酷酷太子妃比特币大火时用来挖矿，人工智能狂飙时用来「炼丹」，一直作为硬件圈子里硬通货的显卡，现在已经成为了科技青年手里的「电子茅台」。

　　茅台可以在高兴时小酌，也可以在想到悲伤处狂饮。显卡不仅是游戏玩家、图形设计师、视频剪辑师们的加速核心，也是人工智能、元宇宙、虚拟货币等热门科技背后的算力支撑。

　　总之，就像无茅台不能彰显身份，不用上高端显卡，也很难称得上是科技浪潮上的狂飙青年。

　　显卡这个「电子茅台」，因其稀缺性、投资性和广泛性，成为了科技圈子里的硬通货。

　　就像女人对包的痴迷，如今的科技猛男们，没有一款高端显卡，已经没脸和兄弟们畅快「开黑」了。

　　如果回顾从1981年IMB发布史上第一块支持彩色显示的显卡算起，到现在显卡发展的42年历史，会发现显卡早期发展就是一段不干正事到专干正事的历史。

　　如今市面上的显卡，基本上只有两种，也就是大众熟知的A卡和N卡，也即指代AMD（超威）和NVIDIA（英伟达）这两大巨头推出的显卡。

　　AMD虽然成立于1969年，但是在显卡行业算是半路出家，直到2006年收购ATI才算正式进入了显卡行业。

　　英伟达成立的时间虽然要晚得多，直到1993年才诞生，但是其生来就是要在显卡行业有一番作为。

　　这一年，刚从斯坦福大学毕业两年的黄仁勋，和卡蒂斯·普里姆、克里斯·马拉科夫斯基联合创办了英伟达公司。

　　虽然才毕业两年，但是当时的黄仁勋已有在AMD和LSI Logic有过多年担任芯片工程师的经验，其他两位联合创始人普里姆和马拉科夫斯基都曾供职于太阳微系统公司，分别担任首席技术官和硬件工程副总裁。

　　不是今天大家看到的人工智能计算芯片、云计算芯片等英伟达主营业务，而是研发了一款用于加快游戏中3D图像渲染速度的专用芯片，以带来更逼真的显示效果。

　　这也比较符合老黄的性格。不同于科技界惯常于模仿乔布斯的「黑上衣+蓝色牛仔裤」装扮，老黄万年不变的「黑皮衣」，自成风格，在科技极客的感觉上，增加了不少江湖气息。

　　实际上，不仅老黄和他创立的英伟达如此，显卡发展的早期，其实主要应用领域就是游戏。比如说1995年，后来被英伟达收购的3dfx，推出的Voodoo（巫毒），就是为了3D游戏显示。

　　当年乔布斯在雅达利打工，领导交给他做的芯片，就是游戏电路板。甚至说贝尔实验室的Ken Thompson，为了能够继续玩游戏《Space Travel》（星际旅行），不惜为此开发了一套操作系统Unix。

　　Unix对于如今的科技世界有多重要？一句话总结就是：它衍生或影响了Linux、MacOS、iOS和Android，换句话说如今除了Windows之外，所有被大面积使用的操作系统，都得叫Unix一声「祖师爷」。

　　如果说科技世界由一群极客构建，而极客最大的特点是就是为了玩，可以乐此不疲。

　　显卡的发展也是这样。按照当初「玩游戏的孩子没前途」的父母式设定，按理说显卡这种专门开发来玩游戏的产业，也没啥未来。

　　但谁也想不到，当初就是开发出来让玩游戏更有沉浸感，更有画面感的显卡，如今会成为支撑云计算、人工智能、元宇宙等前沿科技发展的基础设施。

　　不过，在这一切之前，显卡能够发挥如此大的功用，还得感谢英伟达发明了「GPU」。

　　1999年，英伟达发布了注定要在显卡发展历史上留名的GeForce 256。在这块芯片设计中，英伟达首次提出了「GPU」这个概念。这也是如今英伟达GeForce产品线的首款产品。

　　要了解GeForce 256为什么伟大，绝不可仅仅认为它只是提出了一个概念这么简单。GeForce 256真正改变行业的地方在于，它将原本需要依赖CPU处理的3D计算，完全转移到了显卡上进行。

　　GeForce 256之所以能够做到这点，主要是因为它将原来需要由CPU或另一个独立处理器处理的T&L，整合到了GPU中，这就使得GPU可以接管大量原本由CPU进行的计算。

　　当时的T&L最大的功能，就是让显示的光源可以处理角度和阴影等问题，使得画面更加真实、生动，所以主要还是为了让游戏党们玩到更逼真的画面效果。

　　最早的显卡叫显示适配器，顾名思义就是为了显示效果。当年ATI推出的史上第一代显卡VGA Card，就只有输出图像功能。

　　历经了黑白、彩色、2D、视频，再到3D这些发展阶段后，1996年3dfx推出Voodoo系列，进一步打开了大众对于显卡这个「配角」的认知。

　　但直到1999年，英伟达发布第五代显卡——GeForce 256，这一首次使用GPU概念的产品，显卡这个物种才开始被大众和业界重视，使得其才开始得以在芯片家族里，被放到和CPU一样重要的地位。

　　显卡能够跳脱游戏和视频应用之外，主要是由于2006年，英伟达推出的CUDA，使得GPU开始在通用计算领域发挥作用。

　　CUDA是英伟达开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在图形处理器上进行通用计算。

　　CUDA有多重要呢？它可以使用C、C++、Fortran、Python 和MATLAB 等流行语言进行编程，并通过一些基本关键字的扩展来表达并行性。在使用 CUDA 时，开发人员可以将应用程序的顺序部分运行在CPU上，而将计算密集型部分运行在数千个GPU核心上。

　　更重要的是，英伟达的CUDA 工具包还贴心地提供了开发GPU加速应用程序所需的一切，包括GPU加速库、编译器、开发工具和CUDA运行时。CUDA 可以加速各种领域的应用程序，从图像处理到深度学习、数值分析和计算科学等。

　　你可以这么理解，CUDA在通用计算领域的意义，不亚于苹果iOS和谷歌Android在智能手机的意义。

　　这使得整个GPU的应用生态一下子被无限夸张。然后任谁也没想到，2022年11月30日，人工智能实验室OpenAI仅仅花了几个时间，利用其GPT技术打造的人工智能对话应用ChatGPT，会如此爆火。

　　就像多米诺牌一样，ChatGPT推出只有半年不到的时间，但它注定会影响未来人工智能，甚至整个人类的历史走向。

　　不少人对其两个月狂吸1亿用户的增长速度而惊叹，但是更多人却惊讶于如今的人工智能技术已经发展到了如此恐怖的程度。

　　相比于以往大众接触的Siri、小爱同学等「呆板、单一型」人工智能来说，ChatGPT显得无所不知，又无所不会。

　　以往普通人类对于人工智能的态度只是寻乐子般调戏、逗乐，但是在ChatGPT出来后，使用者大惊，这东西可以作诗、写文章、编程、出策划，啥都能干，而且干得也很快。

　　不仅仅是普通人，世界首富马斯克、苹果联合创始人沃兹尼克等一百多名业界大佬，不惜，呼吁停止开发比GPT-4更强大的AI，似乎站在高出的这些科技大佬，已经看到了未来的可怕景象。

　　人工智能技术主要由数据、算法和算力三者组成。由于数据和算法大都开源，所以这两者往往容易解决，但算力这东西就是非常稀缺的资源。

　　实际上，如今ChatGPT停止注册、GPT-4每3小时才能进行25次对话，就是因为算力限制。

　　据英伟达透露，GPT-3需要 512 颗 V100 显卡训练 7 个月，或者1024颗 A100 芯片训练一个月。而更大参数模型的GPT-4，明显要得更多。

　　而美国为了遏制中国人工智能技术的发展，不是让美国企业关闭禁止中国爬取数据，也不是扼杀开源的算法，而是将英伟达的高性能显卡A100、H100等列入出口管制范围，不让中国企业用。

　　所以，马斯克们与其呼吁人工智能研发企业暂停研发，还不如直接给黄仁勋写信，让英伟达停止开发性能更强的显卡。

　　从这个角度来看，如果说人工智能是未来世界本身，那么显卡是未来世界的算力基础。

　　不仅人工智能，最近几年爆火的比特币、Web3、元宇宙和自动驾驶，哪一个的算力基础不是建构在显卡之上？

　　所以，现在已经很难说未来的世界里，CPU究竟还能不能和GPU一样有着相同的应用地位。

　　对此，英伟达创始人黄仁勋无比相信图形计算的优越性，他说：「15年来，我讲的都是同一个故事。我几乎都不用修改我的PPT。」

　　从原来只是CPU的不起眼的助手，只能在游戏的狭小天地里应用，到现在和CPU平起平坐，成为人工智能、元宇宙、自动驾驶等未来科技的算力基石，显卡的应用范围可以说突破了新纪元。

　　未来，当以上的未来科技成为我们日常生活中的一部分时，显卡的发展又会怎么样呢？