黄仁勋:AI江湖“法则缔造者”,人工智能算力江湖的霸主地位能持续多久?
创始人
2025-05-04 19:02:27
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你可能没听过黄仁勋的名字,但是今天刷到的每张AI生成图片、自动驾驶汽车的每次变道、甚至好莱坞特效师电脑里的每个光影,背后都可能站着这个身高1米6的华裔男人,你会不会震惊?

全球AI算力市场每100美元里,就有85美元要经过英伟达的收银台。

英伟达究竟怎么用一块小小的GPU,把自己变成了AI世界的“水电煤”?

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1999年,当英伟达推出GeForce 256显卡时,所有人都在嘲笑他们“不务正业”。

这玩意儿能让《暗黑破坏神2》的画面更炫酷,但在硅谷大佬们眼里,显卡不过是给游戏玩家准备的“高级玩具”。

但是谁也没想到,三年后有个叫吴恩达的斯坦福教授,一次偶然的机会他用两块GeForce显卡跑神经网络,发现训练速度比传统CPU快了100倍!

但真正让英伟达封神的,是2006年发布的CUDA平台。

当谷歌、英特尔忙着搞封闭生态时,英伟达把CUDA工具包免费开放给学术圈。

就像互联网早期有人免费送服务器,结果全世界的开发者都跑来搭积木,最后这座积木塔成了他们的新王国。

如今全球80%的AI论文都依赖CUDA,连Meta训练LLaMA大模型,都得先向英伟达的服务器达成访问认可。

2012年AlexNet横空出世,多伦多大学团队用GeForce显卡跑出的AlexNet,在ImageNet竞赛中把错误率从26%干到15%,相当于让AI的“智商”一夜涨了40%。

这下硅谷炸锅了,原来英伟达埋头挖了十年的“坑”,已经被AI大军踩成了高速公路。

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如果说CUDA是英伟达的“基本盘”,那DGX超级计算机就是他们的“印钞机”。

2023年特斯拉搭建自动驾驶技术,黄仁勋带着两台DGX H100服务器前去开会:

“这玩意儿算力相当于把全美国显卡厂的产能焊死在你车上。”

更夸张的是,Meta要用英伟达的GPU搭建AI集群,结果发现单台DGX系统就能处理相当于1000台普通服务器的工作量。

但真正让英伟达封神的是他们在“物理世界”的降维打击。

当其他公司还在比拼芯片制程时,他们搞出了Omniverse。

这个软件平台能让你在虚拟世界造一辆车,AI自动优化空气动力学设计,数字孪生系统同步调整真实工厂的流水线。

宝马用它造车,设计周期从36个月压缩到24小时;可口可乐用它模拟易拉罐炸裂,省下千万级实验费用。

这哪是卖GPU?分明是给现实世界开了个“作弊外挂”。

当谷歌搞TPU封闭生态时,他们推出Hopper架构,专门针对大模型优化;

当创业公司买不起DGX服务器,他们立刻推出云租赁服务,连大学生都能按月租用GPU。

就像你开奶茶店,隔壁不仅卖你咖啡机,还顺便提供原料配送、员工培训甚至外卖接单系统。

这种“全家桶式碾压”,让竞争对手连追赶的资格都没有。

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2016年,当人工智能AlphaGo(阿尔法狗)围棋大赛击败李世石,黄仁勋连夜给DeepMind团队寄了50块GPU:

“你们应该马上需要这个。”

结果第二年AI训练需求暴增,英伟达的股价像坐火箭般蹿升。

这种“未卜先知”的能力,源自他们独特的“技术信仰+商业现实”思维。

永远在实验室捣鼓十年后的技术,但产品永远瞄准当下最火的赛道。

比如现在爆火的Stable Diffusion,底层全是英伟达的CUDA和Tensor Core;

国内大厂训练万亿参数大模型,服务器里至少70%是A100/H100显卡。

更绝的是,他们甚至给AI行业制定了“标准答案”:想用开源框架PyTorch?得兼容CUDA;

想用谷歌的TensorFlow?得买英伟达的插件。

这哪是卖芯片?分明是给整个AI江湖定规矩。

但真正的杀手锏藏在细节里。

当其他公司还在卷算力时,英伟达搞出了NVLink技术,让8块GPU能像“心灵感应”一样同步数据;

当行业焦虑散热问题时,他们直接把液冷系统焊进显卡,就像给赛博朋克里的机甲装上了涡轮增压。

这种“卷王”气质在自动驾驶领域尤为明显。

DRIVE Thor芯片不仅支持特斯拉的纯视觉方案,还能兼容激光雷达+毫米波雷达的“堆料流派”,甚至给地平线这样的中国厂商留了接口。

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看着如今市值超3万亿的英伟达,连马斯克都在吐槽:“黄仁勋的芯片快比我头发还多了。”

但危机往往藏在巅峰时刻。

量子计算可能颠覆现有架构,中美科技脱钩影响供应链,就连老对手AMD也推出了MI300X试图分蛋糕。

不过英伟达早有后手。

他们正在研发的Culitho光子计算芯片,号称能让AI训练速度再快100倍;

Omniverse平台甚至开始模拟宇宙演化,试图提前布局“后AI时代”。

但或许真正的护城河,藏在黄仁勋那句狂言里:

“我们卖的不是GPU,而是重新发明计算的方式。”

当其他公司还在追赶技术时,这家公司早已把AI变成水电煤般的基础设施。

就像100年前的通用电气,你不需要知道涡轮机怎么转,但你家的灯亮着,火车在跑,工厂在轰鸣,背后都是他们的电力在默默支撑。

下次当你用Midjourney生成一张赛博朋克风格的风景图时,那些飞溅的像素背后,有颗来自硅谷的“芯片”正在背后操控新的世界规则。

那么,英伟达的AI霸权能持续多久?暂时没有答案。

但AI世界的进化早已超过普通人的预期。

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