英伟达登顶全球第一！熬过绝望低谷，你便无人能敌

内容来源：本文为英伟达CEO黄仁勋在在加州理工学院的毕业演讲。内容有删减。

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6月18日美股收盘，英伟达荣登全球市值最高公司的宝座，总市值达3.34万亿美元，超过微软、苹果，成为全球市值第一！

英伟达的市值，可谓是一路狂飙。一年前，英伟达的市值尚不足1万亿美元，彼时在谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果和微软等巨头之后。

到了2023年6月，其市值便已成功跨越1万亿美元大关。

而到了2024年2月，更是强势突破2万亿美元，成为市值最快从1万亿美元跃升至2万亿美元的公司。

接着，只用了3个多月的时间，实现了市值从2万亿美元到3万亿美元的跨越。

3万亿后，英伟达面前只剩下了苹果、微软两大豪强。在市值交替上升中，只用2个星期，英伟达实现了登顶。

至此，英伟达成为全球最有价值的 AI 科技公司，也是 AI 浪潮成为这个新时代主旋律的一个里程碑。

其实，英伟达在起初的十几年里，主要是一家硬件公司，主要业务是向游戏玩家出售运行3D游戏的芯片。

但是在过去两年，华尔街意识到——英伟达的技术，是生成式AI爆炸式增长背后的引擎。从此，英伟达的股价一路飙升。

支撑起狂热股价的，最核心的是科技巨头的重视，以及AI大战。

第一，微软、谷歌以及苹果等大型科技公司均将人工智能视为重要的发展方向，并投入大量资金。其中，许多资金直接用于购买英伟达的芯片，这无疑为英伟达的增长提供了强大的动力。

第二，英伟达股票的上涨也受益于新的人工智能初创公司的参与，特别是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克创立的xAI，它在这场全行业的竞赛中崭露头角。

第三，除了巨头们源源不断的芯片需求，还有不断为英伟达推升、接盘的中小投资者“信仰”。

这一切都源于18年前、英伟达还是一家小公司时，就押注深度学习，敢于投入数十亿美元和多年的工程资源来重塑每个计算层。

这在当时并不是一个很大的市场，也导致投资者们对英伟达失去信心，致使导致英伟达那两年股价下跌70%。

面对如此压力，黄仁勋却并未因此放弃。直到神经网络AlexNet大放异彩，黄仁勋才意识到人工智能场景对英伟达的重要性。

赌对了方向，抓住了应用场景，英伟达从此一路长虹，成为了AI时代的王。

以下为黄仁勋6月15日在加州理工学院的演讲：

计算机行业正在从基础设施开始转型，确切说从螺柱开始，一切都在发生变化，穿过每一层面，很快，每个行业都将发生变革。

原因很明显，如今计算机是最重要的知识工具，是每个科学领域每个行业的基础。如果我们深刻地改变计算机，它当然会影响到每一个行业。

现代计算机可以追溯到IBM System 360，那是我学习的架构手册。System 360在当时是非常重要的。它的基本思想、架构和原则至今仍主导着计算机行业。它是在我出生一年后推出的。

在80年代，我是第一代学会使用的VLSI工程师之一，从卡弗·米德和琳·康维（Lynn Conway）的里程碑式教科书中学会设计芯片。

卡弗·米德在加州理工学院编写的教科书，彻底改变了集成电路设计。它使我们这一代人能够设计超级巨型芯片，最终设计出中央处理器（CPU）。CPU导致了计算的指数级增长，摩尔定律推动了技术革命。

我们这一代人参与的工业革命见证了世界上前所未有的大规模生产，看不见的、易复制的东西的大规模生产，软件的大规模生产。它催生了一个价值3万亿美元的产业。

当我还是毕业生时，IT行业还很小，卖软件赚钱的概念只是幻想。今天，软件是我们行业生产的最重要的技术和产品创造之一。

然而，登纳德缩放、晶体管缩放和指令集并行性的限制降低了CPU性能。CPU性能放缓正发生在计算需求与计算机之间的差距呈指数级增长的时候。如果不解决，计算的能耗和成本膨胀最终会扼杀所有行业。

经过二十年的发展，英伟达的CUDA、英伟达的加速计算为我们指明前路。行业终于意识到加速计算的惊人有效性，就在我们目睹几十年后计算膨胀之时。

通过将耗时的算法卸载到专门用于并行处理的GPU上，我们通常会实现10倍、100倍甚至是1000倍的速度提升，从而节省资金、成本和能源。

我们加速了计算机图形、光线追踪、基因测序、科学计算、天文学、量子电路模拟、SQL数据处理，甚至Pandas数据科学。加速计算达到了一个临界点。这是我们对计算机行业、对社会的第一个贡献。

我们提供了一条通往可持续计算的道路，随着计算需求的持续增长，成本将继续下降。加速计算带来100倍、1000倍的时间、成本或能源节省，肯定会在其他地方引起新的发展。

直到深度学习进入我们的意识，我们才知道它是什么。

一个全新的计算机世界出现了。杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton），亚历克斯·克罗舍夫斯基（Alex Krizhevsky）、伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）使用英伟达CUDA GPU训练AlexNet，并赢得了2012年ImageNet挑战赛，震惊了计算机视觉界。

这是一个重要时刻，深度学习的大爆炸，一个标志着AI革命开始的关键时刻。

我们在AlexNet改变公司后做出的决定是值得注意的。我们看到了深度学习的潜力，并且相信，只是通过原则思考相信，通过我们自己对深度学习可扩展性的分析相信，我们相信这种方法可以学习到其他有价值的函数。也许深度学习是一种通用函数学习器。

有许多问题很难或不可能用基本的第一原理来表达，所以当我们看到这个，我们认为这是一项我们必须关注的技术，因为它可能只受模型和数据规模的限制。

当时也存在挑战。这是2012年刚过不久，如果不构建这些庞大的GPU集群，我们如何探索深度学习的极限？

当时我们还是一家小公司，构建庞大的GPU集群可能要花费数亿美元，但如果我们不这样做，就不能保证扩大规模后会有效。

然而，没有人知道深度学习可以扩展到什么程度，如果我们不去构建它，我们永远不会知道。这是其中之一，如果你构建它，它会来吗？

我们的逻辑是，如果我们不构建，它们就来不了。

我们根据第一原则信念和分析致力于此，我们相信这是非常有效的，当公司相信某件事的时候，我们应采取行动。

因此，我们深入研究深度学习，并在接下来的十年里系统地重新发明了一切，重塑了每个计算层，从GPU本身开始。

现代GPU的发明与过去我们最初发明的GPU截然不同，我们继续发明了互连、系统、网络，当然还有软件。我们在未知领域投入了数十亿美元，十年来，成千上万的工程师研究深度学习，在不知道技术能走多远的情况下前进。我们设计并制造了超级计算机，以探索深度学习和AI的学习极限。

2016年，我们发布了DGX-1，我们的第一台AI超级计算机。我把第一台交给了旧金山的一家名不见经传的初创公司，叫作OpenAI。

黄仁勋在赠给OpenAI的服务器上签名

2022年，AlexNet问世十年后，计算能力提高了一百万倍。想象一下如果你的笔记本电脑是现在的一百万倍，会是什么样子？

一百万倍之后，OpenAI推出了ChatGPT，AI成为了主流。在这十年中，英伟达从一家显卡公司转型，你们中的许多人可能第一次知道我们是构建GPU，到现在一家构建大型数据中心级超级计算机的AI公司。

我们彻底改变了公司，我们彻底改变了计算，今天的计算方式已经发生了根本性的变化。现在的计算机堆栈使用GPU来处理在超级计算机上训练的大语言模型，而不是处理程序员编写的CPU指令。

我们现在正在创建能够完成十年前人类无法想象的事情的软件。

计算机现在是意图驱动的，而不是指令驱动的。告诉计算机你想要什么，它会算出来的，它会找到方法的。像人类一样，AI应用程序将理解任务、原因、规划和协调一个大语言模型团队来执行任务。

将来的应用程序所做的和执行的都会与我们做事的方式相似，组建专家团队，使用工具、推理、计划和执行我们的任务。

软件和软件的功能已经完全改变了。甚至我们的行业也在改变和转型中创造了另一个行业，一个前所未见的行业。

公司现在正在建立一个前所未有的新型数据中心，专门生成智能token，本质上是AI工厂。就像过去工业革命中尼古拉·特斯拉（Nicola Tesla）发明的交流发电机，现在我们有了AI token生成器，它们将是新工业革命的工厂。

这里有生产能源、电力的大型工业。我们有一个庞大的产业生产软件。在不久的将来，我们将拥有生产、制造智能token的行业——AI生成器。一种新的计算模式和一个新的产业已经出现了。这都是因为我们从第一原则出发，形成了我们对未来的相信，并付诸行动。

除了语言模型外，AI还有物理世界模型。我们与数百家公司合作，制造机器人、自动驾驶车辆、搬运机械臂、人形机器人，甚至整个巨大的机器人仓库。

但与我们的AI工厂战略和我们在那里的经验不同，AI工厂战略是通过推理和深思熟虑的行动形成的，而我们的机器人之旅源自一系列挫折。

你们都知道英伟达发明了GPU，这是在我们发明AI工厂之前。

我们对计算机产业的第一个伟大贡献是通过可编程着色器重新发明了计算机图形。我们希望将GPU集成到每台计算机中，因此我们开始把GPU和主板结合起来。

当时我们推出了一款很棒的适用于AMD CPU的集成显卡芯片，我们的芯片业务立刻获得了巨大的成功，几乎一夜之间就赚了十亿美元。

AMD想要控制PC（个人电脑）中的所有技术，而我们想保持独立，所以他们收购了ATI，不再需要我们。

我们转向了英特尔。这可能不是个好主意。但我们转向英特尔并协商了一个连接到英特尔CPU的许可。

苹果对我们正在开发的产品很感兴趣，邀请我们和他们合作开发一款新电脑，这就是第一款MacBook Air。英特尔看到这种情况后不想让我们再这么做，终止了我们的协议。

我们又转变方向。这次我们去拿了Arm的许可，制造了一个低功耗SoC，一个移动SoC。世界上第一个SoC本质上是一台功能齐全的电脑，简直不可思议。我们的芯片令谷歌很兴奋，他们邀请我们开发一种新设备，后来发现就是安卓手机设备。

但高通决定不让我们这么做。他们不希望我们连接到他们的调制解调器上，而如果不连接到调制解调器上，就很难制造一款移动设备。当时也没有其他先进的调制解调器公司，所以我们不得不退出移动设备市场。

这种情况几乎一年发生一次。我们会创造一些东西，它会取得巨大的成功，引起极大轰动，然而一年后，我们被踢出这些市场。

由于没有更多的市场可供选择，我们决定建立一个我们确信不会有客户的地方。因为有一件事你一定能肯定，那就是没有客户的地方，也就没有竞争对手。没人关注你。

所以我们选择一个没有客户的市场，一个0亿美元市场。

机器人就是那样的市场。我们构建了世界上第一台机器人计算机，处理一种当时没人理解的算法，即深度学习。这是十多年前的事了。十年后，我对我们所创造的一切和有机会创造下一波AI浪潮感到无比高兴。

更重要的是，我们培养了敏捷性和韧性文化。

一次又一次，我们摆脱了挫折，抓住下一个机会。每一次我们都获得了技能和增强了性格。我们增强了我们的企业性格。我们公司很难分心，很难气馁。这些日子我们遇到的任何挫折都不像是机会。

讽刺的是，我们今天制造的机器人计算机甚至不需要图形，这就是我们的旅程开始的原因。

所以我们今天所处的位置告诉了我们一些事情，也教会了我们一些东西。

正如理查德·费曼所说的那样，世界可能不公平，给你发烂牌，赶快摆脱它吧。

我过去每年夏天都会在我们的一个国际站点工作一个月。当我们的孩子十几岁时，我们在日本过暑假。在一个周末，我们参观了京都和银阁寺。

那是一个典型的夏日，闷热潮湿又粘稠。热气从地面散发出来，空气很浓，很静止，我们和其他游客穿过精心打理的苔藓花园。

我注意到那位孤独的园丁，它几乎收藏了世界上所有种类的苔藓，而且保存得非常完好。我注意到那位孤独的园丁蹲在那儿，小心地用一根竹镊子摘青苔，然后把它放进竹篮里。

只有这一位园丁，篮子看起来是空的。有那么一刻，我还以为他在从一堆假想的死苔藓中摘选想象的苔藓。

于是我走到他面前，问他：“你在做什么?”

他用英语说：“我在摘死苔藓，我在照料我的花园。”

我说：“但你的花园如此大。”

他回答说：“我照料我的花园已经25年了。我有充足的时间。”

那是我人生中最深刻的感悟之一，它真的教会了我一些东西。这位花匠专心于他的手艺，做着他毕生的事业。当你这样做的时候，你就有充足的时间。

我每天早上都要以同样的方式开始做事，我每天早上都从最重要的工作开始，我有一个非常明确的优先级列表，我从优先级最高的工作开始。

在我开始工作之前，我的一天就已经成功了。我已经完成了我最重要的工作，并且可以把我的一天奉献给帮助别人。当人们为打断我而道歉时，我总是说，我有足够的时间。我确实是的。

2024届的毕业生们，我很难想象会有谁比你们更能对未来做好准备。

我希望你们相信一些东西，一些非传统的、未被探索过的东西。但要让它变得明智、合理，并致力于实现它。你们可能会找到自己的GPU，你们可能会找到自己的CUDA，你们可能会找到自己的生成式AI，你们可能会找到自己的“英伟达”。

我希望你们把挫折看作是新的机会。痛苦和磨难会锤炼你的性格，韧性和敏捷性，它们是终极的超能力。

在我最珍视的能力中，智力不是最重要的。我忍受痛苦和磨难的能力，我长时间工作的能力，我应对挫折的能力和看到即将到来的机会的能力，我认为这些是我的超能力，我希望它们也是你的。

我希望你能找到一门技艺，第一天就决定并不重要，很快做出决定并不重要。但我希望你能找到一门技艺，你想用一生去完善它，磨练技能，让它成为你一生的事业。

最后，优先考虑你的生活。即使有很多事要做，但优先安排你的生活，你就会有充足的时间去做重要的事情。

*文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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