判斷電腦性能的高低一般有兩個指標：CPU與顯卡,。

絕大部分用戶在評判CPU性能時，第一反應肯定是“這款CPU是英特爾的酷睿幾代”,。而提到顯卡,，第一反應那無疑是英偉達。兩大超級巨頭的C端影響力,，可見一斑,。

瀕臨破產，絕地重生

大家都知道,，英偉達是顯卡界的霸主,，是一家“美帝”的企業(yè)。但常被忽略的是,，英偉達其實也有華人基因,。

英偉達的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛是一位美籍華人。因為為人風趣幽默,，且在圖像處理領域擁有卓越的貢獻,，黃仁勛也被眾多粉絲親切地稱為“老黃”,。

黃仁勛在中國臺灣省臺北市出生，幾年后便遷往美國,，隨后于俄勒岡州立大學取得電機工程學位,，在斯坦福大學取得碩士學位。1983年畢業(yè)后,，黃仁勛加入了當時已是硅谷巨頭的AMD公司,，成為了一名芯片設計師。

那時候的他或許想不到,，十年后,，自己創(chuàng)立的公司會成為老東家最強勁的競爭對手。在AMD公司,，黃仁勛打下了結實的技術基礎,，之后他又跳槽到了芯片公司LSI－Logic。在那里,，黃仁勛完成了從技術崗到銷售崗的轉型,。1993年，三十歲的黃仁勛和兩位好友共同創(chuàng)建了英偉達,，主攻當時仍處在萌芽階段的圖形芯片市場,。

創(chuàng)業(yè)之路無疑是艱辛的，英偉達的原始資金只有4萬美元,，最初甚至連公司名字都沒有,。黃仁勛曾表示：“我們想不出公司名字，所以我們把所有的文件都命名為‘下一版’,?！?/p>

為了整合公司，兩個共同創(chuàng)始人審核了所有帶“N”和“V”的單詞,，最后他們選了“invidia”,，拉丁詞匯意為“目不轉睛、羨慕”,。所以英偉達的logo是一只眼睛,。不過最后因為該商標被其他公司搶先注冊的原因，兩位創(chuàng)始人舍棄了“invidia”前面的“i”,。

擁有“姓名”的英偉達隨后花兩年時間,，研發(fā)了第一款可以真正意義上被稱為“顯卡”的產品——STG－2000X。該產品采用英偉達第一代NV1架構,，集成了顯卡,、聲卡、手柄驅動等多種功能,，瞄準游戲主機市場,。

英偉達傾盡全力研發(fā)出來的第一款產品,，盡管整體性能不錯，但是市場表現(xiàn)并不出色,。由于沒有打進主流游戲市場,，英偉達花光了投資，又顆粒無收,，幾近破產,。

幸運的是，當時游戲機領域巨頭——世嘉仍然看好英偉達,，資助了英偉達700萬美金,，進行NV2顯示核心的研發(fā)。

如果不是世嘉當時為NV2的研發(fā)注入資金,，相信英偉達也不會有今天的成就,。但世嘉最終還是放棄了NV2，轉而為其DC游戲主機選擇了3Dfx的技術,，因此最終NV2芯片的研發(fā)被迫停止,。

經歷兩次失敗后，英偉達開始反思,。當時微軟發(fā)布了Direct X接口,，可市面上支持這一標準的圖像芯片卻寥寥無幾，所有的圖像芯片廠商都在忙著推廣自己的接口,。最終英偉達決定使用微軟的Direct 3D技術,，要做業(yè)界第一個不使用自主API接口的3D公司。由于Direct 3D支持不同的顯卡使用相同的程序代碼,，微軟也因此成為了英偉達強大的后盾。

在確定了未來產品的研發(fā)方向之后,，英偉達開始奮起直追,。1997年，英偉達第一款堪稱成功的顯示核心RIVA 128誕生,。1999年,，英偉達發(fā)布了具有跨時代意義的Geforce 256 SDR，這也是世界上首款GPU,。此后,，英偉達就一舉高歌猛進，迅速占領游戲機市場,，成了當之無愧的霸主,。

升維擴張，AI芯片領頭羊

英偉達知道,，自己強大的GPU絕不只是為電子游戲服務的,，GPU更應在“深度學習”領域大放異彩,。

深度學習是人工智能的關鍵。但人工智能從1956年被提出后,，一直沒有巨大突破,。其原因在于：人工智能需要足夠龐大的數(shù)據量和足夠廉價的計算能力。

此后,，互聯(lián)網的普及帶來了巨大的數(shù)據量,，但計算機的算力依舊不夠強大。2006年,，為了減少開發(fā)者的負擔,，英偉達發(fā)布了一個名為CUDA的編程工具，開發(fā)者們通過這套工具,，可以輕松地讓GPU同時對畫面上的每一個像素進行編程,，幫助他們完成一些簡單的渲染工作。

利用這一原理,，深度學習的研究者們也可以利用GPU來完成大量低級計算,，從而提升人工智能的計算能力。

在目前的AI芯片市場上,，英偉達市場占有率高達70％,，是當之無愧的AI芯片領域霸主。

全球AI芯片公司排名報告顯示,，英偉達已經牢牢占據AI芯片榜首,。由于CUDA開發(fā)平臺的普及，英偉達的GPU是目前應用最廣的通用AI硬件計算平臺,。除了少數(shù)有實力自研芯片的企業(yè)外,，其余大部分企業(yè)只要涉及AI相關的業(yè)務，必定需要用到英偉達的芯片,。

在世界范圍內,，英偉達的芯片應用十分廣泛，現(xiàn)在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速,。大約有3000家人工智能公司通過英偉達的GPU芯片來滿足他們對人工智能的需求,，包括谷歌的Tensorflow，F(xiàn)acebook的Caffe,，亞馬遜的MXNet等,。

AI芯片未來發(fā)展的方向還沒有確定，對于該采用什么架構,，各方爭論不休,。作為人工智能領域的開拓者，英偉達雖然沒明確表示,，但其種種布局表明：對于人工智能而言,，全通用性（FPGA）,、全專用性（ASIC）處理器都不太適合，效率最高的還是用多個處理器模塊結合的SoC,。

2020年1月26日,，英偉達發(fā)布了19年財報。盡管英偉達的主營業(yè)務仍是顯卡,，但得益于人工智能的發(fā)展,，英偉達的AI加速計算業(yè)務表現(xiàn)出色，數(shù)據中心收入創(chuàng)下紀錄,。

此外,，英偉達的AI芯片也率先在各領域落地，典型的代表是汽車行業(yè),。據了解,，英偉達最新推出的軟件定義平臺DRIVE AGX Orin被特斯拉的電動汽車采用。由此可見,，英偉達的AI芯片發(fā)展前景十分可觀,。

總的來說，AI芯片的戰(zhàn)爭已經打響,。英偉達多年為游戲處理復雜圖像的經驗,，將會為其芯片提供扎實的技術基礎，而它開放的平臺更是提供了廣闊的生態(tài),。這些都使得英偉達能夠迅速升維式的擴張及落地,。未來三年內的“戰(zhàn)局”，英偉達領頭羊的地位難以撼動,。

作者：張偉超