為英偉達2025財年的獨立注冊公共會計師事務所。
議程四：討論並表決一項股東提案，該提案提議將英偉達章程和細則中的超級多數投票條款，替換為簡單多數投票標準。
投票結果：首先，12位董事候選人均已當選，任期至2025財年結束，或直至其繼任者被選出或任命。
第二，批準2024財年高管薪酬提案。
第三，批準普華永道作為英偉達2025財年的獨立注冊公共會計師事務所的提案。
第四，批準將章程和細則中的超級多數投票條款，替換為簡單多數投票標準。英偉達將在四個工作日內以8-K表格形式向美國證券交易委員會（SEC）提交完整的投票統計結果。
02 黃仁勳點評
加速計算和人工智能是我們時代最具影響力的技術。現代計算始於六十年前IBM 360係統的誕生。其通用計算架構的基本原則至今仍主導著今天的計算機行業。近十年來，通用處理性能的增長已經放緩，而計算需求卻持續增長。這種性能與需求之間的差距正在不斷擴大。
如果不加以控製，計算能力、能源和成本的膨脹將抑製每個行業的發展。英偉達的加速計算及時介入，填補了這一空白，滿足了日益增長的計算需求。經過20年的努力，英偉達重新構建了整個計算堆棧，加速計算在正確的時間創造了前進的道路。英偉達的加速計算被描述為科學家的“時光機”，讓他們能夠預見未來，成為我們這個時代“達芬奇”和“愛因斯坦”們的發現工具。
從英偉達加速計算中誕生了生成式人工智能，這是十多年和數十億美元投資的結果。英偉達使得我們最寶貴的資源——智能的生產成為可能。就像尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）發明的交流發電機和各種超級計算機一樣，我們的人工智能工廠開啟了一場新工業革命——大規模生產數字智能。
為了抓住這一時代機遇，全球的公司和國家正在建立由英偉達驅動的AI工廠，以處理、提煉和製造智能——智能以數字代幣（digital tokens）的形式，成為一種新型的商品，為全球100萬億美元的產業創造新的收入機會。
對計算機行業而言，生成式人工智能代表著根本性的轉變。計算堆棧的每一層都在被重新發明。我們曾經編寫軟件程序來執行明確的指令，現在我們用我們的意圖來提示大型語言模型。計算機現在是意圖驅動的，而不是指令驅動的。告訴計算機你想要什麽，它將找出如何實現這一目標的方法。這是我們行業的徹底革新，從計算機的設計到軟件開發，再到軟件能做什麽，我們將擴大每一個行業的視野，一場新的工業革命已經開始。不久，每一個行業都將被轉型。
這一時刻的曆史性已顯現在我們的財務數據當中。在2024財年，英偉達的營收增長了126%，達到創紀錄的609億美元。按照美國通用會計準則計算的每股攤薄收益，同比增長586%，達到11.93美元。
對Hopper架構產品的需求依然強勁，而Blackwell及其後續產品已被行業廣泛采用。根據客戶需求、生態係統采用和預訂情況，Blackwell架構平台很可能成為我們曆史上最成功的產品，甚至可能是整個計算機行業曆史上最成功的產品。
得益於市場對GeForce RTX GPU的強勁需求，公司全年遊戲業務營收增長了15%，達到104億美元；專業可視化營收同比增長1%，達到16億美元；汽車業務營收同比增長21%，達到11億美元。
英偉達的加速計算已經達到了一個臨界點，並實現了一個虛擬周期。我們的並行計算模型為開發者提供了無與倫比的工具包，擁有300多個庫、600個AI模型、眾多SDK，並支持3700個GPU加速應用程序。這已經形成了一個豐富的生態係統，涵蓋了500多萬開發者和4萬家公司，以及數千家在英偉達上構建的生成式AI公司。
加速計算非常快速，但並非一蹴而就。應用程序必須重寫以適應新的架構，複雜的算法嵌入在我們的庫中。以下是我們數百個庫中的一些示例。cuDNN，我們著名的深度學習庫，提供了優化的核心，加速了神經網絡計算；AI-on-5G，我們的5G無線接入網絡的AI引擎，為軟件定義和AI驅動的電信行業鋪平了道路。Leto技術為光刻工藝中的計算挑戰提供了有效的解決方案，光刻作為芯片製造中的關鍵步驟，其重要性不言而喻。
加速計算技術正迅速擴展至醫療保健領域，數字生物學和生成式人工智能正引領藥物發現的革命性變革。在手術、醫學成像、患者護理等多個關鍵環節，我們與強生、美敦力、飛利浦等行業巨頭以及眾多致力於推動醫療保健行業成為全球最大技術產業的創新初創公司建立了合作關係。以我們的Parbrics庫為例，它通過優化基因測序、序列比對和變異檢測流程，實現了業界領先的基因測序效率。
在氣候科學領域，NVIDIA DEB技術首次實現了數字孿生技術，模擬地球的天氣和氣候係統。NVIDIA 的生成式人工智能模型在預測天氣模式方麵，提供了比傳統物理模擬方法高12倍的分辨率和3000倍的能效，將精度從25千米細化到2千米。
加速計算也是可持續發展的計算方式。所有可以加速的應用都應當采用此技術。CUDA 庫激活了英偉達加速計算在新應用領域的潛力，並為我們的合作夥伴生態係統開拓了新的市場和增長機遇。全球價值數萬億美元的數據中心應當通過加速計算技術進行現代化升級。今年，我們推出了我們曆史上一些最重要的產品。
Blackwell這一突破性的技術，以最先進的GPU為核心，專為處理萬億參數規模的生成式人工智能而設計。它搭載我們第五代NVLink技術，能將576個Blackwell GPU集成為單一超級GPU，這一數字遠超上一代Hopper架構的8個GPU連接。與Hopper相比，Blackwell在訓練大型語言模型時，僅需要四分之一的GPU資源和能耗，實現了擁有成本和能耗25倍的降低。
英偉達的解決方案不僅限於高端GPU。結合Blackwell GPU、NVLink、Grace CPU、Quantum和Spectrum交換機，以及豐富的軟件和數據中心合作夥伴生態係統，Blackwell平台將成為全球主要雲服務提供商、服務器製造商和頂尖AI公司的選擇，包括亞馬遜、穀歌、Meta、微軟、OpenAI、特斯拉和X AI等。
PC用戶曆來能夠迅速便捷地獲取所需軟件。現在，我們引入了一種創新的AI模型分發方式——英偉達NIMS，它為企業級用戶提供了優化的生成式AI，支持在雲端、本地數據中心及RTX AI PC上運行，並通過我們的生態係統合作夥伴網絡實現輕鬆部署。這些預訓練的AI服務，以容器化形式提供，助力各行各業的企業快速轉型為AI驅動型企業。
Adobe、Cadence、Getty Images、SAP等行業領導者已率先采用NIMS。超過250家技術和平台提供商正在將NIMS集成到他們的服務中。在醫療保健領域，NIMS已在藥物發現、醫學成像和基因組學的基礎模型中發揮重要作用。
人工智能的新一輪浪潮預計將使價值50萬億美元的重工業實現自動化。不久的將來，機器人工廠將自主協調生產，製造出更多機器人和產品。我們開發的Omniverse是一個開創性的虛擬世界仿真平台，它實現了物理世界與數字世界的融合，使開發者能夠設計和創建機器人係統。Anise正在開創一個開放標準，通過開放通用場景描述格式，無縫集成行業領先的設計到製造工具，助力企業創建全麵的數字孿生，優化整個生產周期。
自動駕駛汽車本質上是一種高度複雜的機器人。汽車行業是Omniverse的先行者，它正尋求將其從設計到構建、仿真和運營的整個工作流程數字化。製造業的新時代正在到來，無數新興和成熟企業正在開發機器人和機器人係統。
這些企業將擁有兩個工廠：一個用於製造物理機器人，另一個用於生產驅動它們的智能。生成式AI和機器人技術的融合，不僅開辟了新的增長機遇，也為50萬億美元的製造業帶來了前所未有的生產力提升。
新一輪工業革命已經開始。AI工廠正在生產一種革命性的商品——數字智能代幣。這些AI工廠為AI成為一個價值數萬億美元的產業奠定了基礎，並預示著每個行業的轉型。日本、加拿大、法國等國家對主權AI的重視，證明了全球對發展本土AI能力重要性的認識。這些AI技術將適應各自國家的語言和文化。
在AlexNet使用NVIDIA GTX 580 GPU訓練，震撼了計算世界並點燃了現代人工智能的火種之後的短短12年，我們開始認識到它所帶來的巨大變革潛力。沒有人能預見深度學習將引領我們走多遠，或其規模將擴展到何種程度。
我要借此機會感謝那些與我們一同探索這個最初僅為零億美元市場的研究人員、科學家、開發人員、生態係統合作夥伴、客戶和員工。我們已經與英偉達一起，重新定義了計算機行業，甚至可能重塑了整個世界。
03 問答環節
問：能否談談英偉達是如何保持其競爭優勢的，以及你如何看待行業內其他參與者開發競爭產品所帶來的挑戰？
黃仁勳：回顧過去，我們在十多年前洞察到了深度學習的新機遇，並全身心投入其中。我們采取了係統化的方法，對所有關鍵技術進行了重新發明：包括GPU、互連技術、整個係統架構、網絡設施，以及至關重要的軟件部分。
我們勇敢地投入了數十億美元，邁向了未知的領域，不斷拓展計算技術的邊界。無數工程師在深度學習領域默默耕耘了十載，不懈地推動技術的發展和創新，盡管在起步時我們並無法預知能夠達到怎樣的高度。通過這一係列的努力，我們成功地將公司轉型為一家提供全棧式解決方案、服務於數據中心規模的人工智能係統和平台企業。直至今日，我們仍在加速計算和人工智能領域不斷突破極限。
我們的競爭優勢源自於我們的專業知識、規模和快速創新的能力，這些優勢使我們能夠創造出業界最前沿、經過端到端優化的人工智能計算係統。我們不僅為這些係統開辟了新的市場，還成功吸引了全球開發者的目光，為我們的客戶帶來了巨大的價值。英偉達致力於為客戶提供卓越的性能，這一性能是通過我們在技術棧的每一層上的創新實現的，從而確保了客戶擁有最低的總擁有成本。
從芯片到係統，再到軟件和算法，英偉達的平台已經通過所有主要的雲服務提供商和計算機製造商廣泛地提供給用戶，為開發者和客戶構建了一個龐大且極具吸引力的安裝基礎。這不僅提升了我們平台對客戶的吸引力，也標誌著英偉達已經形成了一個自我增強的良性循環。
問：英偉達在量子計算領域有何發展規劃？
黃仁勳：雖然實際應用的量子計算機尚需數十年的發展，但一旦實現，其計算算法將融合加速計算與量子計算的精華。我們的NVIDIA Quantum Direct平台，旨在為量子計算和算法研究者提供通往實用量子計算之路的工具。我們正與整個生態係統的夥伴緊密合作。
從量子算法的研發、更高精度量子比特的構建，到創新的量子糾錯技術，以及量子設備的校準和最優化控製，NVIDIA CUDA Quantum平台已成為量子計算領域研究人員的重要平台。盡管目前尚不明確哪種量子比特技術將最終脫穎而出，成為實用的量子計算機，但英偉達致力於賦予它們強大計算能力的使命是堅定不移的。我們的目標不僅僅是構建量子計算機，更是打造一個對所有量子計算機都至關重要的基礎平台。
問：英偉達有何多元化戰略，尤其是在製藥行業的拓展？
黃仁勳：英偉達作為一家領先的加速計算平台公司，其影響力橫跨醫療保健、汽車、製造業、金融服務、能源、零售、遊戲等多個行業。我們依托強大的硬件係統、針對不同領域的專用軟件棧，以及一個由合作夥伴和開發者構成的繁榮生態係統，來實現服務於各行各業的目標。
人工智能正引發一場全新的工業革命，它預示著各行各業將迎來翻天覆地的變化。在醫療保健領域，特別是在藥物研發這一細分市場，人工智能的應用正為其注入前所未有的強大動力。
我們開創性地在計算機中實現了對藥物研發關鍵要素——生物學和化學的表示與理解，這標誌著計算機輔助藥物研發技術的突破。我們致力於協助製藥行業以更高的效率和效果尋找針對特定疾病乃至個體化治療的藥物。
為此，我們開發了一係列創新工具，包括專為藥物發現設計的Biomolecular Generative AI平台，以及我們的Pararay軟件，這些工具的結合使得計算機輔助藥物研發變得切實可行。目前，我們正與包括基因技術公司Genetic、AI製藥公司Recursion在內的領域先鋒合作，他們在我們的平台上已經取得了顯著的進展。
醫療保健、汽車和數字製造業是我們服務的重點垂直行業，它們展現出巨大的潛力。然而，個體計算平台的應用遠不止於此，它能夠覆蓋所有價值數萬億美元的垂直行業。我們期待，隨著平台的不斷發展，將為我們帶來更多樣的工作負載類型和更廣泛的客戶群體，進一步推動公司的多元化發展。
問：英偉達如何應對當前半導體供應鏈的挑戰，以及如何確保為客戶提供穩定的半導體供應？
黃仁勳：關於這一問題，我們有如下策略。英偉達擁有專業知識和規模，能夠打造一個強大的供應鏈。我們將繼續在我們的供應鏈中尋求靈活性和冗餘性，評估並量化我們用於構建產品的多個供應商的組件和流程。此外，我們與供應商建立了牢固的關係，並可能簽訂長期協議以確保供應，甚至為製造或其他關鍵能力預付款項。
接下來是關於如何確保人工智能擁有適當的監管措施。英偉達正積極塑造人工智能的安全和倫理。我們是美、歐、英等地區AI安全倡議的成員，處於標準製定機構如IEEE和內容真實性倡議的前沿。我們正在製定將影響未來幾代人的人工智能領域的指導方針。我們與國家和聯邦機構的合作確保我們共同審慎和協作地應對諸如內容安全、模型風險緩解和數據隱私保護等挑戰。我們還開發並發布了值得信賴的人工智能技術，包括Nemo Guardrails和開源的語言模型工具。我們在主動安全計算係統和數字孿生仿真平台的研發方麵引領行業，以確保機器人係統的安全運行。
問：英偉達在企業可持續性方麵有何做法，包括多樣性和氣候變化等關鍵問題。
黃仁勳：我們堅信，多樣性和包容性能極大地激發創新，為我們的團隊注入活力。英偉達渴望吸引那些願意投身於公司、共同麵對全球性重大挑戰的人才。我們正致力於在公司內部推動多樣性，這不僅是一種承諾，更是我們激發創新、開發突破性產品的重要途徑。我們認識到，隻有匯聚不同背景和經驗的人才，才能充分挖掘我們的潛力。
在能效加速計算領域，英偉達走在了行業的前列。隨著通用計算性能增長的放緩，客戶們紛紛尋求英偉達的加速計算解決方案，將其視為實現可持續性和成本效益的創新之道。我們正在對全球價值數萬億美元的數據中心產業進行現代化改造，推動各類應用實現前所未有的效率提升，並在各個行業中節約大量能源。加速計算，正是我們走向可持續未來的計算方式。