天啊，连孩子家长群都在讨论英伟达股票了

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“英伟达太牛逼了，

3月4日，

其市值超过了沙特阿美，

成为全球第三大公司，

仅次于苹果和微软。”

“英伟达的股价，

从2022年10月到现在，

一年多时间，

飙升了7倍。”

“如果你在2014年，

持有20万人民币英伟达股票，

那么现在就会变成4000万，

英伟达在10年里涨了200倍。”

…………

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最近这两年，

英伟达确实是全球最炙手可热的公司。

AI芯片行业，

超过80%的算力，

都是英伟达GPU提供的。

全球超算500强中，

有379 台，

都是英伟达GPU驱动的。

英伟达GPU现在有多抢手？

马斯克直言：

“比成瘾药品还难买到。”

前不久，

《华尔街日报》报道了一件事：

“甲骨文的老板埃里森，

说他去年和马斯克，

一起约英伟达CEO黄仁勋吃饭，

在那场持续一个多小时的晚餐里,

只发生了两件事情，

吃寿司，以及乞讨。”

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没错，

今天我想聊聊黄仁勋。

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很多人应该都知道：

英伟达是做游戏显卡（GPU）发家的。

发家之后，

日子过得也还是挺滋润的。

但是2006年，

黄仁勋任命大卫·柯克为首席科学家，

启动了一个叫CUDA的项目。

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为什么要启动CUDA项目，

这得从CPU和GPU的区别说起。

CPU，也叫中央处理器，

是计算机系统的运算和控制核心，

它擅长逻辑控制、串行运算。

CPU，也叫图形处理器，

是一种专门用来处理图像数据的芯片，

它擅长图像处理、并行计算。

CPU和GPU各有优缺点，

CPU就像是一个高等数学特好的博士，

会计算复杂的微积分，

会解决很复杂的难题，

但缺点是它只有一个大脑，

没办法同时处理很多问题。

GPU就像是一堆会做加减乘除的初中生，

虽然不能计算微积分，

不能解决很复杂的难题，

但它可以同时处理很多简单问题。

在图形处理和并行计算上，

CPU和GPU区别，

就相当于“1位博士做100道简单算术题”，

和“100位初中生一起做100道简单算术题”，

从耗费的时间看，

GPU要高效得多。

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黄仁勋觉得：

“未来的时代，

一定是个加速运算的时代，

一定是个图像运算的时代，

在这样的时代，

GPU必将替代CPU。” 

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但GPU使用门槛很高：

用户受制于操作系统，

而无法直接操作GPU，

将其用于自己的用途。

于是黄仁勋诞生了一个想法：

“研发一种并行计算的统一架构，

将其内置于GPU之中，

有了这个架构，

用户就可以直接操作GPU，

来满足自己的加速计算需求。”

也就是说，

他想打造一种通用架构，

来降低GPU的使用门槛。

这个通用架构，就是CUDA。

著名AI科学家吴恩达说：

“CUDA出现之前，

全球能用GPU编程的可能不超过100人，

有了CUDA之后，

使用GPU就成了一件非常轻松的事情。”

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为了研发CUDA型GPU，

英伟达开始了烧钱。

英伟达年营收只有30亿美元，

但黄仁勋每年却要拿出5亿，

投入到CUDA项目中。

这魄力，真不是盖的。

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当时的行业大咖，

没有一个看好CUDA型GPU，

觉得这玩意“没多大用途”，

所以他们嘲笑黄仁勋：

“这是把钱往水里扔。”

但黄仁勋一点没有动摇：

“我坚信我们的研究会派上大用场。”

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每年投入5亿，

一搞就是三年，

却没能搞出什么动静来，

英伟达股票大跌，

跌了70%。

于是投资人坐不住了，

要求停掉CUDA项目，

“把钱用在其他研发上。”

黄仁勋找到投资人，

一个一个地解释，

一个一个地请求，

“请你们相信我的判断。”

正是因为黄仁勋的坚持，

英伟达才没有停掉CUDA项目。

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终于，终于，

CUDA型GPU研发成功了，

黄仁勋高兴得不得了。

但高兴没几周，

他又愁眉苦脸起来：

“CUDA型GPU，

由于成本太高了，

所以售价比一般GPU高得多，

而大部分公司，

觉得没买入这种GPU的必要。

所以我们生产的CUDA型GPU，

根本卖不出去。”

这一度让英伟达成为业内笑话。

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CUDA的持续投入，

摧毁了英伟达的利润，

英伟达股票大跌，

跌到了18层地狱，

每股仅1.5美元。

于是投资人又不干了，

逼迫黄仁勋停掉项目：

“为什么还要继续做这个项目，

都没有人使用这项技术。”

投资人对这项技术的估值，

为0美元。

但黄仁勋还是不妥协：

“我坚信，

加速运算的时代很快将会到来，

我们的GPU未来一定会很抢手。”

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为了推广CUDA型GPU，

黄仁勋创建了一个名为GTC的会议，

他东奔西跑，

在全球不辞辛劳地推广CUDA技术。

2012年，

CUDA型GPU终于等来了机会。

一位叫辛顿的教授，

带着他的两个学生，

参加了全球最权威的计算机视觉识别挑战赛——ImageNet大赛。

他们设计的识别模型AlexNet，

在比赛中一举夺冠。

更令人惊叹的是，

AlexNet获胜依靠的法宝，

仅仅是两块英伟达的GPU。

两块英伟达GPU所产生的效果，

竟然超过了那些使用几千个CPU的识别模型。

“在人工智能模型训练、推理上，

CUDA型GPU比CPU好用太多了。

这种GPU可以训练AI模型，

速度比CPU快100倍不止。”

经此一役，

英伟达的GPU终于“小有威名”，

一些公司和研发机构，

开始购买英伟达GPU，

用于算法、搜索、图像识别和人工智能模型训练。

“英伟达终于复苏过来。”

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尽管复苏过来，

但跟其他芯片公司相比，

英伟达活得远不够滋润。

为什么？

因为其他芯片公司都在搞手机芯片，

智能手机的大发展，

引爆了手机芯片市场。

那些做手机芯片的公司，

“实在是太赚钱了。”

惹得黄仁勋都眼红了，

也想进军手机芯片市场，

去分一块大蛋糕。

他甚至都进行尝试了，

但是最终，

他还是选择了退出，

“手机市场庞大，

我们能抢占市占率。

然而，我们却做出艰难的决定，

放弃这块市场。

因为英伟达的使命，

是创造出能解决‘普通电脑解决的问题’的电脑，

我们应该专注在这上面，

发挥我们的独特贡献。”

黄仁勋决定把英伟达的力量，

都集中到CUDA型GPU的深耕上，

要把CUDA型GPU做到极致。

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在黄仁勋的坚持下，

英伟达搞出了P100高性能GPU芯片。

然后他化身为“超级推销员”，

奔波于高校、科研院所、初创公司，

推销这种 GPU芯片。

2016年8月，

在OpenAI成立的初期，

黄仁勋把一台装载了8块P100芯片的超级计算机DGX-1，

免费赠送给了OpenAI。

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后来的事情，

大家都知道了，

OpenAI利用这台超算，

来研发聊天机器人程序。

2022年11月30日，

ChatGPT横空出世，

震惊了全世界。

ChatGPT的诞生，

在全球掀起了AI热潮。

而所有加入AI热潮的公司，

都想购买英伟达的GPU，

于是英伟达火了，

火得一飞冲天，

两年不到，

股价就飙升了7倍。

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我为什么要写黄仁勋呢？

其实我想写的是“我们应该如何做事业”。

任何事业，

都可分为三段，

开始拼的是远见与决心，

中间拼的是落实和执行，

最后拼的是专注与坚持。

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黄仁勋为何能取得如此成就？

第一，在于他有远见与决心。

有远见，

在于他看到了“加速运算的时代一定会到来”。

有决心，

在于他立马树立了目标，

决心去迎接这个时代。

在这一点上，

黄仁勋带给我们的启示是：

“我们不妨以10年或15年为期限，

去规划、实现一件真正想要做的事。”

“人一定要有远景或目标，

不能实现也可以，

但不管能不能实现，

它一定会带你走很远的距离，

让你成为更好的人。”

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第二，在于他能落实和执行。

他把他的目标，

具体落实在了研发CUDA型GPU上，

“在加速运算的时代，

GPU必将替代CPU。”

“GPU的使用门槛太高了，

我们要做的就是找到一种办法，

把它的门槛给降下来。”

这十来年，

在执行上，

黄仁勋一直在搞的事情就是：

如何降低GPU的使用门槛，

如何激发出GPU的高性能。

在这一点上，

黄仁勋带给我们的启示是：

“执行力，

其实是一种被严重低估的能力。

人生越往后，

你就越发现，

人的执行力决定了一切。

在绝对的执行力面前，

智商只是点缀。”

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第三，在于他专注且坚持。

他专注，

在于他没有跟风，

去抢手机芯片的蛋糕，

而是专注于将GPU做到极致。

他坚持，

在于英伟达出现亏损，

他也没放弃CUDA项目。

在于英伟达股票大跌，

他也没放弃CUDA项目。

在于投资人集体逼宫，

他也没放弃CUDA项目。

黄仁勋说：

“我比任何人都更久地举着火把，

只是因为我更有韧性罢了。

一旦我走上一条道路，

我可以在那条道路上坚持很长时间，

并且长时间地相信它。”

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心理学家安吉拉·李·达科沃斯，

是麦克阿瑟天才奖获得者。

她花多年时间搞了一个调查——决定一个人能否成功的最重要因素是什么？

她调查了很多军官，

调查了很多体育明星，

调查了很多商界大佬，

最后她发现决定一个人能否成功的最重要因素，

不是智商，不是情商，

不是人脉，不是兴趣，

不是勇气，不是长相，

而是“Grit”——坚毅。

“向着长期的目标，

坚持自己的激情，

即便历经失败，

依然能够坚持不懈地努力下去，

这种品质就叫做坚毅。

无论在何种情况下，

比起智力、兴趣、人脉等因素，

坚毅才是最为可靠的预示成功的指标。”

人与人之间，

最小的差别是智商，

最大的差别是坚持。