AlphaGo赢了柯洁，谷歌的AI芯片却仍在追赶这家华人公司

如今的NVIDIA，早已不仅仅是一家PC显卡厂商，它的触角已经延展至人工智能、虚拟现实、无人驾驶等新兴前沿领域，志在为人类提供领先的视觉计算服务。

2017-05-31 22:49 · 微信公众号：华商韬略　张静波　　

　　5月18日，AlphaGo大战柯洁前夕，谷歌抛出重磅炸弹，正式推出第二代TPU处理器。该处理器专门用于AI（人工智能）的运算服务，其*代产品已经在AlphaGo当中使用，性能号称超越传统CPU30倍以上。

　　TPU二代是谷歌近年间的*手笔，谷歌打造人工智能新“帝国”的目标也如虎添翼。这款芯片在业界引发的震动超过AlphaGo，AI公司们议论纷纷，传统芯片厂商则如坐针毡。

　　然而，这股风暴中，被认为受影响*的AI芯片霸主英伟达却显得十分淡然。5月25日，英伟达创始人黄仁勋*次就TPU二代做出回应：“我们希望看到全球各地尽快采用AI。人们无需再投资建立一个TPU，我们有现成的，而且由世界上*秀的芯片设计师设计。”

　　黄仁勋的自信源自英伟达在AI芯片市场强大的统治力。据了解，第二代TPU提供每秒45万亿次的浮点运算能力，而英伟达即将推出的Volta，浮点运算能力则达每秒120万亿次。

　　在美国科技史上，曾经有不少华人书写过辉煌的历史，例如王安、王嘉廉、杨致远等，如今他们大多退出一线舞台。现如今，硅谷*影响力的华人企业家，当属英伟达创始人黄仁勋。

　　说起英伟达，很多人比较陌生，但它的英文名NVIDIA，游戏发烧友如雷贯耳，因为大多数独立显卡电脑里，都标配了NVIDIA芯片。

　　然而，如今的NVIDIA，早已不仅仅是一家PC显卡厂商，它的触角已经延展至人工智能、虚拟现实、无人驾驶等新兴前沿领域，志在为人类提供*的视觉计算服务。

　　通过AI芯片，英伟达建立了一个完整的生态系统，在其CUDA计算架构平台上，有来自全世界超过50万个开发者。其中既有大型跨国公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等，也有很多初创公司。

　　2017年英伟达开发者大会的数据显示，全球有1300家使用英伟达平台的创业公司，包括80家人工智能公司，50家虚拟现实公司，20家无人驾驶公司。

　　出于AI芯片层级的强势地位，黄仁勋被业内称为“AI教父”，英伟达也和谷歌、英特尔并列为AI芯片界的“三巨头”。

　　2016年人工智能大火之后，英伟达的股价翻了近乎6倍，市值突破850亿美元。即便是谷歌推出TPU二代，也未能对英伟达的股价上涨造成任何影响。

　　从显卡时代的称王称霸到如今AI芯片界的三强鼎立，黄仁勋或许更青睐当下的局面。因为从小到大，他都是一个好斗的人，早习惯了在一次次战斗中击溃对手。

　　1963年，黄仁勋出生在台北。9岁那年，父母将他和哥哥送到美国舅舅家，希望他们在那里好好深造。由于没父母陪伴，飞机落地后，两个孩子一脸茫然地站在芝加哥机场，不知道如何转机。哥哥只得让弟弟看着行李，自己到处比划问人。

　　辗转之下，好不容易到了舅舅家，才发现噩梦刚刚开始。舅舅家经济困难，无力负担两人的生活，父母只好托关系，将他们送到一所乡村寄宿学校。

　　说是寄宿学校，其实更像一个问题少年集中营。那里的孩子身上都有刀，他的室友更是一个全身刺青的家伙。为了自保，黄仁勋课余给*斗的“大哥”补习功课。

　　时间长了，黄仁勋跟别的小孩一样，开始爬墙上树、偷吃糖果，甚至抽烟。不过，这只是他融入周围的方式，其本质并没有因此变坏，反而学会了坚强和适应环境。这对他的一生都有帮助。

　　两年后，父母来到美国，一家人得以团聚，黄仁勋的生活也开始走上正轨。16岁那年，他通过高中联考，进入俄勒冈州立大学，主修电子工程。

　　在那里，他不但收获了专业知识，还赢得了爱情。Lori是他实验室的伙伴，也是心仪的目标，为了赢得对方的芳心，他许诺30岁之前会成为一家公司的CEO。黄仁勋的真心打动了对方，五年后他们结婚了。

　　1983年大学毕业后，黄仁勋怀揣梦想，直奔硅谷。当时的计算机产业方兴未艾，英特尔还是小字辈，微软刚把MSDOS卖给IBM。

　　黄仁勋先后任职于AMD和LSI公司。AMD主要做CPU，黄仁勋担任芯片设计师，周围一堆博士，他倍感压力，于是利用业余时间到斯坦福大学深造。两年后，他离开AMD，加盟LSI，主要做芯片的图形处理。这为他日后创办NVIDIA奠定了基础。

　　在LSI，黄仁勋主动要求从工程部转到销售部，最后成为集成芯片负责人。新的岗位让他学会了产品开发如何与市场结合。他后来回忆说，那是他做出的*职业选择。

　　工作期间，黄仁勋结识了SUN公司的两个工程师——克里斯和普雷艾姆。三人经常到硅谷高速旁的一家咖啡馆相聚，畅想未来。有一次，老板特许他们进入更安静的包厢，三人很高兴，谁知踏进包厢的那一刻，他们全都惊呆了——墙上留着一排排弹孔！

　　“我们想找一个安全的地方。”有人大叫道。老板让他们镇定，并解释说警察也常来这里写报告，墙上的弹孔是黑手党留下的。

　　恶劣的环境并没有影响黄仁勋的激情，寄宿学校的经历告诉他，环境不是最重要的。

　　1993年，在两个好友的鼓动下，黄仁勋选择创业，三人共同创办了NVIDIA，立志要打造一个图形芯片帝国。其中，克里斯担任副总裁，普雷艾姆担任首席技术官，黄仁勋因为既有技术又懂销售，所以做了总裁兼CEO。

　　为了兑现对妻子的承诺，黄仁勋特意选择在30岁生日那天走马上任。

　　NVIDIA成立初期，图形芯片市场接近于一张白纸。三个年轻人心气很高，认为这是*的领跑机会，他们决心打造一款牛逼的产品，掀起一场业界革命。

　　1995年，经过两年的打磨，NVIDIA推出*款产品NV1。黄仁勋赋予这款产品不拘传统的风格，它不但可以做图形处理，还能播放音乐，甚至插上操纵杆变成游戏机。

　　但NV1没能掀起业界革命，甚至没有得到世人认可。由于坚持自立标准，使用四边形成像（QTM）技术，而摈弃当时渐成主流的多边形成像技术，NV1仅获得帝盟等少数厂家的支持，基本上没有在行业内激起太大的水花。

　　很快，NVIDIA就尝到失败的苦果，最困难的时候，公司的资金只够维持30天运转。为了生存，黄仁勋不得不裁员，从100多人缩减到30多人。

　　就在NVIDIA举步维艰时，日本游戏巨头世嘉伸出橄榄枝，希望NVIDIA帮自己研发一款重量级武器来对付任天堂和索尼，定金700万美元。

　　这笔钱拯救了NVIDIA的命运，却没能扭转格局。当时，世嘉已经意识到QTM技术有缺陷，建议NVIDIA开发NV2时采用多边形成像技术。但首席技术官普雷艾姆一意孤行，世嘉一气之下，放弃了合作，NVIDIA顿时傻了眼，NV2最终也沦为一款失败之作。

　　幸运的是，由于被黄仁勋的真诚所感动，世嘉并未予以追究，而是象征性地将NV2买来另作他用。

　　两次失败，让黄仁勋痛彻心扉，他决心走出技术的迷圈，向市场学习。首要之举，就是换掉首席技术官，请来多次获奖的技术天才戴维-柯克博士，并为他组建了一个在当时堪称豪华的研发团队。接下来，他要做的就是蓄势待发。

　　这并非NVIDIA历史上*的失败。作为一家创新公司，NVIDIA从创立之初，便伴随不断的失败，期间至少有5次几乎告别行业。但黄仁勋从没有因此怀疑过自己，相反他认为挫折是*的老师，“如果失败没有击倒你，就能让你成长”。

　　就在黄仁勋卧薪尝胆期间，一家名叫3dfx的公司，以后起之秀的身份，推出惊世骇俗的产品——Voodoo显卡，将用户带进了3D时代。

　　与此同时，IT产业也在悄然发生革命。英特尔推出AGP接口，取代传统的PCI接口，支持3D加速卡；微软在Win 95系统中推出支持3D的应用程序接口——Direct 3D。

　　然而，很多图形芯片公司对正在发生的革命浑然不觉，依旧坚持开发自己的标准。黄仁勋敏锐地意识到，要想成功就必须站在巨人的肩膀上。

　　在开发新一代产品NV3时，他果断选择支持Direct 3D和当时还在试验的AGP接口。这是一场豪赌，输了他将赔光资金，忍痛出局；赢了他将扭转格局，赢得成为*的机会。

　　结果他赢了。1997年，经过两年的努力，NVIDIA推出第三代产品NV3，即Riva 128。这是全球*款具有3D加速能力的AGP显卡，一经推出后，随即引发市场关注。

　　由于性能与Voodoo不相上下，价格比后者便宜很多，Riva 128上市四个月销量就达100万片。紧接着，黄仁勋又推出简单升级版Riva 128zx，也就是我们熟知的小影霸。

　　Riva 128系列的成功，让黄仁勋一吐之前的“晦气”，也帮他攒下*桶金。不过，真正让NVIDIA扬名的是之后发布的TNT和TNT2两款产品。

　　1998年10月，NVIDIA发布第四代产品，黄仁勋给它取了个霸气的名字——TNT。TNT是一种炸药的名字，而黄仁勋的TNT也果如其名，成为图形芯片行业的一枚重磅炸药，响彻云霄，被称为超级显卡，性能比3dfx同期推出的Voodoo2强很多。

　　半年后，还没等3dfx回过神来，黄仁勋又带领NVIDIA推出更强大的TNT2，性能再次秒杀Voodoo系列，彻底奠定了NVIDIA的高端地位。

　　反观3dfx，由于沉醉于自己的标准，坚持老技术，结果被市场的洪流吞没，产品无人问津。2000年12月，3dfx被NVIDIA收购，新一代显卡*横空出世。

　　黄仁勋志向远大，早在上大学时，就立志成为全球的图形皇帝。为了实现这个梦想，他像一个不知疲倦的创新斗士，不断尝试新的东西。

　　20世纪90年代末，随着计算机的发展，图形处理的任务越来越繁重。黄仁勋感觉到，计算机需要一种专门的图形处理器（GPU）来分担CPU的压力。

　　这个想法最终在1999年变成现实。那年8月，NVIDIA推出GeForce 256。作为全球*GPU，GeForce 256的出现改变了传统图形芯片的格局。

　　随后，黄仁勋提出令对手胆寒的黄氏定律：显卡芯片的性能，每6个月提升一倍。该定律与著名的摩尔定律相仿，但进化速度是后者的3倍！

　　这种近乎疯狂的产品更新速度，让很多跟不上节奏的厂商纷纷离场，NVIDIA则继续巩固自己作为行业*的地位。

　　1999年，NVIDIA在纳斯达克上市。三年后，其芯片出货量突破1亿片，成为历史上成长最快的半导体公司。凭借出色的战绩，黄仁勋的身价暴增至5.07亿美元，在《财富》杂志评出的全美40岁以下最富有的人中，力压和他同一天生日的球星“飞人”乔丹。

　　尽管在PC市场上大获全胜，但黄仁勋并没有固守阵地，他时刻关注行业动态，试图把技术优势扩展到更多领域。在他眼中，只要有显示器的地方，就有NVIDIA的市场。

　　经过24年发展，NVIDIA逐渐形成GeForce、Quadro、Tesla、Tegra等几大产品线，其中GeForce用于传统PC，Tegra用于移动产品，Quadro用于工作站，Tesla用于大型计算。

　　黄仁勋做事很专注，NVIDIA成立二十多年来，一直致力于图形和并行计算技术，期间面临很多诱惑，但从未跑偏。这种品质源于他早期的一次经历。

　　小时候，黄仁勋的乒乓球打得不错。13岁那年，他*次参加全美乒乓球锦标赛。黄仁勋抱着夺冠决心而去，但到了拉斯维加斯后，他被当地的美景吸引，比赛前一天晚上还在街上闲逛，结果第二天比赛输得一塌糊涂。

　　赛后，黄仁勋不停反思，最后发现自己输在不专注上。从那以后，他开始以专注的态度投入训练，并在15岁那年获得美国乒乓球公开赛双打第三名。

　　创业后，黄仁勋延续了专注的品质。他从早忙到晚，回到家吃完晚饭，接着工作，累到不行才睡觉，平时很少打高尔夫球，应酬不多，基本上待在家里。

　　在征战PC市场期间，黄仁勋面临来自英特尔和AMD的强大威胁。由于没有CPU技术，NVIDIA必须依靠两大巨头的平台，而后者面对NVIDIA的急剧扩张，不断采取打压措施，先是英特尔开始推集成显卡，之后AMD收购ATI，与NVIDIA形成直接竞争。

　　2009年，英特尔甚至宣布，下一代CPU架构不再给与NVIDIA技术授权，迫使NVIDIA退出了芯片组业务。

　　面对两大巨头的步步紧逼和限制，黄仁勋面临一个选择：要么坚守图形芯片，要么扩大战线，进军CPU。以NVIDIA的实力，选择自己做CPU并非不可能。

　　但是，黄仁勋很快否定了这种可能：“我们的策略非常清晰，我再次重申，我们将永远专注于图形和并行计算技术。”在他看来，只有做最少的事情，才能比对手做得更好。

　　秉持这种理念，NVIDIA投入巨额资金进行研发，甚至在2008年营业收入下降16%的情况下，依旧加码投入。黄仁勋也因此被台湾媒体称为IC产业*斗的男人。

　　说他好斗，不仅因为研发上的豪赌，还因为他的口无遮拦。他曾经说，自己已经好多年不看AMD的动作，因为与对方的差距是9跟0；他还说，英特尔即使将图形计算能力提高10倍，也无法与NVIDIA的产品相匹敌。

　　专注和投入最终换来丰硕果实，过去二十几年，NVIDIA从几十人的小公司，一举成长为视觉计算领域的全球*，并帮助好莱坞拍出《金刚》、《蜘蛛侠》等特技大片，而美国航空航天局则利用NVIDIA来协助完成火星探险任务。

　　在NVIDIA的成长过程中，曾经犯过很多错误，但这些错误并没有让黄仁勋变得畏手畏脚，相反他会及时纠错，不断调整，绝不把时间浪费在悔恨上。

　　2001年微软推出Xbox时，决定采用NVIDIA芯片，并直接支付2亿美元定金。这一决定提升了NVIDIA的人气。但不久，微软觉得NVIDIA要价太高，希望调低价格，结果遭到拒绝。微软转而寻求ATI的合作，后者是NVIDIA当时*的对手。

　　与此同时，英特尔由于深切感受到NVIDIA的威胁，也决定扶持ATI。

　　IT产业的两大霸主在同一时间出手，稚嫩的NVIDIA哪里经受得住这种打击？很快，股价就从70美元猛跌至7美元。

　　黄仁勋意识到问题的严重性，他一方面组织突围，攻下索尼PS游戏机市场，另一方面主动找微软谈判，最终在2003年与对方达成和解。

　　NVIDIA的错误给了ATI喘息之机，之后AMD将ATI收购，对NVIDIA形成威胁。面对竞争，NVIDIA匆匆推出GTX480、GTX590等显卡，结果由于超频温度过高，两倍于A卡，多次发生自燃事故，百度贴吧甚至有网友直播GTX480煎蛋的过程。

　　很快，NVIDIA显卡发热量大的名声就传播开来。最滑稽的是，在一档军事节目中，有主持人在介绍如何攻击航母时，一脸正经地说，搭载了690战术核显卡的榴弹，只需一发就能摧毁一个航母战斗群！

　　主持人的口误迅速被网友引用到NVIDIA身上，很多人把NVIDIA称为核弹工厂，而黄仁勋也摘得两弹元勋、核武狂魔、爆破鬼才之类的滑稽外号。

　　面对不利的局面，NVIDIA不断在芯片架构上下工夫。随着Maxwell、Pascal等全新架构的发布，NVIDIA的能效比越来越高，最终把发热大户的名号甩给了隔壁AMD显卡。

　　最近一次错误发生在智能手机上。NVIDIA是较早推出移动处理器的厂商，早在2008年就发布了Tegra，当时高通是一家基带厂商，MTK还混迹于山寨机。然而，占尽先机的NVIDIA却在后来的基带和应用处理器整合上行动迟缓，最终起了个大早赶了个晚集。

　　当NVIDIA回过神来时，市场上已经涌现出从低端展讯、联芯到高端三星、高通等大量厂商。黄仁勋果断做出决定，退出智能手机市场，转战游戏设备和车载系统。

　　“要勇于认错，永远自信地面对失败。”黄仁勋这样告诫那些创业初期的年轻人。

　　在过去二十几年中，NVIDIA曾经和世界上250家大大小小的图形芯片厂商竞争，其中包括IBM、惠普、松下等赫赫有名的大品牌，也包括3dfx、ATI等专业性厂商，但它们最后要么选择放弃，要么被人收购，还有很多则被淘汰出局。

　　是什么让NVIDIA成为这个市场上*的幸存者？对于这个问题，黄仁勋在谈及自己创业成功的秘诀时，给出了很好的回答：“对目标保持直觉，清楚自己想要什么。”

　　1993年黄仁勋创业前，曾经打电话咨询过一个专家。结果对方的回答是：“这个市场还没起步就已经乱成一团了，你*别干这个。”但黄仁勋并没有听从对方的建议，因为直觉告诉他，图形芯片会在未来大放异彩。

　　在直觉的引领下，黄仁勋二十几年始终专注于图形芯片市场，为了发明世界上最快的GPU，他不断发现最难的、*挑战性的问题，然后解决它。在这个过程中，他不仅拿出了比竞争对手更棒的方案，而且避免了其他公司设下的竞争陷阱。

　　从竞争中幸存下来的NVIDIA开始引领行业的发展，其中最重要的领域便是AI芯片市场。

　　英伟达在AI芯片市场的一马当先，在于它抓住了一次“偶然的机遇”。计算机绘图和用人工神经网络实现机器学习所需的基本数学操作并无差别，换言之，GPU运算能够很好地迎合AI所需要的“深度学习”功能。

　　2011年，黄仁勋预感人工智能的深度学习技术将在未来改变很多应用，他*时间想到的是给汽车驾驶带来变化。于是，他决定展开全面布局，要求所有工程师立刻学习深度学习技术。

　　起初，NVIDIA的AI团队只有数十人，半年后扩增至数百人，一年后达到了千人规模，到了2017年，英伟达从上到下所有的人都在着手研究人工智能。

　　人工智能是一个及其庞大的课题，但无论哪个分支，其基础都是海量的运算。AlphaGo之所以算无遗策，便在于其围棋数据库、精准预测和不断进化，这一切都需要运算作为支撑。

　　运算曾经是CPU的“活儿”。1965年，英特尔创始人之一的戈登•摩尔提出了著名的摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

　　这条定律统治了芯片行业50年，但在2016年前后，摩尔定律的神话宣告被破:CPU芯片的性能发展无法再维持过往的速度，国际半导体技术路线图，也不再以摩尔定律为目标。

　　与此同时，GPU运算却在大幅度提升。NVIDIA是GPU加速器和GPU运算的首创者，这种加速计算可以将程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，大幅度提升应用程序的运行速度，更准确地进行解读图像或翻译语言等任务。

　　AI市场的诞生和壮大，为GPU运算创造了更好的适用场景。为此，英伟达不断推出加速深度学习算法的专用芯片，并携手一批企业，不断推进AI产业的发展。

　　如今，奥迪、特斯拉、丰田等企业均借助NVIDIA来研究无人驾驶，百度等AI部门则借助NVIDIA来进行图像和语言识别，至于VR、AR硬件领域，更是清一色的NVIDIA芯片。

　　在谈到人工智能的应用时，黄仁勋说：现在世界上已经有了很多突破，比如谷歌自动驾驶中的Ok Google、击败柯洁的AlphaGo；以及百度的深度语音识别系统Deep Speech等，都彰显了人工智能的发展潜力。但是接下来的十几年里甚至更长的时间里，“AI并不会一夜之间成为一种超能力”。

　　“AI会是特定领域特定功能以特定的方式去演化。比方说会有会开车的AI出现，但它不知如何去洗盘子；会有AI知道如何改进我们的洗碗机，但是不知如何给我们的地板吸尘；会有AI能为地板吸尘但不知如何帮我们阅读邮件。这样的分门别类，让这个世界上会有很多术业有专攻的AI，而所有这些术业有专攻的AI会让我们变得效率更高。所以在接下来的数十年，我相信AI会给我们带来人类历史上*的效率提升革命。”

　　在这场效率革命中，黄仁勋希望NVIDIA成为底层AI计算的基石。因为有了足够的AI计算，别的事情都会自然而然的发生。

　　2016年4月，NVIDIA在硅谷发布了*基于Pascal架构的Tesla P100显卡。该显卡拥有高达高达153亿个晶体管，只需少数几块，就能提供可媲美几百台CPU服务器节点的强大性能，为癌症研究、气候建模、人工智能等领域提供强大的技术支持。