他,第一个干出万亿美金公司的华人

时间:2023-6-22 作者:admin

  台北夜市,两个美女在直播。

  突然,一名黑衣男子探头探脑,闯到了镜头前。在两人的相邀下,该男子还对着观众唱了起来。

  当时,她们并不知道,这名黑衣男子竟是当下全球科技产业最有权势的人。

  是的,你没看错!

  就在不久前,华尔街上演了奇迹。一家叫英伟达的公司,市值一夜暴涨24%,逼近万亿美元大关。

  他,第一个干出万亿美金公司的华人

  相比之下,它的竞争对手,全球三大芯片巨头――高通、英特尔、AMD,市值加起来,还不到英伟达的一半。

  事实上,仅5月25日一晚,英伟达涨出的市值就相当于2个英特尔。而后者为了今天,已经奋斗了整整55年。

  就这,还没完。

  此后两天,英伟达的市值继续飙升,盘中突破万亿美元大关,成为人类历史上第一家市值超过万亿的芯片企业。

  几年前,三星和英特尔还在为谁是芯片行业老大,争得头破血流。现在,不用争了,因为答案变得毫无悬念。

  最离奇的的是,眼下正值全球半导体产业哀鸿遍野之际,大多数同行举步维艰,三星电子更是创下14年最差业绩。

  是什么,让英伟达无视全行业的衰退,逆势飙升?

  答案正是眼下大热的ChatGPT。

  ChatGPT的背后是大模型,而训练大模型需要超强算力。

  根据国盛证券的估算,ChatGPT大模型训练一次,成本在200万美元以上。这些钱大部分投在英伟达的GPU芯片上。

  事实上,为了训练ChatGPT,OpenAI已经买了2.5万个英伟达的GPU。

  而这,还只是冰山一角。

  今年以来,随着ChatGPT大热,全球科技公司疯狂追逐大模型。微软、谷歌、亚马逊对数据中心芯片的需求,超出所有人的预期。

  在中国,目前已发布大模型的公司超过30家。

  这些公司,无论开发的大模型有多么不同,却无一例外都在争抢一种产品,那就是英伟达的GPU。

  随着订单雪片般飞来,英伟达的芯片一货难求。

  有人形容:英伟达的芯片,已成为这个星球上最稀缺的资源。马斯克则抱怨:比毒品还难搞到!

  一货难求之下,价格也水涨船高。在网上,英伟达AI旗舰芯片H100,被炒到4万美元以上。

  几个月前,ChatGPT刚爆发时,所有人都以为,OpenAI是大赢家。眼下来看,最大的赢家其实是英伟达。

  一夜干翻英特尔,也让英伟达的创始人黄仁勋成为硅谷,乃至当下全球科技产业最有权势的人。

  其风头,甚至盖过马斯克。

  这个祖籍浙江青田,总穿一身黑色皮衣的男人,因为拳打英特尔、脚踢AMD,被称为硅谷最好斗的男人。

  但外表好斗的老黄,内心深处,藏着一颗孩童般的好奇心。

  在台北,他一个人逛夜市,手里还拎着一袋大麻花。

  甚至,还被人拍到,他探头探脑,一脸好奇地出现在两位美女主播镜头前的样子。

  一个坐拥万亿市值、全球科技产业最有权势的人,竟对街头小巷,产生如此大的好奇心,这多少有些违和。

  但正是这种好奇心,让老黄改写了芯片产业的历史。

  2012年9月30日,注定要载入史册。

  那天,一种叫AlexNet的深度学习模型,在全球视觉识别挑战赛中,以吊打第二名的成绩夺冠,一战成名。

  新一轮AI革命,由此引发。

  与传统上使用CPU不同,AlexNet使用两块英伟达的GPU,来为模型训练提供算力。

  GPU专为并行计算设计,可同时处理大量相同的计算任务。相比之下,CPU则需处理更加复杂多变的计算。

  有人打了个比喻,CPU就像老教授,微分积分都会算。GPU则像小学生,只会算简单的加减乘除。

  但如果有个工作,需要计算几亿次100以内的加减乘除,那么几十个小学生,显然是吊打老教授的。而AI模型训练,恰恰就需要这种计算。

  事实上,早在本世纪初,在美国大学里,就有人开始用GPU来训练AI模型。毕竟,相比CPU,它成本更低、效率更高。

  黄仁勋对AlexNet的成功,产生了极大的好奇心。

  他由此预感到,AI时代即将到来。在老黄看来,AlexNet不仅仅是某种AI模型,更是一种软硬件层面的革命。

  为了迎接这场革命,黄仁勋做了一个大胆的决定:

  all in AI,让英伟达制造的每一块芯片,都专注于人工智能。

  2012年,是属于移动互联网和智能手机的时代。黄仁勋all in AI的决定,多少有些形单影孤。

  但这并不是他第一次另辟蹊径。

  2006年,为了让GPU获得像CPU一样的通用计算能力,英伟达推出了CUDA并行计算架构,让程序员可以调用GPU的算力。

  在此之前,GPU正如它的名字――图形处理芯片一样,只能用作图形渲染。

  这个决定让英伟达在当时一众显卡厂商中,鹤立鸡群。它也因此改写了GPU的历史。

  对此,黄仁勋解释说,英伟达之所以在并行计算领域敢为天下先,原因在于:

  “我们的目标是为人类做出贡献。这意味着,我们不会走别人走过的老路,而是打造别人不曾打造过的产品。”

  这种好奇心和改变世界的理想,一直激励英伟达,在人类未知领域不断探索。

  2012年,在决定豪赌AI之后,黄仁勋在软硬件层面,不断提升英伟达GPU的性能和易用性。尤其2016年,推出首个针对AI计算场景的P100芯片。

  在此基础上,英伟达重金打造了全球第一台AI超算DGX-1。

  但黄仁勋并没有出售,而是将它捐赠给了旧金山一家非营利性机构,它就是今天在全球科技产业界如雷贯耳的OpenAI。

  捐赠仪式上,老黄拿出记号笔,在机箱上激动地写下了一句话:

  “为了计算和人类的未来,我捐出世界上第一台DGX-1。”

  当时,除了OpenAI,没有几个人真正读懂这句话。在大多数人看来,老黄做了一笔亏本的买卖。

  但时任OpenAI联合创始人的马斯克,专门发推感谢了黄仁勋,因为DGX-1让OpenAI的训练时间,从1年缩短至1个月。

  有了DGX-1的OpenAI,信心爆棚,决心打造更强大的AI。

  他们找到微软,向对方提出一个大胆的想法:构建一个AI系统,永远改变人类与计算机交互的方式。

  也就是今天风靡全球的ChatGPT。

  在移动互联网时代,被谷歌、苹果强压一头的微软,岂肯错过这样的机会,当即决定向OpenAI投资10亿美元。

  后来的事,大家都知道了。

  黄仁勋用一台价值12.9万美金的DGX-1,换来英伟达的大爆发。

  不但A100、H100等GPU芯片被哄抢,《财富》100强公司一半以上都安装了英伟达DGX AI超算。

  好奇心是推动人类科技进步的重要力量。

  20世纪初,爱因斯坦用相对论,颠覆了经典物理学。在被问到,为什么偏偏是他创立了相对论时,爱因斯坦认为是强烈的好奇心。

  “一个正常的成年人不见得会去思考时间和空间问题。”

  黄仁勋创立英伟达并改写人类芯片史的动力,同样来自好奇心。

  1993年创业前,黄仁勋曾打电话咨询过一位专家,对方劝他:“这个市场还没起步就已乱成一锅粥,你最好别干!”

  但好奇心和直觉告诉老黄,图形芯片会在未来大放异彩。

  2006年,当所有人都认为,GPU只能做图形渲染时,黄仁勋却在好奇心的驱使下,试图将它做成一款通用计算芯片。

  没有这种好奇心,英伟达不可能开发出CUDA并行计算架构,更不可能在2012年之后豪赌AI。

  但仅有好奇心还不够,成功还需要执行力。

  CUDA架构推出10年间,整个华尔街一直在问英伟达一个问题:为什么做这项投入?对我们来讲,它的市场估值就是0。

  黄仁勋不为所动,他始终坚持,甚至不惜投入上百亿美元。

  为此,英伟达的利润遭受巨大打击,公司市值长期徘徊在百亿美元上下,被老对手英特尔吊打。

  正是这十年不懈的坚持,让英伟达在AI领域形成一个成熟而庞大的生态,以致今天,谈到深度学习,基本上离不开英伟达的GPU和CUDA。

  期间,苹果、谷歌、AMD等众多科技巨头,都曾试图复制英伟达的成功经验,但始终难以挑战后者的垄断地位。

  好奇心、远见,加上毫不妥协的执行力,在很多人看来,是黄仁勋带领英伟达不断创造奇迹的重要原因。

  这种品质,早在他少年时期,便初露端倪。

  读小学时,有一次,为了体验置身火海的感觉,他和哥哥弄来很多打火机,将里面的丁烷倒进游泳池里,点燃之后,纵身跳了进去!

  一般小孩,干不出这种事情来。

  “顽劣”的老黄,最终干出了一番大事业。今天,英伟达在AI芯片市场上,独占60%的市场份额,处于绝对领先的地位。

  这其中,有1/5来自中国市场。

  虽然中文讲得不太好,但老黄形容自己骨子里是华人血液。

  不久前,他曾提醒华盛顿:英伟达可以在其他地方生产芯片,但中国大陆的市场是唯一且不可能被取代的。

  未来,随着GPU取代CPU,英伟达或迎来更大的爆发。

  但比起市场份额,更令黄仁勋感到兴奋的是,英伟达为计算和人类的未来做出了贡献。

  过去十年,随着AI大爆发,以及摩尔定律不断逼近极限,算力的供需之间形成巨大缺口。

  而GPU在很大程度上,缓解了人们的算力焦虑。

  他,第一个干出万亿美金公司的华人

  “自从60年前,IBM 360系统以来,我们重新发明了计算!”老黄兴奋地说道。

  这个从创业第一天起,就渴望做出全世界最有影响力的科技公司,为计算机产业乃至整个人类作出重大贡献的男人,在接受采访时曾表示:

  “生命中最重要的事情,就是不要有遗憾。”

  显然,他做到了!

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