編者按：12 月 10 日，由《巴倫周刊》資深科技作者金泰（Tae Kim）撰寫的英偉達商業科技圖書 "The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant"（英偉達之道：黃仁勳和科技帝國的誕生）在海外正式發售。該書的官方簡體中文版也由中信出版社同步出版。
恰巧就在近日，英偉達先是被中國市場監管總局依法反壟斷調查，随後美最高法院允許投資者對英偉達提起集體訴訟。
就像該書中所描述的，英偉達似乎永遠處于風暴中。
而這次，黃仁勳會如何帶領英偉達破局？
三十年前，英偉達三位聯合創始人之一的普利姆，以 " 先發制人 " 的方式，倒逼黃仁勳和另一位聯合創始人馬拉科夫斯基分别從原雇主 LSI 公司和太陽微系統公司離職。這便有了之後的英偉達。在英偉達當了三十多年 CEO 的黃仁勳，也成爲了科技圈任職時間最長的 CEO。
2022 年 11 月，ChatGPT 的問世讓英偉達成爲全球矚目的科技巨星，其市值一度超過微軟，兩年時間翻了三倍達到三萬億。" 爲什麽必須是英偉達？"" 爲什麽其他芯片公司的芯片無法滿足訓練大模型的極緻性能要求？" 這些問題一遍遍被問及。
羅馬非一日之工，英偉達能在大模型時代脫穎而出，并非偶然。複盤英偉達從一家名不見經傳的小公司到成長爲如今的芯片巨頭，創造 GPU、提前布局 CUDA 以及黃仁勳的領導力或許是這三十年英偉達成功的關鍵。
隻不過，沒有永遠的成功，目前擺在英偉達面前的可能是比産品能力更棘手的問題。
創造 GPU
在英偉達之前，世界上沒有一個叫 "GPU" 的東西。追溯第一款 GPU 的誕生，要從 "GeForce 256" 說起。GeForce 256 集成了一個硬件光影轉換引擎，主要進步是承擔了一些原本由 CPU 承擔的任務，減輕 CPU 運算負載，提升計算機運行速度。
但英偉達沒有以 "GeForce 256" 發布這款具有突破意義的 " 顯卡 " —— " 必須找到一種方法，把這個産品定位成比市場上任何其他産品都更好的 3D 圖形處理器 "。于是在 30 分鍾的頭腦風暴過後，英偉達決定：把新的芯片命名爲全新産品類别的第一款産品，即圖形處理器（GPU），它在圖形渲染方面的作用就像 CPU 在所有其他計算任務中的作用一樣。
自那之後，GPU 獲得了可以明确與 CPU 進行比較的新地位，确切地說是英偉達發明了 GPU。
圖形芯片脫穎而出，并且 GPU 的命名也讓其與 CPU 的價格差距急劇縮小。
那年是 1999 年 8 月。接下來的幾十年，英偉達銷售了數億張顯卡。
" 我們不存在隻追求市場份額的文化。我們更願意創造市場。" 英偉達高管傑伊 · 普裏說，而這也是黃仁勳經常對英偉達員工傳達的價值觀。
颠覆性創新最終會創造出新的應用場景，而且初創公司通常能夠比暫時領先的公司更快地叠代和創新。現在英偉達做到了。
數據顯示，在最近的十年，英偉達在獨立顯卡 / 集成顯卡上的市場份額一直保持 80% 左右。
提前布局：CUDA
當然，英偉達的騰飛并不隻是因爲發明了 GPU，畢竟這家公司是賣了将近三十年的顯卡，才在 ChatGPT 引爆生成式 AI 之後，變得 " 一卡難求 "。報道顯示，2023 年年初，各大公司爲了訓練大模型，英偉達 GPU 曾被炒到十幾萬一顆。這也是爲什麽英偉達市值能在短短兩三年之内翻三倍。
但需要關注的是，乘上生成式 AI 的風口，并不是因爲英偉達有什麽天大的好運，也不是因爲埋頭爲遊戲行業做了三十年顯卡，最重要的是，在生成式 AI 爆發前的十幾年前，英偉達看上了 " 将 GPU 用于通用計算 " 的生意，并耗資多年秘密研發 CUDA。
何爲 CUDA？
簡單來講，CUDA 是芯片編程模型，即統一計算設備框架，有了這個框架，無論是圖形編程專家還是科學家和工程師都可以利用 GPU 的計算能力。相當于在圖形計算和非圖形的通用計算之間搭建了一個橋梁。彼時，黃仁勳已經認定，GPGPU ( 基于 GPU 的計算通用計算 ) 有可能将 GPU 的市場擴展開來—— GPU 的天花闆被加高了。
有意思的是，最初發現 GPGPU 市場的并非英偉達，而是學術界的一些高校和研究機構将 GPU 拿來做相關研究。他們先是破解了 GPU，嘗試将非圖形計算重構爲 GPU 可執行的函數。而後發展到開始形成社區，讨論使用 GPU 編程語言的最佳方法，以将其應用于理解蛋白質折疊或确定股票期權定價。
創造 GPGPU 概念的研究員哈裏斯很快成爲了英偉達的員工。2006 年 11 月，秘密研發 4 年的 CUDA 連同英偉達第一款具有計算功能的 GPU 芯片 G80 被推出。G80 擁有 128 個 CUDA 内核，通過使用硬件多線程特性，GPU 能夠在這些内核上同時運行多達數千個計算線程。相比之下，英特爾當時的 " 酷睿 2"CPU 最多隻有 4 個計算線程。
時間推進到 2012 年，多倫多大學教授傑弗裏 · 辛頓（沒錯，就是那個雙諾獎得主辛頓）和他的兩名學生（沒錯，其中一位就是伊利亞 · 蘇茨克維，那個 OpenAI 前首席科技學家）在李飛飛實驗室舉辦的 ImageNet 圖像識别競賽中取得了重大突破。他們使用基于 CUDA 的深度神經網絡 AlexNet，在比賽中以顯著優勢勝出。
AlexNet 的獲勝爲英偉達帶來了巨大的公關效應，因爲辛頓三人僅用一對售價幾百美元的消費級 GPU 兩周内完成了 AlexNet 的訓練。
這次勝利不僅标志着深度學習時代的到來，也展示了 CUDA 在加速機器學習算法方面的巨大潛力。從此，越來越多的研究人員和企業開始采用 CUDA，英偉達也在 CUDA 生态上進行了巨大投入（創建 AI 軟件庫、創建支持 CUDA 的框架和工具等），推動人工智能領域的快速發展。
黃仁勳的領導哲學
無論是發明 GPU 還是發明 CUDA，英偉達并非一帆風順，甚至數次資金耗盡、瀕臨破産。但英偉達都以一種奇迹的方式重生了。
英偉達能夠一次次度過危機，黃仁勳的領導者角色一次次被凸顯。可以毫不誇張地說，黃仁勳對公司文化的深遠影響，構成了英偉達成功的核心要素。而一種堅韌不拔、勇于創新的企業精神，不僅塑造了英偉達的企業文化，也激勵着每一位員工不斷超越自我、追求卓越。
就以 CUDA 的研發過程來說，CUDA 和 G80 耗費大量資金，2008 财年英偉達毛利率從 45.6% 下降到了 2010 财年的 35.4%，2007 年 10 月至 2008 年 11 月，英偉達股價暴跌超過 80%。
即便如此他們依然堅持每款芯片都能兼容 CUDA。黃仁勳後來評價，CUDA 爲英偉達的芯片增加了大量成本，但是他确信，加速計算将解決正常計算機無法解決的問題。" 我們必須做出這樣的犧牲，我對它的潛力深信不疑。" 黃仁勳說。
英偉達第一款打出名頭的産品是 1997 年 4 月遊戲開發者大會首次展示的 RIVA 128，該芯片應用了帶寬 128 位的内存總線，是消費級個人電腦領域首次使用該技術的芯片。RIVA 128 物理尺寸大于之前任何成功制造過的芯片，整顆芯片晶體管數量爲 350 萬個。
RIVA 128 一經推出，芯片基準測試表現超越了當時任何消費級顯卡的性能數據，其中包括英偉達最大競争對手 3dfx 的最好的顯卡（後者于 2002 年 10 月正式申請破産，其專利和其他資産被英偉達收購）。這不僅讓英偉達獲得了來自蘇特希爾承諾投資的 180 萬美元，也獲得了來自 STB Systems 的 3 萬顆 RIVA 128 芯片訂單，助力英偉達度過生存危機。1997 年第四季度，英偉達實現 140 萬美元利潤，這是公司成立 4 年來首次單季度盈利。
但大家不知道的是，在 RIVA 128 推出之前，公司剛剛經曆了 NV1 的失敗。英偉達耗費了 1500 萬美元開發的 NV1 遇上了糟糕的銷售結果，公司陷入現金危機。當時黃仁勳面臨兩個事實：一是大多數圖形芯片從概念到上市需要 2 年時間。二是英偉達資金隻能再撐 9 個月。
如何以 " 光速 "、以史無前例的速度将顯卡推向市場？
抛開對芯片研發、測試流程不談，英偉達采取了各種方式突破極限。
3dfx 破産後，原 3dfx 工程師入職英偉達，但他們驚奇地發現，這裏并沒有什麽秘密武器。" 隻是最大限度地努力工作和嚴格執行時間表。" 該工程師說。而正是因爲這次 RIVA128 的攻堅，黃仁勳明白自己不僅是一名技術工程師，更應該做好的是一名管理者和領導者。
2024 年 11 月，獲得港科大工程學榮譽博士學位的黃仁勳談及自己的領導哲學。他說，作爲 CEO 和領導者，學到的一個關鍵點是：你不需要知道一切。" 你可以對自己的方向充滿信心，但同時也要允許存在不确定性。第二點，作爲領導者，需要展現力量，因爲團隊成員會從你的力量中獲得信心。然而，力量并不意味着不能表現脆弱。最後一點非常重要：不要爲了自己而做，而是爲了他人。真正被信任的領導者是那些每一個決定都以團隊使命、他人成功爲導向的人。"
直接管理 60 位高管，透明度是關鍵。當公司需要确定方向、制定策略或做出決定時，他不會一個人進入 " 森林 " 深思熟慮，然後帶着答案回來告訴大家該怎麽做。相反，我們會一起推理、讨論，最終得出結論。" 我通常是最後一個總結發言的人，我的職責是确保每個人都聽到并理解相同的信息，消除任何可能的歧義。"
經曆風暴
就在發稿前一周，12 月 9 日，英偉達因涉嫌違反《中華人民共和國反壟斷法》及《市場監管總局關于附加限制性條件批準英偉達公司收購邁絡思科技有限公司股權案反壟斷審查決定的公告》（市場監管總局公告〔2020〕第 16 号），市場監管總局依法對英偉達公司開展立案調查。
消息一出，英偉達股價當天收跌 2.55%，第二日續跌 2.69%，兩日跌去超 800 億美元市值。在随後的回應中，英偉達發言人表示，樂于回答監管機構關于業務提出的任何問題，但強調英偉達憑借優勢在市場中取勝，且努力在每個地區提供最好産品、履行承諾。
随後的 12 日，英偉達中國官方微博再發聲明，辟謠英偉達斷供中國的的不實傳聞，并表示，中國是 NVIDIA 重要的市場，未來将持續爲中國客戶提供高質量服務。同日，媒體報道，英偉達今年在中國加大招聘力度，以增強研發能力并專注于最新的自動駕駛技術。但這些顯然都不夠，12 月 13 日，在經曆了小幅微漲的短暫行情之後，英偉達收盤再跌 2.25% 至 10 月 31 日以來的最低水平。上周共計下跌 5.75% 至 134.25 美元 / 股。
與此前任何一次危機一樣，英偉達似乎又到了一個 " 低谷時刻 "。英偉達曆經 30 年在 GPU 技術上的積累，已經讓其成長爲了一個 GPU 巨頭。" 涉嫌壟斷 " 是英偉達當下揮之不去的達摩克利斯之劍，使其處于新的風暴中。
中國被認爲是 AI 應用最火熱的地區，除非英偉達要放棄這一潛力巨大的市場，否則如何公平地滿足中國爆發的 GPU 需求，将是英偉達作爲芯片巨頭必須妥善解決的問題。
放眼全球，不止中國對其展開反壟斷調查，美最高法院近日也允許投資者對英偉達提起集體訴訟，并駁回了英偉達的上訴請求。這是繼法國、歐盟、中國對英偉達展開 " 反壟斷調查 " 以來，英偉達陷入的最新司法糾紛。
英偉達該如何破局？
可以看到，黃仁勳近期正頻繁在公共場合露面，并強調英偉達 GPU 對于當前 AI 時代的重要性。黃仁勳曾表示，有兩大趨勢正在推動英偉達芯片在全球的普及：首先，整個計算領域從 CPU 支持的編程轉向 GPU 支持的機器學習；其次，AI 領域的産業發展。他表示，随着基礎模型制造商擴大 AI 預訓練、訓練後以及雲端 AI 推理算力的部署規模，市場對 Hopper 芯片和對 Blackwell 芯片的需求将持續增長。
Hopper 芯片在 ChatGPT 爆發後變得炙手可熱，H100 芯片在全球上演一卡難求；而 Blackwell 芯片，則是英偉達被寄予厚望的新一代芯片。按照此前英偉達産品沿革的慣例，如若 Blackwell 芯片能夠獲得較好的市場反饋，英偉達有望一掃陰霾。
但 Blackwell 芯片在今年年中曾出現設計瑕疵，生産和交付時間因此推遲了至少三個月。并且，該産品生産初期的成本一度壓低了英偉達三季度的毛利率。
據黃仁勳最新透露的消息，瑕疵問題目前已徹底解決，且谷歌、微軟和 Meta 等公司都計劃購買新芯片，在性能上，Blackwell 運行成本比之前 AI 模型的成本的 Nvidia H100 低 25 倍。同時，Oracle 已經爲其 Zettascale 超級計算集群訂購了約 131,000 塊 Blackwell GPU（尚未交付）。分析師預計，待 Blackwell 芯片産能爬坡，英偉達利潤率或實現回升。（本文首發于钛媒體 APP，作者 | 秦聰慧，注：本文關于英偉達創業曆史主要參考新書《英偉達之道》（中信出版社出版））
