英偉達(dá)CEO黃仁勛與喬?羅根播客對(duì)談，重提2012年送芯片給特斯拉（美股代碼：TSLA）首席執(zhí)行官馬斯克的往事，以及自己童年流落美國、英偉達(dá)險(xiǎn)些破產(chǎn)的經(jīng)歷。黃仁勛完整講述內(nèi)容如下：

2012年，多倫多大學(xué)杰弗里?辛頓的實(shí)驗(yàn)室里，他的兩名學(xué)生伊利亞?薩茨凱弗和亞歷克斯?克里熱夫斯基做出了一個(gè)名為 AlexNet 的模型。這個(gè)模型在圖像識(shí)別領(lǐng)域的表現(xiàn)，超越了人類過去30年編寫的所有計(jì)算機(jī)視覺算法。計(jì)算機(jī)視覺是通往真正人工智能的基石 —— 如果連 “看” 都做不到，就更談不上 “懂” 了。“他們是怎么做到的？就是買了兩張英偉達(dá)顯卡回家訓(xùn)練。” 這兩張顯卡就是 GTX 580，采用了 SLI 雙卡互聯(lián)技術(shù)。

為什么我們的顯卡能做到這一點(diǎn)？因?yàn)槲覀儚?984年起，就一直在研究一種 “全新的計(jì)算方式”—— 并行計(jì)算。

傳統(tǒng)的 CPU 是按部就班地順序執(zhí)行指令：第一步、第二步、第三步…… 而我們的做法是把一個(gè)問題拆解成幾千個(gè)小任務(wù)，分配給幾千個(gè)計(jì)算核心同時(shí)處理。這套方法的使用門檻很高，但只要你能把問題轉(zhuǎn)化為我們發(fā)明的 CUDA 格式，你的設(shè)備就能瞬間變成一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)。

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)本身就是 “易并行計(jì)算” 的絕佳案例 —— 屏幕上的每個(gè)像素原本就互不相關(guān)，我們可以同時(shí)計(jì)算400萬個(gè)像素！于是我們把這套超級(jí)計(jì)算機(jī)技術(shù)集成到顯卡里，讓游戲玩家能用來玩游戲。

總而言之，伊利亞和亞歷克斯正是用我們這種 “玩家級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)”，做出了震驚世界的 AlexNet。我看到這個(gè)成果后就意識(shí)到：這絕不僅僅是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，這東西根本就是一個(gè) “通用函數(shù)逼近器”！

什么是通用函數(shù)逼近器？上學(xué)的時(shí)候，老師會(huì)給你一個(gè)黑盒子，里面藏著一個(gè)函數(shù) f（x），你輸入 x，它就會(huì)輸出對(duì)應(yīng)的結(jié)果。傳統(tǒng)編程需要你自己推導(dǎo)并寫出這個(gè)函數(shù)公式，比如牛頓第二定律 F = ma，把公式寫進(jìn)程序里就能解決問題。但深度學(xué)習(xí)完全不同 —— 你根本不用自己寫公式！你只需要給它大量 “輸入→輸出” 的樣本，它就能自己 “學(xué)” 出對(duì)應(yīng)的函數(shù)公式。今天能學(xué)牛頓定律，明天能學(xué)麥克斯韋方程組，后天能學(xué)薛定諤方程…… 只要你能提供足夠的輸入和輸出樣本，它幾乎什么都能學(xué)會(huì)。

當(dāng)時(shí)我們靜下心來思考：“等等，這東西的用途絕不止于圖像識(shí)別吧？它可以解決‘世界上所有有輸入、有輸出的問題’！而整個(gè)宇宙的運(yùn)行規(guī)律，不就是由無數(shù)輸入和輸出的關(guān)系構(gòu)成的嗎？” 在那一刻，我們就知道：這就是人工智能真正迎來爆發(fā)的起點(diǎn)。

其實(shí)當(dāng)時(shí)有幾個(gè)關(guān)鍵問題必須解決。比如，我們必須證明這項(xiàng)技術(shù)真的能 “規(guī)?；?應(yīng)用到巨型系統(tǒng)中。當(dāng)時(shí)那篇 AlexNet 的論文，只用了兩張 GTX 580顯卡做 SLI 互聯(lián)，對(duì)吧？而這套配置，正是你當(dāng)年玩《雷神之錘》時(shí)用的裝備。

所以說，GTX 580 SLI 這套游戲配置，就是把深度學(xué)習(xí)推上歷史舞臺(tái)的 “革命性計(jì)算機(jī)”。那是2012年，可當(dāng)時(shí)人們還只是拿它來玩《雷神之錘》。

那就是現(xiàn)代人工智能的大爆炸時(shí)刻。我們很幸運(yùn)，因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)正在研發(fā)這項(xiàng)技術(shù)、這種全新的計(jì)算方式。更幸運(yùn)的是，率先發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)技術(shù)巨大潛力的，居然是一群游戲玩家。而我們也恰好抓住了那個(gè)關(guān)鍵的瞬間。這有點(diǎn)像《星際迷航》里的 “第一次接觸”—— 瓦肯人必須恰好觀測(cè)到地球人啟動(dòng)曲速引擎的那一刻。如果他們沒有親眼看到那一閃而過的光芒，就永遠(yuǎn)不會(huì)降臨地球，后續(xù)的一切也就不會(huì)發(fā)生。如果當(dāng)年我沒有注意到那個(gè)瞬間，如果那道象征著突破的 “光芒” 稍縱即逝，如果我們公司沒能抓住這個(gè)機(jī)遇，那后來會(huì)發(fā)生什么，誰也無法預(yù)料。

我們親眼見證了那個(gè)歷史性的時(shí)刻，然后通過分析推理得出結(jié)論：這是一個(gè) “通用函數(shù)逼近器”，絕不僅僅能用來做計(jì)算機(jī)視覺。只要解決兩個(gè)問題，我們就能用它來做任何事情。

第一個(gè)問題：我們必須證明這項(xiàng)技術(shù)確實(shí)具備規(guī)?；瘮U(kuò)展的能力。第二個(gè)問題：世界上永遠(yuǎn)不會(huì)有足夠多的 “輸入 - 輸出” 樣本，讓我們通過監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式教會(huì)人工智能所有知識(shí)。就像你不可能全程監(jiān)督孩子學(xué)會(huì)每一件事一樣，數(shù)據(jù)量會(huì)成為制約發(fā)展的瓶頸。

我們需要一種 “無監(jiān)督學(xué)習(xí)” 的方式，讓計(jì)算機(jī)能夠自主學(xué)習(xí)。這個(gè)目標(biāo)在當(dāng)時(shí)還需要好幾年才能實(shí)現(xiàn)，但如今無監(jiān)督學(xué)習(xí)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，人工智能已經(jīng)可以自主學(xué)習(xí)了。

為什么人工智能能實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)？因?yàn)槲覀儞碛泻Ａ康?“正確答案樣本”。最典型的應(yīng)用就是 “預(yù)測(cè)下一個(gè)詞”。我們收集人類所有的文字?jǐn)?shù)據(jù)，把一句話的最后一個(gè)詞遮住，或者隨機(jī)遮住中間的某個(gè)詞，讓模型不斷猜測(cè)，直到猜對(duì)為止。比如 “瑪麗去了 bank”，這里的 bank 指的是河岸還是銀行？單看這句話無法判斷，但如果后面加上 “釣了一條魚”，就能確定指的是河岸了。我們把幾十億個(gè)這樣的句子輸入給模型，讓它自己從中找出語言規(guī)律。這就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的由來。

當(dāng) “可規(guī)模化” 和 “無監(jiān)督學(xué)習(xí)” 這兩個(gè)關(guān)鍵概念同時(shí)落地時(shí)，我們就下定決心：要把所有資源都投入到這項(xiàng)技術(shù)中。它將幫助人類解決一大堆此前從未攻克過的難題。那一年，是2012年。

到了2016年，我造出了全球第一臺(tái)真正為深度學(xué)習(xí)量身打造的超級(jí)計(jì)算機(jī) ——DGX-1。

黃仁勛當(dāng)年送給馬斯克的那臺(tái)設(shè)備叫 DGX Spark，其實(shí)是后來推出的迷你版本。第一代 DGX-1的售價(jià)高達(dá)30萬美元，光是研發(fā)成本就耗費(fèi)了英偉達(dá)幾十億美元。

它不再是簡單的雙卡 SLI 互聯(lián)，而是通過 NVLink 技術(shù)，將8張當(dāng)時(shí)性能最強(qiáng)的 GPU 連接在一起，本質(zhì)上就是 “超級(jí)增強(qiáng)版的 SLI 互聯(lián)技術(shù)”。

我在 GTC 大會(huì)上第一次公開展示 DGX-1時(shí)，全場(chǎng)鴉雀無聲，沒有人能聽懂我在講什么。

當(dāng)時(shí)我和馬斯克已經(jīng)認(rèn)識(shí)很久了，我們?cè)鴰退邪l(fā)過 Model S、Model 3的車載電腦，還打造了第一代全自動(dòng)駕駛（FSD）電腦。

DGX-1發(fā)布后，全球范圍內(nèi)沒有收到一張訂單，沒有一個(gè)人愿意買 —— 除了馬斯克。

我們圍坐在壁爐旁聊天時(shí)，他突然說：“我有一個(gè)非營利組織，可能真的非常需要這樣一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)?！?聽到這話，我當(dāng)時(shí)心都涼了…… 耗費(fèi)幾十億美元研發(fā)的產(chǎn)品，每臺(tái)售價(jià)30萬美元，結(jié)果第一個(gè)客戶居然是一家非營利組織？

NVDA｜黃仁勛的傳奇一生：9歲流落美國 兩次瀕臨破產(chǎn)、靠200美元買書給員工救活公司 砸?guī)资畠|美元研發(fā)卻無人問津、只有馬斯克下單

我親手組裝了第一臺(tái) DGX-1，打包好后開車送到舊金山，送到 OpenAI 當(dāng)時(shí)那個(gè)狹小的辦公室。那是在二樓，一間比你現(xiàn)在所處的房間還要小的屋子，彼得?蒂爾、伊利亞?薩茨凱弗等一群人都在那里。

那就是 OpenAI 的起點(diǎn)，那一年是2016年。

DGX-1的算力是1 petaflops（千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算 / 秒），9年后推出的 DGX Spark 算力同樣是1 petaflops，但體積只有一本書那么大，售價(jià)僅為4000美元。這就是科技進(jìn)步的速度。

1993年英偉達(dá)創(chuàng)立時(shí)，我們的目標(biāo)就是研發(fā)一種全新的計(jì)算架構(gòu)，用來解決普通計(jì)算機(jī)無法攻克的難題。但問題來了：我們的 “殺手級(jí)應(yīng)用” 在哪里？當(dāng)時(shí)所有已有的應(yīng)用程序，普通 CPU 都能處理，否則這些應(yīng)用根本不會(huì)被開發(fā)出來。我們寫下的使命宣言，在當(dāng)時(shí)看來幾乎 “不可能實(shí)現(xiàn)”，但1993年的我對(duì)此一無所知，只覺得這個(gè)目標(biāo)聽起來很酷。

那時(shí)候《毀滅戰(zhàn)士》《雷神之錘》都還沒問世，約翰?卡馬克也還沒發(fā)明第一人稱射擊游戲。我專程跑到日本去找世嘉公司，因?yàn)楫?dāng)時(shí)只有街機(jī)廳才有真正的3D 游戲 —— 比如《VR 戰(zhàn)士》《夢(mèng)游美國》。這些街機(jī)使用的3D 芯片，居然是從軍用飛行模擬器上拆下來的，價(jià)格極其昂貴。我當(dāng)時(shí)就想：我們能不能把這種級(jí)別的3D 畫面，集成到家用電腦里？

于是我們和世嘉公司簽下了人生中的第一份大合同：“你們負(fù)責(zé)把街機(jī)游戲移植到電腦平臺(tái)，我們來幫你們研發(fā)下一代主機(jī)的芯片?！?這筆錢，救了英偉達(dá)的命。

結(jié)果研發(fā)了兩年后我們才發(fā)現(xiàn)，我們選定的三項(xiàng)核心技術(shù)路線全部走錯(cuò)了：

別人用三角形構(gòu)建3D 圖形，我們卻用二次曲面；別人用 Z 緩沖技術(shù)自動(dòng)排序圖形層級(jí)，我們卻讓程序手動(dòng)排序；別人用逆向紋理映射技術(shù)，我們卻用正向紋理映射…… 三個(gè)最關(guān)鍵的技術(shù)決策，全部出錯(cuò)。1995年年中，我們成了 “起跑最快，卻滿盤皆輸” 的那個(gè)失敗者。

當(dāng)時(shí)硅谷大概有50家3D 顯卡初創(chuàng)公司，所有人都選對(duì)了技術(shù)路線，只有我們一敗涂地。公司瀕臨破產(chǎn)，還欠著世嘉公司一款主機(jī)芯片的研發(fā)任務(wù)。我飛到日本去見世嘉社長入交昭一郎，當(dāng)時(shí)33歲的我，滿臉青春痘，瘦得像根竹竿，面對(duì)著這位頭發(fā)花白的長輩說：“我要告訴你一個(gè)壞消息：我們承諾給你的技術(shù)，根本做不出來，我們的路線完全錯(cuò)了，繼續(xù)研發(fā)只會(huì)浪費(fèi)你的錢。我建議你找其他公司合作…… 但我還是需要你最后再投500萬美元，不然我們公司明天就會(huì)破產(chǎn)。就算你投了這500萬美元，也極有可能血本無歸。”

他考慮了兩天，然后回復(fù)我說：“我投?！?理由很簡單，“就因?yàn)橄矚g你這個(gè)年輕人”。

如果他當(dāng)年把那500萬美元用來購買英偉達(dá)的股票，到今天大概能值1萬億美元吧？可惜英偉達(dá)上市后，他們就把股票全部拋售了，當(dāng)時(shí)公司的市值只有3億美元。

拿到500萬美元的救命錢后，我們依然不知道該如何把技術(shù)做對(duì)。我們裁掉了主機(jī)芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)的所有成員，公司最后只剩下幾十個(gè)人。我拿著兜里僅剩的200美元，去書店買了3本硅谷圖形公司（SGI）的3D 圖形技術(shù) “圣經(jīng)”，分給三位架構(gòu)師：“去把這些書讀懂，然后我們?cè)賮碚裙尽！?結(jié)果他們讀完書后，把 SGI 的通用技術(shù)方案全部拆解，只保留了 “游戲領(lǐng)域最需要的那一小部分”，并直接把這些功能硬編碼到芯片里。就這樣，一張售價(jià)幾百美元的顯卡，圖形處理速度居然追平了價(jià)值百萬美元的 SGI 工作站。這就是現(xiàn)代 GPU 的起源。

我們還做了一個(gè)關(guān)鍵決策：不追求 “滿足所有3D 應(yīng)用需求”，只專注于一件事 —— 游戲。我們砍掉了所有針對(duì) CAD 設(shè)計(jì)、飛行模擬器的復(fù)雜功能，把所有資金都投入到 “玩家最關(guān)心的圖形畫質(zhì)” 上。這就是 GeForce 顯卡的誕生歷程。

后來我們要研發(fā) RIVA 128這款救命芯片，但公司的資金已經(jīng)快耗盡了。我聽說有家公司研發(fā)了一款 “硬件模擬器”，可以先在模擬器上完整運(yùn)行驅(qū)動(dòng)程序，確認(rèn)沒有漏洞后再送去芯片廠流片。我們拿出了公司剩余資金的一半 ——50萬美元，去購買這款模擬器 —— 結(jié)果對(duì)方說：“我們公司已經(jīng)破產(chǎn)了，倉庫里剛好還剩最后一臺(tái)。” 買下這臺(tái)模擬器后，我們的芯片實(shí)現(xiàn)了 “一次流片成功”。這套 “先在模擬器上驗(yàn)證” 的流程，后來成了全世界芯片公司的標(biāo)準(zhǔn)操作流程。

芯片流片那天，我打電話給臺(tái)積電創(chuàng)始人張忠謀：“我要直接量產(chǎn)這款芯片，我確定它一定會(huì)成功。” 張忠謀選擇相信并支持我。RIVA 128顯卡橫空出世，英偉達(dá)也成為了史上從創(chuàng)立到營收突破10億美元速度最快的公司。

那段時(shí)間，我總覺得整個(gè)世界都在飛速旋轉(zhuǎn)，完全失控。就算躺在床上，也依然感覺天旋地轉(zhuǎn)，內(nèi)心充滿了極度的焦慮。這種感覺，這輩子大概也就經(jīng)歷過那么幾次。

而現(xiàn)在，33年過去了，我每天早上醒來都是這種感覺。那種脆弱感、不確定感、不安全感 —— 從來沒有離開過我。我對(duì)失敗的恐懼，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了對(duì)成功的渴望。

因?yàn)槲也⒉回澙?，我只想讓公司活下去。我也算不上野心勃勃，我只是想讓公司生存下來、讓我們的團(tuán)隊(duì)做出有影響力的事業(yè)。

我每天醒來的第一件事，就是凌晨4點(diǎn)起床，查看幾千封郵件，日復(fù)一日，從未間斷，包括感恩節(jié)、圣誕節(jié)在內(nèi)的所有節(jié)假日。我對(duì) “度假” 的定義是 “和家人待在一起”，但就算度假，我也依然會(huì)工作。我的孩子們也都在英偉達(dá)工作，同樣每天辛勤忙碌。我們一家人，似乎都帶著 “吃苦耐勞的基因”。

我9歲、哥哥11歲那年，父母把我們從泰國送到了美國（當(dāng)時(shí)泰國發(fā)生政變，街上隨處可見坦克）。我們寄住在素未謀面的叔叔家里，后來叔叔幫我們找到了肯塔基州最貧困的一個(gè)縣 —— 那里有一所名為奧尼達(dá)浸禮會(huì)學(xué)院的寄宿學(xué)校。這所學(xué)校專門招收 “問題少年” 和國際學(xué)生，學(xué)校里100% 的學(xué)生都抽煙、帶刀，我的室友17歲，身上滿是剛縫好的刀傷。我9歲時(shí)的雜務(wù)，就是打掃100間男生宿舍的廁所。那個(gè)地方，如今是美國阿片類藥物危機(jī)的重災(zāi)區(qū)，在當(dāng)時(shí)是全美最貧困的縣，直到今天依然如此。

我們和父母聯(lián)系的方式，是用一臺(tái)卡帶錄音機(jī)。每個(gè)月我們都會(huì)錄下 “這個(gè)月我們做了什么”，然后寄回泰國，父母再錄下他們的話寄回來。就這樣，我們有整整兩年沒有聽過父母的聲音。我還曾在錄音帶里興奮地說：“爸爸媽媽！我們今天去了一家超厲害的餐廳，整間店亮晶晶的，就像未來世界一樣，食物都裝在盒子里，漢堡超級(jí)好吃！”—— 那家餐廳，其實(shí)就是麥當(dāng)勞。

這就是我的美國夢(mèng)。我是第一代實(shí)現(xiàn)美國夢(mèng)的移民。很難讓人不熱愛這個(gè)國家。

“我當(dāng)年執(zhí)意研發(fā) CUDA 技術(shù)，導(dǎo)致公司股價(jià)暴跌，市值一度只剩20到30億美元 —— 因?yàn)榧尤?CUDA 功能后，顯卡成本翻倍，卻沒人愿意買。但如果我們明明相信這就是未來的方向，卻選擇什么都不做，那我們會(huì)后悔一輩子?！?結(jié)果，CUDA 技術(shù)徹底改變了世界。

很多人以為成功的人每天都過得很快樂，其實(shí)并非如此。成功的路上，充滿了孤獨(dú)、痛苦、羞辱、質(zhì)疑和嘲笑。但 “吃苦是這段旅程的必經(jīng)之路”。如今我所擁有的一切感恩、自豪和珍貴回憶，都是從那些痛苦的經(jīng)歷中孕育出來的。