【導讀】 AI的火爆使得英偉達（輝達）的市值水漲船高，成功躋身萬億美元俱樂部，作為公司的靈魂人物，黃仁勳一路走來經歷了哪些故事？這位皮衣客又是如何一步步建立了他的顯卡帝國？
從神經網路AlexNet、到ChatGPT，再到生成式AI的大爆發，英偉達的GPU功不可沒。
在這場AI淘金熱中，英偉達的市值水漲船高，成功進入兆美元俱樂部，成為全球第6大市值最高的公司。
若說英偉達的成功背後，一定離不開這位靈魂人物──黃仁勳。
大家皆知賈伯斯、蓋茲等科技巨人的故事，而一直不願意拋頭露面的老黃，除了一身皮衣，更多的經歷鮮有人知。
這次，紐約客的最新訪談深挖了老黃創業歷程、管理方式、以及如何帶領英偉達走向成功的過程。
老黃早年那些事
黃仁勳出生於1963年的台灣，九歲時，他和哥哥被送往美國，在肯塔基州的奧奈達浸信會學院（ Oneida Baptist Institute, in Kentucky）學習。
黃仁勳和一個17歲的室友住在一起，教室友識字，作為交換，室友教他臥推。每天晚上睡覺前，黃仁勳都要做一百個伏地挺身。
由於年齡太小，黃仁勳不能在這所學校上課，於是他去了附近的一所公立學校。
當時，校長向大家介紹了這位身材矮小、留著長髮、操著濃重口音的亞洲移民。然而，也因為這些特質，讓黃仁勳飽受同學的霸凌。
幾年後，黃仁勳的父母獲準進入美國，定居在俄勒岡州，兄弟倆與父母團聚。
黃仁勳高中時成績優異，是全國排名前幾名的乒乓球運動員。他參加了學校的數學、電腦和科學俱樂部，跳了兩級，16歲就畢業了。——但是他也表示「我沒有女朋友。」
後來，黃仁勳進入俄勒岡州立大學，主修電子工程。
在入門課上，他的實驗搭檔是Lori Mills，認真、呆萌、有著一頭棕色捲髮。
據黃仁勳回憶，當時電子工程專業有250名學生，大概只有三個女生。男生們爭相吸引Mills的注意，黃仁勳覺得自己處於劣勢。「我是班上最年輕的孩子，看起來只有12歲左右」。
——然而，每個週末，黃仁勳都會給Mills打電話，纏著她一起做作業。
「我想給她留下深刻印象，不是因為我的長相，而是因為我完成作業的能力很強。」
做了六個月的功課後，黃仁勳鼓起勇氣約她出去。她接受了邀請。
畢業後，黃仁勳和Mills在矽谷找到了一份微晶片設計師的工作——「她實際上比我賺的多」。
後來兩人結婚了，幾年後，Mills離開了工作崗位，去撫養他們的孩子。那時，黃仁勳已經開始經營自己的部門，晚上則在史丹佛大學攻讀研究所。
3人創業，緣起一家餐廳
1993年，他與Chris Malachowsky和Curtis Priem兩位資深微晶片設計師共同創立了英偉達公司。
Malachowsky和Priem希望設計出一個圖形晶片。最初他們給公司取名為NVision，但後來得知這個名字已經被一家衛生紙製造商使用。
黃仁勳建議使用英偉達，取自拉丁文i英偉達，意為「嫉妒」。他選擇丹尼餐廳（Denny's）作為組織業務的場所，是因為這裡比家裡安靜，而且有便宜的咖啡。
他曾於1980年代在俄勒岡州的連鎖餐廳工作。「我發現，在逆境中我的思維最活躍。」
黃仁勳喜歡電子遊戲，他認為市場需要更好的圖形晶片。那時，藝術家們開始用被稱為「基元」的形狀來組裝三維多邊形，而不是手工繪製像素，這樣做省時省力，但需要新的晶片。
英偉達的競爭對手使用三角形作為基元，但黃仁勳和同伴決定改用四邊形。——不過後來證明這是個錯誤，差點毀了公司。因為在英偉達發布第一款產品後不久，微軟宣布其圖形軟體只會支援三角形。
由於資金短缺，黃仁勳決定回到傳統的三角形方法。1996年，他裁掉了英偉達一百多名員工中的一半，然後把公司剩餘的資金押在了未經測試的微晶片生產上，他不確定這些微晶片是否能成功。
——「成功與失敗的機率五五開，但無論如何我們都要倒閉了」。
當這款名為RIVA 128的產品上市時，英偉達的資金僅夠支付一個月的薪水。但這場賭博得到了回報，英偉達在四個月內賣出了一百萬台RIVA。
黃仁勳鼓勵他的員工帶著絕望的情緒繼續出貨，在往後的日子裡，每逢面對員工演講，他的開場白就是「我們公司還有三十天就要倒閉了」。這句話至今仍是公司的非正式座右銘。
位於聖克拉拉（ Santa Clara）的英偉達總部中心有兩棟巨大的建築，每棟建築都呈現三角形。從沙發、地毯到小便鬥的防濺罩，整棟大樓內部都是這種造型的縮影。
每棟大樓的頂層都有一個酒吧，公司鼓勵員工把辦公室當作靈活的空間，在這裡用餐、編碼和社交。如果員工在會議桌上用餐，AI可以在一小時內派遣清潔工進行清理。在股價上漲之前，英偉達就被評為美國最佳工作場所之一。
在標準電腦體系結構中，大部分工作由稱為中央處理器（CPU）的微型晶片完成。幾十年來，CPU的主要製造商一直是英特爾，英特爾曾多次試圖迫使英偉達退出市場。
黃仁勳描述英偉達與英特爾之間的關係是「Tom and Jerry relationship」——每當他們靠近，我們就拿起晶片跑路。
對此，英偉達採用了另一種方法。1999年，公司在上市後不久就推出了名為GeForce的圖形卡。
與通用CPU不同的是，GPU把複雜的數學任務分解成小的計算，然後用平行計算的方法一次處理完。CPU的功能就像一輛送貨卡車，一次送一個包裹；而GPU則更像摩托車團隊，在城市中穿梭。
GeForce系列取得了成功。《Quake》（《雷神之鎚》）系列電玩遊戲推動了它的流行，該遊戲使用並行計算來渲染玩家可以用榴彈發射器射擊的怪物。
《Quake》系列也推出了多人對戰的模式，PC遊戲玩家為了獲得優勢，每次升級都會購買新的GeForce顯示卡。
2000年，史丹佛大學電腦圖形學的研究生Ian Buck將32塊GeForce顯示卡連接在一起，使用8台投影機玩Quake。——這是第一台8K解析度的遊戲機，它佔據了整面牆。「It was beautiful.」
GeForce顯示卡附帶了一個叫做「著色器」的原始程式設計工具。在美國研究機構darpa的資助下，Ian Buck駭進了著色器，訪問了下面的平行計算電路，將GeForce變成了一台低成本的超級電腦。
隨後不久，Ian Buck就開始在英偉達上班了。
自2004年以來，Buck一直負責英偉達超級運算軟體套件（CUDA）的開發工作。黃仁勳的願景是讓CUDA能夠在每一塊GeForce顯示卡上運作。
在Buck開發軟體的同時，英偉達的硬體團隊開始在微晶片上為超算分配空間。英偉達的首席晶片工程師Arjun Prabhu將微晶片設計比喻為城市規劃，晶片的不同區域專門用於執行不同的任務。
2006年底，當CUDA發佈時，華爾街的反應是驚愕。黃仁勳將超級運算帶給了大眾，但大眾並沒有表現出他們需要這樣的東西。
矽谷流行播客《Acquired》的主持人Ben Gilbert表示，英偉達花了數十億美元瞄準學術和科學計算的一個不起眼的角落，而這在當時並不是一個大市場。
到了2008年底，英偉達的股價下跌70%。
黃仁勳認為，CUDA的存在將擴大超級運算領域。但這觀點並未得到廣泛認同。
2張英偉達顯示卡，1個CUDA架構，引爆神經網絡
20世紀初，提起AI，完全是個冷門的學科。人工智慧在影像辨識、語音辨識等領域的進展一直止步不前。
在這個不受歡迎的學術領域中，使用「神經網路」（受人腦啟發的計算結構）來解決問題，更是沒有得到許多電腦科學家的青睞。
當時，深度學習研究員Bryan Catanzaro勸阻老黃，「不要研究神經網路。因為當時人們認為，這已經過時了，而且不起作用」。
Catanzaro也將繼續研究神經網路的研究人員，統一稱為「荒野中的先知」。
這其中的一位先知，便指的是從多倫多大學教授退休、有AI教父之稱的Geoffrey Hinton。
2009年，Hinton的研究團隊使用英偉達的CUDA平台，訓練了一個神經網路來辨識語音。
沒想到，這項研究結果的質量，讓Hinton本人感到非常驚訝，並在當年的一次會議上報告了結果。然後，他主動聯繫了英偉達。
「我發了一封電子郵件說：『聽著，我剛剛告訴上千名機器學習研究人員，他們應該去買英偉達顯卡。你能免費送我一塊嗎？』」。
然而，英偉達最後的回覆只有一個字「No」。
儘管受到了冷落，Hinton還是鼓勵自己的學生使用CUDA，包括自己引以為傲的高徒Alex Krizhevsky。
2012年，Krizhevsky和研究夥伴Ilya Sutskever在預算緊張的情況下，購買了2張GeForce顯示卡－GTX 580 GPU。
然後，Krizhevsky開始在英偉達的平行運算平台上，訓練視覺辨識神經網路－AlexNet，一週內就向其輸入了數千萬張影像。
Hinton回憶道，「他的臥室裡那兩塊GPU一直嗡嗡運轉不停，可想而知，他父母一定付了相當可觀的電費」。
隨後，Krizhevsky和小夥伴一起帶著AlexNet參加了一年一度的ImageNet大賽，一舉奪得冠軍，第一個深度卷積網絡模型就此誕生了。
GeForce顯示卡的能力，讓Ilya和Krizhevsky雙雙感到驚訝。
其實，2012年早些時候，Google研究人員吳恩達、Jeff Dean曾訓練了一個可以「辨識貓」的神經網路。
谷歌這項工作使用了大約1.6萬個CPU，而Sutskever和Krizhevsky只用2塊英偉達電路板就產生了「世界級」的效果。
AlexNet正確辨識了滑板車、豹子和貨櫃船等物品的圖片
然而，AlexNet在比賽中得分如此之高，以至於組織者最初懷疑Krizhevsky是否以某種方式作弊。因為神經網路在當時並不受歡迎，Ilya和Krizhevsky是唯一一個使用這種技術的參賽團隊。
Hinton稱，「那是一種大爆炸的時刻。這就是範式的轉變」。
這篇「ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks」9頁神作自2021年誕生以來，至今已被引用了14萬+次，成為電腦史上重要的里程碑。
Krizhevsky開創了許多重要的程式技術，但他的主要發現是，「專用的GPU可以訓練神經網絡，速度比通用CPU快100倍」。
Hinton補充道，「如果沒有CUDA，做機器學習就會非常麻煩」。
隨後幾年內，ImageNet競賽的每位參賽者都在使用了「神經網路」。到了1920年代中期，在GPU上訓練的神經網路辨識影像的準確率達到96%，遠遠超過人類。
過去十年來，黃仁勳在推動超級運算和GPU的普及上取得了巨大的成功。
他表示，「事實上，它們現在可以解決完全非結構化的電腦視覺問題，那麼接下來，你還能教它做什麼？」
老黃再下注：英偉達從圖形公司，升級「AI公司」
答案似乎是：什麼都可以！
黃仁勳總結說，神經網路將徹底改變社會，他可以利用CUDA佔領必要的硬體市場。
當時，他宣布再次押注公司。
他在周五晚上發出一封郵件，「一切都將轉向深度學習，我們不再是一家圖形公司。從下週一早上開始，我們是一家人工智慧公司」。
英偉達的蛻變，從字面上看，就是這麼快。
就在黃仁勳發送那封電子郵件之時，他找到了英偉達首席人工智慧研究員Catanzaro，進行了一次思想實驗。
Catanzaro表示，「他讓我想像，把英偉達的8000名員工都帶進停車場，然後我可以自由地從停車場選擇任何人加入自己的團隊」。
在AlexNet成功之後，創投開始向AI投入大筆資金。
Andreessen Horowitz公司的Marc Andreessen在2016年表示，「我們一直在投資許多將深度學習應用於許多領域的新創公司，每家公司都有效地建立在英偉達的平台之上」。
大約在那個時候，英偉達向OpenAI的研究小組，交付了第一台專用的人工智慧超級電腦DGX-1。
黃仁勳親自把DGX-1帶到了OpenAI的辦公室，是由當時的董事長馬斯克開箱。
2017年，Google的研究人員提出了Transforme的神經網路架構。
隔年，OpenAI的研究人員便使用Google的框架建構了第一個「生成式預訓練Transformer」。
GPT模型在英偉達超級電腦上進行訓練，使用了大量的文字語料庫，並學習如何建立類似人類的連結。
2022年底，經過多年迭代，當紅炸子雞ChatGPT終於對外發表。
也就是從那時起，英偉達顯卡需求爆單。
其中，最強悍的DGX H100，一個重達160多公斤的金屬盒，價格高達50萬美元，已經缺貨了數月。
DGX H100的運行速度是訓練ChatGPT的硬體的5倍，可以在不到1分鐘的時間內訓練AlexNet。
英偉達預計，23年年底前將售出50萬台DGX H100。
應用於神經網路的處理能力越強，其輸出就越複雜。對於最先進的AI系統，或許需要數十個英偉達DGX H100。
如果這還不夠，英偉達將把這些電腦像圖書館堆疊一樣排列，用價值數千萬美元的超級運算設備填滿資料中心。
顯然，人工智慧的能力沒有明顯的限制。
在接下來的幾年裡，英偉達的硬體將加速進化到電腦時鐘週期的速度，從而訓練出各種類似的人工智慧模型。
據介紹，英偉達賣出的設備毛利率接近70%。
龐大的利潤讓所有開發AI訓練硬體的Google、特斯拉，以及新創公司都垂涎欲滴。
說起來，英偉達最激烈的競爭對手是AMD。
自2014年以來，AMD一直由另一位才華洋溢的工程師蘇姿豐（Lisa Su）經營。自從她成為公司負責人以來的幾年裡，AMD的股價上漲了30倍，使她成為這個時代最成功的半導體CEO，僅次於黃仁勳。
值得一提的是，老黃和蘇姿豐還是親戚關係。
黃氏管理法
老黃本人很少接受訪問。他表示，「我並沒有做什麼特別的事，主要是我的團隊的努力，我也不確定為什麼我被選為首席執行官，我並沒有任何特別的驅動力」。
當老黃下定決心在30歲經營一家企業的時候，他的聯創Chris Malachowsky說，「你真的不是一個好演講者，因為你比較內向」。
老黃表示，「我只有一個超能力──做作業」。英偉達軟體主管Dwight Diercks表示老黃可以在一個週末掌握任何課題。
黃仁勳更喜歡敏捷的公司結構，沒有固定的部門或階級制度。取而代之的是，員工每週提交一份清單，列出他們正在做的5件最重要的事情。
而他自己，每天也要寫幾百封回覆的郵件，與員工聊天，通常只有幾句話。一位高階主管將這些郵件比喻為俳句，另一位則比作贖金票據。
老黃自己也制定了一套自己常引用的管理格言。
在安排任務時，老黃會要求員工考慮「光速」。這不僅意味著快速行動;相反，員工應該考慮一項任務可以完成的絕對速度，然後朝著可實現的目標逆向努力。
也許老黃最激進的信念是「失敗必須分享」。
2000年初，英偉達曾出貨了一款故障的顯示卡，風扇聲音過大、過度活躍。
然而，黃仁勳沒有解僱該顯示卡的產品經理，而是安排了一次會議，讓經理們向幾百人介紹了，他們做出的每一個導致慘敗的決定。
英偉達的員工有時也會抱怨，老黃的性格反覆無常。
黃仁勳表示，「這其實是我腦子裡想的和嘴裡說的不一致。當錯位很嚴重時，就會表現為憤怒」。
即便在他很冷靜的時候，黃仁勳的強勢也可能是壓倒性的。一名員工形容，「與他溝通就像把手指插進電插座裡」。
儘管如此，英偉達員工流動率很低。
GPU的銷售暴漲，也讓英偉達成為了世界算力霸主，成功進入兆美元俱樂部。這背後離不開領導人黃仁勳的「瘋狂式」的管理策略。
老黃曾表示，當你創立一家公司時，很自然地從第一原理開始。（新智元）
參考資料：
https://www.newyorker.com/magazine/2023/12/04/how-jensen-huangs-nvidia-is-powering-the-ai-revolution