英伟达：一个万亿级故事的启示BetVictor Sports(伟德体育)国际官网

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　　90年代初期，电脑用户还在为2D图像和简单的动画而兴奋，对游戏性能的提升是玩家们的热切期盼。蓬勃发展的 PC 游戏市场，真正开始让人们开始关注 3D 图形在未来的重要性。然而，当时的显卡技术还无法满足日益复杂的游戏场景需求。英伟达的三位创始人黄仁勋、Chris Malachowsky和Curtis Priem，洞察到了这一市场空白，他们决定打造一款能够处理复杂3D图形处理产品，以满足游戏玩家的渴望。就这样，基于NV1的NVIDIA STG-2000X于1995年9月30日发布，是英伟达第一款真正意义上的显卡产品。NV1锁定的是图形处理需求的主要客户——游戏厂商，集图形处理、声卡及游戏手柄接口等功能于一体，算是当时市面上比较先进的产品。NV1不仅拥有先进的硬件规格，还引入了硬件加速的3D图形处理能力，使得游戏画面的流畅性和逼真度有了质的飞跃，理念超前。在那个时代，这是一个大胆的尝试，因为3D图形处理技术在PC领域尚处于起步阶段，许多人都质疑这样的创新是否能够被市场接受。

　　这一年，微软收购RenderMorphics公司（旗下的Reality Lab实验室专事3D图形技术及API技术研究），并在后续发展出Windows 95的Direct 3D标准，并逐渐演化成PC游戏的事实标准。这对英伟达来说，可不是一个好消息。Direct 3D基于三角形纹理贴图，而英伟达的NV1却不能与之兼容，但微软的江湖统治力让英伟达深知Direct 3D将成为主流技术。换句话说，这将迫使英伟达不得不重新思考如何应对即将发生变天的PC市场。即使NV1在兼容性上遇到了一些挑战，但其带来的视觉震撼，让人们记住了来自英伟达的惊喜。

　　NV2的失败让英伟达陷入了严重的财务困境，公司的未来一度变得扑朔迷离。老黄选择飞往日本、面见世嘉。他坦诚因自己的错误，芯片已没有继续开发的必要，但还是希望对方能按合同付款。也许是老黄的真诚打动了世嘉，世嘉选择原谅和包容，继续付款，英伟达得以挺过难关。“正是我们正视了错误并及时止损，谦卑地寻求帮助，才挺过了倒闭危机。”黄仁勋回忆道。OpenGL API 和 Direct3D是当时3D图形开发领域的两大主流 API。后来，OpenGL计算机图形管道帮助英伟达杀出重围。用老黄对同事们的话说：“伙计们，我找到了我们的未来！”

　　而在制造具有高超复杂性的GPU RIVA 128的坎坷之路上，英伟达寻求了台积电的援助。张忠谋，这位台积电的奠基人，在阅读了黄仁勋亲笔书信后，亲自拨通了电话。接起电话的黄仁勋，与张忠谋共同达成了一个默契：英伟达可以全心专注于芯片的设计，生产事宜则安心交给台积电。随后，包括台积电、华硕和技嘉在内的业界翘楚，协助英伟达登上了全球显卡速度之巅。随着性能强大的TNT、TNT2陆续推出，竞争对手纷纷被挑落马下，英伟达终于在芯片市场站稳了脚跟。

　　在此刻，英伟达只是想为玩家打造出最好的3D图形芯片，并未意识到已经拿到通向巅峰的钥匙。在游戏《雷神之锤》中，GPU的并行计算能力赋予了玩家在速度上的优势，使得英伟达GeForce显卡成为了游戏玩家的首选，GeForce 每每出新品都会有玩家跟上。GeForce 256如同一剂强心针，不仅使英伟达在游戏显卡市场一炮而红，也奠定了其在GPU图形加速领域的王者地位。GeForce 256不仅仅是对技术的升级，更是对市场策略的精准把握，它以亲民的价格、卓越的性能和对DirectX的无缝支持赢得了玩家的热烈欢迎。

　　在这个过程中，英伟达的竞争对手们如ATI（后被AMD收购）也在努力追赶，但英伟达始终保持着技术领先和市场影响力的双重优势。它通过持续的创新，不断推出新的GPU架构，包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡（Pashcal）、伏特（Volt）、图灵（Turing）、安培（Ampere）和赫柏（Hopper）和布莱克韦尔（Blackwell）架构。经过15年的架构发展，正如英伟达官方所言：“人工智能计算领域的领导者，推动了AI、HPC、游戏、创意设计、自动驾驶汽车和机器人开发领域的进步。”每个架构都带来革命性的性能提升和新特性，巩固了其在游戏PC市场的主导地位。

　　2000年，斯坦福大学生Ian Buck（现任英伟达副总裁）像每一个热衷于技术探索和DIY的男性，用 32 个英伟达 GeForce 显卡连在一起，外加 8 个投影仪来玩《雷神之锤》，自己造了个高清游戏机。这台超大尺寸游戏机不仅展示了科技的力量，更为GeForce显卡在游戏领域的成功打下了新的坚实基础。在探索的道路上，Buck成功地破解了显卡的原始编程工具“着色器（shader）”，利用其强大的并行计算能力，将GeForce显卡变成了一台低成本的超级计算机。

　　Ian Buck并非英伟达的员工，而是一名独立开发者，他对GPU的底层架构有着浓厚的兴趣，通过逆向工程成功地解密了英伟达的GPU指令集，创建了一个简单的编译器，允许程序员直接在GPU上编写代码，进行并行计算。其实，这一突破性的发现，为后来的CUDA编程模型和GPU计算的广泛应用奠定了基础。英伟达起初对此持保守态度，甚至有些担忧这一非官方的突破会对其产品产生负面影响。然而，随着并行计算在科学研究、工程计算和图形渲染等领域展现出的惊人性能，英伟达意识到这是一次巨大的机遇。

　　英伟达的策略更为深远：不仅销售芯片，还要编织软件的基石。开放CUDA平台！这意味着，无论学生还是科学家，只需一台配备GPU的笔记本，就能挥洒创新。起初的几年，CUDA的投资回报并不均衡，黄仁勋的执着一度遭到股东们的质疑。然而，开发者们逐渐发现，GPU在处理现代人工智能系统的繁复计算时展现出非凡效率，特别是处理大量同步任务上，远超传统的CPU。这令黄仁勋倍感惊喜。在2016年接受《福布斯》深度访谈时，他承认曾预见到GPU在游戏之外的应用，但并未料到深度学习领域的大放异彩。商业直觉锐利的他，开始在公开场合频繁强调AI的重要性，积极倡导，成为人工智能的坚定倡导者。

　　在AI研究和开发中，英伟达的CUDA生态系统显得尤为重要。这个平台提供了丰富的开发工具、库和框架，如TensorRT、cuDNN和NCCL，极大地简化了AI应用的开发过程，吸引了全球数万名开发者投身其中。通过CUDA，科研人员和工程师能够更高效地利用GPU进行深度学习模型的训练和优化，推动了AI领域的快速发展。在AI领域的领导地位并非一蹴而就，而是源于英伟达持续的投资和创新。例如，其A100和H100 GPU采用了先进的Hopper架构，专为大规模AI计算而设计，拥有更高的计算密度和更低的功耗。这些创新产品不仅提升了AI性能，还为数据中心的能效比带来了革命性的提升。