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來源：秦朔朋友圈 2013年至2023年這十年，英偉達的市值翻了115倍，是美國股市回報率最高的公司。 1 看到別人看不到的機會，成為人工智能AI弄潮兒 黃仁勛出生于中國臺灣，四歲隨父母移民美國。1984年大學畢業，獲得俄勒岡州立大學和斯坦福大學工程學位。1993年，他與兩位朋友共同創辦了英偉達，總部設在美國加利福尼亞州圣克拉拉市。 早期英偉達的產品是GPU（Graphic Processing Units圖形處理器），俗稱顯卡，主要用于游戲。英偉達在3D游戲領域取得突破性進展，成為GPU行業的領頭羊。 到2021年為止，能夠量產GPU的公司只有英偉達、AMD和英特爾。英特爾以集成GPU為主，AMD兩者都有，而英偉達則提供獨立GPU，在獨立GPU市場，英偉達占80%多的市場份額。 不過相對于CPU（Central Processing Unit中央處理器），GPU的市場小得多。芯片行業的老大是主要生產CPU的英特爾和AMD。2000年，英特爾的市值是2770億美元，世界排名第六，是英偉達的60倍，如今是英偉達的七分之一。 CPU和GPU的區別主要是，CPU擅長邏輯控制的串行計算，GPU則擅長大規模的并行計算。 經常打的一個比方是，CPU好比學識淵博的教授，而GPU好比一群小學生。即使教授再神通廣大，也不能一秒鐘內做500次加減法，而500個小學生同時做就能做到。所以，重復的簡單計算適合用GPU。而圖形的識別，就是對每個像素進行同樣的簡單計算，顯然用一群小學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特別適用于圖形圖像計算、天氣預報、神經網絡AI模型以及虛擬貨幣挖礦等。 2010年，谷歌負責人工智能的吳恩達為了訓練神經網絡來識別貓，最初使用了16000臺計算機的CPU完成了訓練，耗費巨大。隨后他與英偉達探討了這件事情，英偉達僅采用了12個GPU就完成了訓練。 黃仁勛敏銳地意識到機會來了，GPU不再只是游戲的顯卡，它在AI領域有著得天獨厚的優勢，隨著AI的發展，GPU的需求將與日俱增，而CPU將成為配角。英偉達趕超英特爾和AMD，在此一搏。 當時，適逢投資周期低谷，熱過一陣的AI已經被很多人遺忘，就是業內人士所謂的“AI寒冬”，研究開發人員哀嘆他們將永遠無法獲得足夠的算力實現自己的夢想。而黃仁勛則逆勢投資，摩拳擦掌，大舉切入數據中心市場。 英特爾和AMD還渾然不覺芯片行業將發生地動山搖的變化。每次新技術的問世普及，都是行業洗牌的大好時機，英雄還是狗熊，立見分曉。 2017年黃仁勛宣布將英偉達的未來押注在AI上。彼時，OpenAI才剛剛成立不到兩年，ChapGPT的研究還在起步階段。 2021年第二季度，英偉達的數據中心業務銷售收入首次超過它原來的主業游戲。 此外，早在2008年，英偉達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，英偉達元宇宙（Nvidia Omniverse）制定通用標準，打通不同設計平臺，已成為元宇宙平臺級應用。 黃仁勛的夢想不僅僅是擺脫游戲公司的定位，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：“英偉達不是游戲公司，它將推動下一個AI大爆炸。” 一開始很多人認為他想多了，一個賣游戲顯卡的公司是不是高估了自己？ 去年11月ChapGPT橫空出世，舉世矚目，大家忽然都明白了，AI時代已經來臨。AI是繼個人電腦、英特網、移動電話、云之后又一個革命性的技術，而且影響將更深遠。 英偉達是這AI大浪潮中獲益最多的公司。2023年年初至今，它的股價已經翻了近兩倍。 正如芒格所說：“永遠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。 2 推出全套產品與服務，鎖定客戶，打造進入壁壘 客戶使用GPU，需要和CPU配套，而CPU的龍頭老大是英特爾，老二是AMD。黃仁勛決定自研CPU，為客戶提供全套服務。 2021年英偉達推出自己的CPU Grace系列產品，以Grace Hopper（格蕾絲·赫柏）命名。Grace是一位傳奇女性，她是耶魯大學第一位女博士，杰出的計算機科學家，同時也是美國海軍將軍。她發明了世界上第一個編譯器，開發了第一套完整的程序語言COBOL。美國海軍“赫柏號”驅逐艦就是以她命名的。 CPU Grace基于軟銀集團旗下的芯片設計公司ARM的架構。ARM是移動設備的首選架構，市場占有率超過90%，被譽為“移動互聯網時代的明星”。 很多年前，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400億美元的價格將ARM出售給英偉達。但是后來因各國監管部門的反對沒有成交。今年年初，英偉達不得不宣布收購計劃最終失敗，取而代之的是以12.5億美元獲得20年使用權的新交易。 不過其它公司的收購相對順利得多。2019年，英偉達以69億美元收購了Mellanox公司，獲得了InfiniBand技術，使網絡交換速度得到保證。同時獲得了Bluefield芯片，英偉達將其稱為DPU（Data Processing Unit），承擔原先需要CPU來執行的網絡數據處理、分發的重任，有效降低云計算的性能損失，釋放CPU算力，降低功耗的同時，大大降低云數據中心的運營成本。 至此，英偉達的CPU＋GPU＋DPU產品矩陣全面形成，為客戶提供一站式服務，進一步將英特爾和AMD擋在AI浪潮之外，也威懾了潛在進入者。有了這個產品矩陣，英偉達就可以重塑數據中心的底層硬件市場，進一步打造這個市場的進入壁壘，獲取優勢地位。 幫助英偉達打造市場進入壁壘的另一個利器是于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雜的計算問題。打破了自60年前IBM System360以來CPU運算模型一統天下的局面，實現了加速計算。 在CUDA問世之前，想要調用GPU的計算能力，必須編寫大量的底層語言代碼，而CUDA使得GPU成為通用GPU（General Purpose GPU），大大提高了效率。即便競爭對手的GPU在硬件參數上比肩英偉達的GPU，但缺少CUDA的優化，其計算效率還是無法達到英偉達GPU的水平。 早在2006年黃仁勛就大力支持CUDA系統在AI領域的開發與推廣，每年投入的研發經費高達5億美元，而當時年營業額只有30億美元，市值不過10億美元。股價多年表現低迷，股東對CUDA持懷疑態度，希望英偉達更多地關注盈利。 但是黃仁勛高瞻遠矚，不追求短期利益，堅持開發CUDA，并不斷更新、優化，最終形成獨特的生態系統，讓英偉達抓住了人工智能AI的機會。目前，CUDA服務于400萬開發者和逾3000個應用程序，下載量達到4000萬次，其中僅去年一年就達到了2500萬次。 3 博弈性定價，搶占市場 CUDA的定價策略很能反映黃仁勛的戰略思維。當時他讓美國大學及科研機構免費使用CUDA系統，使英偉達迅速占領了AI市場。等到收費的時候，用戶的轉換成本已經十分高昂。再說這個收費標準也是相當有良心，沒有轉換的必要。 這令人想起微軟視窗Office軟件在中國的定價策略。微軟Office軟件進入中國市場是在1995年左右，當時對于微軟來說也是免費，因為幾乎全是盜版，它收不到錢。但是微軟從來沒有采取任何實質性措施打擊盜版。 雖然比爾·蓋茨每次訪華都會提一提知識產權保護的問題，不過他顯然無意真正打擊微軟的盜版，因為這其實在技術上很容易做到，但他卻沒有做。據說比爾·蓋茨有一次說漏了嘴：“至少他們盜版的是我們微軟的軟件�！奔僭O當年中國人盜版的是蘋果的軟件，微軟肯定不答應。微軟的盜版軟件是它對付蘋果的“斗士品牌”，更是它對付當時的市場霸主金山WPS的“斗士”。 如今，微軟的軟件牢牢占據了市場，這種網絡效應很強的產品一旦占據市場，就很難被鏟除。這時候微軟開始收費，個人用戶每年398元人民幣。如果當年一開始微軟就打擊盜版，對正版每年收費398元，甚至哪怕39.8元，估計它都很難占領中國市場，人們很可能還在用WPS。 微軟一直是一家很有戰略思維的企業，從它起家時和蘋果的博弈、在中國占領辦公軟件這些事情上就可見一斑。 現在看起來，英偉達也是一家很有戰略思維的企業，從CUDA的定價策略中就可見一斑。不僅如此，黃仁勛的幾乎每一個決策，都體現出他高超的戰略思維能力。 4 只設計芯片，不制造芯片 除了押注人工智能、推出全套產品、博弈性定價外，英偉達還做了一個很英明的戰略決策，那就是只設計芯片，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，現在舉步維艱。在半導體行業，英特爾是一個時代的象征，曾經輝煌奪目。著名的摩爾定律就是它的三個創始人之一、第二任CEO戈登·摩爾提出的。上個世紀80年代初，創始人之一、第三任CEO安迪·格魯夫與比爾·蓋茨結盟，40年后的今天Wintel繼續占領著個人電腦市場。 不過，現在手機的使用大大超過了電腦。但是當年英特爾并沒有看到手機的前景。蘋果最初希望使用英特爾芯片為iPhone提供算力。英特爾當時的首席執行官保羅·歐德寧拒絕了喬布斯，擔心其手機項目不能取得足夠的成功以回報英特爾的投資。等到蘋果手機如日中天時，英特爾再去找蘋果，被蘋果拒絕了。 近十多年來，蘋果對定制芯片的持續投資不僅阻止了英特爾在移動領域有任何作為，還幫助蘋果建立了必不可少的軟件平臺。盡管大多數科技媒體都預測安卓（Android）將成為具有類似微軟對消費科技行業控制權的“新Windows”，但這并沒有發生。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且有效地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。 6月6日，蘋果公司在其開發者大會WWDC上宣布，即將上市的Mac Pro電腦將采用全新自研芯片，自研芯片進入整個PC產品線。也就是說，連電腦都不用英特爾了。 英特爾錯過了移動通信的浪潮，現在又錯過了人工智能AI的浪潮，而它堅持的設計與生產一體化的集成模式又被證明不值得堅持。 到了21世紀第二個十年，包括英特爾的主要競爭對手AMD在內的大多數美國大型邏輯芯片公司都出售了自己的晶圓廠，只專注于設計。英特爾卻固執地堅守集成模式，認為設計和制造流程可以相互優化，是生產芯片的最佳方式。 這是有一定道理的。但是不設計只制造芯片的臺積電，可以為不同的公司制造芯片，現在每年制造的硅片數量幾乎是英特爾的三倍，所以它有更多的時間打磨工藝，生產經驗更豐富，學習曲線更陡直。 此外，臺積電自己不設計芯片，所以所有的芯片設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的代工業務肯定做不起來，但是英特爾的領導不這么想。2013～2018年擔任英特爾首席執行官的布萊恩·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務�！辈⒎Q這項工作“具有戰略重要性”。然而，到21世紀第二個十年他只贏得了一個主要客戶。不久該業務就關閉了。 英偉達則完全沒有犯這個錯，從一開始就只專注于芯片設計，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始人張忠謀會面，開啟了英偉達與臺積電持續深厚的合作。 除了押注人工智能、推出全套產品、博弈性定價、專注于設計，黃仁勛還做了一個很艱難的決策，就是放棄龐大的手機市場，而專注于使命和愿景，即“創造出能解決普通電腦解決的問題的電腦”，最終創造了一個新的技術，即擁有神經網絡處理器和AI算法的安全架構的機器人技術，開創了一個全新的行業。 戰略就是取舍，知進退。而放棄、撤退往往比爭取、進攻需要更大的智慧和勇氣。 5 繼續奔跑吧，英偉達 5月29日，在COMPUTEX大會上，黃仁勛正式向傳統CPU服務器集群發起“挑戰”，他直言，隨著需要大量計算能力的AI應用出現，GPU將成為主角。 黃仁勛還展示了一個范例，訓練一個大語言模型（LLM），需要960個CPU組成的服務器集群，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服務器集群，將以僅3.2兆千瓦時的電力消耗訓練44個大語言模型。 訓練一個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%的電力消耗來訓練一個LLM。 5月27日，黃仁勛受邀參加中國臺灣大學畢業典禮，做演講。他首先回顧了40年來的技術發展，預測了未來的趨勢，認為2023年和1984年（他自己畢業的那一年）一樣，是“一個完美的畢業年份”。 接著他講了英偉達從失敗中涅槃的三個故事，勉勵臺大畢業生們要學會承認錯誤，尋求幫助；學會承受痛苦，堅持夢想；學會“撤退放棄”，聚焦戰略核心，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。 繼續奔跑吧，英偉達！ 作者：曾在復旦學習、任教9年；曾在中歐國際工商學院供職20年。 |
