在人工智能领域，有一个名字无人不知，无人不晓——NVIDIA黄仁勋。他是英伟达（NVIDIA）的创始人兼CEO，也是全球最富有的人之一。他的公司生产的GPU（图形处理器）被誉为“AI之王”，为各种生成型AI应用提供了强大的算力支持。他的目标是让计算机能够像人类一样思考、创造和沟通。

但是，你知道吗？如果要训练一个拥有1000亿参数的人工智能模型（比如GPT-3），使用CPU需要花费28年的时间，而使用NVIDIA最新发布的H100 GPU只需要3天¹。这意味着什么？这意味着，在AI领域，选择比努力更重要。如果你选择了错误的工具，再努力也无济于事。

如果你选择了正确的工具，就可以事半功倍。

那么，为什么NVIDIA的GPU如此强大？它们是如何诞生和发展的？它们又将如何影响我们的未来？本文将带你走进黄仁勋的算力霸权之路，揭秘他和他的公司背后的故事。

## 从游戏到AI：GPU的崛起之路

黄仁勋出生于台湾，小时候随父母移民美国。他从小就对计算机和芯片设计感兴趣，后来在俄勒冈州立大学和斯坦福大学分别获得了计算机科学和电子工程的学位。在1993年，他和两个同事一起创立了英伟达（NVIDIA），专注于开发图形处理器（GPU）。

当时，GPU还是一个新兴的市场，主要用于提升电脑游戏的画面效果。黄仁勋看到了这个市场的潜力和需求，决定打造一款能够实时渲染复杂三维图形的芯片。经过多年的研发和创新，英伟达推出了一系列成功的GPU产品，如GeForce、Quadro、Tesla等，逐渐成为了游戏行业和专业图形行业的领导者。

但是，黄仁勋并没有满足于此。他意识到，GPU不仅可以用于图形渲染，还可以用于加速各种计算密集型的任务，如科学计算、深度学习、机器视觉等。他开始将英伟达转型为一家平台公司，为各个行业提供基于GPU的解决方案。他还投资了一批优秀的AI创业公司，并与谷歌、亚马逊、微软等云计算巨头建立了合作关系。

随着人工智能技术的飞速发展，生成型AI成为了一个新的热点。生成型AI指的是能够根据输入数据生成新内容或答案的AI系统，如GPT-3、ChatGPT等。这些系统需要处理海量的数据和参数，因此对算力有极高的要求。而NVIDIA的GPU恰好能够满足这种需求，因为它们具有高并行性、高带宽、低延迟等特点。

黄仁勋在今年5月29日举行的台北国际电脑展（Computex）上发表演讲时说：“我们已到达生成式AI引爆点。从此，全世界的每个角落，都会有计算需求。”² 为了应对这种需求，他宣布了一系列新产品和技术，包括：

- DGX GH200：一款基于Grace Hopper超级芯片和NVLink交换机系统提供支持的新型大内存AI超级计算机，专为大规模生成式AI负载设计，由256块GH200超级芯片组成²。

- MGX平台：一款面向系统构建者和云服务提供商的新型模块化参考设计，可以根据不同的用例构建定制的解决方案，节省开发资源的同时缩短上市时间³。

- Spectrum-X：一款全新的以太网网络，可以将多个MGX平台连接起来，形成一个高性能、高可靠、高安全的加速计算网络³。

这些产品和技术都体现了黄仁勋的远见和创新。他不仅为自己的公司提供了强大的竞争优势，也为整个AI行业提供了更多的可能性。他让我们看到了一个更智能、更创造性、更沟通的未来。

## 选择比努力更重要？NVIDIA黄仁勋的算力霸权之路

黄仁勋的成功并非一帆风顺。他也曾面临过各种挑战和困难，如市场竞争、技术变革、法律纠纷等。但他凭借着自己的智慧、勇气和决心，一次又一次地战胜了困境，赢得了市场和用户的认可。

他最大的优势就是他对于算力的洞察和把握。他深刻地理解了算力在AI领域的重要性，以及GPU在提供算力方面的优势。他不断地投入研发和创新，推出了一代又一代的GPU产品，满足了不同行业和场景的需求。他还建立了一个完整的软件和硬件生态系统，让开发者和用户可以轻松地使用和部署GPU。

他也非常敏锐地捕捉到了AI领域的新趋势和机遇，如生成型AI、大模型AI等。他及时地调整了自己的战略和方向，为这些新兴领域提供了专门的解决方案。他还与各大云计算平台和AI领导者建立了紧密的合作关系，扩大了自己的影响力和市场份额。

可以说，黄仁勋是一个选择高手。他总是能够在正确的时间做出正确的选择，从而走在了别人前面。他也是一个努力高手。他总是能够付诸行动，从而实现了自己的目标。他用自己的选择和努力，打造了一个算力霸权。