，大概有几层意思：一是英伟达从无到有、从草创到“封神”的发展轨迹；二是这家公司跨越每一个关键节点时的战略选择；三就是英伟达有别于其他任何公司的企业哲学、原则或者说文化。

　　时间回到1963年，黄仁勋出生于中国台湾的一个普通家庭，父亲是一名化学工程师，母亲是小学老师。或许只有爽文小说的脑洞才能想得到，这个男孩将来会在美国创造全球市值最高的公司。很多人称黄仁勋是“世间罕见的天才”，他聪明且勤奋，做每件事都能钻研，从小就能看出端倪。从他动荡不安的成长经历中，也不难发现这个少年的倔强和顽强。

　　因为父亲工作的原因，黄仁勋小时候随家人频繁搬家，在泰国生活了几年，9岁时，和哥哥一起被送往美国。原本父母是希望给兄弟俩更好的教育，找到了一所可以接收国际学生的寄宿学校，几乎倾家荡产才勉强交齐学费。而实际上，这是一所为收容问题少年而设的教会学校，全身满是文身和刀疤的室友让人望而生畏。个头矮小的黄仁勋成了被校园霸凌的对象，头几个月里经常挨打。但黄仁勋和那些受欺负后忍气吞声的孩子不同，他使出自己的能耐，最终还和室友处成了哥们儿。后来英伟达的高管们说，黄仁勋正是在那段日子里形成了那种坚韧不拔、街头斗士般的个性。

　　黄仁勋的第一份工作是在他现今的竞争对手AMD，工作内容就是设计芯片。业余，黄仁勋花了8年时间拿到了斯坦福大学的电气工程硕士学位。他的第二份工作是跳槽到了一家制造可定制微芯片的公司LSI，并被指派去服务一个名叫太阳微系统公司的客户。正是在太阳微系统，他遇到了两位天才的工程师，他后来的创业队友柯蒂斯·普里姆和克里斯·马拉科夫斯基。

　　三人的初次合作，开发了一款名为GX的图形加速器。这款芯片在游戏市场上大放异彩，帮太阳微系统公司赢得丰厚的回报。但普里姆和马拉科夫斯基这两位功臣，却在公司后来的政治争斗中被排挤，两人心灰意冷，决定另起炉灶，去复活被公司管理层毙掉的下一代图形芯片方案。论技术才能，两人不缺，但商业头脑，是个短板，于是他们想到了一个人，那就是黄仁勋。三个人的搭配堪称完美，普里姆懂架构，知道想要什么，另一位就能够把它设计并实现出来，而黄仁勋清楚如何落地到市场。

　　创业PG·电子三人组的诞生，就代表了英伟达历史上第一次重要的战略选择。在显卡出现之前，计算机的图形处理依靠的是CPU中央处理器，而随着计算机和用户之间的交流越来越多地依赖图形界面，尤其当3D图形出现后，高效图形处理的重要性就不言而喻了。光靠CPU，很难带得动大量的图形计算，因此，把图形处理的功能从CPU中分出来，放到专门的图形加速芯片上就是一种技术选择了。

　　他们进入这个市场的时机，也是天时地利。1992年，微软推出了Windows 3.1操作系统，上面的屏保、视频播放等功能非常直观地展示出图形化界面的诱人之处。三人意识到，个人电脑上的图形计算将是一片蓝海。事实证明，专门的图形加速芯片、独立显卡对于要在个人电脑上玩大型游戏、做3D设计的用户来说，简直就是刚需，这也是为什么后来英伟达的高性能显卡价格可以卖得越来越高的重要原因。

　　为了追逐个人电脑市场的巨大机会，三人拒绝了普里姆的前公司对他们项目的收购，因为他们不想因为自己的产品要兼顾商用工作站系统，而失去了对个人电脑的聚焦。这意味着他们还没开张就拒绝了一个知名的潜在客户。也可以说，这是英伟达历史上第一次决定命运的战略取舍。三个人的理念很一致，他们都不是那种机会主义的创业者。

　　1993年2月17日，黄仁勋选择在自己30岁生日的那一天，正式加入新公司。和硅谷的其他创业故事相似，一个将改变世界的伟大公司在普里姆位于郊区的别墅中起步了。陆续又有12个前同事辞职加入了这家还发不起工资的创业公司。他们为这家公司取名叫NVidia，在拉丁文里Invidia这个词是“嫉妒”的意思，暗含他们希望有一天英伟达会成为人们嫉妒的对象，去掉了一个字母i，写为NVidia，是为了纪念他们正在开发的第一代芯片NV1，NV代表Next Version下一代产品的意思。

　　1999年，英伟达推出一款里程碑式的产品GeForce 256。与以往的芯片相比，它更加“聪明”，可以从CPU分过来更多的图形计算任务。英伟达为这款产品取了个名字，叫GPU，并且有意没有将它注册为商标，好让竞争对手们也使用这个术语。GPU听起来，就像CPU一样是任何电脑都必不可少的核心部件，直到现在，行业都在使用GPU这个概念。用营销黑话来讲，这个新的命名开创了一个新的“品类”，而英伟达则成为这个品类的开创者和主导者。

　　这之后，GPU在计算机中的角色和地位不断上升。这不难理解，从读文时代到读图时代，再到视频、AR、VR、元宇宙，人们越来越沉浸在通过视觉显示的世界中。这些的背后就意味着大量的图形计算任务，也意味着图形处理芯片不仅仅在游戏领域，而且在科学建模、医学、影视、营销、教育等每一个需要用到图像的领域，都对GPU有巨大的需求。如果还有人认为英伟达是一家游戏显卡公司，那就错了，实际上，英伟达早已站在GPU爆发的前夜。只是当时，很少有人足够清楚地看到了这一点。

　　然后，我们就聊聊现今大家都很关心的问题：为什么人工智能开启了属于英伟达的时代。为什么在AI时代掘金，会首选英伟达的“铲子”呢？

　　首先，GPU成功的秘决在于并行计算，它非常适合做AI模型的训练。做个对比，CPU很强大，是个通才，它能以极快的速度执行一个又一个的任务，这就是以串行的方式处理问题。而GPU擅长执行量大但并不复杂的任务，它包含成百上千的微处理核，能够将任务分解成众多小的计算单元，然后并行处理。这就好像，GPU里的处理核单个看都没那么聪明能干，但像是要算几千道10以内的加减法，一个指令下去，一人算一道，也立马就把活给干了。图像处理这类任PG·电子务，比如一张图片就有几千万个像素点需要渲染，计算并不难，但量很大，就适合GPU来执行。

　　而在AI训练中的，深度学习模型所涉及的神经网络计算任务，听起来高大上，其实也是可以分解成大量密集计算的小任务。最典型的比如图像识别，AI界大牛吴恩达曾用2000多个CPU来完成海量图像对AI的训练，这需要巨额资金来建一个庞大的数据中心，也只有谷歌这样的大厂才能这么豪横。而使用GPU，英伟达的研究团队用12块GPU就可以完成这2000个CPU来完成的工作，效率提升的同时，成本还令人难以置信地打下去了。

　　其次，黄仁勋2012年后几乎All in人工智能，为了让英伟达的GPU适应机器学习，进行了全方位的软硬件布局。2012年发生了一个标志性的事件，在李飞飞的第三届ImageNet视觉识别挑战赛上，被称为“AI教父”的多伦多大学辛顿教授和他的两名学生，用了一对英伟达消费级的GPU来训练一个深度学习模型，识别正确率断崖式领先，轰动了AI界。这次的一战封神，为英伟达带来了巨大的公关效应，使得英伟达与公认的人工智能历史上的重要事件永久绑定了。

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