北京时间3月19日凌晨，具有“AI春晚”之称的GTC大会在美国加州圣何塞召开，英伟达创始人黄仁勋在GTC大会上发表了主题演讲。黄仁勋宣布英伟达将推出用于万亿参数级生成式AI的NVIDIA Blackwell架构，搭载Blackwell技术，英伟达将推出号称“史上最强芯片”GB200。此次大会迅速在AI界掀起了一场热议，黄仁勋又一次成为业内的焦点。黄仁勋是如何带领英伟达走到今天的？以下是嘉宾商学创办人吴婷校长的解读，Enjoy~ 八个月前，黄仁勋成为历史首位把企业做到1万亿美元市值的华人。 如今，这个数字乘着火箭，飞跃到了2万亿。 AI的最佳算力是GPU，而英伟达是GPU的垄断者。 所以有人说，黄仁勋就是运气好，你看英伟达股价，2017、2018年是赶上了虚拟币挖矿潮，GPU大卖一波，股价从不足5美元涨到70美元；等虚拟币被封杀，他又赶上了AI潮，GPU卖得更好了，股价从40多美元涨到800多美元。总能踩对风口，这运气谁不羡慕啊？ 说这话的可就是不了解黄仁勋了，我看他不是踩风口，而是等风口、造风口，因为他创业三十年来，一直坚持只做一件事。 什么事呢？加速计算。 简单科普一下，按用途分，芯片有两类，一类是做通用计算，比如以前电脑上只有一个芯片，就是CPU，干什么活都靠他，用途广，销量大。 另一类是做加速计算，只做一种功能，比如图像处理，也就是GPU。 英伟达曾经展示过什么是GPU。他们先搬来一个小巧的喷绘机器人，可以灵活地喷出来一张笑脸，也能喷其他图形，相当于CPU；然后搬来一个巨大的组合式喷枪，跟火箭炮似的，虽然不灵活，但是一下就能喷出来一张蒙娜丽莎。 看着很牛吧，但是在他1993年创业时，加速计算的市场空间很小，不是什么热门项目。 所以他一说要创业搞加速计算，家人不支持、分析师不建议、投资人不搭理，他连办公室都租不起。 但是黄仁勋依然坚持，他认为图像处理的加速计算是个好方向，当时电子游戏开始火了，但是画质很渣，CPU带不动。谁能把游戏画质提上来，谁就能吃到这块大蛋糕。 好在有他的前老板牵线，红杉资本投了200万美元，英伟达破壳了。 黄仁勋跟日本的游戏主机厂世嘉合作，给世嘉开发图像处理芯片。 结果开发到一半，微软更新了图形处理标准，相当于你照着别人的方案干，都快干完了，发现人家方案改了。 巨头一旦改标准，你只能跟着走，不然你的市场只会越来越小。 黄仁勋只好果断停止开发，要不是世嘉老板网开一面，结了尾款，英伟达可能当时就关门大吉了。 有了这么一次失败经验，按说黄仁勋应该赶紧刹车，换个方向。但是没有，他还要大干快上，做市面上第一款适应微软新标准、而且能量产的3D处理芯片。 为了加快进度，他拿出够公司活3个月的钱买了一台高端机器，小伙伴们怎么劝都劝不住。 半年后，英伟达拿出划时代的作品——GPU，并进入微软供应体系，还把英伟达送上了纳斯达克。 过了几年好日子，黄仁勋又觉得加速计算这么好的技术，不能只用在游戏上，还可以搞开发。 2007年，英伟达投巨资给GPU搞了个开源的软件系统，叫CUDA，从此GPU就从游戏显卡变成了开发工具，而且使用门槛降低了一大截。 百度前首席科学家吴恩达后来是这么评价的：CUDA出现之前，全球能用GPU编程的可能不超过100人，有了CUDA，使用GPU就很轻松了。 听上去很美好，但是当时的主流市场并不认可，CUDA卖不动。 更要命的是，2008年，做CPU的两个大佬英特尔和AMD都来背刺，它们也研发出GPU，跟自家的CPU捆绑销售，英伟达的股价从9美元一路跌到不足2美元。 黄仁勋被逼到了墙角，他会放弃CUDA、放弃加速计算吗？ 当然不会，他的反击是加速加速再加速，英特尔的CPU虽然能加入GPU，但只具备基础的功能，术业有专攻，英伟达要做高性能的独立显卡。想玩高品质游戏，必须买我们的高品质显卡。 他就这么一边靠游戏显卡赚钱，一边继续做CUDA。直到2012年，AI大神辛顿教授带着两个学生，用英伟达GPU训练出一个AI模型，拿下国际图像识别大赛的冠军。CUDA的潜力这才被外界认可，黄仁勋的加速帝国再下一城。 至于挖矿，也是因为英伟达GPU运算速度过于强悍，才让黄仁勋成为最强卖铲人。 所以黄仁勋能抓住这些风口，不是他踩得准，而是他等得久、造得狠。甚至对于算力要求越来越高的生成式AI，这也是英伟达算力芯片的进步，才推动着下游开发的进展。 你怎么看黄仁勋的成功呢？欢迎来评论区聊聊。 作者 | 吴婷 参考资料： [1]英伟达GPU一战成神！黄仁勋押注人工智能，建起万亿美元显卡帝国.新智元.2023 [2]「人物」黄仁勋：一手缔造芯片市场“新王”的人.界面新闻.2023 [3]市值突破2万亿元，AI的泼天富贵砸中英伟达.经济观察网.2024