【马斯克】一年狂赚4200多亿，这个“流量明星”凭什么

2024-4-10 09:02| 发布者: 如风

摘要: 美国硅谷盛产传奇。本世纪前十年，出了乔布斯；第二个十年，是马斯克。第三个十年，无疑属于黄仁勋。这是当下科创圈最火的“流量明星”，马斯克都甘拜下风。财经媒体说，他是全球CEO都想见的人。扎克伯格称他是科技 ...

美国硅谷盛产传奇。本世纪前十年，出了乔布斯；第二个十年，是马斯克。第三个十年，无疑属于黄仁勋。

这是当下科创圈最火的“流量明星”，马斯克都甘拜下风。财经媒体说，他是全球CEO都想见的人。扎克伯格称他是科技圈的泰勒·斯威夫特。今年1月黄仁勋在上海参加公司中国区年会时穿着花棉袄扭秧歌的视频，几次登上了微博热搜。

根据上周美国福布斯公布的2024全球亿万富豪榜，黄仁勋首次跻身全球二十大富豪之列，财富较去年增长了近560亿美元。

美国国家工程院今年2月公布的2024年院士名单里，黄仁勋成为其中15位当选的华人学者之一。美国媒体说，黄仁勋是本届新入选院士中，唯一没有学术背景的。美国国家工程院给出的理由是，黄仁勋“用高性能的图形处理单元（GPU），推动了人工智能革命”。

随着ChatGPT等人工智能模型的大热，使这类模型能够大规模并行计算的GPU被视为人工智能发展的重要“底座”。黄仁勋创立的英伟达，因为占据GPU市场约70%的份额，风头无两。

仅过去一年，英伟达就狂赚了588亿美元（约合人民币4226亿元），成为仅次于微软和苹果的全球市值第三大公司。有华尔街分析师这样比喻：“人工智能领域正上演一场大战，英伟达是唯一的军火供应商。”

创始人黄仁勋的人生经历、经营理念、乃至穿衣风格，由此为大众所津津乐道。在这个领带越系越紧的行当，只有黄仁勋爱上了黑色皮夹克。他的解释是，黑色百搭，不用思考穿什么，“每天以完全一样的方式开始。”

豪赌AI

出生于中国台湾的黄仁勋，十岁就和哥哥到了美国。1993年，30岁的黄仁勋从一家芯片公司离职，以电子游戏显卡起家，创立了英伟达。

1999年，英伟达推出全球首款名为GeForce的显卡。英伟达的营销主管维沃利将这块搭载强大微芯片的电路板，称为“图形处理单元”（GPU）。

与讲究顺序计算、擅长处理复杂逻辑问题的中央处理单元（CPU）不同，图形处理单元（GPU）采用并行运算方法，将复杂的数学任务分解成细小的计算一次性处理。如果说CPU是知识渊博的数学教授，那么GPU就是一万个小学生，人多力量大，计算简单数学题速度极快。

2006年，英伟达推出通用并行计算平台CUDA。这种平行计算架构可以让研究人员在数千个图形处理器上运行极其复杂的任务。芯片得以脱离电子游戏的单一领域，适用于各种计算任务。

可惜，高性能计算在当时只是个名头响亮却不赚钱的细分市场。起初五六年，英伟达在CUDA上的投入产出极不对称。

真正改变英伟达命运的，是上市13年后的一场学术竞赛。

2012年，加拿大多伦多大学研究员克里内夫斯基设计了一个深度卷积神经网络。训练这一神经网络需要庞大的CPU资源，甚至要几个月时间。他尝试用了英伟达的GPU，训练不到一周便完成了，最终在当年视觉识别挑战赛上一举夺魁。

CUDA终于在此时找到了完美的应用，将AI这块大蛋糕从CPU手中抢了过来。黄仁勋意识到，神经网络将彻底改变人类社会。2013年，黄仁勋果断把公司未来押注在人工智能上，把算力底座推向航天、医药、通信等行业。

为此，黄仁勋2013年曾为小米手机站台，在发布会高呼“小米威武”。与小米合作前，黄仁勋还将芯片推荐给特斯拉创始人马斯克。2012年，特斯拉宣布采用英伟达的芯片。但黄仁勋和马斯克的“蜜月期”仅持续5年多。为减少对外部供应商的依赖，马斯克坚持自研自动驾驶软硬件。

▎黄仁勋曾为小米手机站台。

2016年，英伟达重金打造了包含8块GPU加速卡的首款人工智能超级计算机。但黄仁勋没有出售，而是将它捐赠给了旧金山一家非营利性机构。这就是今天在科技产业界如雷贯耳的OpenAI。

▎黄仁勋将人工智能超级计算机交付给当时OpenAI的董事长马斯克。

转折点出现在2022年11月，ChatGPT发布了。GPU成为ChatGPT训练大模型的算力“底座”。经历游戏市场降温、虚拟货币“挖矿”退潮的英伟达，突然以AI大模型“算力底座”的全新定位，名声大噪。

英伟达由此成为当下各巨头人工智能大模型鏖战中唯一的“军火供应商”。过去一年，英伟达芯片H100对全球各大科技公司的出货量高达65万块（每块售价在2.5万至4万美元）。其中，Meta、微软拿到的GPU各有15万块，甲骨文、亚马逊、谷歌、腾讯等各拿到5万块。

偏执地加速跑

从“事后诸葛”的角度回看，黄仁勋可谓富于远见又被幸运之神垂爱。他带领着英伟达，押对了云计算、加密货币、元宇宙、人工智能等一个又一个风口。

但换个角度，英伟达的故事又能变成另一个版本。个人计算机时代，只能跟在微软和英特尔身后；智能手机时代，因产品发热严重未受青睐，只能眼红高通、苹果和三星。于是，黄仁勋在堆算力上豪赌了一场，每年投入5亿美元，不计成本研发CUDA。

在这个叙述逻辑里，黄仁勋又何尝不是遍寻机会，一条路走到黑。

黄仁勋在接受采访时表示，自己对公司几次险些倒闭的经历并没有夸大。“公司就是一直处于危险中，我们能感觉到。”

芯片行业先驱、英特尔联合创始人安迪·格鲁夫曾说，“成功滋生自满，自满导致失败，只有偏执狂才能生存。”英伟达也是硅谷最偏执的公司之一。

1999年，黄仁勋提出与显卡芯片领域摩尔定律并称的“黄氏定律”，即显示芯片每6个月性能提升一倍。相比摩尔定律的每18个月性能提升一倍，黄仁勋的标准快了3倍。他要求团队以此为目标，两年发布一款新品，保持计算性能的绝对优势。

2020年英伟达A100推出时，被介绍为“GPU中的王者” 。2022年H100面世，号称“迄今为止最强大的一款GPU”。今年的GPU技术大会上，英伟达又推出拥有更强算力的GB200，颠覆了此前所有产品。构建和运行大模型的成本能耗，可以降到以前的1/25。

▎今年的GPU技术大会。

在这种保持加速奔跑的理念下，黄仁勋的领导风格也充满紧张感。他要求员工在安排工作时考虑“光速”，即追求完成任务的绝对最快速度。他经常在公司园区走动，随时停在某个员工的办公桌前，询问工作进展。

英伟达的竞争力除了硬件的算力，还在于它的生态。训练大模型的数据中心需要将数千个GPU捆绑在一起使用，英伟达有专门的技术和产品去提高卡间互联的效率。CUDA生态上的开发者社区、开源项目和第三方支持库等，也为英伟达构筑了坚固的“护城河”。

▎位于美国加利福尼亚州的英伟达总部。

“顶流”的隐忧

成为硅谷“顶流”，并非就能高枕无忧。笃信算力前景的黄仁勋，的确踩中了人工智能时代的风口。但风口除了涌来的热钱，还时刻上演着巨头们贴身肉搏的残酷竞争。

如今，Meta、谷歌、亚马逊、特斯拉等英伟达的大客户，都倾尽资源研发AI芯片。甚至有不为大众所知的公司宣布，其AI芯片的计算能力已经超过英伟达。

黄仁勋真正要面临的根本问题在于，英伟达能在这一次的风口“飞”多久。当年的加密货币、自动驾驶、元宇宙，都曾在资本的追捧中冲高颓落，英伟达的股价也跟着“坐过山车”，一度腰斩。

投资界有句话叫“Fear of missing out”（害怕错过）。这种心态会让所有人拼命追高，垒起泡沫。华尔街明星基金经理“木头姐” 凯西·伍德说，AI热潮并非泡沫，英伟达是AI领域当之无愧的领导者。但市场期待过高，英伟达可能无法满足。2月，她抛售了价值约450万美元的英伟达股票。

监管与政策也利剑高悬。美国媒体称，由于英伟达占据市场主导地位，一些国家的反垄断监管机构已对英伟达的商业行为发起调查。

在今天的人工智能赛道上，巨头间的竞速愈发激烈。英伟达周边对手环伺，无人能预测谁能成为下一个王者。不过在当前，他们都需要黄仁勋的算力作为燃料。

文章来源于广州日报,如有侵权请联系删除

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