今天小编分享的汽车经验：他一夜干出2个英特尔，风头盖过马斯克，欢迎阅读。
作 者丨张静波
华商韬略出品丨ID：hstl8888
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台北夜市，两个美女在直播。
突然，一名黑衣男子探头探腦，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，他探头探腦，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，更是一种软硬體层面的革命。
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，让程式员可以调用 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網域敢为天下先，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，在人类未知领網域不断探索。
2012 年，在决定豪赌 AI 之后，黄仁勋在软硬體层面，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互動的方式。
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 领網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！
THE END
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出品人：毕亚军
主编：陈斯文 责编：周怡
美编：刘彦潮
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