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AI時代，黃仁最火的勛親不是AI，而是述創(chuàng)事兩英偉達。 對資本市場而言，業(yè)故從華爾街到全球股民，次都差點都保持著對英偉達的倒閉高度關注。對芯片行業(yè)而言，黃仁英偉達是勛親無可置疑的業(yè)內標桿，老對手被甩到車尾燈都看不見。述創(chuàng)事兩對AI而言，業(yè)故在算力競賽的次都差點階段，一顆A100芯片比黃金都令人垂涎。倒閉
2024年11月，黃仁英偉達市值突破3.6萬億美元，勛親登頂全球市值排行榜，述創(chuàng)事兩終結了蘋果長達12年全球市值第一的紀錄。標普道瓊斯指數發(fā)布公告，將道瓊斯工業(yè)平均指數的芯片業(yè)成分股從英特爾換成了英偉達。 成立30年，英偉達如何成就萬億美元市值的商業(yè)帝國？ 婉拒創(chuàng)業(yè)，黃仁勛差點錯過千億身家 上世紀80年代，在全球范圍內，除了IBM以外，很少有公司能夠獨立進行芯片設計。 彼時，任職于太陽公司（Sun Microsystems）的工程師柯蒂斯．普里姆（Curtis Priem）和克里斯．馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky）接到了一項任務，負責為公司設計半定制化芯片。 這項工作與半導體供應商LSI Logic進行合作，而對方所委派進行協(xié)助的工程師正是黃仁勛，三人在此正式結緣。 90年代，在大多數公司仍專注于開發(fā)CPU的時期，普里姆、馬拉科夫斯基和黃仁勛被要求開發(fā)更有挑戰(zhàn)性的產品，即圖形處理器GPU。在無人區(qū)探路的他們，結合彼此的優(yōu)勢，最終完成了這項工作，也奠定了相互間更深厚的信任關系。 黃仁勛稱：“我們合作得非常愉快，普里姆和馬拉科夫斯基是我所認識的最優(yōu)秀的工程師之一，我享受和他們一起工作。” 計劃趕不上變化。由于太陽公司的計算機架構和圖形架構發(fā)生了許多變動，幾人開發(fā)的項目不再受到青睞，普里姆和馬拉科夫斯基決定離開公司，開始創(chuàng)業(yè)。 毫無疑問，在挑選創(chuàng)業(yè)合伙人時，二人腦海里浮現的第一個身影就是黃仁勛，他們向黃仁勛發(fā)出邀請，但得到的回復卻是“祝你們成功吧”。 黃仁勛覺得，自己有一份很不錯的工作，能做著自己喜歡的事情，對當下感到非常滿意。相反，如果選擇去創(chuàng)業(yè)的話，三人甚至連要干什么都還沒想明白。 架不住兩位老伙伴的極力邀請，黃仁勛最后還是同意出去聊聊。 黃仁勛把聊天的地點定在他職業(yè)生涯的起點丹尼餐廳，他在這當過洗碗工和服務員。由于丹尼餐廳有咖啡無限續(xù)杯政策，三人在這里聊了四個小時，直到腦海里沒有新的靈感蹦出來。 最終，三人將目標鎖定在個人電腦市場。 1993年，個人電腦革命剛剛開始，三人意識到這將是一個重要的時代機遇。他們推斷的邏輯是，個人電腦的價格會降低到一定水平，而且操作難度也會下降，這也就意味著個人電腦將實現普及化，人手一臺電腦的時代將來臨。 所以，用戶會拿著電腦去干什么，或者說干得最多的會是什么？答案是，打游戲。而游戲體驗的好壞很大程度上取決于視覺呈現效果，視覺呈現主要依靠GPU對3D圖形的處理。 因此，問題來到為什么要賭針對游戲玩家的3D圖形芯片： 強大的吸金能力。1993年，一款名為《毀滅戰(zhàn)士》（DOOM）的游戲正式發(fā)售，引發(fā)了空前的轟動，游戲媒體將其評價為年度最佳游戲，能夠提供游戲試玩的服務器幾乎全被擠到宕機。 發(fā)售的頭兩年內，有超過1500萬人玩過這款游戲，在90年代，這是一個天文數字，而這也讓黃仁勛更篤定，選游戲沒錯。并且，游戲還有兩個特性：用戶依賴度高以及用戶停留時間長。 拿下游戲，就可以贏家通吃。當時，個人電腦的圖形處理能力、多媒體處理能力幾乎不存在。沒有聲音、麥克風、揚聲器、視頻及圖形，基本上就是一個文本終端。 但只要做出能玩游戲、能承載3D圖形的芯片，以上的所有功能基本都可以運行得了。 黃仁勛在后來的多次演講中都提到了“0億美元市場”，即在尚未得到驗證的市場中進行有計劃的投資與布局，這是英偉達成功的關鍵因素。 而3D圖形芯片在當時符合“0億美元市場”理論。在那個時代，隨便找一家市場研究咨詢公司，問“1993年PC上的3D圖形市場規(guī)模是多少？”，他們的回答都是“0”。 20世紀80年代出現了許多芯片公司，比如賽靈思和阿爾特拉，此時PC上的2D圖形市場已經非常擁擠了，為什么還需要英偉達出來摻和一腳？ 因此，黃仁勛幾人選擇專注于3D圖形市場以實現差異化，選擇一條困難但人少的路。如果相信3D圖形芯片將徹底改變計算機行業(yè)，那有什么理由不邁出這一步呢？ 首代產品超99%被退貨，英偉達險些“夭折” 1993年2月17日是黃仁勛的生日，也是他創(chuàng)業(yè)的第一天。 黃仁勛很快把創(chuàng)業(yè)隊伍拉了起來，他們在購物中心租了一間小辦公室，雇了大概20個員工。 經過兩年的努力，1995年，英偉達的第一款產品NV1正式出爐。 這款產品充滿“先見之明”，集3D圖形處理、視頻處理、音頻波形表處理、IO端口、游戲端口、加速功能及UDA編程模型等多種功能于一體。 英偉達董事會成員馬克．史蒂文斯（Mark Stevens）稱：“我一直覺得，我們制造了一把功能齊全的瑞士軍刀。” 團隊滿懷信心地把產品交付給合作伙伴帝盟多媒體（Diamond Multimedia）進行銷售，但市場的反饋卻相當慘淡。長期開不了單也讓帝盟多媒體感到恐慌，他們把收到的25萬顆芯片中的24.9萬顆都退了回去，這讓英偉達幾近破產。 NV1失敗的原因主要有兩點：一是雖然NV1支持很多功能，但沒有可以在上面運行的應用程序；二是市場需要的只是一款3D圖形芯片，僅此而已。他們希望這款芯片便宜好用，而不是堆砌很多花里胡哨的功能還賣得很貴。 NV1的“破發(fā)”，讓團隊學到很多。 黃仁勛稱：“這是一個了不起的技術成就，但它卻是一款糟糕的產品。NV1沒辦法跟市場上的其他產品進行比較，它在這個方面不如那個，在那個方面不如這個，很難在市場上買到這樣的產品。沒有人會去商店買一把瑞士軍刀作為圣誕禮物。” 史蒂文斯說：“我學到的一個教訓是，我們進入3D圖形領域可能太早了。對于大多數風險投資支持的技術公司來說，失敗的原因往往是它們進入市場太早，而不是太晚。我們好像站在太平洋的沖浪板上，等待著那股大浪的到來。如果浪遲遲不來，就無法到達岸邊，最終在茫茫大海中凍死。” 為了讓公司平穩(wěn)運行，三人也同時在給自己的事業(yè)尋找投資者。黃仁勛去拜訪了他的前老板，LSI Logic的創(chuàng)始人兼CEO威爾弗雷德·科里根（Wilf Corrigan）。 科里根此前是仙童半導體的總裁兼CEO，面對黃仁勛的求助，科里根很快想到了仙童半導體的老同事，紅杉資本創(chuàng)始人唐·瓦倫?。―onald Thomas Valentine）。 他當著黃仁勛的面拿起電話說：“嘿，唐，我要給你送個孩子過來，他是我最好的員工之一。我不知道他要做什么，但給他錢。” 瓦倫丁是硅谷投資界的傳奇，一手投出了蘋果、甲骨文、思科和雅虎等公司。他的投資理念極具個性，投資于專注一個大市場，并解決具體難題的企業(yè)。現在看來，英偉達與這個理念高度契合。 回到當時，黃仁勛在科里根的引薦下，頂著一臉青春痘去了紅杉。 黃仁勛回憶稱：“瓦倫丁總給人一種不怒自威的感覺。那時我29歲，即將30歲，面對這些人，說話都不利索，我對自己的提案表現感覺非常糟糕，但幸運的是，瓦倫丁已經收到“指示”，一定要給我投資。” 瓦倫丁在聽完黃仁勛的“路演”過后只說了一句話：“如果你賠了我的錢，我就殺了你。” 后面的故事就是，瓦倫丁與另一家機構Sutter Hill Ventures各投了100萬美元給黃仁勛，此時，英偉達的估值來到600萬美元。 世嘉有違常識的決定，讓英偉達再次獲救 雖然NV1芯片慘遭滑鐵盧，但幸運的是，游戲制作廠商世嘉向英偉達拋來橄欖枝，邀請英偉達合作開發(fā)NV2芯片。 彼時的世嘉風光無限，接連發(fā)布了《VR戰(zhàn)士》、《夢游美國》及《VR特警》等經典3D街機游戲。在當時，幾乎重塑了游戲行業(yè)。 世嘉的青睞為雙方提供了機會，既可以讓英偉達幫助世嘉開發(fā)下一代游戲主機，也鼓勵了世嘉將游戲移植到PC上。 從工程角度來說，NV1和NV2是為支持一種使用四邊形繪制圖像的架構而開發(fā)的。當英偉達首次推出產品時，它是市場上唯一一家為PC生產3D圖形芯片的公司，市場上并沒有可以參考的其他案例，所以基于他們自己對技術的判斷，選擇這種架構是非常明智的。 但很快，危機來臨。 其他3D圖形公司開始涌現，他們的芯片支持另一種完全不同的架構，微軟推出的Windows 95上搭載的API DirectX，是除了英偉達之外其他所有人使用的架構，即使用三角形繪制圖像的架構。 黃仁勛稱：“我們以前從未實現過像DirectX這樣的圖形架構，而整個行業(yè)，當時有大概50多家公司，都在追趕英偉達。” 那么問題來了，英偉達該怎么辦？ 如果繼續(xù)按照合同上約定的方案執(zhí)行，跟世嘉合作完成游戲主機，那么英偉達就會無可避免地在錯誤的道路上浪費兩年時間，與此同時，競爭對手正在飛速前進。 如果未能完成合同，那么英偉達將沒有足夠的資金支撐公司的運營及產品研發(fā)，并且還可能面臨給世嘉繳納賠償，而英偉達根本沒有能力去承擔這個后果。 要么完成項目然后死去，要么無法完成項目而立刻死去。 激烈的討論過后，團隊確定一條共識。無論如何，不能走錯的道路，所以答案就是英偉達必須支持這種新的架構。 那違背合同，沒錢怎么辦？ 黃仁勛選擇開誠布公，他跑到世嘉找到當時的CEO入交昭一郎，并告訴他英偉達為世嘉設計的架構走在錯誤的方向，因為主流世界正朝著另一種名為“逆向渲染”和“逆向紋理映射”的方向發(fā)展。 如果世嘉堅持要英偉達完成合作，那世嘉將得到一款違背主流的產品，而英偉達也將由于在錯誤的路上走太遠而死亡。 入交昭一郎問黃仁勛：“你需要我做些什么？” 答案令人出乎意料，黃仁勛說：“雖然你沒理由這樣做，不過我希望你能解除我們雙方的合同，讓我們免于履行責任，但要全額支付我們的費用，世嘉從中可能一無所獲。” 這是一個有違商業(yè)常識的請求。 考慮了幾天過后，入交昭一郎告訴黃仁勛，他愿意幫助英偉達。后續(xù)，世嘉支付了大約500萬美金給英偉達，讓英偉達在公司存亡的關鍵時刻活了下來。 這件事情讓黃仁勛明白一個道理，創(chuàng)業(yè)的時候最重要卻最容易被忽略的東西就是人們的善意。 現在只有一次機會了，在耗盡了所有資源之后，公司如何押最后一注？ 黃仁勛心想，如果只有一次機會，反向推導芯片研發(fā)的流程，要確保做出完美的產品，就需要提前做好所有軟件工作以及其他準備。 他們找到了一家名為Icos做仿真器的公司，仿真器主要功能是模擬和重現真實系統(tǒng)，廣泛用于工程設計和科學研究等領域。 黃仁勛打電話給Icos后，對方回復稱：“感謝來電，但我們已經倒閉了。如果你們真的需要我們的產品，倉庫里還有一些庫存。” 就這樣，英偉達從一家即將倒閉的公司購買了一些“廢棄”的產品。 通過芯片仿制的方式，英偉達推出了世界上首款仿制的PC芯片RIVA 128 NV3。NV3是當時最好的逆向紋理映射引擎，改變了行業(yè)對現代計算機圖形的認知以及芯片設計和封裝的方式。 100M/秒的像素填充率（圖形處理單元每秒渲染的像素數量）讓NV3迅速贏得市場的青睞，1997年底，Dell及Gateway等廠商相繼采購了NV3。NV3讓英偉達打了一場翻身仗，在上市后的四個月內就售出了100萬顆。 更重要的是，NV3的快速開發(fā)和測試過程讓英偉達能夠以比競爭對手快兩倍以上的節(jié)奏推出下一代芯片。 馬太效應開始在英偉達身上顯現。 英偉達開啟“AI狂飆” 1999年1月，英偉達在納斯達克掛牌上市，相繼推出了RIVA TNT2和NVIDIA Vanta兩大處理器產品。 同年8月，英偉達發(fā)布了全球首款GPU GeForce 256，這也是世界上第一款可編程加速器。2000年，英偉達與微軟達成合作，早期一直將英偉達邊緣化的微軟選擇GeForce為其新項目Xbox提供動力。 但PC市場的局限性以及始終與英特爾直面競爭，讓英偉達倍感壓力，團隊認為必須開發(fā)一個全新市場才能真正地站穩(wěn)腳跟。 2006年，英偉達推出了CUDA，這是一種適用于其GPU的通用編程接口，也就是說用戶可以利用英偉達的GPU進行圖像處理之外的運算，這為GPU的應用場景開辟了新的范圍，遠遠超出了游戲領域。 黃仁勛稱：“很多大學的研究人員意識到，只要購買這款名為GeForce的游戲顯卡，并將其添加到計算機中，就會擁有一臺個人超級計算機。” DeepLearning.AI創(chuàng)始人吳恩達回憶稱：“在斯坦福大學時，我的一名本科生伊恩·古德費洛（Ian Goodfellow）在他的宿舍里搭建了一臺GPU服務器，這臺服務器最終成為了我們進行深度學習實驗、訓練神經網絡的工具。我們開始在GPU上以10倍甚至100倍的速度訓練神經網絡，因為我們可以同時進行1000或10000個步驟，而不是依次進行，這對于神經網絡的應用來說是一個徹底的改變。” 與此同時，辛頓以及楊立昆，這兩位在當下人工智能時代炙手可熱的學者，他們的實驗室也在做同樣的事情。那時候的人工智能還是小眾需求，提到這個領域總給人一種“民科”的感覺。 2012年到2015年，人工智能芯片市場的規(guī)模幾乎為0。但黃仁勛喜歡說：“我們正在投資0億美元市場。”在那個時間投資人工智能，幾乎等于是在一個可能永遠不會出現的市場上投入資金和資源。 而且對于一家已經是市值十億美元的上市公司來說，成功會讓人厭惡風險，不讓公司“脫軌”好像更重要。 20年來，英偉達一直與PC游戲芯片緊密相關，是繼續(xù)堅守自己的領域，還是將未來押注在一個尚未得到證明的市場上？ 馬拉科夫斯基稱：“你必須相信你所相信的，然后把錢投入到其中。如果我們判斷這可能是一個重要的市場，那么我們就會這樣做。” 英偉達選擇了人工智能，命運的齒輪開始轉動。這不僅將改變英偉達自身的發(fā)展軌跡，還將改變整個技術產業(yè)的發(fā)展軌跡。 黃仁勛稱：“作為一名CEO或者任何試圖將船只駛向新方向的人，必須不斷尋找積極反饋、不斷宣傳自己的想法。每當有好事發(fā)生，都會使自己更堅定。我們必須清楚地認識到，這是什么？為什么它很重要？它如何幫助我們達到下一個層次？” 人工智能領域的芯片層、系統(tǒng)層、算法層和人工智能層都在進步，系統(tǒng)性的進步帶來了指數級的復合增長。如果回顧從ImageNet及AlexNet以來的進展，計算能力已經提高了大約100萬倍，而不是1000倍。這種計算技術以每十年百萬倍的速度快速發(fā)展，被親切地稱為“黃氏定律”。 得益于人工智能發(fā)展帶來的快速“出圈”，馬拉科夫斯基稱：“突然間每個人都想知道我們是從哪里來的，但這種一夜成名的感覺其實是花了30年才實現的。” 自英偉達成立以來已經過去了30年，這其中的大多數人不會以30年的眼光來看待問題。但通過將數十年的愿景付諸實踐，如今的英偉達能夠在更短的時間創(chuàng)造更多不可能。 黃仁勛說：“每個CEO的工作都是要瞻前顧后的，還必須大膽地決定哪些機會和問題值得我們去解決，即使沒人相信我們能真的能做到。而且，要實現目標必須與一群了不起的人共事，那些曾在英偉達創(chuàng)造奇跡的人，他們中的大部分還留在這里，這真的很令人感慨。” 未來，英偉達仍然值得期待。 參考材料： https://www.sequoiacap.com/podcast/crucible-moments-nvidia/#the-story-of-nvidias-founding https://www.cio.com/article/646471/how-nvidia-became-a-trillion-dollar-company.html https://www.cbsnews.com/news/nvidia-ai-focus-under-jensen-huang-60-minutes/ https://www.msn.com/en-us/news/technology/how-jensen-huang-built-nvidia-into-the-3-trillion-king-of-ai/ar-AA1u3sEQ |
