《黃仁勳傳》:不冒險就是最大風險,押注 CUDA 與 AI 的一生一次機會

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這本書是黃仁勳的首部「授權採訪傳記」。不過我注意到,黃仁勳來台灣時,有記者問到這本書,他都不太願意多談,表示那是他已經經歷過的人生,他不需要再回頭看。看到後來我覺得,作者和黃仁勳之間似乎有滿大的衝突,這也可能是他不想多談的原因吧。甚至在中文書在天下文化上市的那一天,黃在 1 月 20 日就離台——也許是不希望外界過度把焦點放在他個人身上,覺得太高調會有點尷尬;某種程度也像華人性格。

這本書從「遊戲顯卡到 AI 工廠」來分析輝達的轉型傳奇。作者透過採訪黃仁勳,以及兩百位左右的業界關鍵人物,呈現這位在矽谷任期最長的 CEO 之一,是如何帶來「新的工業革命」的故事。這本書是天下文化出版,作者是史蒂芬・維特(Stephen Witt),英文書名是《The Thinking Machine》。我覺得這個書名取得很好,過去我們對 AI 多少有些恐懼,擔心 AI 會對人類造成控制或危害。但如果換個角度,AI 其實就是用機器來模擬人類思考——一部可以「思考」的機器,說到底它還是機器。

書中提到的內容很廣,包括:黃仁勳/輝達成功的密碼、企業哲學與技術創新、領導風格、到產業影響力與全球地位。講的是輝達如何在 AI 世代成為全球最關鍵的企業之一,從產品與策略上,走過 NV1 的失敗到 NV3 的翻身,展現冒險精神。企業哲學的部分,則是那句「三十天」:他常對同仁說,輝達隨時可能在三十天內倒閉。這並不是危言聳聽,而是因為公司在發展過程中,確實經歷過多次差點斷裂的關鍵時刻。

關於領導風格,書裡有談到「咆哮」背後的激勵哲學。黃仁勳在對內的作風,有時被形容得很直接、甚至像暴君;但這更接近一種講求效率與紀律的管理。他會用很強的訊號讓大家醒來、聚焦當下要務,並把責任意識落到具體的交付標準。

CUDA 與 AI 的開拓,作者用了 O.I.A.L.O.(Once in a Lifetime Opportunity,一生一次的機會)來對照。這段歷程,描寫了即使犧牲短期獲利,也要全力押注平台與生態建設的決心,最後也奠定了輝達在 AI 時代的優勢:

  • 軟體平台:CUDA 統一運算架構;
  • 開發者生態:工具鏈與社群的長期耕耘;
  • 硬體基礎:GPU 的平行運算架構;
  • cuDNN:把卷積/矩陣運算做成可重用且高效的加速庫。

AI 的最新進展與風險,書裡也有談。DGX-1 這種面向矩陣運算的 AI 加速伺服器,從「原子層級」到系統設計做了重構,成為雲端與企業內部訓練的標準平台之一。另一方面,大型模型的推論成本(inference)高昂且持續性強,如何在部署規模與運算效率之間取捨,是產業發展的關鍵課題。許多使用者第一次接觸生成式 AI,被形容像「靈性體驗」——你會有「天啊,這台電腦好像真的懂」的感覺。當然,也有關於「超智慧」的風險討論,例如「小孩玩炸彈」與「迴紋針最大化」這類隱喻,提醒我們重視 AI 對齊與治理的重要性。

回到全球地位與影響力這段:要看懂輝達,先看懂黃仁勳。輝達正引領下一次工業革命。AI 可能是人類史上迄今最關鍵的一次技術革命之一。輝達已經成為 AI 時代的核心基礎設施供應商;市值衝上世界前列,每一次財報都牽動全球科技股的走勢。從 1993 年創業到現在,黃仁勳的任期與決策,經常被描繪成這場轉折的關鍵。輝達不只是晶片供應商,更逐步成為 AI 生產系統的建構者:從顯卡到資料中心、從自動駕駛到生成式 AI,技術已深入現代數位基礎設施的關鍵層面。里程碑若粗略列舉:1993 創業、1999 GeForce、2006 CUDA、2016 DGX-1、2023 ChatGPT 帶動生成式 AI 爆發。

關於「三十天」企業哲學再補一句:

  • 「靈感不是勝利之母,絕境才是。」
  • 「我們公司再三十天就要倒閉。」

這些話背後的行動面,是把危機意識具體化成制度與工具:例行的「30 天壓力測試」,定期檢視現金流、供應鏈交付,以及關鍵人才備援,讓危機意識變成一種預防性管理。

創新、冒險與產品原型策略:

  • 「不冒險就是最大的風險。」
  • NV3 的軟體模擬取代實體原型,雖然過程緩慢、枯燥,卻大幅縮短設計週期並降低重複開版的成本風險;
  • 從 NV1 失敗到 NV3 翻身,體現「在混亂中學習、允許不完美的快速迭代」;
  • 可程式化著色器(shader)的押注,短期犧牲效能/相容性,換取長期的平台可塑性與開發者生態。

領導風格與紀律:

  • 「他的工作不是成為你的朋友,而是驅使你超越自己。」
  • 「我的驅動力有很大一部分來自內疚。」
  • 「角色動態重配」:隨時可能有人在關鍵時刻成為公司最重要的人。

最後,以行動啟發作結:

  • 會議設計上,明確每個議題的負責人(owner)、進度紅/黃/綠與下一步時程;
  • 在管理上,將內疚轉化為建設性與責任驅動力;
  • 在技術/產品上,持續用「性能/成本/治理」三角來平衡決策,並關注推論成本的下降路徑與資料治理。
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2025/09/28
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