AI 教父Geoffrey Hinton
1993 年，黃仁勳（Jensen Huang）創辦了 NVIDIA，最初的目標是讓電腦遊戲畫面更漂亮、更流暢。靠著 GeForce 顯示卡，NVIDIA 成為全球遊戲顯示卡市場的霸主。但真正改變 NVIDIA 命運的，是 2012 年多倫多大學的 Geoffrey Hinton 團隊，利用深度學習模型 AlexNet，在 ImageNet 影像辨識比賽中大放異彩。關鍵在於，他們使用了 NVIDIA 的 GPU 進行模型訓練，解決了過去 AI 計算速度慢、效率低的問題。這不只是一次比賽的勝利，更是揭開 NVIDIA 從遊戲走向 AI 的序幕。
加速運算時代
NVIDIA CUDA 平台推動 GPU 加速 AI 計算。
為了讓更多開發者能用 GPU 做 AI 計算，NVIDIA 推出：
- CUDA 平台：讓 GPU 變得像 CPU 一樣好開發；
- Tensor Core：專為 AI 計算設計的硬體單元；
- Hopper 架構：針對大型語言模型（LLM）與生成式 AI 量身打造的旗艦晶片平台。
開發者一旦習慣 CUDA 生態系，就很難脫離，這也是 NVIDIA 今日護城河的關鍵。
黑暗谷底和AI引爆
NVIDIA 的崛起之路並非一路順風，2018–2022年，加密貨幣挖礦需求推高 GPU 價格，以太坊轉向 Proof-of-Stake（PoS 權益證明）機制，GPU 挖礦需求瞬間崩潰；疫情紅利結束後，PC與遊戲需求驟降，庫存過剩、業績重挫；4000系列 RTX 顯示卡高價策略遭玩家詬病，市場疑慮四起。這段時間，NVIDIA 的股價與信心雙雙陷入谷底。但黃仁勳調整庫存、延後新品上市，換取轉型重整的機會。
2023年，OpenAI 的 ChatGPT 帶動生成式 AI 熱潮，NVIDIA 正好踩上風口：資料中心需求爆炸，H100、H200 賣到缺貨；Meta、Microsoft、AWS、Google 爭相搶購 NVIDIA 晶片，股價突破1兆美元市值，躋身全球最有價值企業行列。
不只是顯示卡，NVIDIA 滲透每個領域
NVIDIA H200，專為大型語言模型與生成式 AI 推理最佳化。
GPU加速了遊戲畫面，現在AI GPU加速人類文明進入生成式 AI 時代。
NVIDIA 產品線非常多元，從你家電腦、設計工作站，到資料中心與自駕車，幾乎都有它的身影。在這場生成式 AI 革命裡，NVIDIA 的AI 旗艦晶片是最關鍵的角色。
- H100：新一代 AI 旗艦，內建 Transformer Engine、FP8 支援，LLM 訓練效能大幅提升
- H200：H100 進階版，記憶體容量加大，推理表現再強化
- A100：上一代資料中心主力，性價比優，仍廣泛部署
- A800：特別版，針對中國市場，規格有限制，避免違反出口管制
邊喝邊想，我們會聊聊酒、聊聊神話，也聊聊這個世界。
