英偉達的成功并不是沒有人注意到，現在幾乎所有的大型芯片商都突然開始追尋AI夢了，同時也有大量的初創公司開始開發架構新型的深層學習芯片。未來科技業中，深層學習至關重要，因此英偉達最重要的客戶Google現在也開始制造芯片了，成了其競爭對手。

　　從電子游戲到人工智能 英偉達進擊之路從未停歇

　　英偉達(Nvidia)在深度學習領域領先于其他科技巨頭開展業務，其優勢不言而喻。在越來越激烈的競爭中，要想保持其地位，依舊不能松懈。創始人黃仁勛出生于***，9歲隨家人移民到美國，30 歲時與其他兩個合伙人創立英偉達，股價在過去 5 年翻了 5 倍多。《福布斯》撰稿描述了英偉達如何創造奇跡，并不斷改變世界之路。

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　　在圣何塞貝里埃薩某天橋附近的 Denny’s 店里，英偉達的聯合創始人克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)吃著香腸和煎蛋，小口吸著帶有焦味的咖啡。在1993年4月，就是在這家破舊的小餐館里，三位電氣工程師——馬拉科夫斯基、克蒂斯·普里姆(Curtis Priem)以及英偉達的現任CEO黃仁勛創建了一家公司。這家公司旨在制造速度更快，能產出更真實畫面的特制芯片。圣何塞東部在那個時候治安還不是太好，人們向停下的警車開槍，打得餐館正面到處都是子彈眼。沒有人會想到這三個在這家破舊的小店喝著無限續杯咖啡的年輕人會建立一家變革世界的公司，這次變革所帶來的影響和英特爾在20世界90年代給世界帶來的變革一樣。
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　　馬拉科夫斯基說：“在1993年，這樣的芯片根本沒有市場但是我們看到了即將到來的浪潮。在加州有一個為期5個月的沖浪比賽，當主辦方在日本觀測到某些潮涌或風暴時，他們就會通知沖浪選手來加州，因為浪潮在兩天后就會來到。這就是我們當時所做的，當時我們就是處于觀潮到潮涌或者風暴的階段。”
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　　英偉達的聯合創始人們看到的浪潮就是當時剛剛興起的圖像處理(GPU)市場。他們所制造的芯片大多以卡狀銷售給游戲玩家插在PC主板上來獲取超快的3D畫面體驗。該公司的芯片都有以充滿男性荷爾蒙的名字來命名，如“Titan X”或“GeForce GTX 1080”，這些卡式芯片最高售價達到1200美金。20年后的今天，英偉達的年收入已經到達了50億美金，但這些芯片的銷售額仍占據了公司總收入的一半多。
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　　盡管英偉達在 PC 游戲方面展現出出人意料的適應能力(當整個PC行業遭受寒冬時，在最近的一個季度，英偉達與去年同比增長63%)，但是讓華爾街對這家公司垂涎欲滴的卻不是他們的游戲業務而是該公司的人工智能(AI)業務。這小小的一字節硅可以變化出更多的魔法，它可以召喚出不一樣的風景，也可以畫出一副完美的爆炸圖。AI最適宜也最熱門的應用還是深度學習。深度學習可以使計算機自主學習，程序員不需要人工編碼所有程序，并且AI在圖像識別和語音識別方面展現出無可比擬的優勢。
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　　為建設數據中心，Google、微軟、Facebook以及亞馬遜這樣的科技巨頭都在大量的購入英偉達的芯片。麻省總醫院等機構利用英偉達的芯片檢測像 CT 掃描這樣的醫學影像中出現的異常。特斯拉最近也宣布為了實現自動駕駛，將在其旗下所有車中都安裝英偉達的GPU。在Facebook和HTC的VR產品中，英偉達還可以作為基礎設備驅動VR頭盔。
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　　英偉達總部位于加州圣克拉拉。黃仁勛以其標志性的全黑打扮——黑色皮鞋，黑色牛仔褲，黑色Polo衫，黑色皮夾克出現在公司總部，他說“在我們公司的發展歷程上，我們從未像現在這樣處于一個這么大的市場中心。這都歸功于我們做對了一件事，這件事就是圖形計算(GPU computing)。”
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　　全世界有3,000家 AI 初創公司，其中大多數都是基于英偉達的平臺創建的。他們利用英偉達的GPU來開發各類app，這些 app 涵蓋股票交易、在線購物以及無人機導航。甚至還有一家名為June的公司利用英偉達芯片來制造AI烤箱。
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　　“我們已經投資了大量的初創公司，將深度學習應用到許多領域，每家公司都是基于英偉達的平臺來進行開發的，”風投公司 a16z 的馬克·安德森補充道，“這就像是在90年代大家都圍繞Windows上做開發，在21世界頭十年又都圍繞iPhone做開發。”

　　安德森開玩笑道：“我們公司內部有個游戲叫‘如果我們是對沖基金的話，會投哪家公司’，所有人都選擇投資英偉達。”

　　英偉達是GPU領域的龍頭老大，其市場份額占比達70%。英偉達向這些新市場擴張的趨勢使其股票飛漲。在過去12個月里，其股票市值幾乎翻倍，并幾乎是5年前的5倍，其市值也增長了四十多倍達到500億美金，成為該領域市值最高的公司。英偉達良好的業績也使黃仁勛個人身價達24億美金(聯合創始人馬拉科夫斯基已處于半退休狀態，另外一名創始人普里姆在2003年離開了英偉達)。

　　飛漲的股票使英偉達在半導體行業首屆“Just 100 美國最佳企業公民”排行榜中名列前茅。這個榜單是《福布斯》和《Just Capital》聯合發布的，Just Capital由億萬級對沖基金投資者、慈善家保羅·都鐸·瓊斯二世創建。“Just 100”訪問了50,000名美國人，讓他們評價了1,000家左右上市公司，調查范圍涵蓋公司對待員工、顧客和股東的態度來評價該公司。

　　在調查的10項指標中，英偉達在員工待遇、福利、產品貢獻及環境影響方面的分數都遠遠超過了平均數。該公司的員工友好型政策，如超長假期，彈性工作時間以及壓力管理課程，使得英偉達將對手Glassdoor遠遠甩在身后(Glassdoor是一個廣受處于跳槽期的硅谷科技人員喜愛的工作環境匿名評價網站)。在這樣出了名同質化的行業里，英偉達開展各種項目來推動女性和少數族裔人員更多地擔任核心工程崗位。

　　黃仁勛說“我把公司看做一個人，看做一個有生命的個體。企業文化就是公司的基因，或是公司的操作系統。如果要說我有什么企業建設心得的話，那就是企業文化是最重要的一環。”

　　黃仁勛一直深知英偉達的圖像處理芯片不僅僅只能用在游戲上而還有更多潛能。但他也沒有想到英偉達的GPU可以應用到深度學習。深度學習技術(曾也被稱作神經網絡)大致借鑒了大腦神經元和神經突觸的工作原理。深度學習技術于1960年代在學術界興起，于1980-1990年代取得重大進展。但是一直有兩個因素制約著深度學習的發展：1.能夠訓練深度學習計算程序的大數據；2.便宜，高效的計算能力。
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　　英特爾網的出現解決了第一個問題——突然間每個人的指尖都可以觸及到巨大的數據量。但是第二個問題仍然沒有得到解決。
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　　這個問題一直持續到2006年，在這一年，英偉達發布了名為CUDA的編程工具包，該工具包使程序員可以更輕松的編輯顯示屏上的每一個像素點。該GPU模擬數千臺微小型計算機同時加工像素點。這些微小型計算機運行低級的運算來生成影子、反射、光線和透明效果。在CUDA發布之前，對于程序員來說GPU編程非常辛苦，他們需要編寫非常多低級機器代碼才可以完成編程。英偉達花了數年來開發CUDA，他們將高級程序語言如Java和C++引入了CUDA從而使程序員的編碼工作變得輕松起來。有了CUDA，研究人員可以以更快更廉價的方式開發深度學習模型。
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　　“深度學習幾乎和大腦一樣”，黃仁勛說：“它非常有用，你可以教會他幾乎所有事情。但是它有一個非常大的壁壘，那就是它需要大量的計算。而我們的GPU具備這樣的計算能力，是深度學習計算模型的理想選擇。”
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