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时间：2023-03-12 05:03:01来源：新媒体
5780亿美元，这是英伟达（NASDAQ：NVDA）的最新（3月10日）市值。这一数字，可以买下5个英特尔，比台积电多出一个英特尔，并且比特斯拉多出300亿美元。
这一数字背后，是今年震动全球的ChatGPT必须依靠它，是去年震动全球的元宇宙离不开它，是全球芯片产业的划时代，甚至是人类科技的划时代。
推动和成就了这一切的，是祖籍中国浙江，生于中国台湾的黄仁勋。
2012年，全球人工智能和机器学习权威、华人科学家吴恩达领衔谷歌大脑，从1000万张图片中，成功识别出一只猫，震惊业界。
但耗资100万美元，集结1000台电脑、16000个CPU的投入，却令他崩溃。有没有一种更快、更省钱的方法？
他想到了英伟达（NVIDIA）。
四年前，他首开先河，用英伟达的图形处理芯片（GPU）代替英特尔的CPU，构建了一个深度学习模型。
这一次，他想再赌一把。结果出乎意料，他只用16台电脑、64个GPU就搞定了同样的事情。
这个足以让吴恩达感到兴奋的结果，背后是一场深刻的计算革命。
而今，它正加速开启着人类计算新时代，也加速改变着世界。
自从1978年英特尔开创X86架构以来，CPU便一统计算江湖，但这种擅长逻辑运算的处理器，对大吞吐量数据却很吃力。
当数据大爆炸和人工智能（AI）出现后，传统CPU开始力不从心，全世界都在呼唤一种更高效的计算——并行计算。
英伟达的GPU因此被寄予厚望，因为它从一开始就为并行计算而生，动辄就是几百个内核，进而能够很轻松地同时处理数千个线程。
如果将CPU比作保时捷，GPU就是巨无霸卡车。前者虽然在速度上秒杀，后者却能轻松装载几十吨货物。
曾经，IBM为了模拟油气勘探，不得不动用70万个CPU处理器、近半个足球场的空间。但用GPU加速后，仅需两台服务器和半张乒乓球桌的大小就全部搞定。
判若云泥的对比之下，开始了新旧两个计算时代的交替，以及两家公司的命运反转。
传统计算时代，英伟达的GPU曾长期活在英特尔的CPU阴影下，甚至被人断言：活不过十年。而在新的大数据和人工智能时代，GPU成为了最炙手可热的明星。
英伟达的业绩和股价因此持续飙升，其涨势令FAANG（即：Facebook、苹果、亚马逊、奈飞、谷歌）黯然失色。其标志性阶段包括：
2020年7月9日，英伟达以2500亿美元市值超越英特尔，并从此走出时代交替的历史大反转。到2023年的3月，英伟达市值超过5000亿美元，而英特尔则已不足1100亿美元。
股价表现之外，则是两家代表性公司完全不同的格局和精气神。
在英特尔掌权的时代，CPU所及之处，不过PC、服务器等一亩三分地。而今，万物互联时代，计算正变得无处不在，但它却再也不能像往日那样在计算世界呼风唤雨了。
因为风口之上，已换了人间。
从数据中心到高性能计算，从AI到自动驾驶再到元宇宙……英伟达早已不是过去那个看人脸色的游戏显卡厂商，而是新的计算之王。
推动了这一历史性反转，成就了时代新王的黄仁勋，也成为整个硅谷，甚至全球科技界最炙手可热的人。早在2019年，他就被《哈佛商业评论》评为当年全球表现最好的CEO。
CNBC主持人将他比作当代的爱因斯坦，就连竞争对手也私下称他为“天才”。
黄仁勋的封神，源于十几年前的一次豪赌。
2006年，靠显卡起家的英伟达，劫后余生。
经历了10年血战的显卡行业，也从鱼龙混战进入到N卡（NVIDIA）和A卡（AMD）两强争霸的时代。
期间，80多家厂商灰飞烟灭，英伟达吞掉了最大竞争对手3dfx，另一个顽强分子ATI则被AMD收入囊中。
但剩下来的胜者英伟达，日子并不好过。
一方面，傍上AMD的ATI满血复活，融易新媒体，对英伟达步步紧逼。另一方面，英特尔开始将显卡集成进CPU，甚至扬言要做独立显卡。
两大巨头夹击下，英伟达一度风雨飘摇，质疑声不断。不少人问，为什么英伟达不做CPU？
但冷静的黄仁勋在一片混乱中，察觉到一个大趋势，计算世界需要新的算力了。
这最终成为改变一切的关键起点。从这个点开始，计算世界的新旧交替开始了。
1999年，英伟达推出全球首款GPU——GeForce 256显卡，并在两年后，赋予其可编程的能力。
起初，英伟达只是想为全球游戏玩家打造最好的3D图形芯片。但慢慢地，黄仁勋发现，科学家也可以用GPU来加速其更加复杂与庞大的计算。
一个新的算力需求正在生长，这对英特尔和AMD而言，只是蝇头小利，对英伟达却是一个新的市场。
黄仁勋坚定地看好这个机会，相信这个机会将持续变大。
所以，虽然当时对GPU编程是一件很痛苦的事，黄仁勋依然为了打开这个市场，做了一个关键性的赌注。
他任命大卫·柯克为首席科学家，秘密启动了一个叫CUDA的项目，旨在打造一个通用的并行计算架构，让GPU不仅仅只是图形处理芯片。
为此，英伟达要每年投入5亿美元，而当时其年营收不到30亿美元。
黄仁勋之所以敢这样赌，绝非为了区区几个科学家，而是对GPU通用计算的看好。
2002年，当英特尔和AMD还忙于主频大战时，他就大胆预言：未来微处理器将用于AI等其他领域。
彼时，距离AI爆发还有10年。
这种超前的直觉和不计成本的豪赌，让英伟达早在2007年，就为AI铺平了道路。
那年6月，CUDA架构正式上线。仅过了一年，吴恩达就基于CUDA/GPU构建了第一个深度学习模型。
这让人们看到了低成本运行AI计算的希望。GPU迅速在科研界星火燎原。
两年后的一天早晨，吴恩达代表谷歌，在硅谷一家咖啡店与英伟达首席科学家进行了一次秘密会谈。
那次会谈后，英伟达开始ALL IN AI，而吴恩达则组建了谷歌大脑，并在2012年AI识别猫中一战成名。
被算力困扰了几十年的AI，因此迎来大爆发。
一个新的时代到来了，亲手预见并缔造了时代的英伟达，从此走出英特尔的阴影，开始惊人反转。
有意思的是，英伟达推出CUDA不久后，AMD也联手苹果，推出OpenCL架构，试图与英伟达分庭抗礼。
但主业并非GPU的它，显然没有英伟达那种破釜沉舟的勇气，结果从一开始就已注定。
“创新者一旦有信念，就会纵身一跃，而不是等到大家形成共识。”对于黄仁勋的勇气，吴恩达赞不绝口。
可冒险一旦失败，怎么办？黄仁勋的答案是，尊重事实，迅速认错！
“荣耀，悲剧，再次荣耀，再次悲剧……”
20多年后，当黄仁勋回忆起创业之初的大起大落时，内心的痛苦与挣扎，溢于言表。
比如，一开始就试图用3D技术改变游戏世界，甚至“狂妄”地喊出：要驱动地球上的每个像素，这是如今回忆起来的莫大荣耀。
但恰恰是这种对技术的偏执，让英伟达一开始就栽了大跟头，进而有了悲剧。
1995年，黄仁勋及其合伙人马拉科夫斯基、普里姆，历时两年打磨，推出英伟达第一代产品NV1。
三个心高气傲的年轻人，一心想用绝逼的技术打造绝逼的产品，然后改变世界。
NV1也确实是一款出众的产品，不但能做图形处理，还能播放音乐，甚至插上操纵杆秒变游戏机。
但NV1没能改变世界，却差点埋葬了英伟达。
因为蔑视当时的主流标准，采用自创的四边形成像（QTM）技术，NV1几乎被所有主流厂商抛弃。
绝境中，日本游戏巨头世嘉抛来一笔700万美元的救命钱，但事情再次被搞砸了。
世嘉本来指望英伟达帮自己开发一款秘密武器，挫一挫任天堂和索尼的锐气。为此，还派来一名图形技术专家亲自坐镇。
但英伟达首席技术官普里姆，拒绝听从后者劝告，坚持QTM技术，开发新一代产品NV2。世嘉一气之下，转而跟3dfx合作。
NV2还未出生，便胎死腹中。
数十万块显卡，一夜之间报废。
被灾难浇醒的黄仁勋，解雇了所有的销售，并诚恳地面对太过固执所造成的灾难，然后毅然决定：放弃QTM技术，拥抱行业标准！
许多才华横溢的工程师听了，扬言要离开，黄仁勋一连数周，天天都在做解释工作，鼓舞士气，稳定人心。
最重要的，他痛定思痛，找到了一个翻身的机会。
英伟达折戟NV2之时， 3D图形时代已扑面而来，英特尔推出全新的AGP接口，微软也开发了支持3D的应用程序接口——Direct 3D。
新的行业标准令众厂商举棋不定，不敢轻易涉险。但英伟达却大胆押上。
1997年，经过两年努力，英伟达推出第三代产品Riva 128，不但支持新标准，速度更是竞品的4倍。
超强的性能，令Riva 128上市四个月，狂销100万片。凭借此役，英伟达总算在市场上站稳了脚跟。
也许是胜利来得太苦涩，黄仁勋对失败感触特别深，甚至将它总结成英伟达的两个核心价值观：
第一，要敢于冒险，并从失败中吸取教训；第二，要诚实。因为不诚实，你就不可能接受失败，然后去认清失败的原因。
“人们总是担心，承认失败会让自己声誉扫地。为此，他们在坏主意上投入太多，最终跌入深渊。”
黄仁勋开玩笑说，这些人生教训最早来自玩游戏。“只要玩游戏，你就会输输输……直到你打败它。这是游戏的运作方式。”
因此，他可以容忍员工失败，但绝不允许他们犯同样的错误。
有一次，一个项目团队犯了戒。黄仁勋勃然大怒，“你们很烂吗？如果很烂，那就站起来说你们很烂！”
言外之意，失败可以，但不要跪地求生。
创业很虐心，但成功后的喜悦一样难以言表。
