「王者的对话」Ilya Sutskever 和黄仁勋都是这波 AI 浪潮的见证者和重要推动者。在即将到来的「AI iPhone 时代」，两人也必将扮演重要的领导者角色。在这场对话中，两人谈到了深度神经网络的能力、限制和内部工作方式，并勾勒了一些未来的图景。在打造 GPT-4 的过程中，Ilya Sutskever 坚信「（模型）越大越好，扩大规模是 OpenAI 的目标之一」。这自然是黄仁勋喜闻乐见的。
乔布斯创造了智能手机iPhone，颠覆了人类生活和所有行业，从而把人类带进移动互联网时代。黄仁勋在日前向全世界宣布：“我们正处于「AI iPhone时代」”！充盈着野性的黄仁勋，这个想象力和创造力满满的“一刻者”，他再也压抑不住压抑不住“一刻者”当下的抱负——开辟一个深刻改变人类的ChatGPT AI 新时代！谁也想不到，从作为电子鸦片的游戏产业中诞生的显卡厂家英伟达，会不经意间靠着做游戏显卡掌握了最先进的AI技术，并成为AI时代的领头羊甚至王者。在日前2023春季GTC大会主题演讲中：黄仁勋向台积电放核弹！干掉40000台CPU服务器，计算光刻提速40倍！
1964年，黄仁勋出生于中国台湾，10岁的时候，他和哥哥就被送到了美国华盛顿州的舅舅家，最终被安排就读于一所乡村寄宿学校。这所学校更像是问题少年集中营：每个孩子都有刀，而同学更是全身刺青。在这里，黄仁勋每天放学都被迫打扫男厕所。后来他回忆，在这里学到了人生重要的一课——隐忍。隐忍，也是被积蓄壮大的野性。
1993年，黄任勋与俩伙伴创办英伟达。1995年，英伟达推出了第一个产品NV1图形处理器，但是这个3D图像并没有流行起来。黄仁勋重新制定了英伟达的战略，主攻以台式机为基础的3D图形领域。
在当时的半导体产业中，技术的发展速度遵循着摩尔定律：每过18-24个月，集成电路芯片上的电路数目都会翻倍增长。这是由戈登·摩尔在1965年提出的，那时，他还没有创立英特尔。而这个计算机行业中的重要定律，统治了芯片行业五十年。在2016年走向衰落。
而早在1999年，黄仁勋相信英伟达可以通过打破摩尔定律来建立自身的优势。于是他提出了后来与摩尔定律并称的显卡芯片领域“黄氏定律”，即显示芯片每6个月性能提升一倍。比摩尔定律快上3倍的产品更新速度，使得英伟达得以建立起行业主流的地位。
1999年8月，黄仁勋首次提出GPU（图形处理器）概念，带领英伟达推出了全球第一款以GeForce命名的显示核心。自此，GPU成为计算机中独立于CPU的另一个重要计算单元。
在黄仁勋看来，英伟达不仅是一家芯片公司，而且还是专注于世界上最复杂的、最困难的视觉计算问题的公司，生产芯片不是最终目的，为什么要生产芯片才是。就像当初他能够提出具有挑战性的“黄氏定律”一样。在一次清华大学的演讲中，黄仁勋表示，“我们和其他竞争对手最大的区别，在于我们会看到一两年以后更大的图片，我们比他们想的更远，解决这些世界上出现的计算方面最大的困难。”黄仁勋保持了少年时的野性。当时，被压抑了的野性，终于得到了充分的绽放：在最困难最复杂的视觉计算、半导体芯片和算力王国等一系列领域，勇于突破任何人为的限制，向着他内心巨大无穷性的广袤景象垂直攀登，有了英伟达王国一系列不同凡响创造。
英伟达秘密研发四年、向芯片制造业甩出一枚技术“核弹”——通过突破性的光刻计算库cuLitho，将计算光刻加速40倍以上，使得2nm及更先进芯片的生产成为可能。
从英伟达的一系列软硬件发布，可以看到英伟达对先进AI计算的支撑已经覆盖到从GPU、DPU等硬件到帮助企业加速构建定制生成式AI模型的云服务。
英伟达不断为更大规模的AI模型训练提供更强大的算力基座，对AI训练和推理的前沿发展起到了重要推动力，蓬勃而生的AI热潮又为英伟达带来了更广阔的市场和机遇，进而推动释放人类的创造力。
习惯身穿一身皮革摩托夹克的黄仁勋，在其公司股价达到100美元的时候，决定在其胳膊上纹上刺青，从一个不良少年成为亿万富翁，时代赋予黄仁勋的故事多少带着些江湖气。科技进步无止境，黄仁勋的野性也无止境。黄仁勋的野性爆发，是遵循自然规律，服从于宇宙事物发展的第一性原理，他把野性或天性作为顺应事物自然而然的常法，这就可以护卫自身，就可以保全天性，就是可持续的事业。诚可谓：人法地，地法天，天法道，道法自然。
庄子在养生篇讲述了一个养生大道，即庖丁解牛。在讲庖丁解牛之前，庄子先加了一个千古名句：
吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！已而为知者，殆而已矣！
接着庄子讲了庖丁解牛的故事。这个千古名句，跟庖丁解牛是什么关系（庖丁解牛说尽了庄子哲学）呢？我理解庄子精解了千古“击穿一技接通万有（万物一体）”的创新机理。
“以有涯随无涯，怠已！已而为知者，殆而已矣！”。庄子在说，庄子在说，人们的生命是有限的，而知识（欲望）却是无限的。以有限的生命去追求无限的知识（欲望），势必体乏神伤，甚至还自以为了不起，那可真是自寻死路！
然而，把庄子的话反转过来就是“以无涯随有涯，妙哉”。这正可以表述科技创新“击穿一技接通万有”的作用机理——
以“无涯”的公司内外无穷性广域资源，聚焦“有涯”大美绝活价值创造标靶，“追逐细节中的魔鬼”，自性爆发创造解决人类发展挑战的大美绝活，妙哉！乔布斯创造了智能手机iPhone，颠覆了人类生活和所有行业，从而把人类带进移动互联网时代。黄仁勋在日前向全世界宣布：“我们正处于「AI iPhone时代」”！
开辟一个深刻改变人类的ChatGPT AI 新时代！
2023.30
黄仁勋就是AIGC时代的摩尔
北京时间3月24日，英特尔公司和戈登与贝蒂·摩尔基金会对外宣布，英特尔联合创始人戈登·摩尔在美国夏威夷家中平静去世，享年94岁。
正是借助摩尔在1965年提出的“当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍”摩尔定律，半导体产业在其指引下开启了长达半个多世纪的创新进程，带动了英特尔、AMD、英伟达等一大批芯片相关公司的崛起。
随着芯片制程工艺逐渐逼近极限，围绕摩尔定律是否已死的讨论日益增多。其中最具代表性的人物当属英伟达创始人黄仁勋。“摩尔定律已经结束了”，在黄仁勋看来，随着加速计算和人工智能时代的到来,摩尔定律的基本发展动能已经走到尽头，以类似成本实现两倍业绩预期对于芯片行业来说已成为过去式。
但重返英特尔出任CEO的帕特·基辛格显然并不认同黄仁勋观点。在悼念摩尔文章中，基辛格再次重申：“英特尔仍然受到摩尔定律的启发，并打算追求它，直到元素周期表用尽。”不过，一个不争的事实是，借助比摩尔定律性能更新频率快上3倍的“黄氏定律”，眼下的半导体行业正在从曾经的摩尔时代，迈入属于黄仁勋的新时代。随着ChatGPT产品爆火，英伟达AI芯片变得供不应求。台湾电子时报近期报道称，微软等客户对英伟达A100/H100芯片需求强劲，后者订单已经排期至2024年，目前正在向代工厂台积电紧急追单。为了给新版必应与结合ChatGPT能力的新款Office365留下足够资源，微软内部已陷入AI服务器短缺状态，开始对来自英伟达的GPU采取配额供给机制。美银证券半导体分析师维韦克 · 阿里亚对此点评道：“使用英伟达的产品并增加计算能力非常容易。目前，计算能力基本上就等同于硅谷的硬通货。”面对外界庞大的AI芯片需求，黄仁勋将英伟达自比为全球AI发动机，并称“正在努力为所有客户提供服务”。为了进一步解决越来越多创业公司在大模型方面的算力需求，黄仁勋将英伟达类比为台积电，希望通过最近发布的“NVIDIA AI Foundations（英伟达AI基础大模型）”，面向需要构建、改进和操作大型语言模型和生成AI的客户，帮助他们构建自定义大模型。这些客户甚至不用自己配置超级计算机服务，直接借助英伟达DGX Cloud的AI超级计算云服务，通过一个Web浏览器就能训练、访问大模型产品。黄仁勋希望将英伟达塑造为人工智能时代基础设施的雄心，被进一步加强。过去近30年，黄仁勋带领英伟达从一家以设计和销售GPU（图形处理器）的半导体公司，逐渐成长为AI加速算力软硬件一体方案的芯片巨头。如同上一代霸主英特尔一样，掌控高端GPU近九成份额后，黄仁勋和他所领导的英伟达，也开始招致外界的抵抗。时下最新的代表人物来自英特尔前首席架构师拉加·柯杜力，其计划创办一家新的生成式人工智能软件公司，柯杜力希望通过软件和工具渠道，来打破英伟达GPU的主导地位。目前，市面上类似的生成式AI软件，大多只能在英伟达的GPU上使用。黄仁勋在GTC2023上也对外明确，当前云上唯一处理ChatGPT的GPU就是英伟达的HGX A100。华尔街开始流传一种观点，英伟达有点类似光刻机巨头ASML：部分垄断，在高端市场没有竞争。柯杜力则希望未来的生成式AI工具可以兼容配合英特尔、苹果、AMD公司的处理器一起使用。现年60岁的黄仁勋在最近谈及退休计划时表示，自己希望能够再领导英伟达30到40年，直到90岁左右，届时会以机器人的形式继续工作。只是，在实现上述宏远目标之前，黄仁勋需要先确保的一点是：外界对英伟达的恨意，不会超过喜爱。2012年由斯坦福大学李飞飞教授主办的ImageNet竞赛中，Alex koshevsky、Elias suskaver和Jeff Hinton三人小组，借助2块英伟达GTX580 GPU训练出来的AlexNet计算机视觉模型，以压倒性优势击败谷歌、微软等一众科技巨头，拿下挑战赛冠军，由此开启了深度学习的大爆发时代。通过这次全球性赛事，相比CPU，GPU在并行计算上的碾压优势真正引发外界重视。黄仁勋更是将2012年视为英伟达的重要转折点，称这一年是“人工智能发展标志性的一年”，并表示：“利用GPU的大规模处理能力来学习人工智能算法是一种全新的计算模式。”在之前的云计算环境下，计算主力是英特尔的CPU，转到AI计算场景，计算主力替换成了GPU和其他专用加速器，后者的并行计算能力与深度学习算法的逻辑一拍即合。黄仁勋在2016年的投资人会议上强调，深度学习是英伟达十分重要的增长动力，也是公司一直持续大力投资的领域，“过去5年来，我们一直默默投资深度学习，因为我们相信深度学习未来对整个软件产业、整个计算机产业都有着深远的影响，我们把一切都赌在了深度学习上。”事实证明黄仁勋赌对了。英伟达在深度学习发展最快的两个相关领域均取得了成功：数据中心取代游戏成为公司新的营收支柱。2023财年，英伟达数据中心总收入同比增长41%，达到创纪录的150.1亿美元。与之相比，游戏业务总营收同比下降27%，降至90.7亿美元。自动驾驶领域，凭借把在显卡领域练就的“砌算力”大法发挥到极致，黄仁勋用一套“CPU+GPU”模式更好地匹配了车企的开发需求。眼下，配备英伟达芯片与否，已经成为衡量一家车企自动驾驶能力的重要因素之一。“加速计算并非易事。2012年，计算机视觉模型AlexNet动用了英伟达GeForce GTX 580，每秒可处理262 PetaFLOPS。该模型引发了AI技术的爆炸，”黄仁勋说道，“十年之后，Transformer出现了，GPT-3动用了323 ZettaFLOPS算力，是AlexNet的100万倍，创造了ChatGPT这个震惊全世界的AI。”ChatGPT得以诞生的背后，同样离不开黄仁勋的算力支持，“英伟达的AI超级计算机DGX是语言大模型背后的引擎，我曾亲手将全球首款DGX交给OpenAI，自此之后全球百强企业中有一半安装了这款计算产品。”从游戏显卡发家的英伟达，在黄仁勋带领下，成为近年来罕有的“穿越周期”的芯片厂商：先是乘上AI的东风，然后又搭上了比特币为代表的加密货币热潮，智能新能源汽车的崛起，和ChatGPT的意外爆发，共同推动英伟达市值一路高涨，先后超越英特尔、台积电，成为全球半导体领域市值第一企业，黄仁勋身家也随之水涨船高。截至3月24日，英伟达股价今年上涨超过70%，市值飙涨至6700亿美元，已经是曾经芯片霸主英特尔的5倍多，黄仁勋身家也逼近250亿美元大关。当黄仁勋将2012年视为英伟达重要转折点的时候，英特尔则在一边忙着跟高通争夺移动芯片市场，一边抽空与AMD打官司。日趋壮大的英伟达，并未能引发英特尔的特殊关注。毕竟，直到2017年前后，英特尔市值还超过英伟达、AMD和台积电三者总和。在费城半导体指数中，数十年来，英特尔稳居市值第一，其领先地位看似牢不可破。1993年，30岁的黄仁勋创立英伟达时，市场上林立着众多强大竞争对手，如英特尔、IBM、惠普、思科等等，行业主要遵循的都是摩尔定律，黄仁勋想到的破局点之一是，“解决那些摩尔定律无法解决的，或者说在摩尔定律时代是不可能被解决的问题。”这便是借助GPU所带来的加速计算。“What Andy gives, Bill takes aways”。Andy指英特尔CEO安迪·格鲁夫，Bill指的是微软创始人比尔·盖茨。这句流传甚广的谚语大意是说，硬件性能的大幅度提升所带来的广阔空间，很快就会被软件的发展消耗殆尽。相比起硬件，如芯片的进步，软件，如游戏的进步则要容易得多，也快得多。因此，在黄仁勋看来，GPU的发展速度应该比一般的芯片更快。1999年，黄仁勋提出了与摩尔定律并称的显卡芯片领域“黄氏定律”，即显示芯片每6个月性能提升一倍，相比摩尔定律的每18个月性能提升一倍，快了3倍。也正是基于更为高频的更新速度，黄仁勋用更强性能的GPU更好满足了游戏玩家的操作体验，为AI芯片时代的来临提前打好了基础。当被问及英伟达在生成式AI崛起过程中获得丰厚回报是运气还是先见之明时，黄仁勋表示：“我们只是坚信，总有一天会有新的事情发生，剩下的就是需要一些偶然的发现。”这种赌徒式的冒险心态支撑着英伟达一路走到今天。“每家公司都会犯错，我也犯了很多错误。有些错误甚至将公司置于危险之中，特别是在一开始，因为我们规模很小，而需要面对的却都是庞然大物，我们只能努力开发全新的技术。”黄仁勋说道。2006 年，黄仁勋再次豪赌未来，发布了CUDA软件工具包。此后十年内，黄仁勋都在接受来自华尔街的责问，如“你们为什么要进行这项投资？”“没有人在使用它。在我们的市值中，它的估值为零”。“直到2016年左右，也就是CUDA问世10年后，人们才突然意识到这是一种截然不同的计算机程序编写方式。它具有变革性的加速功能，然后在AI领域取得突破性成果。”英伟达应用深度学习研究副总裁布莱恩 · 卡坦扎罗表示。到2020年7月，英伟达市值逼近2500亿美元，首度超越了英特尔的2480亿美元，成为美国本土市值最大的芯片制造商。取代英特尔成为芯片领域老大后，留给黄仁勋的不只是荣耀，还有扑面而来的抗争敌意。英特尔前首席架构师拉加·柯杜力只是其中代表之一。这样的敌意黄仁勋在两年多前就曾亲身体验过。2020年9月，黄仁勋开出400亿美元天价拟从软银手中收购Arm，交易一经宣布便遭到来自华为、高通、微软、谷歌等公司的反对，认为将会对半导体行业产生不利影响。面对外界诸多质疑，黄仁勋曾辩解称，Arm做CPU，英伟达做GPU和DPU，从本质上来看两者是相辅相成，并将两者的关系比作西红柿酱和芥末，认为双方结合将带来创新。但随着Arm架构对自研芯片企业越来越重要，英伟达想要顺利完成收购的阻力有增无减。2022年2月8日，英伟达和软银集团双双宣布，英伟达对Arm的收购交易终止。至此，这场为时一年多的芯片行业最大规模收购案以失败告终。更大的风险在于，黄仁勋极力看好的自动驾驶领域，正面临流失更多大客户的危机。智能新能源汽车时代，为了实现更好的性能优化，从芯片、算法到操作系统，一体化自研已经成为越来越多车企攻克的方向。特斯拉在弃用英特尔Mobileye、转投英伟达合作三年之后，就于2019年自研了FSD芯片，在“CPU+GPU”基础架构上再增添专门的AISC（专用集成电路），来解决潜在的算力瓶颈。国内造车新新力代表蔚小理，同样在加紧自研芯片进程。这样的风险不只存在于汽车业务，在黄仁勋赖以为重的数据中心方面，美银证券半导体分析师阿里亚认为：“对英伟达来说，最大的问题是如何保持领先地位？他们的客户也可能成为他们的竞争对手。微软可以尝试在内部设计这些东西，而亚马逊和谷歌已经在内部设计芯片了。”随着特斯拉、谷歌、微软以及亚马逊等科技巨头越来越多设计自己的定制芯片，竞争也在加剧，并有望像GPU打败CPU一样，改写黄仁勋在AI芯片领域的绝对主导地位。在近期回答36氪有关大模型算力紧张问题中，百度创始人李彦宏就预测称，将来制约整个大语言模型发展的很可能不是算力。“今天我们看到算力很紧张，将来你可能发现算法突然变了，不是这个算法了，（制约发展的）可能就是另外一套东西。”在不断高呼“人工智能的iPhone时刻已经开始”之余，黄仁勋或许也要被迫接受变革所带来的种种不确定性。《关于ChatGPT，黄仁勋和OpenAI的科学家进行了一场“炉边谈话”》腾讯科技《英伟达黄仁勋：将通过中国云服务商提供AI超算能力 中国初创公司也能开发大模型》第一财经《对话李彦宏：不要重复造轮子，AI的十倍机会在别处》36氪《英特尔首席架构师离职创业：欲打破英伟达芯片对“AI作画”垄断》新浪科技《缺芯潮2.0来了？GPU短缺下游急寻替代品 价格战首枪已打响》财联社《英伟达想再赢一次》甲子光年
黄仁勋：我们正处在颠覆无数行业的AI「iPhone时代」！
负重前行的华为与赚翻了的英伟达
如何让我还没有存在的天赋潜能，真正存在的时候，真正的富足和丰盛才会出现。深入把握这片土地上中国人的痛点开始。拿出解决这些痛点的大美绝活，给消费者创造真正的价值，才能发现真实的自己。“接近美，接近神”。“大美绝活是一种信仰”！与众不同的绝活或好产品，造福消费者的宽度、广度、深度和敏感度，决定了“与众不同的绝活”之“大美”的程度，也决定了个人和企业的未来。因为，在市场经济中，每一个消费者的每一笔购买，是对企业的投票，决定了企业的前程。
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地头力=喜爱{目标}×专注{死磕}×做好{绝活}