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。
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