黄仁勋：芯片王座背后的孤勇铸就者

全球芯片市场“新王”诞生了。

英伟达是一家在GPU也就是图形芯片领域十分热点的公司, 20年前它仅仅被电子游戏玩家所知晓, 然而在近三年以内, 它的市值从1500亿美元快速疯涨至1万亿美元, 这使得全球最为强大芯片制造商英特尔都失色, 三年之前英特尔市值为2000亿美元, 如今如今Intel只有1250亿美元, 和英伟达的市值相差大概八倍了。

黄仁勋经由30多年, 达成把英伟达从无到有塑造成为全球极具价值的芯片公司这一成果。

成立于一九九三年, 凭借独立显卡起步的英伟达持续活跃于游戏行业, 之后不但赶上了加密货币挖矿的热潮, 还打造了以CUDA（Compute Unified Device Architecture, 统一计算架构）为枢纽的软硬件生态体系, 在AI领域快速占据领先地位。

犹如台积电于芯片晶圆制造里有着不可缺少的地位那般, 现今绝大多数的AI计算全都依赖于英伟达所构建的气势恢宏的AI蓝图。所有的AI公司都没法对英伟达的存在予以忽视, 称得上是AI世界里的“台积电”。

集邦咨询为一个干市场调研这事儿的机构, 针对今年出货超120万台的AI服务器进行预估演算 , 一大批这些都装了英伟达的GPU在里头 , 占掉60%到70%的份额。要说回首30年前, 外界可当时没谁觉得GPU这新方向能靠谱。

黄仁勋究竟是如何带领英伟达走上巅峰的？

开启图形芯片时代的人

1963年出生于中国台岛的黄仁勋, 其父亲是做化学工程师的, 母亲是当教师的, 自小家庭知识氛围无比浓厚。小时候, 他跟着家人搬迁到了泰国, 之后因局势动荡不安, 九岁时, 他和哥哥经由父母送交到美国, 与刚刚移民至美国的叔叔以及阿姨一同居住。

那时, 美国存在着严重的种族歧视, 黄仁勋和背景不同, 且性格粗暴的同学们相处, 这使他从小就培养出了敏锐的警觉心, 还有战斗意志, 他从不因这些而感到沮丧, 相反他认为, 这造就了他适应环境的能力, 以及斗志昂扬的性格, 是一段经历, 这段经历对他之后的人生都有着积极影响！

1984年, 他获取了来自美国俄勒冈州立大学的电气工程学位, 之后又在斯坦福大学拿到了硕士学位。在学校期间, 他为自己制定了宏伟的职业规划, 决心要成为全球的“图形皇帝”。

他的确做到了。

尚未开启创业之路以前, 黄仁勋于AMD以及LSI Logic供职过, 那时已然身为一名颇为成功的工程师。他在先前所效力的公司的工作, 为他开拓了全新的领域, 此领域为: LSI Logic并非着重于微处理器的研发, 而是更加倾向于芯片的图形处理功能, 是这样的情况。

美国加州圣何塞的丹尼餐厅, 是他创业旅途的起始地。那时, 他与两位相熟的工程师探讨, 怎样让电脑更具娱乐性, 在此过程中, 关注到了能使游戏、图像流畅运行的图形芯片。20世纪80年代, 个人电脑正慢慢从办公室迈向家庭, 然而, 因娱乐性匮乏, 所以无法满足人们的需求。

怀着想要改变世界的那种创业方面的热情, 黄仁勋作出了决定, 要去创办一家公司, 这家公司是从事图形芯片发展的, 给它起的名字叫做Nvidia, 这个名字有着“仰慕”也就是Envy的意思, 同时也有着“下一代”也就是Next Version的意思。

这位在公开场合常常总爱身着标志性皮衣的CEO, 后来在接受媒体采访之际回忆说, 那时, 他给一些专家打了电话, 咨询图形芯片市场以及未来的走势, 不少人跟他讲, 这个市场在还没起步的时候就已然乱成了一团, 市面上这类公司起码已经有二三十家了, 还奉劝他最好别涉足这个范畴。

然而黄仁勋依旧毫无反顾地踏上了这条道路, 并且将此次坚持看作是自己最为正确的一次固执。

黄仁勋为给英伟达创立寻觅第一笔风险投资, 前往了硅谷沙丘路, 这条路位于280号州际公路西部是美国风险投资聚集之地, 每日都存在怀揣各类创业理想的年轻人来这儿寻觅资金碰壁成平常之事, 历经屡次辗转努力完毕后, 从风险投资家手中获取了220万美元, 进而开启了属于英伟达的芯片故事。

在创业的前四年当中, 英伟达先后推出了NV1芯片以及NV2芯片, 然而因为把赌注押在了错误的技术方向上, NV1使得公司的早期投资被耗尽, 为了能够生存下来, 黄仁勋不得不把拥有一百多人的公司裁减到只剩下三十多人。

所幸那时的日本游戏大企世嘉拯救了英伟达的运势, 它投入700万美元资金期望英伟达去研发一款游戏机芯片, 也就是后来的NV2。然而这款芯片最后还是失败了, 缘由是背离了市场主流技术方向。除过世嘉, 没有其他人愿意为这款芯片付款。

依凭世嘉所提供的资金, 英伟达方才得以艰难地维持生存状态。黄仁勋曾经回忆表述有。存在这样的情况那便是, 乃是在我们切实地直面了自身错误, 并且及时地止住损失, 秉持着谦卑之态去寻求外界帮助之后, 才成功地熬过了面临倒闭的危机。

一直到1997年的时候, 英伟达研发出了第三代产品RIVA128 , 这样才算得上是真的稳住了立足之地。这是首个能够支持微软Direct3D图形接口的具备高性能的128位图形芯片, 得到了微软的全面支持。

创业时期的黄仁勋图：NHK 纪录片

黄仁勋在那年接到了电话, 电话是他已期许良久的, 打电话的人是台积电的创始人张忠谋, 双方经过沟通后, 台积电自下一年起为英伟达代工芯片, 这消除了黄仁勋的后顾之忧。

这样的一次合作, 是有着双赢局面的。英伟达把全部的图形芯片交给台积电为其开展生产, 自身专注于芯片设计方面, 而台积电运用自身的晶圆代工产线, 去为诸如英伟达这种芯片初创公司完成生产环节。依靠着英伟达等一队成功客户案例, 台积电的晶圆代工模式很快被半导体行业给接纳了, 从而奠定下半导体分工的基础。

这时, GPU的概念被业界熟悉且接受, 它能够替CPU（中央处理器）分担一部分像是图形渲染、视频编解码等之类的任务, 进而成为电脑产业关键的组成之部分。

在2000年的年末时分, 英伟达把美元数额为1.1亿的资金, 用来将老对手3dfx纳入自己的囊中, 从而在之后摇身一变成为在图形芯片这场大战里最终胜出的哪一方。

彼时的英伟达依旧一心扑在图形处理方面, 在英伟达所拥有的技术给予的有力支撑之下, 电脑得以肩负起了更多的多媒体相关任务。从硬件层面来讲, GPU在性能上表现得更为强劲, 比如说, 它能够呈现出更为清晰的视频画面, 展现出更为绚丽的游戏特效, 并且还能够助力人们去处理繁杂的3D计算问题。

当时, 黄仁勋觉得图形市场特别大, 只要处于有用户有这种需要的状况, 那朝着创新领域进发就永远不会有尽头, 在任何有显示器而且存在像素的地方, 就存在英伟达获取增长的机会。

只是他没有想到，更大的机会正悄悄降临。

人工智能坚定的鼓吹者

2006年接近年末的时候, 黄仁勋朝着软件开发者那边开放了GPU, 进而推出了CUDA平台, 还允许他们将英伟达所提供的算力运用在图形以外的目的呀。

当时, 在一次财报电话会上, 黄仁勋曾告诉分析师, 英伟达将会开辟一个全新领域，它被称为加速计算, 然而, 当时参会的分析师们, 谁也没有去追问相关细节, 所以, CUDA平台并没有引起太大反响。

任一款英伟达产出的GPU均对CUDA予以支持, 这所表达的意思是, 自学生群体起始, 历经多层身份直至科学家这个范畴, 当中的任何一个人, 只要借助一台装配有GPU的笔记本电脑, 便能够开展软件的开发工作。

这属于英伟达的又一重要战略, 其不但要售卖芯片, 还要构建涵盖软件等方面的基础部分: 要是直接去交付芯片, 仅有部分开发者能够熟练运用, 所以还得研发出可使得更多人让 GPU 性能得以发挥的软件。

不过, 黄仁勋为推广加速计算所付出的拼搏并不顺遂。加速计算被科学家们应用至气候模拟等高性能计算范畴, 属于一个无盈利空间的专门细分市场。最初的五六年时间里, 英伟达于CUDA方面的投入与产出极为不均衡, 黄仁勋的坚守也遭受了股东们的置疑。

但是, 开发者们迅速清醒地认知到, GPU在为现代AI系统的繁杂计算提供支持举动上表现得极为不一般。这些芯片在展开大量同步计算活动方面颇具本事, 然而传统的CPU于这方面就显得不太契合。

这同样使得黄仁勋颇感诧异, 他于2016年接受《福布斯》独家访问之际提及, 自己当初预估GPU会被运用在游戏外部的范畴之中, 然而却压根未曾料想到会朝着深度学习的方向予以应用。

黄仁勋, 其商业嗅觉敏锐, 看到过去软件里当属最具困难程度的那一部分将会达成自动化, 于是便起动在公开的演讲当中持续不断地去提及AI的重要意义, 为AI提供站台支持, 进而成为人工智能毫不动摇的鼓吹之人。

黄仁勋在发布会上展示英伟达最新的GH200超级芯片。

直至如今, GPU于AI模型训练这块几乎没有能替代它的东西, 它还是码农们之间的硬通货。高校里的相关人员会以英伟达GPU以及CUDA编程语言当作AI应用编写的基础, 开源社区的人员会把它们作为研发的根基, 开发工具供应商也会将其作为创新的依托, 企业研发人员亦会以英伟达GPU及CUDA编程语言作为AI应用编写、研发及创新的基础。所有新冒出来的主流AI应用会以英伟达GPU训练之后的运行结果作为迭代进步的标准, 所有新出现的主流AI工具会以英伟达GPU执行以及CUDA编程后的运行结果作为评判进步的准则, 且所有新出现的主流AI应用及工具在研发创新时都以英伟达GPU及CUDA编程后的运行结果作为基础。

有一位从事AI行业的投资人, 向界面新闻传达了这样的信息, 即如今这种行业的整体共识, 已然没办法被扭转了。

AI热潮也几乎让投资者遗忘了英伟达曾经历的另一个挫折。

2020年, 黄仁勋做出了一个极大胆的决定, 此决定属于他人生中的重大决策, 他尝试从软银那里收购一家英国芯片设计公司Arm, 那时这笔交易具备约400亿美元的价值。

Arm公司开展开发指令集架构, 随即进行研发指令集架构, 之后把该指令集架构授权给诸多公司, 这些公司依靠它来开展研制芯片, 靠着这种模式, Arm成为了“芯片行业的瑞士”。

但是就在去年的时候, 鉴于担忧Arm于芯片范畴之中立态势被破坏, 各个国家的监管者以及竞争对手都纷纷予以反对, 所以双方终究不得不取消此次交易收购遭遇挫折之后, 黄仁勋这才再度全神贯注地投身到AI的潮流里。

全面审视英伟达的发展历程, 差不多每一回的显著提升都刚好踏准了处于风口的时机。而在最近，促使这家公司迈入万亿美元市值行列的推动力量, 正是在全球范围内引发热潮的GPT所开启的大模型时代——在这个时代里, 用于提供算力的GPU, 变成了AI服务公司在“军备竞赛”中竞相争夺的焦点对象。

黄仁勋在赠给OpenAI的服务器上签名。

今年3月举办的GTC（英伟达开发者大会）上, 黄仁勋称, 英伟达AI超级计算机DGX是大模型背后的引擎, 他亲手把全球首款DGX交给开发出GPT的OpenAI , 此后, 全球百强企业中有一半安装了这款计算产品。

黄仁勋见证并参与了“AI的iPhone时刻”。

AI巨人下一步

从眼下的成绩而言, 在黄仁勋所掌管下的英伟达, 已然是极为成功的了, 获取到了不计其数的赞誉与艳羡, 可要知道, 这家公司的野心并不仅仅局限于此哦。

除去硬件, 黄仁勋期望借着生成式AI兴起的这股势头, 运用云部署的方法去接触更多的中小企业, 持续拓展AI算力的服务市场。

3月的今年, 英伟达发布了, AI云服务DGX Cloud, 借助云厂商平台, 给用户供应, 训练生成式AI大模型以及, 其它AI应用的算力月租服务。

凭借一个浏览器便可让英伟达方面利用AI算力而接入每一家公司, 我们因业务模式能够迅速于云上展开致以欣喜之情。按照黄仁勋所说, 该服务会率先在甲骨文云上线, 之后扩展至微软Azure、谷歌云, “意在期望人们借由随便哪一个公有云来运用我方之服务。”。

黄仁勋年近60, 头发呈花白之色, 其依然精力充沛。在时隔4年举办的台北电脑展上, 他演讲长达2个半小时, 期间嗓门洪亮, 还善于调动气氛。据他透露, 英伟达最新的AI超级计算机DGX GH200, 将256块GH200 Grace Hopper超级芯片整合到一起, 其中的GH200超级芯片已全面投入生产。

除此以外, 英伟达还推出了一项服务, 这项服务是为游戏开发代工AI模型的。在这之前, 英伟达已经针对语言大模型、视觉、药物研发这三个场景, 推出了定制大模型代工的云服务产品。

就算是热门的汽车这块领域, 也依旧到处可见英伟达的踪迹, 存在有它的身影。在台北电脑展演讲完毕之后, 黄仁勋又现身于联发科举办的发布会上, 并且是跟联发科CEO蔡力行一同, 对外宣告两家公司会合作去开发汽车座舱芯片。