老黄发家史（八）——让玩家为 AI 买单，老黄成功的秘诀！

知名科技公司英伟达，市值突破了4万亿美元，超过微软和苹果，成为全球市值最高的公司，在过去的30年时间里，英伟达从一家开发图形处理游戏显卡的小公司，一路成长为全球AI巨擘！欢迎大家来到老黄发家史的第八期，今天承接前七期内容，继续聊老黄的创业史！

01 老黄的逆袭

上文讲到英伟达凭借和微软、iD社的合作，

一跃成为游戏硬件巨头，

1999年发布GeForce 256，首次提出“GPU”概念，

将显卡定义为独立处理3D渲染的硬件，

解放CPU负担，其并行计算架构，

直接促成3D游戏技术飞跃式发展，

英伟达也间接推动PC游戏的崛起！

不过到了2000年代，

当英伟达给微软初代Xbox供货后，

双方产生间隙，微软转去扶持ATI来对抗英伟达。

老黄决定另辟蹊径，

从深蓝、水母击败人类棋手/玩家得到灵感，

决定不再依赖微软的支持，从AI领域弯道超车。

02 8K游戏

斯坦福研究生伊恩·巴克（Ian Buck）将32块GeForce显卡并联，

实现《雷神之锤III》8K渲染（成本仅2万美元），

突破传统算力限制，首次将游戏显卡变为低成本超算计算机！

老黄也看到了自家显卡的潜力，

虚心找到伊恩·巴克让他负责英伟达的GPU科学计算任务，

巴克于2003年推出开源语言Brook，

催生学术界大量采购GeForce显卡，

老黄顺势从一家游戏公司，悄然转型成为服务于科学家的尖端科技公司！

2004年，工程师约翰·尼科尔斯预判芯片制程进入65nm后，

单核性能提升遇物理瓶颈，并行计算成唯一出路，

黄仁勋招募巴克、并行计算专家比尔·戴利等顶尖人才，

秘密启动CUDA项目，开始将游戏显卡改造为科学计算卡，

CUDA通过“开关”切换模式，使显卡从图形处理器变为通用并行计算设备，

支持C/C++编程，大幅降低超算门槛，

英伟达内部1200名工程师转向CUDA研发，

但早期投资者因不看好科学计算领域套现离场，错失后期百倍涨幅。

03 英伟达争议

不过到了2005年，虽然大量学术界的数据库涌现，

但CUDA生态并未完全成熟，

全球数亿N卡用户中，启用科学计算功能的不足1%，

投资者认为CUDA是“负资产”，拖累财报且偏离核心业务，

英伟达内部也产生了巨大的争议，

一部分是当年英伟达的老人，从NV1到RIVA再到GeForce，

英伟达服务的都是游戏玩家，

所有的亮眼的财报都是游戏玩家给予的，

而投资人炒作英伟达，也是看重英伟达在游戏市场的统治力。

但老黄如今直接抽走了一半以上的工程师去研发CUDA，

英伟达游戏显卡本身的业务却遭到搁置，

更严重的其实是成本问题，

因为每款英伟达显卡都需要兼容CUDA科学并行计算，

导致英伟达N卡GeForce的生产成本，

远远高于ATI的A卡Radeon系列！

04 让玩家买单

成本激增也导致英伟达N卡财务压力增大，

这部分额外的成本被公司内部人士戏称为“CUDA税”。

而老黄则在赌这些英伟达游戏玩家，

不会注意到自己其实正在为完全用不上的CUDA功能付费！

CUDA项目最早的工程师之一布雷特·库恩回忆，

“依我看，CUDA的天才之处，

就在于它让游戏玩家们为庞大的芯片研发成本买单。”

多年后，老黄接受采访时，

也亲口提到了CUDA成功的秘诀，让玩家为AI买单，

如果没有玩家的早期支持，

英伟达也就无法有充足的资金投入到AI研发之上。

05 数学天才团队

为了让英伟达能够在CUDA研发项目取得领先，

老黄和巴克在全球招揽顶级的数学天才进入团队，

其中不乏莫斯科国立大学的优秀毕业生，

巴克把那些科学家们偏爱的复杂数学结构，

诸如微分方程和高维矩阵等，

改写成了只包含加、减、乘、除这些基础运算的原始方程，

直接与GPU硬件交互。

谁也没有想到，这样简单的矩阵计算能力，

居然能够成为解开神经网络的钥匙！

巴克解释，当时英伟达需要在多个数据集上执行这些基础运算，

就需要这些基础的计算能力，

荷兰工程师巴斯·阿尔斯开发首个CUDA编译器，

团队其他人则负责科学软件的应用层，

面向科学家和工程师开发封装工具，比如日后的cuBLAS、cuDNN。

06 饱受质疑

黄仁勋要求团队紧贴科学界，

用性能提升让学者自发围绕CUDA创建新学科，

让他们“一旦用上就离不开”英伟达的CUDA体系，

2006年底，CUDA正式发布，

虽然免费但只能跑在英伟达硬件上，

第一年仅有1.3万次下载，因为CUDA的编程门槛高，

并行线程拆分、内存管理、同步控制对非计算机专业学者极不友好，

于是英伟达首席科学家柯克联手胡文美教授写教材《大规模并行处理器编程》，

希望推广CUDA。

书中柯克指出自冯诺依曼后，

计算机架构再无突破性发展，而英伟达的CUDA可能将是一次巨大的突破，

不过很少有教授将这本教科书纳入他们的课程中，

甚至华尔街的投资人还对此持异议态度，

嘲笑英伟达，甚至还有人质疑冯诺依曼。

CUDA高昂的研发成本对英伟达的财务状况造成了压力，

而且CUDA在其他隐性方面的成本也相当高，

比如想让硬件设计师理解提高虚幻引擎或《毁灭战士》游戏性能的重要性很容易，

但是让他们理解提高矩阵乘法或快速傅里叶变换性能的重要性却非常难，

同时，代码库的复杂性不断膨胀，问题层出不穷，

完整的GeForce软件包代码行数迅速增长，

甚至超过了1亿行，比Windows操作系统某些功能还要复杂。

第一款CUDA GPU 8800 Ultra

07 凸点门事件

不过，CUDA对英伟达最大的拖累，

还是在游戏上面，

前文讲到老黄一直偷偷让玩家为他们用不上的CUDA功能付费，

但是谁也没想到，CUDA的隐性成本还会影响到玩家的游戏体验。

早在2006年底，就有传闻称英伟达的产品存在问题，

游戏玩家抱怨笔记本电脑中的GPU在使用数周后会停止工作，

国内外的游戏论坛已经有不少阴谋论，

一些人发帖说英伟达错误地将芯片连接到了电路板下的焊接“凸点”上，

2008年，“凸点门”问题开始大面积爆发，

大量玩家开始转向ATI（AMD）显卡，

英伟达股价再次暴跌，6年内第二次损失了近90%的市值。

而Radeon粉丝也开始了舆论攻击，指责黄仁勋故意掩盖事实，

到了2009年初，戴尔取消了英伟达作为首选供应商的资格，

一位测评博主写道，英伟达在CUDA的错误路线上坚持太久，

黄仁勋会为他的愚蠢付出代价，英伟达即将破产！

为了快速解决“凸点门”事件，

黄仁勋拨出高达2亿美元用于客户退款，

这也直接导致英伟达全年利润归零，是公司自上市以来首次亏损，

老黄特地召开新闻发布会解释情况，

身穿皮衣安抚公众，强调不希望消费者受困扰，

还暗示是竞争对手趁机制造混乱。

08 节衣缩食

但是在内部，皮衣老黄就没有那么好说话了，

在凸点门事件后的一次关键会议中，

老黄当众对一位资深但出错的芯片架构师进行了极为严厉的训斥，

长达2个小时，场面令人难堪，

不过老黄也知道按照英伟达的战略迟早会在游戏业务上翻车，

所以骂归骂，老黄并没有解雇任何人，

出发点是避免扼杀团队的冒险意愿和创新精神，

对凸点门这种重大失误仍然表现出高度容忍。

为了重建信心和提高效率，

黄仁勋找到了负责全球供应商网络的强硬派高管德布·舒奎斯特，

老黄希望缩减封装供应商交货时间，还给出了可行方案，

而舒奎斯特不顾同事劝阻，当面否定老黄的要求，

直接引发老黄暴怒！

舒奎斯特不服，亲赴湾湾的供应商工厂获取一手数据，

实地考察发现确实可以把生产周期时间压缩到36小时，

不过成本会从8美元/芯片暴增至1000美元/芯片。

于是舒奎斯特带回数据与黄仁勋单独沟通，

这次老黄并未再去指责舒奎斯特，而是肯定成绩，

随后舒奎斯特开始着手削减成本

硬是将英伟达的生产周期从数压缩到数周，

最终创造历史性的13天生产周期新纪录！

09 院士离职

陪伴英伟达从创立一直走到了凸点门事件的首席科学家、美国工程院院士柯克，

由于厌倦了长途通勤，决定不再做全职工作，

他把自己在20世纪90年代从黄仁勋那里获得的股份变现了一部分，

先是搬到了科罗拉多州的特柳赖德，后来又定居夏威夷，

以兼职顾问的身份继续服务英伟达。

柯克离职时手下CUDA团队有三十多位顶尖科学家，

老黄希望柯克帮助英伟达找到接班人，

而柯克找到的这位接班人，

正是计算机图形学的顶级大佬、斯坦福大学计算机系教授比尔·戴利！

比尔·戴利本人是极限运动爱好者，

不是骑自行车直到筋疲力尽，就是在塔霍湖上划船，

或是参加速降滑雪比赛，甚至从格林纳达一口气航海到安提瓜。

比尔·戴利还写了250篇技术论文、4本教科书，

手握120项专利，从复杂电路架构到运行电源芯片，

研究领域横跨各种计算技术。

戴利入行计算机前也是传奇人物，

高中辍学爱好汽车修理，然后去当了一名学徒工，

不过戴利硬是在高中都没上完的情况下，

自学进入弗吉尼亚理工大学拿到学士学位，

然后获得斯坦福大学的硕士学位和加州理工学院的博士学位，

30岁出头，戴利就已经是麻省理工学院的终身教授了。

10 首席科学家戴利

戴利本热一大爱好是自己动手组装计算机，

也是最早的PC电脑DIY爱好者，

此外戴利还喜欢开飞机和修飞机，

1992年9月的一个阴沉的日子，

他驾驶一架单引擎的塞斯纳飞机跨越长岛海峡飞往纽约，

当飞机在约1800多米的高度巡航时，机油指示灯突然亮起，

他立即转向附近的机场，但几分钟后引擎便熄火，

戴利迅速将塞斯纳飞机调整为滑翔模式，准备在海湾紧急迫降，

飞机撞向水面的瞬间，戴利的身体被猛地甩向前方，

鼻子撞在方向盘上而骨折流血。

晕眩之中，他仅有大约20秒的时间逃离，赶在飞机沉入大海之前逃生，

于是戴利奋力打破了机舱窗户，跳入汹涌的海浪中，

手里紧握着一个座椅靠垫当作救生设备，

最终他幸运地被一艘路过的帆船救了起来。

飞机出事之后仅仅两天，戴利就回到了工作岗位，

当时戴利在MIT负责构建一台名为“Jellybean”的实验性并行计算机，

测试的结果表明，Jellybean的运行速度远超传统计算机，

但遗憾的是，戴利始终没能找到商业合作伙伴来制造它。

11 英特尔搅局

2003年，当黄仁勋来访之后，戴利开始为英伟达提供咨询服务，

等到柯克再次找到戴利让他全职加入英伟达时，戴利却拒绝了他，

因为英伟达在2009、2010财年都出现了亏损，股价也表现低迷。

与此同时，英特尔突然搅局，

给戴利开出了更高的薪酬，戴利犹豫了一阵，

最终还是选择加入了当时看起来更差的英伟达，

2009年1月，他正式担任英伟达首席科学家，

这时的英伟达股价已经跌到个位数，

而英特尔如日中天，市值是英伟达的数十倍。

斯坦福大学工程学院院长兼英特尔董事会成员的吉姆·普卢默，

觉得戴利这么做简直不可理喻，普卢默认为英特尔即将击溃英伟达，

而戴利却非常相信英伟达，他说，

“黄仁勋就是那种天生的领袖，你会愿意跟着他赴汤蹈火！”

戴利接手英伟达后开始对CUDA研发部门进行了大刀阔斧的调整，

戴利亲自挑了一些前沿的研究方向，

像机器人、自动驾驶、气候建模和生物化学。

12 跌入谷底

戴利发现老黄对他是言听计从，

要知道斯坦福大学是学术机构，有大把资金可以浪费在各种无用的课题上，

而到了英伟达，老黄也放任戴利做科学研究，

最关键的是，英伟达居然没有任何大公司病，

官L气息也远远弱于斯坦福大学。

不过戴利是爽飞了，老黄亚历山大，

华尔街一再做空英伟达，

因为此时的英伟达已经跌入谷底，

但是仍然坚持重注CUDA，

投资人认为CUDA没有任何用处，

每年玩家花费几百上千刀购买英伟达显卡，

却还要承担约30%的CUDA成本，这显然非常不合理，

如果英伟达像竞争对手AMD那样把所有精力花在造游戏显卡上，

英伟达的财务问题会好很多。

戴利这种广撒网的行为正在快速消耗市场对英伟达的信心，

那么老黄的坚持真的有用吗，

玩家这种为AI付费的无私贡献，

真的有回报吗？

欲知后事如何，且听下回分解！

老黄与OpenAI首席科学家、AlexNet之父Ilya

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