1999年凭借GeForce 256进入市场后，英伟达在图形处理器(GPU)领域便开启了长期主导地位。尽管游戏业务最近出现下滑趋势，但去年英伟达的营收仍超过90亿美元。
不过，英伟达最近的盈利明显超出预期，表明GPU业务出现了一种新现象，而这一切都归功于AI技术的繁荣。该公司CEO黄仁勋在接受采访时表示，“我们大约在十年前就已经了解到，这种软件开发方式可能会改变一切。如今，我们制造的每一个芯片都专注于AI。”
作为ChatGPT等大型语言模型(LLMs)背后的引擎，英伟达终于从其在AI领域的早期投资中获得了回报。这有助于缓冲与全球芯片短缺有关的更广泛的半导体行业困境的打击。
英伟达并非没有地缘政治担忧。去年10月，美国出台了全面的新规定，禁止向中国出口尖端人工智能芯片。而英伟达约四分之一的收入来自中国，其中包括其颇受欢迎的人工智能芯片A100的销售。
对此，黄仁勋表示，“这无疑是动荡的一个月，因为公司不得不重新设计我们所有的产品，以便在符合监管规定的情况下，能够继续为我们在中国的商业客户提供服务。我们能够为中国客户提供受监管的零部件，并乐意为他们提供服务支持。”
3月20日至23日期间，英伟达将举办年度GTC开发者大会，AI将是其中的主要焦点。发布会之前，CNBC在英伟达总部与黄仁勋一起讨论了该公司在生成式AI爆发中的核心角色。
当被问及“英伟达的财富是运气还是远见”时，黄仁勋表示，“我们只是相信，总有一天会有新的事情发生，剩下的就需要一些意外的发现和独特的眼光了。要说我们的远见，那还得是加速计算(accelerated computing)。”
GPU是英伟达的主要业务，占总收入的80%以上。它们通常以插在PC主板上的卡的形式出售，为AMD和英特尔等公司制造的中央处理器(CPU)增加计算能力。
现在，争相与ChatGPT竞争的科技公司都在公开吹嘘自己拥有多少英伟达价值约1万美元的A100。微软方面表示，为OpenAI开发的超级计算机使用了1万个A100。
美国银行证券半导体分析师Vivek Arya表示，“使用英伟达的产品来增加计算能力可谓非常容易。而计算能力现在几乎等同于硅谷的货币，是生存和发展的根本。”
此外，黄仁勋还特意向我们展示了该公司的下一代系统H100(H代表Hopper)，该系统已经开始发行。他手里拿着一块50磅重的服务器主板介绍称，Hopper真正令人惊叹的是这种被称为transformer engine的新型处理方式。
Transformer Engine使用软件和定制的NVIDIA Hopper Tensor Core技术，旨在加速对由流行的AI模型构建块变压器构建的模型的训练。这些张量核心可以应用混合的FP8和FP16格式，以显著加速Transformer的AI计算，这种加速有时是数量级的提升，从而最适合手动的任务，也使大型语言模型变得更快、更经济。
黄仁勋自豪地表示，他向ChatGPT制造商OpenAI“亲手交付”了“世界上第一台人工智能超级计算机”。
不怕赌上一切
如今，英伟达已经成为全球十大最具价值的科技公司之一，市值接近6000亿美元，拥有2.6万名员工，并新建了一个科技感十足的总部。它也是硅谷少数几家创始人仍在掌舵的巨头之一。
现年60岁的黄仁勋小时候从台湾移民到美国，在俄勒冈州立大学和斯坦福大学学习工程学。上世纪90年代初，黄仁勋和他的工程师同事克里斯·马拉考斯基(Chris Malachowsky)及柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)曾在丹尼餐厅(Denny’s)会面，一起绘制了让个人电脑拥有3D图形的梦想。
1993年，这三人在加州弗里蒙特的一间公寓里创办了英伟达(Nvidia)。这个名字的灵感来自NV(next version，“下一个版本”之意)和Invidia(拉丁语中“嫉妒”的意思)。他们希望能大大加快计算速度，让每个人都羡慕嫉妒恨——所以他们选择了嫉妒的绿眼睛作为公司标志。
Arya回忆称，“当时，和我们同时期创建的还有数十家GPU制造商，但英伟达和AMD是唯一幸存下来的公司，因为英伟达与软件社区和开发人员合作得非常好。”
不过，黄仁勋的野心和看似不可能的冒险偏好曾数次将公司推到破产的边缘。
在被《时代》杂志评为“2021年最具影响力人物之一”时，黄仁勋感慨道，“每个公司都会犯错，当然我也不例外，甚至我可能比你们犯的错更多。其中有些错误一度让公司处于危险之中，尤其是创立之初，因为我们很小，而竞争对手又非常非常大，这就迫使我们不断开发全新的技术。”
例如，2010年代初，英伟达凭借Tegra处理器系列进军智能手机市场，但结果并不理想，该公司随后便果断退出了这一领域。
1999年，在裁掉大部分员工后，英伟达发布了据称是世界上第一款官方GPU GeForce 256。它是第一个可编程显卡，允许自定义底纹和灯光效果。到2000年，英伟达已成为微软第一台Xbox的独家图形供应商。2006年，该公司又下了一个大赌注，发布了一个名为CUDA的软件工具包。
英伟达应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro表示，“10年来，《华尔街日报》一直在问我们，‘你们为什么要进行这项投资?根本就没人在用它。’他们对CUDA的市场估值甚至为0。直到2016年左右，也就是CUDA问世10年后，人们才突然明白这是一种截然不同的计算机程序编写方式。它能够实现变革性提速，然后在AI领域产生了突破性成果。”
尽管AI发展迅速，但游戏仍是英伟达的主要业务。2018年，该公司利用其AI专业知识在图形领域实现了另一个重大飞跃——推出了GeForce RTX。
对此，黄仁勋解释称，“为了让我们把计算机图形和视频游戏提升到一个新的水平，我们必须彻底改造和颠覆自己，彻底改变我们所发明的东西。我们发明了一种新的计算机绘图方法——光线追踪(ray tracing)，本质上是模拟光的路径，用生成式人工智能模拟一切。所以我们计算一个像素，然后用人工智能想象其他七个像素。”
繁荣-萧条周期
从一开始，黄仁勋就致力于将英伟达打造成一家无晶圆制造(fabless)的芯片公司，即专注于芯片设计业务，只负责芯片的电路设计与销售，将生产、测试、封装等环节外包的设计公司。事实证明，英伟达也确实通过将芯片制造的巨额成本外包给台积电，实现了资本支出的大幅缩减。
不过，投资者对于这种严重依赖中国台湾公司的现象表现出了担忧。为此，美国去年夏天通过了《芯片法案》，拨出520亿美元鼓励芯片公司在美国本土生产。
针对这一法案的出台，Evercore分析师C.J. Muse认为，“最大的风险实际上是美中关系和台积电的潜在影响。如果我是英伟达的股东，这会是唯一一件让我夜不能寐的事情。当然，这不仅仅是英伟达的危机，也是AMD、高通甚至英特尔等公司共同面临的挑战。”
对此，台积电方面表示，将斥资400亿美元在亚利桑那州新建两家芯片制造厂。黄仁勋也承诺，英伟达“绝对”会使用台积电亚利桑那州的晶圆厂来生产芯片。
此外，还有关于需求的问题，以及GPU的新用例中有多少会继续呈现增长趋势。当加密挖矿兴起时，英伟达的需求激增，因为GPU成为了有效竞争该市场的核心。该公司甚至专门为加密货币开发了一种简化的GPU。但随着加密技术的发展，英伟达也经历了供需失衡。这就造成了严重问题，因为加密挖矿一直存在繁荣-萧条周期，游戏卡断货，价格被哄抬，然后当加密挖矿热潮褪去时，游戏方面就会出现大崩盘。
英伟达去年推出的40系列GPU定价远高于上一代，这让一些游戏玩家深感震惊。现在，市场供应过剩，最近一个季度的游戏收入同比下降了46%。
随着越来越多的科技巨头开始设计自己的定制芯片，竞争也在加剧。特斯拉和苹果正在入局，亚马逊和谷歌也紧随其后。
对此，Arya表示，“对他们来说，最大的问题是如何保持领先?他们的客户也可能是他们的竞争对手。微软可以尝试在内部设计这些东西，亚马逊和谷歌已经着手在内部设计这些东西了。”
但对黄仁勋来说，这样的竞争环境是有益的。他解释称，“世界在数据中心需要的能量将会持续增长。这对世界来说是一个真正的问题。我们应该做的第一件事是：世界上的每一个数据中心，为了可持续计算的好处，加速你所能做的一切。”
在汽车市场，英伟达正在为梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)等公司研发自动驾驶技术。它的系统还被用于为亚马逊仓库中的机器人提供动力，并运行模拟来优化每天数百万个包裹的流动。
黄仁勋将其描述为“全宇宙(omniverse)”。他解释称，“我们现在有700多家不同领域的客户正在尝试这种‘全宇宙’，从汽车行业到物流仓库再到风力涡轮机工厂等等，它可能是英伟达所有技术的最大集合：计算机图形学、AI、机器人技术和物理模拟，集于一体，我对此抱有很大的希望。”
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