NVIDIA 的历程：从游戏显卡到 AI 先驱！- 探索NVIDIA如何由游戏显卡制造商发展为人工智能领域的先驱
NVIDIA 的故事始于 1993 年，当时 30 岁的黄仁勋与两位合伙人在加州共同创立了这家公司。“NVIDIA”这个名字源于拉丁语“invidia”，意为羡慕，反映了他们想要创造别人羡慕的产品的雄心。作为一名狂热的游戏玩家，黄仁勋相信个人电脑将成为游戏和多媒体的主流平台。这一远见成为 NVIDIA 成功的基础。
早期的挣扎和关键的转折点1995 年，NVIDIA 推出了 NV1 显卡，引起了日本著名游戏公司世嘉的注意，并获得了价值 700 万美元的巨额合同。然而，NVIDIA 的技术选择导致产品未能达到预期，将公司推向破产边缘。黄仁勋做出了一个关键决定，向世嘉诚实承认失败，提议停止合同，但仍要求全额付款以帮助 NVIDIA 生存。令人惊讶的是，世嘉同意了，700 万美元的救命钱让 NVIDIA 得以继续运营。
与 RIVA128 一起反弹有了新资金，NVIDIA 转向与微软的技术接轨，开发了 RIVA128 显卡。RIVA128 一经推出，四个月内就售出 100 万台，标志着 NVIDIA 的复兴。这一成功确立了 NVIDIA 在图形处理行业的领先地位。尽管 NVIDIA 在游戏领域取得了胜利，但在进入移动计算市场时，NVIDIA 面临着重大挑战。
移动计算面临的挑战2007 年，NVIDIA 推出了 Tegra CPU，旨在抢占蓬勃发展的智能手机市场的份额。黄仁勋预见到移动计算将成为下一个重大前沿，并在此领域投入巨资。然而，市场需要先进的通信基带技术，而高通则主导了这一领域。NVIDIA 的 Tegra CPU 难以获得关注，最终退出了智能手机市场。黄仁勋不为所动，将 Tegra 系列重新定位为智能汽车、智能城市和云服务，并与特斯拉等公司建立了合作伙伴关系，并取得了成功。
CUDA技术的突破2006 年，NVIDIA 推出了突破性的通用计算架构 CUDA（计算统一设备架构）。CUDA 允许软件开发人员使用熟悉的编程语言（例如 C++、Fortran、Java 和 Python）来利用 GPU 的功能。这一创新使 GPU 的应用范围扩展到图形之外的广泛应用，包括科学计算、物理模拟和机器学习。2024 年 6 月，黄仁勋在台湾大学的一次演讲中详细介绍了 CUDA 的发展和影响。CUDA 最初的设想是为了克服 GPU 仅用于图形的局限性，它将 GPU 转变为多功能计算工具，显著提高了各个领域的计算效率。
建立人工智能领导地位CUDA 的成功不仅推动了 NVIDIA 的发展，也推动了 AI 行业的发展。黄仁勋强调，CUDA 将 GPU 从专用图形芯片重新定义为强大的通用计算引擎。这一转变使 NVIDIA 在 AI 和深度学习领域占据领先地位。NVIDIA 通过捐赠设备和资金，鼓励全球大学和研究机构采用 CUDA，培养新一代专家，巩固 NVIDIA 的行业主导地位。
战略眼光与持续创新黄仁勋时刻保持着一种“无限游戏”的心态，这种心态的特点是谨慎而又具有前瞻性的决策。例如，在推出 CUDA 的同时，他还让 NVIDIA 探索移动计算。这种并行开发方法，即“三个团队、两个季度”模式，使 NVIDIA 每六个月就能发布新产品，从而获得竞争优势。黄仁勋的原则被称为“黄氏定律”，认为 GPU 性能应该每六个月翻一番，为半导体行业树立了一个关键的基准。
对人工智能及其他领域的贡献NVIDIA 的并行计算创新对 AI 领域产生了重大影响。CUDA 平台让没有硬件专业知识的初创企业和开发者能够利用 GPU 进行通用计算，扩大了 GPU 的应用范围。2012 年，多伦多大学团队利用 NVIDIA 的 CUDA 平台训练神经网络，在全球 AI 图像识别比赛中取得了显著成绩，证明了 GPU 在 AI 计算中的关键作用。2016 年，NVIDIA 向 OpenAI 捐赠了全球首台 AI 超级计算机，推动了开创性的 GPT 模型的开发，巩固了 NVIDIA 在 AI 时代的领导地位。
充满无限可能的未来在黄仁勋的领导下，NVIDIA 成功渡过多次危机，通过并行发展和技术创新取得市场主导地位。黄仁勋始终保持的危机意识和无限游戏思维是 NVIDIA 持续成长和成功的重要驱动力。随着 NVIDIA 不断发展和创新，它始终站在人工智能和计算技术的前沿，塑造这些行业的未来。
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