他一夜干出2个英特尔，风头盖过马斯克_风闻

作 者丨张静波

华商韬略出品丨ID：hstl8888

台北夜市，两个美女在直播。

突然，一名黑衣男子探头探脑，闯到了镜头前。在两人的相邀下，该男子还对着观众唱了起来。

当时，她们并不知道，这名黑衣男子竟是当下全球科技产业最有权势的人。

是的，你没看错！

就在不久前，华尔街上演了奇迹。一家叫英伟达的公司，市值一夜暴涨24%，逼近万亿美元大关。

相比之下，它的竞争对手，全球三大芯片巨头——高通、英特尔、AMD，市值加起来，还不到英伟达的一半。

事实上，仅5月25日一晚，**英伟达涨出的市值就相当于2个英特尔。**而后者为了今天，已经奋斗了整整55年。

就这，还没完。

此后两天，英伟达的市值继续飙升，盘中突破万亿美元大关，成为人类历史上第一家市值超过万亿的芯片企业。

几年前，三星和英特尔还在为谁是芯片行业老大，争得头破血流。现在，不用争了，因为答案变得毫无悬念。

最离奇的的是，眼下正值全球半导体产业哀鸿遍野之际，大多数同行举步维艰，三星电子更是创下14年最差业绩。

是什么，让英伟达无视全行业的衰退，逆势飙升？

答案正是眼下大热的ChatGPT。

ChatGPT的背后是大模型，而训练大模型需要超强算力。

根据国盛证券的估算，ChatGPT大模型训练一次，成本在200万美元以上。这些钱大部分投在英伟达的GPU芯片上。

事实上，为了训练ChatGPT，OpenAI已经买了2.5万个英伟达的GPU。

而这，还只是冰山一角。

今年以来，随着ChatGPT大热，全球科技公司疯狂追逐大模型。微软、谷歌、亚马逊对数据中心芯片的需求，超出所有人的预期。

在中国，目前已发布大模型的公司超过30家。

这些公司，无论开发的大模型有多么不同，却无一例外都在争抢一种产品，那就是英伟达的GPU。

随着订单雪片般飞来，英伟达的芯片一货难求。

有人形容：英伟达的芯片，已成为这个星球上最稀缺的资源。马斯克则抱怨：比毒品还难搞到！

一货难求之下，价格也水涨船高。在网上，英伟达AI旗舰芯片H100，被炒到4万美元以上。

几个月前，ChatGPT刚爆发时，所有人都以为，OpenAI是大赢家。眼下来看，最大的赢家其实是英伟达。

一夜干翻英特尔，也让英伟达的创始人黄仁勋成为硅谷，乃至当下全球科技产业最有权势的人。

其风头，甚至盖过马斯克。

这个祖籍浙江青田，总穿一身黑色皮衣的男人，因为拳打英特尔、脚踢AMD，被称为硅谷最好斗的男人。

但外表好斗的老黄，内心深处，藏着一颗孩童般的好奇心。

在台北，他一个人逛夜市，手里还拎着一袋大麻花。

甚至，还被人拍到，他探头探脑，一脸好奇地出现在两位美女主播镜头前的样子。

一个坐拥万亿市值、全球科技产业最有权势的人，竟对街头小巷，产生如此大的好奇心，这多少有些违和。

但正是这种好奇心，让老黄改写了芯片产业的历史。

2012年9月30日，注定要载入史册。

那天，一种叫AlexNet的深度学习模型，在全球视觉识别挑战赛中，以吊打第二名的成绩夺冠，一战成名。

新一轮AI革命，由此引发。

与传统上使用CPU不同，AlexNet使用两块英伟达的GPU，来为模型训练提供算力。

GPU专为并行计算设计，可同时处理大量相同的计算任务。相比之下，CPU则需处理更加复杂多变的计算。

有人打了个比喻，CPU就像老教授，微分积分都会算。GPU则像小学生，只会算简单的加减乘除。

但如果有个工作，需要计算几亿次100以内的加减乘除，那么几十个小学生，显然是吊打老教授的。而AI模型训练，恰恰就需要这种计算。

事实上，早在本世纪初，在美国大学里，就有人开始用GPU来训练AI模型。毕竟，相比CPU，它成本更低、效率更高。

黄仁勋对AlexNet的成功，产生了极大的好奇心。

他由此预感到，AI时代即将到来。在老黄看来，AlexNet不仅仅是某种AI模型，更是一种软硬件层面的革命。

为了迎接这场革命，黄仁勋做了一个大胆的决定：

all in AI，让英伟达制造的每一块芯片，都专注于人工智能。

2012年，是属于移动互联网和智能手机的时代。黄仁勋all in AI的决定，多少有些形单影孤。

但这并不是他第一次另辟蹊径。

2006年，为了让GPU获得像CPU一样的通用计算能力，英伟达推出了CUDA并行计算架构，让程序员可以调用GPU的算力。

在此之前，GPU正如它的名字——图形处理芯片一样，只能用作图形渲染。

这个决定让英伟达在当时一众显卡厂商中，鹤立鸡群。它也因此改写了GPU的历史。

对此，黄仁勋解释说，英伟达之所以在并行计算领域敢为天下先，原因在于：

“我们的目标是为人类做出贡献。这意味着，我们不会走别人走过的老路，而是打造别人不曾打造过的产品。”

这种好奇心和改变世界的理想，一直激励英伟达，在人类未知领域不断探索。

2012年，在决定豪赌AI之后，黄仁勋在软硬件层面，不断提升英伟达GPU的性能和易用性。尤其2016年，推出首个针对AI计算场景的P100芯片。

在此基础上，英伟达重金打造了全球第一台AI超算DGX-1。

但黄仁勋并没有出售，而是将它捐赠给了旧金山一家非营利性机构，它就是今天在全球科技产业界如雷贯耳的OpenAI。

捐赠仪式上，老黄拿出记号笔，在机箱上激动地写下了一句话：

“为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台DGX-1。”

当时，除了OpenAI，没有几个人真正读懂这句话。在大多数人看来，老黄做了一笔亏本的买卖。

但时任OpenAI联合创始人的马斯克，专门发推感谢了黄仁勋，因为DGX-1让OpenAI的训练时间，从1年缩短至1个月。

有了DGX-1的OpenAI，信心爆棚，决心打造更强大的AI。

他们找到微软，向对方提出一个大胆的想法：构建一个AI系统，永远改变人类与计算机交互的方式。

也就是今天风靡全球的ChatGPT。

在移动互联网时代，被谷歌、苹果强压一头的微软，岂肯错过这样的机会，当即决定向OpenAI投资10亿美元。

后来的事，大家都知道了。

黄仁勋用一台价值12.9万美金的DGX-1，换来英伟达的大爆发。

不但A100、H100等GPU芯片被哄抢，《财富》100强公司一半以上都安装了英伟达DGX AI超算。

好奇心是推动人类科技进步的重要力量。

20世纪初，爱因斯坦用相对论，颠覆了经典物理学。在被问到，为什么偏偏是他创立了相对论时，爱因斯坦认为是强烈的好奇心。

“一个正常的成年人不见得会去思考时间和空间问题。”

黄仁勋创立英伟达并改写人类芯片史的动力，同样来自好奇心。

1993年创业前，黄仁勋曾打电话咨询过一位专家，对方劝他：“这个市场还没起步就已乱成一锅粥，你最好别干！”

但好奇心和直觉告诉老黄，图形芯片会在未来大放异彩。

2006年，当所有人都认为，GPU只能做图形渲染时，黄仁勋却在好奇心的驱使下，试图将它做成一款通用计算芯片。

没有这种好奇心，英伟达不可能开发出CUDA并行计算架构，更不可能在2012年之后豪赌AI。

但仅有好奇心还不够，成功还需要执行力。

CUDA架构推出10年间，整个华尔街一直在问英伟达一个问题：为什么做这项投入？对我们来讲，它的市场估值就是0。

黄仁勋不为所动，他始终坚持，甚至不惜投入上百亿美元。

为此，英伟达的利润遭受巨大打击，公司市值长期徘徊在百亿美元上下，被老对手英特尔吊打。

正是这十年不懈的坚持，让英伟达在AI领域形成一个成熟而庞大的生态，以致今天，谈到深度学习，基本上离不开英伟达的GPU和CUDA。

期间，苹果、谷歌、AMD等众多科技巨头，都曾试图复制英伟达的成功经验，但始终难以挑战后者的垄断地位。

好奇心、远见，加上毫不妥协的执行力，在很多人看来，是黄仁勋带领英伟达不断创造奇迹的重要原因。

这种品质，早在他少年时期，便初露端倪。

读小学时，有一次，为了体验置身火海的感觉，他和哥哥弄来很多打火机，将里面的丁烷倒进游泳池里，点燃之后，纵身跳了进去！

一般小孩，干不出这种事情来。

“顽劣”的老黄，最终干出了一番大事业。今天，英伟达在AI芯片市场上，独占60%的市场份额，处于绝对领先的地位。

这其中，有1/5来自中国市场。

虽然中文讲得不太好，但老黄形容自己骨子里是华人血液。

不久前，他曾提醒华盛顿：英伟达可以在其他地方生产芯片，但中国大陆的市场是唯一且不可能被取代的。

未来，随着GPU取代CPU，英伟达或迎来更大的爆发。

但比起市场份额，更令黄仁勋感到兴奋的是，英伟达为计算和人类的未来做出了贡献。

过去十年，随着AI大爆发，以及摩尔定律不断逼近极限，算力的供需之间形成巨大缺口。

而GPU在很大程度上，缓解了人们的算力焦虑。

**“自从60年前，IBM 360系统以来，我们重新发明了计算！”**老黄兴奋地说道。

这个从创业第一天起，就渴望做出全世界最有影响力的科技公司，为计算机产业乃至整个人类作出重大贡献的男人，在接受采访时曾表示：

“生命中最重要的事情，就是不要有遗憾。”

显然，他做到了！

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