NVIDIA市值破兆 證明黃仁勳17年前賭對「這件事」

受益於AI人工智慧的普及，輝達（Nvidia）5月31日市值正式突破一兆美元（約新台幣30兆6000億元），市值僅次於Apple、微軟、亞馬遜和Google母公司Alphabet，也是全球第一家達到此成就的半導體公司。其實，執行長黃仁勳在17年前的2006年，做了當時不被看好的一項技術投資，如今卻成輝達引領AI風潮關鍵。

輝達如何在AI革命中扮演重要角色？

根據《BBC》報導，輝達的迅猛崛起就是大膽賭上自己的技術加上有良好的時機。

輝達創立於1993年，現任輝達CEO黃仁勳就是創辦人之一，當時輝達還是一家專注為電玩遊戲和應用程式製作圖像的公司。

1999年，輝達研發出首款繪圖晶片（GPU）GeForce256，來加強電腦的圖像顯示效果，當時以每股12美元的價格公開上市。

2006年，史丹佛大學的研究人員發現GPU有另一個用途：它可以加快數學運算，這是一般晶片無法做到的。同年，黃仁勳做出了AI發展上重要的決定：他投入輝達的資源來建立一個讓GPU可以編程的工具，讓GPU不只是製作圖像的工具，也就是CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）。

什麼叫做CUDA？這是一套輝達提供給開發人員的編程工具，讓工程師能運用CUDA，省下大量撰寫低階語法的時間，進而直接使用高階語法諸如C++或Java等來編寫應用於通用GPU上的演算法，解決平行運算中複雜的問題。

對研究人員來說，這是一種在消費類硬體中進行高性能計算的新方法。

當17年前黃仁勳投資CUDA時，受到不少投資人看衰，現在2023年結果證明，這個選擇造就了日後的千萬美元市值。

根據《富比世雜誌》指出，大多數的AI新創都奠基於輝達的CUDA平台，輝達的策略就是讓平台衍生出龐大的軟體生態，讓後者難以突破。

2012年，一種可以將圖像進行分類的人工智慧Alexnet嶄露頭角，它使用了輝達其中兩個可編程的GPU進行訓練。

科學家們同時發現，GPU可以大幅加速神經網絡的處理速度，並開始用在工作上。

輝達透過投資更適合AI的GPU，以及讓這項技術更容易使用的軟體，來發揮自身優勢。

AI新創公司Metaphysic在2021年使用AI技術，製作一部仿湯姆克魯斯（Tom Cruise）的深偽（deepfake）影片，引起軒然大波。

為了訓練和執行AI的模型， Metaphysic使用了數百個輝達的GPU，「我們只用輝達的產品，因為它永遠領先業界。」 Metaphysic執行長格蘭（Tom Graham）說。

競爭者急起直追

然而，目前輝達的主導地位看似穩固，但長遠來說更難預測。

顧問公司TIRIAS Research的分析師克魯威拉（Kevin Krewell）指出，輝達背後有很多對手正急起直追。

舉例來說，超微（AMD）和英特爾（Intel）都以製造中央處理器（CPU）聞名，但他們近期也投入製作AI專用的GPU，Google則開發出擁有AI運算能力的張量處理器（TPU），不僅可用於搜尋引擎，還可用在一些機器學習的工作上，微軟和Meta也正著手開發中。

跨足加密貨幣領域，一舉超越Intel

輝達在加密貨幣的挖礦上也取得了成功，根據《華爾街日報》報導，隨著加密貨幣價格上漲，輝達在2020年的市值超越了晶片巨頭英特爾，並在2021年底達到每股近330美元的紀錄。

雖然近期加密貨幣寒冬降臨， 分析師指出，AI的興起將為輝達帶來比加密貨幣更繁榮的前景，瑞銀分析師估計，光ChatGPT就需要約1萬個輝達的GPU。

輝達設計但不製造自己的晶片，他們將生產的工作外包給晶片製造商，其中包括「護國神山」台積電。

黃仁勳：慶祝失敗是所有公司的重要能力

黃仁勳在2010年接受《紐約時報》的專訪時指出，輝達的核心價值包含兩項要素，首先是「承擔風險的容忍度」和「從失敗中學習的能力」。他提到，在這個瞬息萬變的世界中，「慶祝失敗」是所有公司的重要元素，而第二個則是「知識的誠實」，能夠直言不諱地指出公司或個人犯下的錯誤，並從中汲取教訓，迅速調整。

黃仁勳說，輝達的企業性格就是，你有好點子，以前也沒有人做過，那就放手去嘗試，如果失敗了，就從中去學習和調整，每一次的失敗都是一點點的進步。

黃仁勳就讀高中時，也在玩電動的過程中學到不少。「當你嘗試某些破關方式，卻沒有得到想要的結果時，你就重新再試一次，不知不覺就破關了！」

黃仁勳認為，就是因為玩電動，培養了嘗試的能力，這也是日後創新和嘗試新事物的養分之一。

黃仁勳也在專訪中透露加入輝達所需具備的特質，第一個是「要能愛上某樣你感興趣的東西」，他強調愛上某樣東西的能力對成功人士來說非常重要。

第二個則是「冒險和犯錯」的能力，不斷去嘗試，犯錯了就從中學習，做出調整迎接下次挑戰。

第三個則是「像孩子般去看待世界」，「如果我們做到會怎麼樣？」「該如何去做？」所有偉大的想法都肇基於此。

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（本文出自2023.06.01《遠見》網站，未經同意禁止轉載。）

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