黃仁勛:
生于中國臺灣,四歲隨父母移民美國。1984年大學(xué)畢業(yè),獲得俄勒岡州立大學(xué)和斯坦福大學(xué)工程學(xué)位。1993年,與兩位朋友共同創(chuàng)辦了英偉達(dá),總部設(shè)在美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
看到別人看不到的機(jī)會,成為人工智能AI弄潮兒
2013-2023年十年間,英偉達(dá)市值翻了115倍,是美國股市回報率最高的公司。早期英偉達(dá)產(chǎn)品是GPU(Graphic Processing Units圖形處理器),俗稱顯卡,主要用于游戲。英偉達(dá)在3D游戲領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,成為GPU行業(yè)的領(lǐng)頭羊。截至2021年,能量產(chǎn)GPU的公司只有英偉達(dá)、AMD和英特爾。英特爾以集成GPU為主,AMD兩者都有,而英偉達(dá)則提供獨立GPU,在獨立GPU市場,英偉達(dá)占80%多市場份額。相對于CPU(Central Processing Unit中央處理器),GPU市場小得多。芯片行業(yè)老大是主要生產(chǎn)CPU的英特爾和AMD,2000年英特爾市值2770億美元,世界排名第六,是英偉達(dá)的60倍,如今,是英偉達(dá)的1/7。
CPU和GPU的主要區(qū)別是,CPU擅長邏輯控制的串行計算,GPU則擅長大規(guī)模的并行計算。常打的一個比方是,CPU好比學(xué)識淵博的教授,而GPU好比一群小學(xué)生。即使教授再神通廣大,也不能一秒鐘內(nèi)做500次加減法,而500個小學(xué)生同時做就能做到,所以,重復(fù)的簡單計算適合用GPU。而圖形的識別就是對每個像素進(jìn)行同樣的簡單計算,顯然用一群小學(xué)生同時計算比用一個教授一個個像素計算效率要高得多。因此,GPU適用于圖形圖像計算、天氣預(yù)報、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型及虛擬貨幣挖礦等。2010年,谷歌負(fù)責(zé)人工智能的吳恩達(dá)為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別貓,最初使用了16000臺計算機(jī)的CPU完成了訓(xùn)練,耗費巨大。隨后他與英偉達(dá)探討了這件事,英偉達(dá)僅采用了12個GPU就完成了訓(xùn)練。黃仁勛敏銳地意識到機(jī)會來了,GPU不再只是游戲的顯卡,它在AI領(lǐng)域有著得天獨厚的優(yōu)勢,隨著AI的發(fā)展,GPU需求將與日俱增,而CPU將成為配角。英偉達(dá)趕超英特爾和AMD,在此一搏。
當(dāng)時,適逢投資周期低谷,熱過一陣的AI已被很多人遺忘,就是業(yè)內(nèi)人士所謂的“AI寒冬”,研究開發(fā)人員哀嘆他們將永遠(yuǎn)無法獲得足夠的算力實現(xiàn)自己的夢想。而黃仁勛則逆勢投資,摩拳擦掌,大舉切入數(shù)據(jù)中心市場。英特爾和AMD還渾然不覺芯片行業(yè)將發(fā)生地動山搖的變化。每次新技術(shù)的問世普及,都是行業(yè)洗牌的大好時機(jī),英雄還是狗熊,立見分曉。
2017年黃仁勛宣布將英偉達(dá)的未來押注在AI上。彼時,OpenAI才剛剛成立不到兩年,ChatGPT的研究還在起步階段。2021年二季度,英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)銷售收入首次超過它原來的主業(yè)游戲。此外,早在2008年,英偉達(dá)就開始布局自動駕駛平臺化芯片,搶占智能汽車市場份額。同時,英偉達(dá)元宇宙(Nvidia Omniverse)制定通用標(biāo)準(zhǔn),打通不同設(shè)計平臺,已成為元宇宙平臺級應(yīng)用。黃仁勛的夢想不僅是擺脫游戲公司定位,成為AI浪潮中的“賣鏟人”,他更希望成為AI浪潮的推動者、加速者。這些年,黃仁勛一再表示:“英偉達(dá)不是游戲公司,它將推動下一個AI大爆炸。”一開始很多人認(rèn)為他想多了,一個賣游戲顯卡的公司是不是高估了自己?
2022年11月,ChatGPT橫空出世,舉世矚目,大家忽然都明白了,AI時代已來臨。AI是繼個人電腦、英特網(wǎng)、移動電話、云之后又一個革命性技術(shù),且影響將更深遠(yuǎn)。英偉達(dá)是AI大浪潮中獲益最多的公司,2023年初至今,其股價已翻了近兩倍。正如芒格所說:“永遠(yuǎn)不要低估一個高估他自己的人,因為他很可能是對的。”雖然最近他說的是馬斯克,然而,對黃仁勛也同樣適用。
推出全套產(chǎn)品與服務(wù),鎖定客戶,打造進(jìn)入壁壘
客戶使用GPU,需要和CPU配套,而CPU龍頭老大是英特爾,老二是AMD,黃仁勛決定自研CPU,為客戶提供全套服務(wù)。2021年英偉達(dá)推出自己的CPU Grace系列產(chǎn)品,以Grace Hopper(格蕾絲·赫柏)命名。Grace是一位傳奇女性,她是耶魯大學(xué)第一位女博士,杰出的計算機(jī)科學(xué)家,同時也是美國海軍將軍。她發(fā)明了世界上第一個編譯器,開發(fā)了第一套完整的程序語言COBOL,美國海軍“赫柏號”驅(qū)逐艦就是以她名字命名。
CPU Grace基于軟銀集團(tuán)旗下的芯片設(shè)計公司ARM的架構(gòu),ARM是移動設(shè)備的首選架構(gòu),市場占有率超過90%,被譽(yù)為“移動互聯(lián)網(wǎng)時代的明星”。多年前黃仁勛就和軟銀接洽,希望收購ARM。2020年9月,軟銀宣布同意以高達(dá)400億美元價格將ARM出售給英偉達(dá),但后來因各國監(jiān)管部門的反對沒有成交。今年初,英偉達(dá)不得不宣布收購計劃失敗,取而代之的是以12.5億美元獲得20年使用權(quán)的新交易。不過,其他公司的收購相對順利得多。2019年英偉達(dá)以69億美元收購Mellanox公司,獲得InfiniBand技術(shù),使網(wǎng)絡(luò)交換速度得到保證。同時獲得Bluefield芯片,英偉達(dá)將其稱為DPU(Data Processing Unit),承擔(dān)原先需CPU執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理、分發(fā)的重任,有效降低云計算的性能損失,釋放CPU算力,降低功耗的同時,大大降低云數(shù)據(jù)中心的運營成本。至此,英偉達(dá)CPU+GPU+DPU產(chǎn)品矩陣全面形成,為客戶提供一站式服務(wù),進(jìn)一步將英特爾和AMD擋在AI浪潮之外,也威懾了潛在進(jìn)入者。有了這個產(chǎn)品矩陣,英偉達(dá)就可重塑數(shù)據(jù)中心的底層硬件市場,進(jìn)一步打造市場進(jìn)入壁壘,獲取優(yōu)勢地位。
幫助英偉達(dá)打造市場進(jìn)入壁壘的另一利器是于2016年推出的CUDA(Computer Unified Device Architecture),一種通用并行計算平臺和編程模型,以比CPU更有效的方式解決許多復(fù)雜計算問題,打破了自60年前IBM System360以來CPU運算模型一統(tǒng)天下的局面,實現(xiàn)了加速計算。
在CUDA問世之前,想要調(diào)用GPU計算能力,必須編寫大量底層語言代碼,而CUDA使得GPU成為通用GPU,大大提高了效率。即便競爭對手的GPU在硬件參數(shù)上比肩英偉達(dá)的GPU,但缺少CUDA優(yōu)化,其計算效率還是無法達(dá)到英偉達(dá)GPU水平。早在2006年黃仁勛就大力支持CUDA系統(tǒng)在AI領(lǐng)域的開發(fā)與推廣,每年投入研發(fā)經(jīng)費高達(dá)5億美元,而當(dāng)時年營業(yè)額只有30億美元,市值不過10億美元。股價多年表現(xiàn)低迷,股東對CUDA持懷疑態(tài)度,希望英偉達(dá)更多地關(guān)注盈利。但黃仁勛高瞻遠(yuǎn)矚,不追求短期利益,堅持開發(fā)CUDA,并不斷更新、優(yōu)化,最終形成獨特的生態(tài)系統(tǒng),讓英偉達(dá)抓住了人工智能AI的機(jī)會。目前,CUDA服務(wù)于400萬開發(fā)者和逾3000個應(yīng)用程序,下載量達(dá)4000萬次,其中僅去年一年就達(dá)2500萬次。
博弈性定價,搶占市場
CUDA定價策略很能反映黃仁勛的戰(zhàn)略思維。當(dāng)時,他讓美國大學(xué)及科研機(jī)構(gòu)免費使用CUDA系統(tǒng),使英偉達(dá)迅速占領(lǐng)了AI市場。等到收費時,用戶的轉(zhuǎn)換成本已十分高昂。再說這個收費標(biāo)準(zhǔn)也很良心,沒有轉(zhuǎn)換的必要。這令人想起微軟視窗Office軟件在中國的定價策略,微軟Office軟件進(jìn)入中國市場是在1995年左右,當(dāng)時微軟也是免費,因幾乎全是盜版,收不到錢,但微軟從沒采取任何實質(zhì)性措施打擊盜版。雖然比爾·蓋茨每次訪華都提一提知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)問題,不過他顯然無意真正打擊微軟盜版,這其實在技術(shù)上很容易做到,但卻沒有做。據(jù)說比爾·蓋茨有一次說漏了嘴:“至少他們盜版的是我們微軟軟件。”假設(shè)當(dāng)年中國人盜版的是蘋果軟件,微軟肯定不答應(yīng)。微軟的盜版軟件是對付蘋果的“斗士品牌”,更是它對付當(dāng)時市場霸主金山WPS的“斗士”。如今,微軟軟件牢牢占據(jù)了市場,這種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)很強(qiáng)的產(chǎn)品一旦占據(jù)市場就很難被鏟除。這時,微軟開始收費,個人用戶每年398元人民幣。如果當(dāng)年一開始微軟就打擊盜版,對正版每年收費398元,估計都很難占領(lǐng)中國市場,人們很可能還在用WPS。微軟一直是一家很有戰(zhàn)略思維的企業(yè),從它起家時和蘋果的博弈、在中國占領(lǐng)辦公軟件這些事上就很明了?,F(xiàn)在看,英偉達(dá)也是一家很有戰(zhàn)略思維的企業(yè),從CUDA定價策略中可見一斑。不僅如此,黃仁勛的幾乎每一個決策,都體現(xiàn)出他高超的戰(zhàn)略思維能力。
只設(shè)計芯片,不制造芯片
除押注人工智能、推出全套產(chǎn)品、博弈性定價外,英偉達(dá)還做了一個很英明的戰(zhàn)略決策,那就是只設(shè)計芯片而不制造芯片,將芯片制造外包給代工廠——臺積電。而英特爾卻選擇了相反的做法,現(xiàn)在舉步維艱。在半導(dǎo)體行業(yè),英特爾是一個時代象征,曾輝煌奪目,著名的摩爾定律就是它的三個創(chuàng)始人之一、第二任CEO戈登·摩爾提出的。上世紀(jì)80年代初,創(chuàng)始人之一、第三任CEO安迪·格魯夫與比爾·蓋茨結(jié)盟,40年后的今天Wintel繼續(xù)占領(lǐng)著個人電腦市場。
不過,現(xiàn)在手機(jī)的使用大大超過了電腦,但當(dāng)年英特爾并沒有看到手機(jī)的前景。蘋果最初希望使用英特爾芯片為iPhone提供算力,英特爾當(dāng)時的首席執(zhí)行官保羅·歐德寧拒絕了喬布斯,擔(dān)心其手機(jī)項目不能取得足夠的成功以回報英特爾的投資。等到蘋果手機(jī)如日中天時,英特爾再找蘋果卻被拒絕了。近十多年來,蘋果對定制芯片的持續(xù)投資不僅阻止了英特爾在移動領(lǐng)域有任何作為,還幫助蘋果建立了必不可少的軟件平臺。盡管大多數(shù)科技媒體都預(yù)測安卓(Android)將成為具有類似微軟對消費科技行業(yè)控制權(quán)的“新Windows”,但這并沒發(fā)生,蘋果扮演了這個角色。安卓則扮演了蘋果的盜版 “斗士品牌”角色:一個有力的競爭對手有效阻止了其他任何真正的競爭者,諷刺的是,這其中也包括微軟。
英特爾錯過了移動通信的浪潮,現(xiàn)在又錯過了人工智能AI的浪潮,而它堅持的設(shè)計與生產(chǎn)一體化的集成模式又被證明不值得堅持。到了21世紀(jì)第二個十年,包括英特爾主要競爭對手AMD在內(nèi)的大多數(shù)美國大型邏輯芯片公司都出售了自己的晶圓廠,只專注于設(shè)計。英特爾卻固執(zhí)地堅守集成模式,認(rèn)為設(shè)計和制造流程可相互優(yōu)化,是生產(chǎn)芯片的最佳方式。這有一定道理,但不設(shè)計只制造芯片的臺積電可為不同的公司制造芯片,現(xiàn)在每年制造的芯片數(shù)量幾乎是英特爾的三倍,所以它有更多的時間打磨工藝,生產(chǎn)經(jīng)驗更豐富,學(xué)習(xí)曲線更陡直。此外,臺積電自己不設(shè)計芯片,所以所有芯片設(shè)計公司都是它的潛在客戶。而英特爾則把其中不少公司視作潛在競爭對手,那些公司也不放心讓英特爾代工。根本的利益沖突決定了英特爾代工業(yè)務(wù)肯定做不起來,但英特爾的領(lǐng)導(dǎo)不這么想。2013-2018年擔(dān)任英特爾首席執(zhí)行官的布萊恩·克扎尼奇曾公開表示:“過去幾年,我基本上一直在運營我們的代工業(yè)務(wù)。”并稱這項工作“具有戰(zhàn)略重要性”。而到21世紀(jì)第二個十年他只贏得了一個主要客戶,不久該業(yè)務(wù)就關(guān)閉了。
英偉達(dá)則完全沒有犯這個錯,從一開始就只專注于芯片設(shè)計,把制造外包給臺積電。25年前,黃仁勛在中國臺灣與臺積電創(chuàng)始人張忠謀會面,開啟了英偉達(dá)與臺積電持續(xù)深厚的合作。除押注人工智能、推出全套產(chǎn)品、博弈性定價、專注于設(shè)計,黃仁勛還做了一個很艱難的決策,就是放棄龐大的手機(jī)市場,而專注于使命和愿景,即“創(chuàng)造出能解決普通電腦解決的問題的電腦”,最終創(chuàng)造了一個新技術(shù),即擁有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和AI算法的安全架構(gòu)的機(jī)器人技術(shù),開創(chuàng)了一個全新行業(yè)。戰(zhàn)略就是取舍,知進(jìn)退,而放棄、撤退往往比爭取、進(jìn)攻需要更大的智慧和勇氣。
英偉達(dá),逆風(fēng)飛揚
5月29日,在COMPUTEX大會上,黃仁勛正式向傳統(tǒng)CPU服務(wù)器集群發(fā)起“挑戰(zhàn)”,他直言,隨著需要大量計算能力的AI應(yīng)用出現(xiàn),GPU將成為主角。
黃仁勛還展示了一個范例,訓(xùn)練一個大語言模型(LLM),需要960個CPU組成的服務(wù)器集群,這將耗費大約1000萬美元和11千兆瓦時的電力。而同樣以1000萬美元的成本去組建GPU服務(wù)器集群,將以僅3.2千兆瓦時的電力消耗訓(xùn)練44個大語言模型。訓(xùn)練一個LLM,GPU只需40萬美元左右,消耗0.13千兆瓦時電力。也就是說,相比CPU,GPU能夠以4%的成本和1.2%的電力消耗來訓(xùn)練一個LLM。5月27日,黃仁勛受邀參加中國臺灣大學(xué)畢業(yè)典禮作演講,他回顧了40年來的技術(shù)發(fā)展,預(yù)測了未來趨勢,講了英偉達(dá)從失敗中涅槃的三個故事,勉勵畢業(yè)生們要學(xué)會承認(rèn)錯誤,尋求幫助;學(xué)會承受痛苦,堅持夢想;學(xué)會“撤退放棄”,聚焦戰(zhàn)略核心,而不是急功近利。最后他說:“無論是什么,像我們一樣全力以赴去追求它,跑吧!不要慢慢走。也許你在為了食物而奔跑,也許你在為了不被他人當(dāng)食物而奔跑,你往往無法知道自己正處在哪一種情況,不論怎樣,都要保持奔跑!”英偉達(dá)馬不停蹄奔跑了30年,跑著跑著就超過了所有競爭對手,跑到了食物鏈的頂端。
文/朱宇
編輯/陸佳
本文刊載于《中外企業(yè)文化》2023年9期
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