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· 悟00000空 | 文 關(guān)注秦朔朋友圈 ID：qspyq2015 ·
2013年至2023年這十年，英偉達的市值翻了115倍，是美國股市回報率最高的公司。
黃仁勛出生于中國臺灣，四歲隨父母移民美國。1984年大學(xué)畢業(yè)，獲得俄勒岡州立大學(xué)和斯坦福大學(xué)工程學(xué)位。1993年，他與兩位朋友共同創(chuàng)辦了英偉達，總部設(shè)在美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
早期英偉達的產(chǎn)品是GPU（Graphic Processing Units圖形處理器），俗稱顯卡，主要用于游戲。英偉達在3D游戲領(lǐng)域取得突破性進展，成為GPU行業(yè)的領(lǐng)頭羊。
到2021年為止，能夠量產(chǎn)GPU的公司只有英偉達、AMD和英特爾。英特爾以集成GPU為主，AMD兩者都有，而英偉達則提供獨立GPU，在獨立GPU市場，英偉達占80%多的市場份額。
不過相對于CPU（Central Processing Unit中央處理器），GPU的市場小得多。芯片行業(yè)的老大是主要生產(chǎn)CPU的英特爾和AMD。2000年，英特爾的市值是2770億美元，世界排名第六，是英偉達的60倍，如今是英偉達的七分之一。
CPU和GPU的區(qū)別主要是，CPU擅長邏輯控制的串行計算，GPU則擅長大規(guī)模的并行計算。
經(jīng)常打的一個比方是，CPU好比學(xué)識淵博的教授，而GPU好比一群小學(xué)生。即使教授再神通廣大，也不能一秒鐘內(nèi)做500次加減法，而500個小學(xué)生同時做就能做到。所以，重復(fù)的簡單計算適合用GPU。而圖形的識別，就是對每個像素進行同樣的簡單計算，顯然用一群小學(xué)生同時計算比用一個教授一個個像素計算效率要高得多。
因此，GPU特別適用于圖形圖像計算、天氣預(yù)報、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型以及虛擬貨幣挖礦等。
2010年，谷歌負責(zé)人工智能的吳恩達為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別貓，最初使用了16000臺計算機的CPU完成了訓(xùn)練，耗費巨大。隨后他與英偉達探討了這件事情，英偉達僅采用了12個GPU就完成了訓(xùn)練。
黃仁勛敏銳地意識到機會來了，GPU不再只是游戲的顯卡，它在AI領(lǐng)域有著得天獨厚的優(yōu)勢，隨著AI的發(fā)展，GPU的需求將與日俱增，而CPU將成為配角。英偉達趕超英特爾和AMD，在此一搏。
當(dāng)時，適逢投資周期低谷，熱過一陣的AI已經(jīng)被很多人遺忘，就是業(yè)內(nèi)人士所謂的“AI寒冬”，研究開發(fā)人員哀嘆他們將永遠無法獲得足夠的算力實現(xiàn)自己的夢想。而黃仁勛則逆勢投資，摩拳擦掌，大舉切入數(shù)據(jù)中心市場。
英特爾和AMD還渾然不覺芯片行業(yè)將發(fā)生地動山搖的變化。每次新技術(shù)的問世普及，都是行業(yè)洗牌的大好時機，英雄還是狗熊，立見分曉。
2017年黃仁勛宣布將英偉達的未來押注在AI上。彼時，OpenAI才剛剛成立不到兩年，ChapGPT的研究還在起步階段。
2021年第二季度，英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)銷售收入首次超過它原來的主業(yè)游戲。
此外，早在2008年，英偉達就開始布局自動駕駛平臺化芯片，搶占智能汽車市場份額。同時，英偉達元宇宙（Nvidia Omniverse）制定通用標(biāo)準，打通不同設(shè)計平臺，已成為元宇宙平臺級應(yīng)用。
黃仁勛的夢想不僅僅是擺脫游戲公司的定位，成為AI浪潮中的“賣鏟人”，他更希望成為AI浪潮的推動者、加速者。這些年，黃仁勛一再表示：“英偉達不是游戲公司，它將推動下一個AI大爆炸?！?/strong>
一開始很多人認為他想多了，一個賣游戲顯卡的公司是不是高估了自己？
去年11月ChapGPT橫空出世，舉世矚目，大家忽然都明白了，AI時代已經(jīng)來臨。AI是繼個人電腦、英特網(wǎng)、移動電話、云之后又一個革命性的技術(shù)，而且影響將更深遠。
英偉達是這AI大浪潮中獲益最多的公司。2023年年初至今，它的股價已經(jīng)翻了近兩倍。
正如芒格所說：“永遠不要低估一個高估他自己的人，因為他很可能是對的?！?/span>雖然最近他說的是馬斯克，然而對黃仁勛也同樣適用。
客戶使用GPU，需要和CPU配套，而CPU的龍頭老大是英特爾，老二是AMD。黃仁勛決定自研CPU，為客戶提供全套服務(wù)。
2021年英偉達推出自己的CPU Grace系列產(chǎn)品，以Grace Hopper（格蕾絲·赫柏）命名。Grace是一位傳奇女性，她是耶魯大學(xué)第一位女博士，杰出的計算機科學(xué)家，同時也是美國海軍將軍。她發(fā)明了世界上第一個編譯器，開發(fā)了第一套完整的程序語言COBOL。美國海軍“赫柏號”驅(qū)逐艦就是以她命名的。
CPU Grace基于軟銀集團旗下的芯片設(shè)計公司ARM的架構(gòu)。ARM是移動設(shè)備的首選架構(gòu)，市場占有率超過90%，被譽為“移動互聯(lián)網(wǎng)時代的明星”。
很多年前，黃仁勛就和軟銀接洽，希望收購ARM。2020年9月，軟銀宣布同意以高達400億美元的價格將ARM出售給英偉達。但是后來因各國監(jiān)管部門的反對沒有成交。今年年初，英偉達不得不宣布收購計劃最終失敗，取而代之的是以12.5億美元獲得20年使用權(quán)的新交易。
不過其它公司的收購相對順利得多。2019年，英偉達以69億美元收購了Mellanox公司，獲得了InfiniBand技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)交換速度得到保證。同時獲得了Bluefield芯片，英偉達將其稱為DPU（Data Processing Unit），承擔(dān)原先需要CPU來執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理、分發(fā)的重任，有效降低云計算的性能損失，釋放CPU算力，降低功耗的同時，大大降低云數(shù)據(jù)中心的運營成本。
至此，英偉達的CPU＋GPU＋DPU產(chǎn)品矩陣全面形成，為客戶提供一站式服務(wù)，進一步將英特爾和AMD擋在AI浪潮之外，也威懾了潛在進入者。有了這個產(chǎn)品矩陣，英偉達就可以重塑數(shù)據(jù)中心的底層硬件市場，進一步打造這個市場的進入壁壘，獲取優(yōu)勢地位。
幫助英偉達打造市場進入壁壘的另一個利器是于2016年推出的CUDA（Computer Unified Device Architecture），一種通用并行計算平臺和編程模型，以比CPU更有效的方式解決許多復(fù)雜的計算問題。打破了自60年前IBM System360以來CPU運算模型一統(tǒng)天下的局面，實現(xiàn)了加速計算。
在CUDA問世之前，想要調(diào)用GPU的計算能力，必須編寫大量的底層語言代碼，而CUDA使得GPU成為通用GPU（General Purpose GPU），大大提高了效率。即便競爭對手的GPU在硬件參數(shù)上比肩英偉達的GPU，但缺少CUDA的優(yōu)化，其計算效率還是無法達到英偉達GPU的水平。
早在2006年黃仁勛就大力支持CUDA系統(tǒng)在AI領(lǐng)域的開發(fā)與推廣，每年投入的研發(fā)經(jīng)費高達5億美元，而當(dāng)時年營業(yè)額只有30億美元，市值不過10億美元。股價多年表現(xiàn)低迷，股東對CUDA持懷疑態(tài)度，希望英偉達更多地關(guān)注盈利。
但是黃仁勛高瞻遠矚，不追求短期利益，堅持開發(fā)CUDA，并不斷更新、優(yōu)化，最終形成獨特的生態(tài)系統(tǒng)，讓英偉達抓住了人工智能AI的機會。目前，CUDA服務(wù)于400萬開發(fā)者和逾3000個應(yīng)用程序，下載量達到4000萬次，其中僅去年一年就達到了2500萬次。
CUDA的定價策略很能反映黃仁勛的戰(zhàn)略思維。當(dāng)時他讓美國大學(xué)及科研機構(gòu)免費使用CUDA系統(tǒng)，使英偉達迅速占領(lǐng)了AI市場。等到收費的時候，用戶的轉(zhuǎn)換成本已經(jīng)十分高昂。再說這個收費標(biāo)準也是相當(dāng)有良心，沒有轉(zhuǎn)換的必要。
這令人想起微軟視窗Office軟件在中國的定價策略。微軟Office軟件進入中國市場是在1995年左右，當(dāng)時對于微軟來說也是免費，因為幾乎全是盜版，它收不到錢。但是微軟從來沒有采取任何實質(zhì)性措施打擊盜版。
雖然比爾·蓋茨每次訪華都會提一提知識產(chǎn)權(quán)保護的問題，不過他顯然無意真正打擊微軟的盜版，因為這其實在技術(shù)上很容易做到，但他卻沒有做。據(jù)說比爾·蓋茨有一次說漏了嘴：“至少他們盜版的是我們微軟的軟件?！奔僭O(shè)當(dāng)年中國人盜版的是蘋果的軟件，微軟肯定不答應(yīng)。微軟的盜版軟件是它對付蘋果的“斗士品牌”，更是它對付當(dāng)時的市場霸主金山WPS的“斗士”。
如今，微軟的軟件牢牢占據(jù)了市場，這種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)很強的產(chǎn)品一旦占據(jù)市場，就很難被鏟除。這時候微軟開始收費，個人用戶每年398元人民幣。如果當(dāng)年一開始微軟就打擊盜版，對正版每年收費398元，甚至哪怕39.8元，估計它都很難占領(lǐng)中國市場，人們很可能還在用WPS。
微軟一直是一家很有戰(zhàn)略思維的企業(yè)，從它起家時和蘋果的博弈、在中國占領(lǐng)辦公軟件這些事情上就可見一斑。
現(xiàn)在看起來，英偉達也是一家很有戰(zhàn)略思維的企業(yè)，從CUDA的定價策略中就可見一斑。不僅如此，黃仁勛的幾乎每一個決策，都體現(xiàn)出他高超的戰(zhàn)略思維能力。
除了押注人工智能、推出全套產(chǎn)品、博弈性定價外，英偉達還做了一個很英明的戰(zhàn)略決策，那就是只設(shè)計芯片，而不制造芯片，將芯片制造外包給代工廠——臺積電。
而英特爾卻選擇了相反的做法，現(xiàn)在舉步維艱。在半導(dǎo)體行業(yè)，英特爾是一個時代的象征，曾經(jīng)輝煌奪目。著名的摩爾定律就是它的三個創(chuàng)始人之一、第二任CEO戈登·摩爾提出的。上個世紀80年代初，創(chuàng)始人之一、第三任CEO安迪·格魯夫與比爾·蓋茨結(jié)盟，40年后的今天Wintel繼續(xù)占領(lǐng)著個人電腦市場。
不過，現(xiàn)在手機的使用大大超過了電腦。但是當(dāng)年英特爾并沒有看到手機的前景。蘋果最初希望使用英特爾芯片為iPhone提供算力。英特爾當(dāng)時的首席執(zhí)行官保羅·歐德寧拒絕了喬布斯，擔(dān)心其手機項目不能取得足夠的成功以回報英特爾的投資。等到蘋果手機如日中天時，英特爾再去找蘋果，被蘋果拒絕了。
近十多年來，蘋果對定制芯片的持續(xù)投資不僅阻止了英特爾在移動領(lǐng)域有任何作為，還幫助蘋果建立了必不可少的軟件平臺。盡管大多數(shù)科技媒體都預(yù)測安卓（Android）將成為具有類似微軟對消費科技行業(yè)控制權(quán)的“新Windows”，但這并沒有發(fā)生。蘋果扮演了這個角色。
安卓則扮演了蘋果的盜版“斗士品牌”角色：一個有力的競爭對手且有效地阻止了其他任何真正的競爭者，諷刺的是，這其中也包括微軟。
6月6日，蘋果公司在其開發(fā)者大會WWDC上宣布，即將上市的Mac Pro電腦將采用全新自研芯片，自研芯片進入整個PC產(chǎn)品線。也就是說，連電腦都不用英特爾了。
英特爾錯過了移動通信的浪潮，現(xiàn)在又錯過了人工智能AI的浪潮，而它堅持的設(shè)計與生產(chǎn)一體化的集成模式又被證明不值得堅持。
到了21世紀第二個十年，包括英特爾的主要競爭對手AMD在內(nèi)的大多數(shù)美國大型邏輯芯片公司都出售了自己的晶圓廠，只專注于設(shè)計。英特爾卻固執(zhí)地堅守集成模式，認為設(shè)計和制造流程可以相互優(yōu)化，是生產(chǎn)芯片的最佳方式。
這是有一定道理的。但是不設(shè)計只制造芯片的臺積電，可以為不同的公司制造芯片，現(xiàn)在每年制造的硅片數(shù)量幾乎是英特爾的三倍，所以它有更多的時間打磨工藝，生產(chǎn)經(jīng)驗更豐富，學(xué)習(xí)曲線更陡直。
此外，臺積電自己不設(shè)計芯片，所以所有的芯片設(shè)計公司都是它的潛在客戶。而英特爾則把其中不少公司視作潛在競爭對手，那些公司也不放心讓英特爾代工。
根本的利益沖突決定了英特爾的代工業(yè)務(wù)肯定做不起來，但是英特爾的領(lǐng)導(dǎo)不這么想。2013～2018年擔(dān)任英特爾首席執(zhí)行官的布萊恩·克扎尼奇曾公開表示：“過去幾年，我基本上一直在運營我們的代工業(yè)務(wù)。”并稱這項工作“具有戰(zhàn)略重要性”。然而，到21世紀第二個十年他只贏得了一個主要客戶。不久該業(yè)務(wù)就關(guān)閉了。
英偉達則完全沒有犯這個錯，從一開始就只專注于芯片設(shè)計，把制造外包給臺積電。25年前，黃仁勛在中國臺灣與臺積電創(chuàng)始人張忠謀會面，開啟了英偉達與臺積電持續(xù)深厚的合作。
除了押注人工智能、推出全套產(chǎn)品、博弈性定價、專注于設(shè)計，黃仁勛還做了一個很艱難的決策，就是放棄龐大的手機市場，而專注于使命和愿景，即“創(chuàng)造出能解決普通電腦解決的問題的電腦”，最終創(chuàng)造了一個新的技術(shù)，即擁有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和AI算法的安全架構(gòu)的機器人技術(shù)，開創(chuàng)了一個全新的行業(yè)。
戰(zhàn)略就是取舍，知進退。而放棄、撤退往往比爭取、進攻需要更大的智慧和勇氣。
5月29日，在COMPUTEX大會上，黃仁勛正式向傳統(tǒng)CPU服務(wù)器集群發(fā)起“挑戰(zhàn)”，他直言，隨著需要大量計算能力的AI應(yīng)用出現(xiàn)，GPU將成為主角。
黃仁勛還展示了一個范例，訓(xùn)練一個大語言模型（LLM），需要960個CPU組成的服務(wù)器集群，這將耗費大約1000萬美元和11千兆瓦時的電力。而同樣以1000萬美元的成本去組建GPU服務(wù)器集群，將以僅3.2兆千瓦時的電力消耗訓(xùn)練44個大語言模型。
訓(xùn)練一個LLM，GPU只需40萬美元左右，消耗0.13千兆瓦時電力。也就是說，相比CPU，GPU能夠以4%的成本和1.2%的電力消耗來訓(xùn)練一個LLM。
5月27日，黃仁勛受邀參加中國臺灣大學(xué)畢業(yè)典禮，做演講。他首先回顧了40年來的技術(shù)發(fā)展，預(yù)測了未來的趨勢，認為2023年和1984年（他自己畢業(yè)的那一年）一樣，是“一個完美的畢業(yè)年份”。
接著他講了英偉達從失敗中涅槃的三個故事，勉勵臺大畢業(yè)生們要學(xué)會承認錯誤，尋求幫助；學(xué)會承受痛苦，堅持夢想；學(xué)會“撤退放棄”，聚焦戰(zhàn)略核心，而不是急功近利。
最后他說：“無論是什么，像我們一樣全力以赴去追求它，跑吧！不要慢慢走。也許你在為了食物而奔跑，也許你在為了不被他人當(dāng)食物而奔跑，你往往無法知道自己正處在哪一種情況，不論怎樣，都要保持奔跑！”
英偉達馬不停蹄奔跑了30年，跑著跑著就超過了所有競爭對手，跑到了食物鏈的頂端。
繼續(xù)奔跑吧，英偉達！
