GPU跟CPU差在哪，一张图秒懂代表应用！3阶段造就今日英伟达

　　2012年，一名多伦多大学的学生Alex Krizhevsky，运用两张英伟达（NVIDIA）显卡和120万张图片进行AI（人工智慧）建模，获得错误率仅15%的成绩，AlexNet也成为全世界第一个用GPU（绘图处理器）训练成功的CNN（卷积神经网路）。前所未有的表现，成为英伟达开创AI帝国的开端。

　　十年后，OpenAI发表了AI聊天机器人ChatGPT，掀起的浪潮让英伟达迎来了丰收期。一位研调机构专家分析：「过去AI的软体和硬体大多各自发展，恰好在这个时机点迎来了交会点。」

　　回首创业历程，可以发现英伟达一路走来，不断地在寻找新的风口，希望成为最先抢进市场的先驱者。AI技术是庞大工程，从创办第一天就主攻3D图形处理的英伟达，30年来做对了哪些事，才能在AI将落地于应用的关键时刻，横扫这片新科技蓝海呢？

　　NVIDIA三阶段养足软硬体实力，AI红利大丰收

　　第一阶段（1993年至2003年）：深耕游戏市场，累积硬体实力

　　在1993年英伟达创业之初，个人化电脑还在发展初期，笨重的电脑大多出现在企业内的办公桌上。黄仁勋曾在公开演讲时表示，他与其他两位创办人Chris Malachowsky和Curtis Priem都认为，电脑游戏将会是下一个杀手级应用，「我们想作为3D绘图芯片供应商，并从中获利。」

　　当时电脑游戏是一个产值为0的市场，意味着没有任何市场报吿或产值预估能让投资者认为这块市场耕耘，「没有人会为了玩游戏而创立一间公司。」一间创投告诉黄仁勋，他们因此耗费了极大力气说服创投。时至今日，游戏已经是数位市场最大的产业类别。

　　随后英伟达虽成功打入游戏产业，取得如SEGA和Xbox等游戏大厂订单，但未具有宰制市场的能力。根据黄仁勋在台大毕业典礼致词中所提到与SEGA的故事中可知，当时作为硬体开发商的英伟达，仍需要跟随如微软的软体的技术路径，才得以生存。

　　

　　Nvidia Jesen Huang RTX 4090.jpg 图/Nvidia

　　即使如此，这个时期的英伟达仍然透过游戏市场，累积不少平行运算的技术能量。除此之外，1998年英伟达与台积电所建立的长期代工伙伴关系，也为其日后GPU的产品迭代埋下伏笔，双方也累积了长期的信任关系。

　　台积电创办人张忠谋也曾在与黄仁勋的公开对谈中提到，无厂半导体公司（fabless semiconductor company）的崛起，是帮助台积电能有今日成绩的因素之一。

　　第二阶段（2004年至2014年）：跨入软体开发，调整商业策略

　　在这个时期，英伟达转往了下个风口：机器人市场和研发CUDA（Compute Unified Device Architecture）开发者工具软体。

　　首先，英伟达离开了当时的安卓（Android）手机市场。黄仁勋表示，虽然做得很好，但像高通（Qualcomm）这样的竞争对手也纷纷加入，英伟达决心从移动端转往工业机器人发展。这仍是一个产值为0的市场，却是英伟达看上的下个机会点。

　　其次，黄仁勋将眼光转向了3D模拟。从2D到3D，资料运算量大出非常多，需要超级电脑才有办法完成，「所以当时我们要解决的问题就是，如何将运算的量缩小，让资料能在一般电脑内透过GPU完成运算，并产生最终的模拟画面。」黄仁勋说。

　　

　　黄仁勋台大演讲-1200x800.jpg 图/陈丽卿形象管理学院

　　耗费了三到四年的开发时间，CUDA最终因此诞生。作为提供给开发人员的工具，运用CUDA能省下工程师撰写大量低阶语法的时间，直接使用高阶语法诸如C++或Java等，来编写应用于通用GPU上的演算法，解决过去GPU演算法开发时庞大的科学运算的问题。

　　当中意义在于，英伟达自行开发出底层架构，让GPU跳脱过去配合软体商技术路径的钳制，一跃成为软体生态系的开创者，在今日为其带来巨大价值。CUDA至今累积500多个函式库，遥遥领先竞争对手。

　　研调机构专家分析，在这个时期，英伟达不仅跳入另一个全新的商业蓝海，智慧工厂所需要用到的模拟底层技术，也在同一时间开发完成。包含后来英伟达所提出的工业原宇宙，全都是立基于此时期决策，所衍伸出的产品概念。

　　第三阶段（2015年至2023年）：软硬整合出击，迎来AI丰收

　　2015年，英伟达正式投入AI深度学习，并打造出专为训练神经网路的处理器GeForce GTX TITAN X 。

　　有趣的是，2017年开始，英伟达的财报开始将营收改成以市场区分，而非以产品线分类。投顾分析师认为，这样的做法能让已经握有强大算力GPU和软体生态的英伟达，更清楚哪些领域会是下一个爆发点。

　　例如，两年前的挖矿热，为英伟达GPU销售带来强大动能，但题材热潮过去后证明只是短暂现象。分析师指出：「区块链技术应用还无法落地，对英伟达帮助短暂。」

　　两年后，ChatGPT的横空出世，让英伟达迎来了东风。分析师认为，ChatGPT让大众认知到AI是一个即将能落地的应用，对算力的追求刺激了市场对GPU的需求。在今年Q1的财报中，来自资料中心的营收就高达42.84亿美元，创下历史新高。

　　NVIDIA宰制规格！华尔街：AI需求是长期趋势

　　回首英伟达发展至今，在硬体端拥有累积多年的GPU技术，以及台积电的先进制程支持；于软体端在开发CUDA后，还陆续推出Omniverse和数位孪生等产品，甚至在近期推出云端版的超级电脑服务，几乎是把AI所需要的基础建设全都一手包下。

　　在Computex的展会上，黄仁勋甚至表示：「我们是全球唯一可以在两周内帮你打造AI工厂的企业。」

　　一位半导体业者分析，作为AI市场的先驱者，英伟达无论在软体还是硬体都有优势，俨然成为赢面最大的规格制定者，「当然这种还是有运气成分在，黄仁勋之前就说过他没想到GPU可以拿来训练AI，也没人能预测到AlexNet（全球第一个神经网路）或ChatGPT会出现。」

　　华尔街也相当看好，美国投资银行Stifel分析师认为，这间芯片制造商正站在AI基础设施投资潮的绝佳位置，将从AI兴起浪潮中大幅受益。储亿银行（Truist）分析师则指出，AI狂潮是一个长期趋势，英伟达的成长将会持续。