編輯 | 言征

近期，英偉達市值超越蘋果成為了全球上市公司的No.1。一時間業界熱議。榜樣的力量總是無窮的，熱度不減。全世界都開始研究這家公司是如何做到的。

今天發現某乎上一位朋友問了一個問題，恰好能形容外界對于英偉達帝國的好奇之心：

Nvidia是如何培養起自己的客戶？又是如何打造的CUDA護城河？加速計算如何走進大眾視野的？究竟是英偉達選擇了時代，還是時代選擇了英偉達？

本篇文章意在梳理一些不太為外人知的英偉達片段， 

1.從游戲3D到實驗室顯卡編程

一位見證了英偉達從破小到發跡再到稱霸的過程的答主，從另一個視角解讀了英偉達的迷思。

“NV其實早年和一般的顯卡公司差別不大。那還是小破顯卡還在用老PCI插槽向AGP升級的年代。”

十幾年前，當時的顯卡都是2D功能，后來出了3D加速卡，VOODOO。那時候英偉達在眾多廠家中也是慢慢做起來的。“我至今還記得用老Trident顯卡玩DOOM那滿屏花卡得動不了，但是同學家有Voodoo，玩啥都不虛。”

好的產品總是有口皆碑。NV口碑之所以起來，主要就是靠那款傳奇的RIVA128 。當年帝都中關村裝機，除了一些巫毒發燒友，基本上都是找RIVA128的，市場經常斷貨，如果斷貨了，就用同檔次差不多的 Intel i740替代。

不過那時，是英特爾稱王的年代。

當年，顯卡主要的確是玩游戲的，那時候也可以看VCD，需要硬解，因為軟解對當時的CPU來說還是挺要命的，當年流行的奔騰1基本不行，后來上了MMX指令集吧，2代3代才好點。

尤其是后來出了性價比很高的英特爾賽揚系列。賽揚300A，一代神器。不過那年代其實看碟還是用VCD多，因為基本都是盜版碟，需要有超級糾錯功能。當年電腦平臺上也有東西看盜版碟很厲害，超級解霸，也是主打一個盜版碟能順暢看。

總之，當時NV雖然還不錯，但顯卡百花齊放的年代，NV還不算老大。直到Intel退出，顯卡洗牌，慢慢形成NV和ATI雙雄格局。

這時候，顯卡依然基本是玩游戲用的，顯卡主流還是AGP插槽的年代。

然后，科技樹似乎開始走向了分歧。

當時，做科學數值計算都是用CPU的，可是隨著計算量上升，對浮點運算尤其是雙精度的要求越來越高，CPU漸漸有點力不從心了，只能走堆數量的方式，并且采用并行和集群的模式來擴展算力，典型就是MPI和MP這些。

用當時某此中科院講座老師的說法：算力不夠，往往還是選擇堆CPU（那時候經費也不是很缺）。

但是當時，也有一小撮人，主要是國外的幾個腦洞大開的家伙，看著正在從AGP插槽轉向PCIE插槽的顯卡犯了嘀咕——這東西不也是做運算的，而且天生就是浮點優化，圖片紋理啥的不就是矩陣嗎，能不能拿這個東西做計算？雖說當時顯卡計算沒有志強那種糾錯功能，準確率可靠性差點意思，不過有時候速度其實更重要。

然后被當時的正經科研圈視為“邪典”的顯卡編程開始了——把要計算的數據轉成矩陣，偽裝成圖片紋理，再用顯卡編程的方式欺騙shader去做自己要做的運算，然后算完了再把結果從顯卡里抽回來。

黃仁勛果斷選擇了顯卡編程，覺得這東西不一般，開始推通用計算和異構計算了，然后開始新顯卡架構，流處理器，把一個當年相對小眾和另類的需求，給搞起來了。

這在當時，可一個非常另類的決定。因為顯卡主流認識就是拿來玩游戲的，當時市面上還有專門的浮點加速芯片，配合CPU的協處理器，

如今看，英偉達顯卡的路走通了，而且隨著算力飛升，AI的發展也大大加速了，直接開啟了一個新紀元。

這位答主回想當時申購顯卡的尷尬情況：

我們去申請經費買顯卡，科研處和財經處，還有政采處，疑惑地看著我們，問買玩游戲的東西干嘛？以前買的服務器工作站都是集顯，你們說買顯卡搞科研，是不是幌子，其實就是為了自己玩游戲？

然而，故事的后來我們都知道了，但凡用深度神經網絡的地方，顯卡已經是繞不開的配置。

不到十年前，不少人認為“這東西就是玩游戲的，不正經，沒必要。”

然而光陰如梭，黃仁勛無意間通過顯卡“教育”了股市，英偉達成為了世界上市值最高的公司。 

2.英偉達更關注早期成功指標，而不是KPI

黃仁勛在一次斯坦福演講中，提高到了一個概念：“早期成功指標”EIOFS（early indicator of future success），黃仁勛認為所謂的KPI完全是manager杜撰出來的東西，比如毛利率提高是結果而不是原因。“這些指標對公司的發展影響有限且讓員工也像完成任務一樣沒有什么激情，而在此過程中浪費的時間讓公司會錯失很多機會。”

那英偉達內部是如何做的？

當時英偉達內部提倡的一個思路就是早期成功指標，所謂早期成功指標就是他們的項目是否可以幫助一些行業，哪怕這個行業目前很小但是如果未來可能變得很大，那么英偉達也是愿意投入的。

所以，我們看到后來CUDA作為ML的一種語言被英偉達搞出來了。

黃仁勛回憶那段經歷，當年底下人給他提議說要做ML的支持，他其實都不知道ML是什么，但是還是支持下邊的員工去嘗試這個領域的工作。

而且他曾經在財報會上跟華爾街說要all in ML，結果華爾街沒有買賬單，一下拋售了很多他家的股票。

類似早期成功指標的項目也有，比如OpenAI的AGI，馬斯克的星鏈，比如AI Science方面的地球系統的模擬、蛋白質結構的預測等等。

有別于KPI的方法論，讓英偉達以一個相當小的工程團隊，進行了很多令人矚目的創新嘗試。

所以，從這個角度看，是英偉達當然沒有選擇成為“風口上的豬”，更不是什么“天選之子”。唯一確定的是，黃仁勛帶領的團隊足夠有耐心和判斷力，幾十年持之以恒地做他們認為對的事情，直至讓外界發現——哇塞，英偉達和下一個時代完美得實現了互相成就。

圖片

3.沒有一帆風順，英偉達也不例外

當然，英偉達也不是一帆風順的。06年，英偉達開始推出統一計算架構和CUDA，卻因為效率不高被AMD暴打，英偉達市值也占到了最低谷。

所以，十幾年的遠見和堅持，才有了今天的英偉達的輝煌，但運氣的成分總是那么微妙。即便在最困難的時間內，比特幣、深度學習這幾波的超強續命，讓老黃也走了出來，堅定拒絕了Intel的并購。

現在看來，英偉達是順勢而為？還是堅持做自己認為對的所致？小編認為明顯是后者。

英偉達成就了這個時代，時代也沒有辜負這個堅韌執著的企業。

參考鏈接：

https://www.zhihu.com/question/657934455/answer/3518803378 

https://www.zhihu.com/question/657934455/answer/3524396101