解讀《輝達之道》（上）沒有黃仁勳，NVIDIA還能稱霸AI嗎？｜怪獸科技公司
輝達（NVIDIA）和它的創辦人 AI 教父黃仁勳靠著顯卡起家，現在已經是 AI 領域的核心玩家。他是科技業現任執行長之中任職最久的，但你有沒有想過，如果有一天，輝達的靈魂人物黃仁勳離開，這家公司還能延續它的輝煌嗎？
黃仁勳說，我不喜歡談我們的過去。這在輝達內部是相當普遍的態度：公司文化不鼓勵回顧過往，鼓勵聚焦於未來。但不了解輝達是如何走到今天，就不可能了解今天的輝達，本文將從《輝達之道：黃仁勳打造晶片帝國，引領 AI 浪潮的祕密》（The Nvidia Way，2024），解讀輝達的成長歷程。
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輝達創立初衷：顛覆遊戲市場
如今的輝達有 4 大業務：遊戲、數據中心、汽車、專業圖形處理，但其實創立這間公司的初衷和願景，是改變遊戲市場生態，希望將 3D 繪圖引進遊戲和媒體市場。
黃仁勳一開始是被找的（甚至是他的共同創辦人們說服他離職），1993年，任職於 LSI 從事業務相關工作的他，過去已從奧勒岡州立大學電機系畢業，並曾在 AMD 擔任晶片設計師。
對於熱愛電玩的他來說，當時 PC 遊戲市場正逐漸興起，而他也敏銳地預見繪圖晶片的巨大潛力。他深信，遊戲市場將蓬勃發展，而繪圖晶片（GPU）的強者終將脫穎而出。
輝達的誕生：黃仁勳如何被兩位工程師「說服」？
輝達共同創辦人，柯蒂斯·普里姆（Curtis Priem）、黃仁勳（Jensen Huang）、克里斯·馬拉喬夫斯基（Chris Malachowsky）
此時，兩位來自昇陽電腦的工程師——克蒂斯·普里姆（Curtis Priem）和克里斯·馬拉科夫斯基（Chris Malachowsky），正在尋找合作夥伴，共同創立一家專門做高效能遊戲顯卡的公司。
他們找到了黃仁勳，在矽谷的一家丹尼餐廳（Denny’s，這家店也是他年輕時期打工的地方），展開了一場長時間的對話。黃仁勳邊吃東西，邊接連不斷地向兩人提問，試圖評估這個計劃的可行性。
他問道：「PC市場有多大？」對方回答：「很大。」然而，這樣簡單的回答顯然無法讓黃仁勳滿意。他繼續深入分析市場的規模和潛在的競爭對手，試圖驗證這家新公司的商業模式是否真正可行。
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黃仁勳回憶起當時的想法：「我熱愛我的工作，而你們討厭你們的工作。我幹得很好，而你們做得很爛。我到底憑什麼要離職加入你們？」他告訴兩人，除非能證明這家公司有可能實現年銷售額 5,000 萬美元，否則他不會考慮加入。
經過一整夜的探討，克蒂斯和克里斯終於說服了黃仁勳。他深情地回憶：「克里斯和克蒂斯是我遇過最聰明的兩位工程師兼電腦科學家。成功往往伴隨幸運，而我的幸運就是遇到他們。」他最終相信，遊戲市場的爆發只是時間問題，並決定與兩人共同創立公司。
輝達名稱的由來：成為他人「嫉妒」的對象
三人分工明確：黃仁勳負責商業決策，而普里姆和馬拉科夫斯基則專注於技術與產品開發。於是，三人拍板成立了輝達（NVIDIA）。
「NV」一指他們計畫中的第一塊晶片設計，「INVIDIA」，是普里姆在找「envy」的拉丁字發現的——某種意義上也是回憶他們研發 GX 的成就；他和馬拉科夫斯基都相信，他們的對手，包括昇陽內部和外面的對手，都嫉妒他們的成就。
「我們捨掉『I』，採用『輝達』來紀念我們正在研發的 NV1 晶片。」普里姆說：「也暗自希望有朝一日『輝達』會成為人家嫉妒的對象。」
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破產邊緣的翻身：NV1 的失敗與 RIVA 128 帶來的轉機
輝達的故事起始於一款名為 NV1 的晶片。這款晶片雖然功能多樣，但卻因為與當時熱門的遊戲不相容，導致銷售非常慘淡。這對輝達的營運造成嚴重打擊，甚至迫使公司必須裁員求生。
就在輝達資金即將耗盡之際，他們推出了關鍵性產品 RIVA 128 晶片。為了加快上市速度，輝達顛覆了傳統的晶片生產流程，在原型晶片完成之前便開始開發驅動程式。這種高風險的策略讓產品得以及時面市，RIVA 128 的成功幫助輝達從破產邊緣起死回生。
與英特爾正面交鋒：如何在 i740 挑戰下存活？
然而，危機並未遠離。1997年底，英特爾宣佈推出自家的圖形晶片 i740，這對輝達來說是一個重大挑戰。i740 的影格緩衝區達到了 8MB，遠超過當時市場主流水準，且試圖建立新的業界標準。對於輝達而言，英特爾並不僅僅是普通的競爭對手，而是一個龐然大物——作為 PC 市場的主要 CPU 製造商，英特爾擁有巨大的市場話語權與資源。
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隨著 i740 的推出，英特爾的產品迅速吸引了大量 PC 製造商，直接威脅到了輝達的生存空間。輝達的銷售訂單也因英特爾的強勢介入而開始減少。
面對如此強大的對手，輝達並沒有退縮。黃仁勳向全公司發出了動員令，誓言要擊敗英特爾的挑戰。他帶領團隊加倍努力，迅速推出升級產品 RIVA 128ZX，不僅性能更優，還提供了與 i740 同等規格的 8MB 影格緩衝區。在價格上，RIVA 128ZX 也保持競爭力，僅比 i740 稍高，使其能在市場上站穩腳跟。
為了實現這個目標，輝達必須解決晶片製造產能問題。儘管台積電當時已是全球頂尖的晶片代工廠，但輝達作為一家新創小公司，並未能立即獲得台積電的合作支持。黃仁勳數次致電台積電卻未能成功聯繫，最終他選擇了更直接的方式——親自寫信給台積電執行長張忠謀，闡述輝達的技術需求與未來潛力。
張忠謀最終被說服，同意撥出部分產能給輝達。1998 年 2 月，輝達正式將台積電確立為主要供應商，解決了製造困境，並在市場競爭中重新站穩腳跟。
6 個月出一款新晶片：打造「快節奏」研發機制
儘管成功擊退了 i740 的威脅，但英特爾的挑戰也為輝達敲響了警鐘。作為一家新創公司，輝達在規模、資源、品牌認知度等多方面與英特爾存在著巨大的差距。英特爾的市場壟斷地位與資金優勢，讓它能輕易改變市場規則，對像輝達這樣的小公司造成巨大壓力。
為了不再被動應對，黃仁勳採取了積極的策略。他決定徹底改造輝達的工程團隊，將其分為三組：第一組專注於設計新的晶片架構，第二與第三組則基於這些架構，平行研發更快速的下一代產品。這種創新的組織模式，讓輝達實現了每六個月推出一款新晶片的目標，成功匹配了 PC 製造商的更新週期，並進一步鞏固了輝達的市場地位。
輝達的早期挑戰看似解決了，那黃仁勳是如何讓輝達從一間顯卡公司，進化成 AI 時代的巨頭？
GPU 只是顯卡？黃仁勳看到更大的機會
電腦運算的前 50 年，CPU（中央處理器）一直是運算能力的代名詞。它能快速切換任務並靈活分配資源，適合執行多樣化的工作。但 CPU 的運算邏輯是線性處理，其核心數量有限，無法滿足需要大量並行運算的應用場景，例如科學計算、大數據分析以及未來興起的人工智慧。這意味著，僅靠 CPU 難以突破運算效能的天花板。
黃仁勳敏銳地意識到，GPU 雖然起初僅為遊戲設計，卻因為天生適合平行運算，有潛力成為新的運算核心。簡單來說，GPU 就像一支由數百甚至數千名工人組成的隊伍，能同時執行多個簡單的任務，而 CPU 則像是少數幾名專家，專注解決單一複雜問題。架構上的差異，使 GPU 在處理大量重複性、高頻率的數據運算上，展現出無法比擬的效率。
GPGPU 革命與 CUDA 生態系統
2006 年，輝達推出了一個劃時代的概念—— GPGPU（通用圖形處理器運算），這是將 GPU 從圖形處理的專用硬體，拓展為科學運算和通用應用的新嘗試。傳統 GPU 的運用範圍受到硬體架構和專屬軟體的限制，但 GPGPU 的誕生讓 GPU 能夠協同 CPU 工作，為各種運算場景提供支持，例如氣象模擬、基因運算以及科學實驗模擬等。
然而，這項技術的真正突破來自輝達幾乎同時推出的 CUDA（統一計算架構） 平台。CUDA 為開發者提供了一個通用的編程介面，解決了 GPU 開發中的軟體門檻問題。傳統上，開發者需要使用繁瑣的低階語言與硬體直接溝通，但 CUDA 不僅簡化了這一過程，還讓 CPU 和 GPU 的協同工作變得更加高效，為平行運算的落地鋪平了道路。
GPU 協同 CPU 作業運作流程
黃仁勳對此的定位非常明確：他不僅要賣硬體，還要打造一個無法被取代的技術生態系統。GPGPU 是硬體能力的延展，而 CUDA 則是軟體生態的核心。這兩者結合起來，形成了一個牢不可破的鎖定效應，開發者越依賴 CUDA，市場對輝達 GPU 的需求就越強烈。
AlexNet 革命：2 張遊戲顯卡，意外打開 AI 新時代
GPU 的技術突破，讓輝達得以進軍圖形處理之外的市場，尤其是在需要高效能運算的科學領域和新興的人工智慧領域。
AI 視覺演進
2012 年，一群研究人員為了突破神經網路的性能限制，購買了兩張輝達的遊戲 GPU，並將它們用於深度學習模型的訓練，成功讓深度學習模型的表現達到前所未有的水準，用 Alexnet 一舉拿下李飛飛舉辦、用來讓大家挑戰圖像辨識潛力的 ImageNet 冠軍，正確率更超過第二名將近 10%。
黃仁勳的眼中看到了巨大的商機。他迅速決定，把公司的重心押注在平行運算和人工智慧的結合上。在推出 CUDA 平台的同時，更是積極建立軟體工具和開發者社群，吸引全球的開發者加入輝達生態系統，還推動了 GPGPU 的教育普及，讓各大學校的計算機課程將 CUDA 納入教材，進一步鞏固輝達技術的市場地位。
這種「軟硬整合」的策略效果驚人。開發者在 CUDA 平台上完成的應用，幾乎無法快速轉移到其他競爭對手的產品上，因為替代方案在兼容性、工具支持和效能表現上遠遠不及輝達。這形成了一種近乎壟斷的「技術護城河」，讓輝達的市場地位難以撼動。
從挖礦潮到 ChatGPT：輝達如何主導 AI 運算？
隨著 AI、大數據以及雲端運算的快速發展，輝達的技術價值迅速被市場驗證。2018 至 2021 年，比特幣等加密貨幣挖礦需求激增，輝達的 GPU 成為市場搶購的熱點。
同時，輝達在 AI 領域的佈局更顯成效——AI 超級電腦 DGX 系列、A100 GPU，以及 CUDA 平台，成為人工智慧發展的核心基礎設施。從 OpenAI 的 ChatGPT 到 Meta 的演算法優化，都在輝達的生態系統中完成開發與部署。
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