Half of Nvidia's Workforce Are Millionaires, No Wonder the Turnover Rate Is Low

marsbitPublicado a 2026-08-25Actualizado a 2026-08-25

Resumen

Nvidia is often hailed as a chip-making giant, but a recent internal survey suggests it's equally prolific at creating millionaires and billionaires. According to the findings, approximately half of Nvidia's employees have a net worth exceeding $25 million (over 250 million RMB), while more than three-quarters are millionaires. This pervasive wealth is a key factor behind the company's remarkably low annual attrition rate of just 3.7%, significantly below the 13% average for the U.S. tech industry. CEO Jensen Huang has claimed he has created more billionaires than any other CEO, a statement seemingly supported by the fortunes of top executives like CFO Colette Kress. The wealth generation engine is powered by Nvidia's long-term employee stock programs. Initiatives like the Employee Stock Purchase Plan (ESPP), launched after the 2008 financial crisis, and substantial Restricted Stock Units (RSUs) granted as core compensation have paid off massively. The company's stock has soared over 22,000% in the past decade, turning early RSU grants worth hundreds of thousands into fortunes worth tens of millions today. This creates a "golden handcuff" effect, where leaving means forfeiting massive potential gains. The momentum continues with new products like the Groq 3 LPX, a dedicated inference accelerator chip for AI agents now entering production, aiming to fuel the next phase of growth and, potentially, further employee wealth.

Besides chips, Nvidia is also skilled at generating another kind of 'product'?!

This 'product' isn't hardware; it's millionaires.

A recent internal anonymous survey indicates that roughly one in every two Nvidia employees has a net worth exceeding $25 million, which translates to over one hundred million RMB.

The proportion of millionaires is even more than three-quarters.

Extrapolating from this ratio, among the colleagues you pass by daily at Nvidia's campus, over 15,000 might be wealthy enough to buy a detached house in the Bay Area outright.

A year ago, Jensen Huang, as a guest on the All-In Podcast, claimed that 'Within my management team, I've created more billionaires than any CEO in the world.'

The host immediately remarked that where NBA players once signed $300 million contracts, now it's Nvidia engineers' turn.

Those words might have sounded like bragging back then, but this survey shows that Huang's statement was actually an understatement.

The Fortune Factory with 42,000 People

This survey was first disclosed on X by The Kobeissi Letter and covered about one-tenth of Nvidia's employees.

The survey did not publish specific wealth distribution brackets but provided two key thresholds.

The first line is $1 million, with 78% of respondents above it.

The second line is $25 million, with roughly half of the respondents crossing this threshold.

The numbers for management are even more staggering.

CFO Colette Kress and Executive Vice President Jay Puri each saw their personal net worth break the $1 billion mark in July last year, becoming the latest additions to Huang's list of 'billionaires I've created.'

Moreover, in terms of scale, the number of people covered by this wealth-generating machine is equally astonishing.

As of the end of fiscal year 2026, Nvidia's global workforce totaled 42,000 employees across 38 countries and regions.

Five years ago, this number was less than 19,000, and it has increased by a net 12,400 people in just two years.

Despite this many people, the company's attrition rate is only 3.7%.

What does 3.7% mean? The average attrition rate in the US tech industry often hovers around 13%, meaning Nvidia's rate is less than one-third of the industry average.

Over 40% of new hires come from internal referrals, with existing employees bringing in new ones.

To some extent, this is understandable, as introducing a friend means helping them board a wealth express.

However, the other side of the coin isn't as glamorous.

Some former employees revealed that choosing to leave Nvidia's high-pressure work environment meant forfeiting over 15 million RMB in stock gains per year.

Leaving means abandoning a growing fortune. Staying means continuing to endure Huang's notoriously high-intensity management style.

'Golden handcuffs' — Silicon Valley has a precise name for this dilemma.

Jensen Huang himself doesn't seem to think it's a problem.

In an interview, he said he personally reviews the compensation for all 42,000 employees, guided by one principle: 'pay as much as we can.'

How the Fortune Machine Started Turning

The story of Nvidia's crazy wealth generation begins in 2008.

That year, the financial crisis swept the globe, Nvidia's stock price hit rock bottom, and the company seized the opportunity to launch its Employee Stock Purchase Plan (ESPP).

The design of this plan was clever, allowing employees to buy company stock at an 85% discount of the lowest stock price from the past two years.

What did the 2008 low price mean? It meant the cost basis for employees was so low that, in hindsight, it almost seemed like it was given away for free.

On top of the ESPP, Nvidia layered on Restricted Stock Units (RSUs) as a core component of the compensation package.

The RSU rules are standard: locked for the first year after joining, with 25% vesting in a lump sum after one year, followed by quarterly vesting batches, fully vested over four years.

A typical engineer's offer package might look like a $180,000 annual base salary plus $300,000 worth of RSUs vesting over four years.

The $180,000 base isn't particularly high for the Bay Area. The real value lies in those $300,000 worth of RSUs.

Because the value of RSUs follows the stock price.

Nvidia's stock price has surged 22,687% over the past decade, climbing from $0.87 all the way to $198.

By August this year, the stock price had further risen to around $214, with the company's market capitalization reaching $5.2 trillion, solidifying its position as number one in the world.

This means an engineer who received $300,000 worth of RSUs in 2016, as long as they never sold, would see that stock's value balloon to nearly $70 million today.

This isn't an options gamble. No one needed to bet on whether the company would go public; the stock was there from day one of employment, with time being the only variable.

ESPP plus RSUs, compounded by a stock that rose over two hundredfold in a decade — that's how this fortune machine started turning.

Good News on Top of Good News

In the same week this survey was repeatedly cited by the media, Nvidia announced another piece of news.

On August 24, at the Hot Chips 2026 conference, Nvidia announced that its dedicated inference accelerator chip, Groq 3 LPX, had officially entered full production.

This chip isn't for training, only for inference, specifically designed for AI agents.

In benchmark tests running the open-source model Gemma 4 (31B parameters, 100k token context window), the Groq 3 LPX achieved an output speed of 3,400 tokens per second, as assessed by the independent testing organization Artificial Analysis.

For latency-sensitive tasks, its response speed is 4 times faster than the closest competing platform; multi-step reasoning tasks that used to take hours are now compressed to the minute level.

The Groq 3 LPX serves as an extension module for the Vera Rubin data center platform. A single rack can integrate 256 LP30 accelerators, with cloud service provider Nebius being the first production customer.

Wealth generation relies on stock prices, and stock prices rely on products.

Nvidia has just added another link to this flywheel.

References:

[1]https://x.com/KobeissiLetter/status/1952499417681998197

[2]https://sqmagazine.co.uk/nvidia-employee-count-statistics/

[3]https://fortune.com/2026/06/02/jensen-huang-nvidia-staff-pay-ai-investment-equity/

[4]https://www.nvidia.com/en-us/benefits/money/espp/

[5]https://siliconangle.com/2026/08/24/nvidias-dedicated-inference-accelerator-groq-3-lpx-enters-full-production-to-supercharge-ai-agents/

This article is from WeChat public account 'QbitAI', author: Kexi

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Preguntas relacionadas

QWhat is the key finding about Nvidia employees' wealth according to the article?

AAccording to an internal anonymous survey, about half of Nvidia's employees have a net worth exceeding $25 million, which is over 100 million RMB, and over three-quarters are millionaires.

QHow does Nvidia's employee turnover rate compare to the industry average?

ANvidia's employee turnover rate is 3.7%, which is less than one-third of the average turnover rate in the U.S. tech industry, which typically hovers around 13%.

QWhat are the two main components of the wealth creation mechanism for Nvidia employees mentioned in the article?

AThe two main components are the Employee Stock Purchase Plan (ESPP), allowing employees to buy stock at a discount, and Restricted Stock Units (RSUs), which form a core part of the compensation package and vest over four years.

QWhat recent product announcement did Nvidia make, as mentioned at the end of the article?

ANvidia announced that its dedicated inference accelerator chip, the Groq 3 LPX, entered full production. It's designed specifically for AI agents and offers significantly faster output speeds for inference tasks compared to competitors.

QWhat term does the article use to describe the dilemma faced by employees considering leaving Nvidia due to its high-pressure environment?

AThe term used is 'golden handcuffs,' referring to the situation where employees feel trapped by the high financial rewards (like valuable stock) they would forfeit by leaving the company.

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Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? 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Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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