股鑫网CEO埃隆·马斯克之后，有消息称，黄仁勋也将于6月6日到访中国大陆，届时前往访问腾讯、字节跳动、理想汽车、

　　黄仁勋，一个早年便在科技圈成名的“皮衣刀客”，十几年如一日的黑皮衣，左臂“焊”有英伟达图标纹身，英伟达（NVDA.O）创始人兼CEO……借着AI的旋风和万亿市值再次成为公众的焦点。

　　在近期台湾大学演讲台上，他一头白发，披着黑色毕业长袍，没有硅谷老板常见的威严。

　　对着台下一众仰望的台湾大学毕业生，黄仁勋表示：“你们即将进入一个正在发生巨大变化的世界。就像我在个人电脑和芯片革命之初一样，你们站在人工智能的起跑线上，每一个行业都将进行革命性的改变和重生。”

　　改变和重生是当下的新命题，而在过去的30年，黄仁勋是如何带领英伟达步步前行，并让这家公司成长到全球没有对手的局面。

　　黄仁勋出生于中国台湾，儿时曾辗转泰国，之后来到美国，并在美国俄勒冈州立大学、斯坦福大学取得学士和硕士学位，和普通的上班族一样，他上了几年班，但在年近30的时候，他成立了英伟达，并最终成为新一代“AI之王”。

　　1993年，英伟达诞生之时就开始专注小众的图形芯片领域。图形芯片之所以冷门，是因彼时CPU芯片是计算机系统运算和控制核心，GPU常被集成于CPU或主板上，未得到足够重视。

　　创业之初，图形芯片市场尤其恶劣。多年后接受媒体采访时，黄仁勋说到当时市场“不仅小还十分拥挤”，当时市面上同类公司至少已20、30家，3年之后更是超过70家，且因与微软在Windows95上主导的图形编程接口Direct3D不兼容，英伟达1995年推出的第一款产品就失败了，公司经历大规模裁员。

　　但作为信徒，黄仁勋没有改换赛道，他对图形芯片赛道的坚持源于对3D的看好。

　　黄仁勋成长于电子游戏时代，个人电脑彼时进入家庭，已生发娱乐需求，但当时2D游戏市场不大。黄仁勋认为2D游戏敲不开市场天花板，3D则有机会，判断3D电子游戏将会成为世界上最大的行业之一。

　　1995年，日本游戏公司世嘉向英伟达提供了一笔订单，即便英伟达为其研制的芯片因与Windows不兼容而濒临失败，世嘉还是同意向英伟达付款，支持英伟达重新开发产品。

　　随即，1997年英伟达不负所望拿出令其名声大噪的第三代产品Riva 128。黄仁勋也接到了来自台积电创始人张忠谋的电话，解决了产品代工问题，并与台积电开始了持续25年的代工合作。

　　3年后，英伟达收购了行业最大竞争者3dfx的股份，结束行业多年混战。直至如今，游戏和设计仍是英伟达的重要收入。在截至2023年4月30日（2024财年第一季度），英伟达来自游戏业务的收入22.4亿美元，占总收入31%，来自专业可视化业务收入2.95亿元，占比4%。

　　人工智能成为GPU最大的风口，更像是一件意外的事。幸运的是，英伟达多年为GPU铺的路完美地接上AI狂奔的轨道。

　　GPU伴随游戏从2D走向3D，黄仁勋除了招揽了一批忠诚游戏用户，还让显卡在虚拟币“挖矿”场景的潜能被发掘，即便“挖矿”风潮很快退却，但显卡强大算力开始隐现。

　　2023年，OpenAI旗下的大型语言模型ChatGPT突然爆火，引发全球AI浪潮，几乎每家大型科技公司都将生成式AI模型纳入规划。人们突然发现，作为算力基础设施提供商，英伟达放眼全球几乎无敌手。

　　由于GPU算力的开放是一个缓慢的过程，与显卡接入电脑提供图像渲染服务的简单过程不同，GPU要适应各行业应用需求，需要变得足够灵活。

　　此前，黄仁勋一直带领英伟达更新硬件架构，2006年是一个分水岭，这一年，英伟达推出Tesla GPU架构，使GPU更适合通用计算，这一突破为此后Tesla系列GPU运算处理器、桌面超级计算机、GPU运算服务器应用至人工智能、深度学习、自动驾驶、高性能计算等领域奠定基础。

　　构建软件生态是黄仁勋做的另一个重要决定。在台湾大学的演讲中，黄仁勋讲了一个故事，故事中，黄仁勋10年前受台湾大学一位陈姓博士之邀参观其实验室，看到其用游戏显卡自制了一台超级计算机，当时英伟达已采用CUDA技术。

　　CUDA是并行计算平台及编程模型，编程者借助CUDA可在英伟达的GPU平台上编写应用程序。采用CUDA之前，GPU生态相对封闭，采用CUDA则使GPU可用于科学计算、物理模拟等领域。2007年，英伟达决定推广CUDA GPU加速计算技术，黄仁勋和英伟达为此受到极大压力。

　　“创造一种新的计算模型非常困难，自IBM System 360推出以来，CPU计算模型作为行业标准已存在长达60年时间。”黄仁勋称，为推动开发者进行开发，英伟达利用游戏玩家GForce游戏显卡建立用户群，但因CUDA附加成本高企，英伟达的利润在多年间大幅下降，市值低位波动，股东对CUDA持怀疑态度，希望英伟达专注于提升盈利能力。

　　英伟达创办了GTC大会，在全球不知疲倦地推广CUDA，接着新的应用程序出现了。2012年，AI研究人员发现了CUDA，Alex Krizhevsky在GForce GTX580上训练出了AlexNet，引发人工智能大爆炸。英伟达赌上一切风险去追求深度学习，10年后，人工智能革命开始了。

　　GPU被AI研究人员发觉是一个巧合，但GPU确实非常适合AI训练。GPU以具强大并行计算能力为特点，可同时处理多个简单任务，适合矩阵乘法和卷积计算。在图像渲染场景，GPU可快速处理大量像素数据，AI训练同样需要快速处理大量简单数据。

　　重押CUDA后，英伟达为深耕AI领域还做了很多铺垫，包括推出cuDNN神经网络加速库、推出TensorFlow和PyTorch软件包。

　　黄仁勋本人也成为AI代言人。2016年，黄仁勋将全球首款AI超级计算机DGX交给OpenAI。2020年，英伟达发布基于Ampere GPU架构的A100 GPU加速器，2022年，英伟达发布了基于Hopper架构的H100。A100和H100是目前应用最广的高性能AI芯片。

　　近日，黄仁勋还披露了相关产品的进展，包括GPU服务器HGX H100开始全面投产，超级芯片GH200 Grace Hopper全面投产，英伟达还发布了面向AI领域的超级计算机DGX GH200，该超级计算机集成了256颗GH200 Grace Hopper超级芯片。

　　对比同行，在老对手英特尔数次犹豫是否深耕GPU领域、AMD不愿重押GPU AI生成领域时，英伟达早早为AI铺路。展望未来，AI将给英伟达带来的业务增量难以估量。今年3月，黄仁勋称生成式AI只占公司收入个位数比例，占比很小。但未来12个月，来自AI平台的收入将大幅增长。

　　当下看，黄仁勋和英伟达的成功，在于“取”了游戏，“取”了AI，但黄仁勋更愿意讲述英伟达如何在“舍”中找到正确的发展路径。

　　2010年前后，移动市场风起，彼时英伟达已站稳游戏显卡市场，正寻找下一个突破口，于是顺势进入移动芯片领域，学习如何制造基带芯片。但在快速迭代、充斥着价格战的移动市场，英伟达始终站不稳脚跟，黄仁勋选择退出。黄仁勋称，英伟达本可以为市场份额而战，但公司应致力于自己的愿景。

　　正是在舍弃移动市场后，英伟达回归主业，嗅到了与企业优势更符合的AI风口。AI产业此时进入英伟达的视野，黄仁勋称打开了思路，发明了可以运行AI算法的新型机器人计算机，投身到这个未知规模的市场。

　　虚拟货币“挖矿”热潮中，显卡需求一度暴涨。这是一个巨大的诱惑，英伟达曾推出加密货币挖矿专用GPU。2020年年初，英伟达股价在60美元/股左右徘徊，至2021年年底，股价涨至超300美元/股。

　　但黄仁勋和英伟达还是保持一定程度的清醒，英伟达首席技术官迈克尔·卡根此前对外表示，其不相信加密货币对人类有益，人们可以买英伟达产品，但公司不能支持他们的行为。

　　矿潮退却，与此相关的英伟达游戏业务随即收入下滑，英伟达未拖泥带水，马上将注意力转至自动驾驶芯片和AI。

　　在英伟达财务报表中，汽车相关业务有一席之地，2024财年第一季度，英伟达汽车相关业务收入2.96亿美元，占总收入4%。在台北国际电脑展ComputerX演讲后，黄仁勋又出现在联发科发布会上，宣布两家公司合作开发汽车座舱芯片。

　　黄仁勋本人极具危机感。他大约10岁与哥哥一同被送往美国与叔叔、阿姨同住，童年奔波坎坷，创建英伟达后，则总担心公司要倒闭了。英伟达内部有一句习语：我们距离倒闭只有30天。2020年接受媒体采访时，黄仁勋坦言“每天醒来都感觉我们快要倒闭了，一方面有充分自信，一方面又对自己的处境感到没有安全感”。

　　黄仁勋还重视保持嗅觉敏锐。他称“一个科技公司的CEO怎么可能任职这么长时间？唯一的方式就是保持阅读、学习、倾听、关注。唯一真正让你学习的态度是保持谦逊。”

　　与充满危机感的工作相对，黄仁勋的个人生活很简单。他穿黑色皮夹克超过10年，原因是不需搭配颜色，还总穿一样的裤子、T恤、鞋子。他不需助理、司机，只开一辆车，向媒体称“每天做着同样的事，过着普通的生活没什么不对”。

　　如今，游戏显卡、AI业务、智能驾驶芯片成为英伟达的主要发力方向，未来似乎已经明确，不再变更。但面对万亿美元市值背后的期待，英伟达实际上能完成几分？AI风起后，各大科技厂商加快AI芯片及服务器研发，英伟达又如何应对？这些都待黄仁勋给出答案。

　　距离创建英伟达已经过去30年了，有消息称黄仁勋近期将再次启动了中国行的行程，而在行程规划前不久，黄仁勋曾这样表示“中国是科技产业的一个非常重要的市场”，他表示，美国对半导体技术实施的出口限制，使英伟达感到束手束脚。

　　“如果我们被剥夺了中国市场，我们没有应急措施。因为世界上没有其他中国，只有一个中国。”

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