到底是时代选择了 Nvidia, 还是 Nvidia 选择了时代？
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知乎用户 刘海锋 - 咨询 发表
“我之所以如此幸运能有今天的成就, 完全仰赖于我的父亲有远见卓识，他把我带到美利坚，我的美国梦因此而成真, 我为此感激不尽。”
-- 黄仁勋
知乎用户 吕旻园 发表
2024 年 7 月，山东省菏泽市成武县市场监督管理局一位姓张的科长前往当地的一家民营企业巴克（唐山）医疗科技集团有限公司，称该公司涉嫌传销，开出天价处罚单，金额为 2558 万。
在与企业沟通过程中，张科长说了三句 “惊人之语”
1、我告诉你们，扶持一个企业我真没那本事，干垮一个企业太简单了。抓住一点小问题，一放大这个企业就要完了。
2、当企业提出可以提供发票、合同、广告文案等证据配合调查时，张科长表示 “提供也好，不提供也罢，只要协商不好，一切都等于是作废。”
3、张科长表示，今年的业绩指标要求是罚款 5000 万，目前只完成了 2100 万，所以至少要罚 2500 万。
张科长大概没有想到这个企业 “胆大包天” 把对话做了录音，并且发到了网络上。
舆论一时哗然，政府开始拼命删帖。
之后再无下文。
知乎用户 一直住顶楼 发表
其实如果换一个角度来看问题，Nvidia 和苹果的成功完全证明了现代资本主义反垄断保护市场竞争水平的科学性。
Nvidia 和苹果公司能活到现在，最大的功臣倒不是什么乔布斯和老黄的伟大，而是美国反垄断法的威慑力，在 20 多年前这两家水逆时期，如日中天的微软和英特尔联盟必须小心翼翼的不能弄死他们那些奄奄一息的对手免得触发反垄断。微软甚至不得不让苹果定向增发给它的 5% 股份免得苹果公司挂掉。如果没有反垄断，老黄根本看不见 cuda 开花的那一天。
在不存在反垄断的世界线上，完全自由的资本主义下，考虑到比尔盖茨的能力，wintel 联盟搞死或者吞并苹果、amd 和 Nvidia 是毫无疑问的，长期统治科技行业的问题也是不大的，那样就没有 iPhone 的出现，而可以在 pc 绑定自家搜索的微软也能在份额上抗衡谷歌。那么今天的世界将完全不同。
在那个世界线上的美国人可能会欢呼根正苗红的白人民族企业 wintel 联盟统治科技世界，却永远不会知道其实如果选择限制它们，会让移民后代创建的苹果和英伟达成长为和 wintel 一样甚至更加能改变世界的企业。
某个程度上，韩国和日本的财阀模式（三星大宇和五大商社）也许是它们最后输给美国科技对手的一个重要原因。当然，看不到另外一个世界线的我们永远不会知道如果不扶持财阀的日本韩国会成长出什么样的企业。
知乎用户 大鹏一日同风起 发表
这都是奇技淫巧而已，依我看，最重要的还是礼法和教化。
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别点了，别又把我搞小黑屋里了。
知乎用户 HTPC 发表
人类的历史是在螺旋中上升到。
科技负责上升，政治负责螺旋。
知乎用户 王某 发表
Only Nvidia can do
知乎用户 积分积不准 发表
神评——尊严只在显卡之上，真理只在算力之内
知乎用户 Logic 发表
1999 年，Nvidia 发明了 GPU。简简单单几个字够我们儒家大典诡辩 3000 字了
知乎用户 渊海寻珍 发表
我不禁想到了我们湖北省之前的一个兰姓首富
武汉大学毕业后 90 年代逐步创建东星航空公司，成为湖北省首富
但被一纸文书关进大牢，东星公司也被宣告破产，服刑三年后流亡海外，过了十几年，被宣告无罪
但是他的公司，资产，都不知所踪了
在他的那个时代，什么腾讯，华为，阿里，对比起来都是弟弟，但就是这么一个牛逼人物，一个牛逼的公司，说让你今年关门，你就开不到明天
所以，英伟达这样的公司。几乎只能在美国这样的国家才能发展壮大
我们，只能望洋兴叹
知乎用户 秋风 发表
nvidia 从 06 年开始推统一计算架构和 cuda，直接导致 580 因为效率不高被 amd 暴打，n 卡市占到了最低谷，老黄也喜提两弹元勋称号。所以是十几年的远见和坚持才有了今天的辉煌，中间还多亏了比特币、深度学习几波续命，最困难的时候老黄也坚定拒绝 intel 的并购要自己当老板。老黄绝对是一名热血硬汉，配得上他的皮夹克。
知乎用户 咪名涌户 发表
这就不得不对比东大压宝的 5g 了，真是秒哉
知乎用户 一又二分之一个夏天 发表
无内鬼，说个显卡笑话
推动显卡需求发展的是游戏
推动 ai 需求发展的是色图
你问我技术？这个技术它正能量吗？
知乎用户 阿白 发表
存天理灭人欲的结局就是原地转圈圈，不过原地转圈也有一个好处，就是看起来像是在弯道超车
知乎用户 景田之北 发表
2015 年的时候，几个英伟达的开发支持工程师拿着三个 T4 卡跟我们谈合作，据说当时还没正式上市，聊完技术细节，喝咖啡扯淡的时候，这两个工程师信誓旦旦、一脸严肃的跟我说：其实我们英伟达是搞 AI 的，不是卖显卡的。
我这辈子最后悔的几件事之一，就是没信他后面说的那句话。
“我们老板说 AI 是未来，我们公司的股票一定会大涨的，抓紧买”
知乎用户 HelloWorld 发表
如何评价？
知乎用户 Martigny 发表
Nvidia 开创了新时代
竟然有一个人可以避开人生必须经历的三件事。
知乎用户 喀秋魔理沙 发表
19 世纪，stokes 完善了 navier 之前描述流体的方程，从此流体力学从混沌转向光明
60 年代，由于冷战，人类的工程物理和计算科学等学科有了巨大飞跃，其中美国科学家根据此前基于粒子模拟流体的方法进一步提出了粒子网格（marker in cell）法
70 年代，澳大利亚科学家在计算流体力学提出了 sph 法，通过类似于卷积核的运算对相邻的流体粒子做运算可以得到更准确的结果，此法一直到今天仍然被流体力学使用
86 年，计算机图形学中的渲染方程被 kajiya 发现
03 年，来自苏黎世联邦理工的 muller 把 sph 粒子法引入图形学，以此来渲染可交互的自由表面的流体
05 年，基于 lbm 原理的流体插件被引入当时的 blender 软件
07 年，13 年，还是苏黎世联邦理工的 muller 提出了基于 pbd 的粒子和流体，这也是 c4d 的 x 粒子的原理
虚幻引擎 4 发布后，niagara 粒子被引入虚幻 4，这是一种 sph 粒子，用于模拟更加真实的可互动水体。
这就是为什么科研创新不能靠 “一声令下” 来搞，你不能预测某项研究会在什么地方开花结果
知乎用户 82 分钟战神 发表
把老黄招安了吧，享受副处级待遇，子女考公加分，想必老黄必然趋之若鹜，望风而降
知乎用户 李哲 发表
中国人真的好喜欢宏大叙事
你管是谁选了谁，现在黄仁勋骑脸了，你咋办吧
知乎用户 整容脸 发表
NVIDIA 在国内肯定是不行的
1. 知识产权，企鹅肯定会剽窃
2. 耐心资本，短期没有收益就直接没有投资
3. 游戏需求，政府和家长们齐力打压
4. 多方位合作，比如日本
5. 资本运作，而不是权力运作
6. 老黄的皮衣肯定不能用来见领导
知乎用户 quora 山寨版用户 发表
黄仁勋在台湾的演讲中放出来未来的 AI 蓝图，把中国和俄罗斯封杀了，而中国没有严正抗议
所以说明这个选择是双向的
不是我关评论区的
分享我另外一个被封评论区的回答
知乎用户 马克 发表
黄仁勋他有奶便是娘，为帝国主义造显卡！！！
知乎用户 虎山行 发表
被南山必胜客搞死的小微创新企业尸骨如山，当三国杀拒绝被收购时，它直接搞出了换名字的英雄杀。抢去的企业和产品也不好好经营，最后一片荒芜。
这么多年除了氪金游戏就是游戏氪金，一点发展都无。
爱国企业家秦仲义的名言 “我从二十多岁起，就主张实业救国。到而今抢去我的工厂, 好, 我的势力小，干不过他们！可到好好地办哪，那是富国裕民的事业呀！结果，拆了，机器都当碎铜烂铁卖了！”
“应当劝告大家，有钱哪，就该吃喝嫖赌，胡作非为，可千万别干好事！”
知乎用户 Paradise 发表
代砸显卡，支持到付。
40 系 100
30 系 70
20 系不要
10 系 20
实力砸卡，彰显你的爱国基因，在道德制高点高人一等
知乎用户 Joseph Holy 发表
前段时间做饭的时候听了一个黄仁勋在斯坦福的演讲，其中他提到了一个 nv 内部关于绩效考核的概念叫做早期成功指标 EIOFS（early indicator of future success）意思就是相比于传统的 KPI，老黄认为很多所谓的考核指标完全是 manger 自己杜撰出来东西或者一些指标比如毛利率分提高是结果而不是原因，这些指标对公司的发展影响有限且让员工也像完成任务一样没有什么激情，而在此过程中浪费的时间让公司会错失很多机会。
因此 NV 内部提倡的一个思路就是之前提到的早期指标，所谓早期指标就是他们的项目是否可以帮助一些行业，哪怕这个行业目前很小但是如果未来可能变得很大，那么 nv 也是愿意投入的，所以 CUDA 就是为了 ML 发明的一个语言（这段感觉他有点吹牛 btw）不过黄也提到了，当年底下人给他提议说要做 ml 的支持，他其实都不知道 ml 什么，但是还是支持下边的员工去尝试这个领域的工作。而且他曾经是在财报会上跟华尔街说要 all in ML 华尔街因此还抛售了很多他家的股票，不过这就是另外一个故事了 hh
类似用到 EIOFS 的项目还有类似，open ai 的 ai 项目，地球气候系统的模拟，蛋白质的预测等等。NV 也正是用了这套区别于 KPI 的方法论才可以让他以一个相当小的工程团队，得到了很多瞩目的创新。
所以 nv 既没有被时代选择，也没有选择时代，而是他几十年持之以恒的做他们认为对的事情，最后和下一个时代相互成就。
知乎用户 坐看烟花 发表
惹得起的 “全网抵质”、“狠狠制菜”！
惹不起的 “静悄悄删铁降低热度”、“选择性勿视”！
之前逼弯弯艺人表态，没转发的都要喊打喊杀！
结果现在老黄表态了，反而没动静了！
分割线
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转的是某位答主被知识荒漠的内容，但同时也是我自己的观点
知乎用户 知乎用户 aIQSwk 发表
普京不是真无敌，世间犹有黄仁勋，以一己之力打破了俄罗斯的垄断，填补了华人在辱 h 豁免领域的空白。
知乎用户 momo 发表
从全人类来看，去中心化、小政府、法治化应该是大趋势。
知乎用户 知乎用户 BsLbXe 发表
由于黄仁勋的可数名词乡村发言、
苏姿丰的爹是赖清德金主、
以及 intel 新疆棉发言和美军深度合作伙伴身份。
我建议你们把 N、A、I 的卡都发给我，我帮你们砸了
知乎用户 青山布衣 发表
NVIDIA 的成长，至少需要以下条件（防杠，分清楚必要条件和充分条件）：
1、环境允许畅快的玩游戏，NVIDIA 做图形游戏显卡起家的，不让玩游戏，连市场都不存在搞毛线？说好的游戏是电子海洛因呢？
2、保护知识产权，很多新概念新技术都是 NVIDIA 先搞出来的，并且没有被其他厂家抄袭模仿倒打一耙，比如 NVIDIA 发明了 GPU，当时没有其他友商去重新发明 GPU，然后发动水军抹黑原创，
3、允许资本运作，NVIDIA 的成长离不开各种资本运作，比如 2000 年 NVIDIA 杠杆收购了 3dfx，把鼎鼎大名的巫毒显卡吃下去，为后续的发展奠定了基础，而成长的一路上 NVIDIA 也多次投资、收购等资本运作，并没有被 “资本无序扩张” 一锤子干死或者一张 a4 封杀，
4、与日本公司合作，NVIDIA2005 年开始与索尼在 ps 上合作，并没有因此而被反日人士抵制，
5、耐心，2006 年 NVIDIA 推出了 cuda 架构，一开始大家不看好，也搞不清楚有多大用，结果坚持十几年在 ai 时代起飞，这不就是大家要找的 “耐心资本” 吗？
6、收购 arm 被阻，中国反垄断局否决了收购，坚定了 NVIDIA 走上了正确道路，要是收购成功了，搞不好和 arm 搞什么飞机路还走歪了呢，
7、这么多年来，始终是黄仁勋在掌舵公司，没有被有关部门要求变更实际控制人，
知乎用户 悲冻之伤 发表
国外没有游戏机禁令，通过分级的方式，让各个年龄段的人都可以玩游戏，游戏画面的不断进化也极大促进了显卡的发展。
而东大认为，动漫游戏是小孩玩的，一纸禁令让游戏发展止步不前。
其实吃饱穿暖后，娱乐是人的本能，区别就是老爷们觉得吃喝玩乐打麻将是可以的，但是玩游戏就是玩物丧志。
所以英伟达只是顺应了时代，而这边想要逆时代而已，只是没有成功。
知乎用户 戚本刚 发表
不知道为什么我突然想起了 2003 年的春天，《大众软件》编辑在测评 Geforce FX5800 Ultra 的时候因为没有等显卡完全冷却就上手去拔结果烫伤了手。
我为什么会想起 2003 年的事呢，一定是老了，老了。
知乎用户 南枫 发表
不是时代选择了 Nvidia，
也不是 Nvidia 选择了时代，
而是科举制和圣贤书 200 年前就上不了台面了，东大今年才发现。
他们发现了吗？
人家正常迭代，正常工作，正常推广，正常革新。
结果东大两个不开发不迭代，要破防也是日本破防，人家好歹正儿八经搞过半导体，东大个老祖宗之法不可变有什么可破防的，很有喜剧效果。
知乎用户 张小七 发表
知乎用户 江以白 发表
这个事情，看着 nVIDIA 从小公司长大的人最清楚。
nVIDIA 起步就是一个小公司，一开始长项就是做图形技术，这种小公司当时到处都是。
nVIDIA 成立后不久，就赶上了好时候。
当时，电脑进入家庭，多媒体电脑兴起，这是个很大的蓝海，以前全球几十亿人，很少有家用电脑，电脑是打字办公用的，苹果 2 兴起是因为一个类似 execl 的应用。
而要多媒体就要有显示芯片，这片蓝海迅速竞争，从 2D 加速视频加速，到 3D 加速。
nVIDIA 当时在这个竞赛中，做出了一个很恐怖的事情。
按照英特尔的摩尔定律，18 个月性能增长一倍，当时已经算很快的，nVIDIA 提出来 6 个月一代。
3D 性能这个东西，一代是一代，游戏帧数 15 帧，30 帧，60 帧差别巨大。
在软件接口上，nVIDIA 没有搞自己的一套，而是抱住微软的大腿，D3D 接口，这个决策是非常正确的。
从 riva128，riva128zx，到 TNT、TNT2，geforce256，geforce2，几代产品以后，全球只剩一下一家 ATI，能追上它的节奏了，其他竞争对手都被卷死了。
nVIDIA，在 TNT2 时代，就开始显露出刀法，按照性能细分市场，从低到高都要。基本垄断市场。
垄断后的 nVIDIA 做了很多尝试
它先搞了 nforce 的芯片组，支持 AMD 和 intel 的都有，后来被英特尔卡死了。
nforce 的音频加速部分也很强，只是被忽略了。
在 nforce 上，nVIDIA 还涉足了网卡，这是它第一次做网络互联。现在你看 nvlink，其实它技术积累很久了。
在芯片组上，intel 限制了 nVIDIA 的发展，nVIDIA 没有出路，卷过一段专业设计卡，很快就把野猫啥的都卷死了。这个市场盘子太小。
这个时候，移动革命已经快了，nVIDIA 搞了一个 goforce 系列，给手机处理器配置独立显卡，用在 WM 手机上面，但是没推开。
后来就是 Tegra 系列，直接做 SOC，小米 3 就用了 Tegra 系列的处理器。
和 PC 时代一样，PC 时代是没有处理器，自己说了不算，nVIDIA 搞过全美达的 CPU，准备用内部指令解决 X86 兼容问题（比龙芯早很多很多年），但是性能不行。
移动时代是基带芯片说话，nVIDIA 没有基带，没法与高通竞争。
又转移去做汽车芯片，这块还是比较成功的，一直到今天。
从 GPU 到 CUDA 也有一个很长的过程
在 gefroce256 的时代，就有人尝试过显卡计算能力干点别的活，nVIDIA 自己到了 6800 的时候，基本把通用计算摸到门，当时已经可以用 GPU 做视频压缩解码一类的应用，但是编程很不方便。
到了 8800 的时候，软硬结合，推出 CUDA，正式做通用计算。然后就是一代代更新。
并且很快就推出专业计算卡。
超级计算机逐渐开始从 CPU 过渡为 GPU 和专业计算卡。
所谓 AI 大潮
恰恰是专业计算卡应用的一部分，AI 技术本来停滞很多年了，科技发展算力够了，一些以前的技术可以用了，有了 alphago，这个时候，要算大量计算，只能用科学计算最快的计算卡。nVIDIA 提供的 CUDA 编程最友好。
本来是块蚊子肉，随着 AI 一下变成金矿了。
后面就是炒作数字货币，挖矿，拼算力，nVIDIA 大赚一笔，有钱做算力更高的迭代。
chatgpt 仅仅是又一个 AI 应用高潮而已
在这个过程中，nVIDIA 一直是卖水大发财的。
需要指出的是，即使在高性能计算是蚊子肉的时候，nVIDIA 也一直有尽善尽美的精神，去解决储存瓶颈，传输瓶颈，多卡互联，nvlink 一直在发展。
cpu 方面从全美达到 tegra 一直有积累，后来做 ARM 的高性能 CPU 才手到拈来。
本来汽车上 tegra 就是个图形解决方案，AI 一来成了重要算力芯片。
今天的暴涨，有部分运气，更多则是老黄几十年如一日追求技术极致的努力，而且是多个领域的努力。
天道酬勤。
知乎用户 绮风 发表
Nvidia 是如何培养起自己的客户？
大学的时候，只要给出证明。就能免费从 n 家拿卡。当时给的计算卡。规格上比最旗舰的游戏卡还高。N 家就是这样竞争的。
早年 n 家的经济条件并不算好。依旧坚持这一举措。甚至不是计算机专业的都能拿。
这种影响真的很深远。
英伟达的免费卡，嘉立创的免费打板。有的毕业生哪怕功成名就后也忘不记吧。
我家设备的执行程序是外包出去找人写的。他写的主控系统基本就是一堆小单片机 +pcb 板子和 1-2 个大的 N 卡做中控。板子永远是嘉立创，卡永远是 N 家。
我曾经嫌贵，试过自己培养人才。正因如此才理解这个行业为毛会是这种结构。
我发现新手期的这类工种。对于企业是纯纯的负价值。
首先系统写完后需要一台设备做验证对吧？假设效率比原本低百分 5。一锅 200 吨就是纯亏 10 吨。
所以新手练手的时候需要很多免费的物料，自己琢磨。通过理论 + 实践设计，慢慢提升水平。最终才能进入实践验证环节。因为实践验证环节太贵了。
比如说如果是做燃烧主控的。设计的程序有问题，导致火电站多扔了 200 斤燃油。才点起来。这 200 斤油就要不少钱了。或者是脱硫塔超载。（我真遇到过一个老哥说，他以前差点把脱硫塔干废了。一个脱硫塔够买一排的车了。）
如果没有这些企业给免费的物料。相关行业压根就成长不起来。
知乎用户 Lance Sharp 发表
是 country 选择了乡村
知乎用户 狼魂科技 发表
知乎用户 做大明的狗荣幸啊 发表
所以前几年为什么要禁挖矿？本来国内几乎占据全球一半算力，拱手送人。
而且当时国内 7nm 工艺还不成熟的情况下，那感人的良率也只有挖矿芯片公司敢用。
你都能卷光伏，能卷新能源电池，为毛就不能卷算力呢？多好的机会啊，gpu 这类芯片比 cpu 容易设计多了。
知乎用户 icebeareat 发表
没有 nvidia，时代会被迫选择 amd。如果没有 amd，时代会被迫选择 ati，如果没有 ati，时代会被迫选择苹果，没有苹果，时代会被迫选择 intel，没有 intel 时代会被迫选择高通，没有高通，时代会被迫选择联发科，总之不会选择华为。
有海狗会问，这也碰瓷华为？
没办法
谁让:“英伟达称最大的对手是华为”
知乎用户 404NotFound 发表
不行的话，要不抵制皮衣吧？实在憋得慌
知乎用户 讯飞摆烂小冠军 发表
别的不知道，就 3d 引擎这一块，中国明明是可以跟美国平分秋色的。
当年一声令下开始禁游，把教育的锅一股脑的甩到了游戏头上，游戏成了电子海洛因。
当时就差那么一点点啊，你就是晚几年推出这破 zc 也好啊！
现在好了，ue 和 unity 全是对岸的，自己捣鼓了点小引擎别人不想用，生态太差了，怎么追赶都没用。然后又默默的放开了游戏，打自己脸不说，技术已经赶不上人家了。
别觉得 3d 引擎只是做游戏的，现在想搞点什么汽车仿真啊、超写实啊、3d 数字人啊… 全有可能被卡脖子。
哦，这就是我亲爱的妈妈，一个全球排第二的妈妈，一个繁荣和谐的妈妈，一个科技吊打全球的妈妈。
知乎用户 知乎用户 4 发表
所以前几年为什么要禁挖矿？本来国内几乎占据全球一半算力，拱手送人。
当时诞生了一批亲自设计挖矿芯片的公司，比如比特大陆。
而且当时国内 7nm 工艺还不成熟的情况下，那感人的良率也只有挖矿芯片公司敢用。
你都能卷光伏，能卷新能源电池，为毛就不能卷算力呢？多好的机会啊，gpu 这类芯片比 cpu 容易设计多了。
转自
知乎用户 FURUF 发表
是 Nvidia 选择了时代。
老黄当年做 cuda，公司内大部分人都是反对，但是他还是力排众议去做了。
cuda 的出现为大家提供了一个并行计算平台，让学术界有机会去利用 GPU 里的大量算力。只不过最初大家也不知道拿这么多算力干啥。
之后，多伦多大学的 Hinton 组里来了个年轻人，他决定把 AI 放在 GPU 上里跑。
知乎用户 溜娃的土豆泥 发表
台式机。
独立显卡。
你黄仁勋想干嘛？
知乎用户 知乎用户 2ZWCBZ 发表
说句不好听的，老黄就算从下一代的 rtx5090 上切下一小块边角余料，吹一口气变成一坨 gtx980ti，都够咱们从零研发五七六年的
知乎用户 英子开门呆滴 发表
文明会传承
知乎用户 Ak1noneko 发表
美国人运气好呗，每次时代选择的都是美国的公司。
知乎用户 彩虹可汗 发表
美國是地球上最鼓勵創新，同時制度最保護創新的國家。沒有之一
知乎用户 善良小市民 发表
很多科技进步都逃不开两个领域: 战争和娱乐。
Nvidia 的成功无非就那 8 个字：顺应人性，水到渠成。
Nvidia 从没考虑过什么选择时代，从他贴钱让游戏公司做游戏开始，他只是坚持选择了 “人性”。
人性最基础的需求带来稳定的市场，让相关上下游产业都能从这一市场中赚取足够多的利润。
足够多的利润又驱使着资本不断的去竞争，去自我迭代，最终带来科技进步。
比如，当显卡的算力因为竞争在不断变高时，自然有资本会想办法将这算力用在其它领域。
这几十年，某个国家习惯歌颂苦难，整个社会也乐意将 “娱乐” 污名化。
既然挥刀自宫了，不知道神功有没有大成……
知乎用户 小梦大半 发表
老黄再一次证明了人民群众在谁惹得起谁惹不起的事情上向来有极为敏锐的判断
知乎用户 16652738262927 发表
你要说老黄坚持投入 CUDA 是因为预测到 2012 后深度学习、CV 大爆发，我是不信的，能预测现在各种 LLM、aigc 更是天方夜谭。搞 cuda 是老黄对自己判断的孤注一掷（说实话我想不出 2010 前有什么需求足够大的显卡科学计算场景），老黄最该感谢的是搞 AlexNet 的人
不过米帝好就好在相对自由包容的氛围，有点类似咱们先秦诸子百家争鸣的环境，各个方向的前沿研究都会有，你能看到 cuda 只不过因为它成功了。还有更多失败的，大多数人不了解而已
所以另一个方面讲，落后封闭的地方，集中再多物资人力，恐怕也做不出引领世界的创新
知乎用户 时雨宫雪风亲王 发表
老黄：要不是当年老爹点将，我兴许还在呆湾卖卤肉饭呢，当然了，卖卤肉饭也没什么不好，只不过美国对于我来说更加的海阔天空嘛。
引两段李光耀的话：
美国并没在逐渐式微。它面对过不少艰巨的考验和挑战，每一次它都能重拾意志和毅力去恢复其领先的地位，美国最终会克服困难，未来也将如此。美国的成功在于其活力十足的经济，而这活力的来源是一种不可思议的能力。美国每年引进成千上万的聪明且不安于现状的移民到那里定居，并在各个领域中取得成功。这些移民通常更富创新精神，而且敢于冒险，否则他们就不会离乡背井去另一个国家。
美国总是在努力创造新事物。当然这是要付出代价的。如此发展的后果是一个底层阶级逐渐形成。在一片奢华、狂饮喧闹之中，以及纽约美丽商店橱窗前，人们可以随处看到躺在人行道上无家可归的美国人。然而你不能鱼与熊掌兼得：要拥有美国目前那样的竞争力，就避免不了贫富差距的产生以及底层阶级的形成。
你可以说美国天天引进混吃等死的老黑老墨一副五胡乱美的衰败之相，但也不可否认同时移民里一个个潜在的老马和老黄也是美国一次次 “” 的源泉。美国的环境可以让老黑老墨飞叶子吃炸鸡混吃等死，也能给马 / 黄这样的人提供无限的空间。美帝药丸和美国再创新高可以同时存在且并不矛盾，这种奇观也只有在美国这种体量的移民国家才可能存在，也没法复刻。
知乎用户 羽毛 发表
country 真的有地区的意思吗，大儒为我讲解下呢
知乎用户 叮咚鸡 发表
社会达尔文主义：怎么，在想我的事？
知乎用户 幼儿园立立 发表
游戏是电子海洛因，那显卡就是罪恶之花，坚决铲除。
拿我的算盘来！
知乎用户 fvjuff 发表
我只有一句话送给大家：为什么总是要弯道超车？？？
知乎用户 精神病人 1035 号 发表
我们如今不还对游戏喊打喊杀。这片土地只适合发明人玩人的方法。
知乎用户 放肆 发表
前几年很多国内挖矿的公司都能造算力芯片了，作妖把人逼走了，然后天天吹华为 cpu 牛逼。
知乎用户 Harry Zhu 发表
没有所谓的 Nvidia 时代，
只有时代中的 Nvidia，
Nvidia 属于人民，
没有 Nvidia，也有 Mvidia、Uvidia、Zvidia。
知乎用户 六岁上小学 发表
睡前说点正经的东西。
在东大的教育中，特别是思想这一块，非常强调主观能动性这个东西。
导致不少学生，甚至是东大社会本身，都觉得，如果能提高一点主观能动性，无论什么事都会容易成功一点。
但有个问题是，你一旦用 “我想提高主观能动性” 这个想法，迫使自己去寻求提高的方法，效果还是会有的，但这根本不是自发的行为，称不上是所谓的主观能动性。
在我看来，在自由的条件下，没有外部因素所迫，依据自己的欲望行动，才算是主观能动性。
当然，你也可以说，我的欲望就是提高主观能动性。
这个其实都无所谓。
说这个和英伟达，和东大，和时代有什么关系呢?
有的。
目前这个状况，东大提高所谓的 “主观能动性” 造显卡，是迫于外部因素，如果这时候东大也出了个中伟达，那就是时代选择了中伟达。
拥有了真正的主观能动性，你才可以选择时代。
知乎用户 温酒 发表
你们不要小看黄仁勋好吗，他已经是劳动力矿产贬值的最大推手了，可能没有之一……
在压缩矿业价值空间上，美国给这仨提鞋都不配。
所以，是 nvidia 和时代的双向选择。
总有人问为什么生产关系落后一定代表生产力落后，
而生产力落后一定意味着到处被人卡脖子，卡到死。
喏，这就是原因。
这就是时代的双向选择……
知乎用户 momo 发表
跟时代不时代没关系。
主要是某国，对于游戏产业很敌视，然后忍不住出手进行限制。
阿美丽卡国呢，人家放任自流。 Ai 之类的需要显卡等新型生产力，就是游戏产业不断发展不断需要更牛逼显卡，一步步催生出来的。
可以说是相互成就。
知乎用户 滚滚游侠 发表
没有英伟达的时代，只有时代的英伟达。
防止资本无秩序扩张，推动经济高质量发展。
知乎用户 GustavII 发表
反正时代和英伟达都不会选择某个国家
知乎用户 hewii 发表
在 Nvidia 惨淡经营的几十年间，从没有人拿它和 “时代” 相提并论，处在这个位置的是微软、英特尔、苹果和谷歌，Nvidia 只是边上的一个小配角。
Nvidia 搞 GPGPU 几十年，一直都是在惨淡维持，其间只是因比特币大火，通过 GPU 矿机才在大众面前偶露峥嵘。
好了，AI 时代来临了，海量数据处理对算力的极度渴求，算是彻底放开了 GPGPU 身上的枷锁，放飞了一直惨淡经营的 Nvidia。
自此，后知后觉的世人才把 Nvidia 和 “时代” 联系在一起，把她和微软、英特尔、苹果、谷歌放在一起讨论，有意无意间却忽略了黄仁勋此前几十年的苦心孤诣。
当下的荣光是黄仁勋该得的，冥冥中，他在 GPGPU 上几十年的坚守似乎就是在为这个 AI 时代的到来作准备。
“时代”和 “技术” 在这里交汇，它们属于是双向奔赴！
知乎用户 浪子无萍 发表
讲出这种话的国家是出不了英伟达这样伟大的公司的。
只能出产平庸公司，至多优秀就到顶了。
绝对出不了改变世界的伟大公司。
伟大的公司在这样的国度，成长的路上就一定会被扼杀，变成平庸。
有很多隐形的边界线把公司给束缚住，这是没法改变的，注定的结局。
知乎用户 陈新杰 发表
主要是因为人民选择了电子海洛因
知乎用户 ENOCH 发表
计划经济无法引领科技进步，这不是世界共识？
知乎用户 神仙鱼 发表
其实说个暴论吧，英伟达的钱是被大风吹过来的
原本之前的时间加密货币挖矿潮的时候，因为英伟达的芯片本来就难买，所以一大批国内的挖矿公司直接上国产 GPU，良品率不高，制程不行。没关系，你直接给我上，只要能挖矿就行。本身东大就是一个电力大国，在电力基本无限提供的情况下，（别拿四川限电供给上海说事，挖矿肯定会在电力过剩的地方建挖矿公司）。钱会源源不断的涌入 gpu 公司？那可能是国产 gpu 超车的唯一机会，但很可惜被无形的大手给震压了
知乎用户 不加狗头 发表
去年五月 385$ 入了 100 股，原本打算拿三年，现在准备 1200 就抛了落袋为安。
知乎用户 摘星狐狸 发表
老规矩，先说结论：并不是时代选择了 Nvidia，而是 Nvidia 预见未来，决定了时代的方向。不信我们从两个角度分别分析一下。
Nvidia 自 1999 年上市以来，其收入成长超 160 倍，市值增长超 2700 倍。自 2024 年初以来，英伟达的股票价格增长了 151%，在过去五年中股价更是飙升了 3500%，市值一度达到了 3.3 万亿美元，超过了苹果和微软，成为人类历史上市值最高的上市公司。英伟达如此迅猛的发展，是时代（诸如游戏的火爆）选择了它吗，抑或英伟达 CEO 老黄深谋远虑地选择了时代呢？下面我们来分析一下：
1. 时代的推动
从初创到现在，老黄经历了从游戏巨头到加密矿霸再到 AI 军火商的过程。刚成立时，他的核心业务就是研发高端的图形处理芯片。然后游戏市场爆发，老黄抓住市场机遇，狠赚了一笔。接着，加密牛市到来，英伟达显卡被广泛用于以太坊等加密货币 “挖矿”，老黄又开始闷声发大财。接着，随着生成式 AI 模型如 Chatgpt、自动驾驶、数字孪生、元宇宙等新兴领域的兴起，对数据、图形处理和计算能力的要求不断提高。英伟达一跃成为 AI 军火商，通过推出创新产品和技术解决方案，如 DGX Cloud 服务和 Isaac Robotics 平台，满足了这些新兴领域的需求，巩固了其在市场中的霸主地位。
2.Nvidia 对时代的选择
（1）前瞻性的战略布局
英伟达的 CEO 老黄一直都是一个高瞻远瞩的人。1997 年，面对竞争对手 3dfx 的 3D 巫毒加速卡以及市场上涌现出的近 30 家图形芯片公司，老黄做了一个重要且正确的决定，换掉当时的首席科学家，请来了大卫 · 科克博士，并且孤注一掷押注微软的 Direct 3D 标准，也就是现在的 Direct X 标准的前身。当时的游戏显卡标准各异且互不兼容，这意味着当时的图形芯片如果要适配多个标准，就要耗费大量的人力去搞驱动程序，效果不但不尽如人意，还会严重拖累下一代产品的研发。所以当时的英伟达只能孤注一掷，当然最后的结果老黄赌对了。多年以后微软凭借操作系统的优势一统江湖，将 Direct X 标准变成了游戏开发领域唯一的标准。
当时，同样看到这个趋势的还有另一家图形公司 ATI，那是什么原因使 NVIDIA 成为今日的图形帝国呢？这其中有一个非常重要的决定就是 GPU 概念的提出和 GPU 的通用化。
过去的电脑中只有 CPU，CPU 能运行复杂的指令，但是核心数量少，一次只能处理一个任务，而 GPU 恰好相反，只能处理有限的指令，但是核心数量多, 一次可以处理成百上千个任务。下图可以帮你更清晰地理解 CPU 和 GPU 的区别：
于是老黄就开始推动团队往 GP GPU 方向研发，也就是为 GPU 增加通用性，这个时间节点是 2006 年，英伟达首次提出了统一渲染架构。现在回头来看，统一渲染架构无疑是极具前瞻性和伟大的设计，它不仅使得图形计算的方式更加灵活高效，而且让 GPU 具备了通用计算能力。但老黄发现要让习惯了 CPU 编程的程序员来对 GPU 进行编程比登天还难。于是他就做了一个工具 CUDA，让程序员依旧按照原来的方式来编程，然后利用 CUDA 对程序进行编译，使其可以在 GPU 上运行。CUDA 的出现不仅解决了程序如何调用 GPU 进行计算的问题，还彻底颠覆了整个计算领域。这话怎么讲呢？做一个不恰当的比喻，程序员做 CPU 编程就好比指挥大学教授去做复杂的数学题，教授的能力很强，但效率不高，而做 GPU 编程则是指挥几万个小学生去做 100 以内的加减乘除，题目简单，但效率非常高。
然后有意思的来了，随着人类科技的进步，对计算的需求并不是越来越复杂的指令，而是更加海量和密集的简单指令。举个例子，游戏就是最典型的代表，每一帧游戏画面是由非常多的像素点构成的，这些像素点单个的计算量都不大，但是数量惊人，动辄几百万个，所以很适合 GPU 这种并行处理的处理器来计算。再比如图像识别、流体力学、天气预报、基因测序、大数据分析等等领域都需要海量的计算，这些领域又恰好是人类的发展方向，也是资金和人才密集的领域。于是英伟达成功搭上了这股新势力。在 CUDA 的帮助下，通用型 GPU 市场快速发展壮大，英伟达也从一家卖显卡芯片的公司，一跃成为了高性能计算领域的一把手。经过 18 年的积累扩大，CUDA 已经形成了成熟的生态，上面不仅积累了丰富的辅助工具、函数、知识库，还有数百个垂直领域的开发模型。如果开发者已经习惯了在 CUDA 上开发，或者前几代的软件都是基于 CUDA 开发的，那么现在让他们更换平台肯定是不行的，不仅技术上有问题，时间和资金成本也是不可估量的，由此可见老黄的深谋远虑。
真正让英伟达一飞冲天的还得是 AI 人工智能。英伟达和 AI 的结缘离不开深度学习领域的宗师级人物 - 杰弗里 · 辛顿。2012 年辛顿和自己的两个学生用英伟达的显卡训练的神经网络 AlexNet 赢得了 ImagineNet 图像识别大赛的冠军。当时很牛逼的谷歌的 AI 用了 16,000 颗 CPU 进行训练，而 AlexNet 只用了 4 颗英伟达的 GPU 进行训练！就这样英伟达一战成名，成了 AI 界的焦点。现在回头来看，这看似偶然的事情其实也是必然，因为它验证了老黄过去 10 年的猜想，GPU 一定会走向通用计算领域，而且会是推动多个行业变革的关键技术。2015 年的某天，大彻大悟的老黄在一封给高层的信上说，我们不再是一家图形公司，而是一家人工智能公司! 之后的数年，英伟达公司开始全面进军 AI 领域。2017 年他们推出了第一款带有 Tensor-Core 的 GPU，全面对 AI 计算进行优化和加速。但直到 2023 年 Open AI 的 ChatGPT 横空出世，AI 才彻底大爆发。
AI 的发展主要取决于三个因素：模型、数据和算力。前两者大家都差不多的情况下，谁的算力高，谁就能领先。放眼全球，就数英伟达的 GPU 算力最强，CUDA 生态又好，于是谷歌、微软、亚马逊、阿里、腾讯字节跳动等公司疯狂的向英伟达采购 GPU。动辄几十亿美金的订单，交付时间都排到了 2026 年！
看 Nvidia 赚的盆满钵满，你是否也心动了？强烈建议想要变换赛道或在 AI 领域精进的小伙伴听下《程序员的 AI 大模型进阶之旅》！ 它内容完全免费，有专业讲师帮你上手，且有专门资料包，帮你在最短时间内上手大模型，提高收入！
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现在英伟达又推出了一个叫 Omniverse 的开发者平台，这个平台简单的说，就是模拟我们真实的物理世界，平台集合了英伟达在人工智能计算机视觉物理引擎和计算机模拟等方面的技术。举个例子，开发者可以在 Omniverse 平台上面比照真实道路情况创建一个仿真环境，让 AI 在里面训练自动驾驶。见下图：
同样的情况也适合于工厂的建设、机器人的训练、物流和气候预测等领域。
其次，在 2024 年 6 月的台北展上，他还推出了数字生命 NVIDIA ACE。数字人会拥有栩栩如生的面部微表情、实时路径追踪以制作逼真的皮肤和毛发、能根据音轨生成肢体手势、自动语音识别、实现文本到语音转换和翻译等。有了这些技术的加持，游戏中的 NPC 将不只是一遍遍重复预设好的台词，而是像真人一样与玩家进行自然、智能的对话，甚至指导玩家通关。
2026 年，Nvidia 还将推出下一代 CPU 架构 Vera，与下一代 GPU 架构平台 Rubin。老黄说，将 GPU 和 CPU 进行合理组合，可实现高达 100 倍的加速计算，同时功耗仅增加三倍，每瓦性能比单独使用 CPU 提高 25 倍。买得越多，省得越多，可显著节约成本和能源。
从以上可以看出 NVIDIA 的成长路径，而这其中，除了运气，更多是老黄的高瞻远瞩和战略布局，下面我们通过一张图来做总结：
（2）积极的市场响应
中国曾为英伟达贡献了 20% 的市场份额，但老美于 2022 年 10 月发布了对华芯片管制，Nvidia 不得不将芯片从高性能的 A100、H100 阉割为性能较弱的 A800、H800。此后，迫于老美 “打擦边球” 理论，老黄又推出了针对中国市场的特供芯片 L20、H20，只不过 20 系列芯片的性能对比 100 系列下降了 80%。即使如此，仍然吸引了包括百度、阿里巴巴在内的多家中国科技巨头的采购兴趣。
说到这里，有网友可能会说，华为不是研发出了昇腾 910，据说其性能达到了 A100 的 80%，难道不能替代？这里我要解释一下，A100 是英伟达 Ampere 架构的产物，其对应的民用级显卡型号是 RTX3090，而英伟达目前主流的是 Hopper 架构的 H100 芯片，对应的民用级显卡型号是 RTX4090（Hopper 架构的简化版本），这次台北展上英伟达发布的是下一代 BlackWell 架构的 B200 芯片，可见 A100 是英伟达上上代的产物。从算力来看，B200 的算力大约是 A100 的 15 倍，如果 AI 模型支持 FP4 的话，那么 B200 的训练速度将是 A100 的 64 倍，如此来看，我们和英伟达在芯片性能上仍然差距巨大。也因此，无论芯片还是人工智能都已经成为国家的发展战略，因此，未来必然会衍生出各种 AI 相关的职业。如果你想从事这些职业，强烈建议你来听下知乎知学堂和 AGI 课堂联合推出的免费公开课——程序员的 AI 大模型进阶之旅。由几位业内大佬主讲，你会看到个人开发者可以以怎样的力量撬动 AI 原生应用的全栈开发！
综上，Nvidia 的发展无可避免受到了时代的推波助澜，比如游戏市场的火爆，大模型 Chatgpt 的大规模应用，但归根结底是 Nvidia 选择了时代，老黄的高瞻远瞩，对市场高度敏锐的洞察，公司持续的技术创新以及全心为客户服务让其异军突起，建立了自己的 AI 帝国！
知乎用户 重生 2 号 发表
凡是没有设立党支部的公司都不会得到我的认可
知乎用户 加勒比的海贼 发表
x 手 x 音
声泪俱下的家长举着老黄的照片，
马云啊（马化腾），球球你了，放过孩子吧！别再生产害人的游戏（【没有显卡】）了
“打游戏？有点空就打游戏，家务做完了吗？孩子作业辅导了吗？挣多钱就打游戏？有打游戏那功夫去干点别的多挣点不行？天天打你个破游戏能有什么出息，你抱着你个破电脑（游戏机）过吧”
知乎用户 九乡河龙牙 发表
站在全球的角度不知道，站在美国的角度是英伟达和黄仁勋的时代，也不必玩梗诸如时代中的黄仁勋之类的…….
很多人好奇为什么美国的电影总是会有孤单英雄，难道不是应该依赖一个大团队吗？
根本原因在于这是一种文化，鼓励大家成为传说中的爽文男主角，很多人对个人英雄主义不屑，但是自己看的国内网络小说却都是大男主、大女主，这也算是自相矛盾了……
归根结底这是在鼓励个人去突破自己、超越自己，哪怕是为了名与利也无妨。
马斯克是不是资本家？是的…… 可是为什么马斯克为什么要一己之力去搞航天呢？
如果马斯克想要捞钱，30 岁的时候马斯克已经捞够了成为硅谷富豪了，从 “小人之心” 来说，马斯克在财务自由后想成为载入史册的人，换而言之就是想要让自己的名字进入教科书。
这才有了后来的猎鹰火箭、星链、星舰、猛禽发动机、龙飞船………
美国社会鼓励马斯克这种个人英雄 (名利) 主义，当然这也出现了 NBA 中詹姆斯迟迟无法夺冠便把天赋带到东海岸的体育故事……..
很多人说所谓的企业家成功是整个企业中工程师团队、科学家团队的功劳，绝不应该赋予某个人，但是美国的思维是控制变量法，很多科技企业都能雇佣大量哈佛、耶鲁、康奈尔、麻省理工、斯坦福的硕博，为什么唯独只有 1-2 个科技企业脱颖而出了呢？那么就要把掌声和鲜花给予这样的领导者，在控制变量法之下，这些 “资本家” 就是值得吹捧的对象…….
简单来说就是大家手里的画笔都差不多，你能画出一朵栩栩如生的画，那就是你画工了得，画笔、画纸这些变量条件大家都是类似的。
知乎用户 咩咩羊 发表
其实英伟达的护城河是游戏。
知乎用户 崔伟 发表
显然是前者。
2012 年，辛顿和 Illya、Alex 在研发 Alexnet 的时候，发现 GPU 可以大大加速神经网络的计算速度，辛顿跟英伟达联系，希望能够获赠一个显卡，用于研究目的。
黄仁勋当时，
拒绝了。
知乎用户 永燃灯 发表
他们谁选择了谁我不知道，反正时代没选择闹钟，Nvidia 也没选择闹钟
知乎用户 欧麦大林 发表
这个问题下面的回答，还有评论区，真的让我无法理解，纯纯的缓则团建现场啊。
黄跳反了，于是一堆人弹冠相庆，冷嘲热讽中国反制不了黄。
目由派经常嘲讽粉红不会独立思考，整天搞宏大叙事，大国崛起与你无关。然而到了黄这里，他们却完成变成了自己描述的样子——黄的显卡世界第一，他们与有荣焉；黄跳反，中国不能反制，他们喜形于色。
但是套用目由派的逻辑，黄牛逼关你什么事呢？
然后为了把自己装作是理客中，还把自己对中国的嘲讽包装成什么嘲讽粉红、爱国大 v，我大概能理解逻辑——因为这些人在美国负面新闻下嘲讽目由派嘛，所以现在好不容易顺风了，自然要复仇。但人家屁股是坐在中国这边才嘲讽目由派的，到了中国弱势的话题，你们跑出来嘲讽粉红们，你们的屁股还能是坐在中国这边的？
你们到底是收钱的？还是自带干粮的缓则啊？
知乎用户 知乎用户 LqqZ9w 发表
反驳什么？这是只掐了粉红的脖子？
知乎用户 原上草 发表
在二十一世纪的历史上
有的国家负责人类群星闪耀
有的国家负责类人群星闪耀
知乎用户 一拳光头 发表
笑死，英伟达已经是新爹了吗，这问题都能团建
知乎用户 希鲁杜雷 发表
每个时代都会冒出林林总总的需求，而创业者自然也都围绕着这些需求拿出产品来。
至于谁能活下来谁会被淘汰掉那是不好说的。
时代没有选择 Nvidia 也会选择 ATI，没有 ATI 也会有 3dfx，没有 3dfx 也有日立，因为算力本身就是一种资源。
但 Nvidia 肯定不可能诞生在一个成天担心觉得算力用途不可控的地方。
知乎用户 江湖未老人 发表
这就不得不提到 GTX690，大名鼎鼎的战术核显卡。
多年前的高人预言还是保守了。
显卡这玩意就不是战术级的，而是战略级的。
知乎用户 小爷 发表
老仙用宗教信仰取得第三个任期，但这次会面座次排位，老黄才是上位者，老仙唯物地认为是英伟达选择了时代。
知乎用户 阿波 发表
是时候再次拿出这张图了。
很多人现在去分析来分析去，分析到底是时代选择了英伟达还是英伟达选择了时代，我觉得这种讨论没有意义，因为老黄从创立英伟达开始，就只是为了给臭打游戏的造一块好显卡，只是恰巧促进了人工智能发展而已。
知乎用户 一太 发表
cuda 刚出来的时候，是作为特定的计算加速途的，根本没想到会跟人工智能产生什么关系。
cuda 的护城河其实是长时间积累起来的各行各业、各种算法的库。至于为什么没有竞争对手，是因为当年 amd 没重视这块业务，或者说没有余钱去维护一个那时候完全不赚钱的项目。
如果不是医疗行业计算蛋白质折叠、建筑（对，就是你们觉得已经差的不能再差的一个行业，需要大量的 gpu 去进行仿真计算）和电影动画行业的渲染养活了 cuda，这项目估计早黄了。
知乎用户 王乘墉 发表
经此一役，未来再也不会有转发微博声援，不转发就被封被喷的幼稚闹剧出现了。
当沉默都不被允许的时候，接下来会怎么样历史给出过答案。
还好，现在是 2024 年，原来屡试不爽的小活动终于碰上了硬钉子，过去几年小活动营造的严肃正儿八经的氛围一瞬间变得滑稽可笑。
一而再再而三，套路经常拿出来玩，终于成为了笑话。
以后不会再有此类微博喜剧了，估计正确的历史记忆又要发动，未来再提这些事，某些人辩经中会说：那都是明星们过去自发的个别行为，我没见过有强制性的说法，你能拿出证据吗？
知乎用户 tachikoma 发表
前几年要是收购 arm 英国政府没拦着，现在老黄就差不多是地球半导体皇帝了。
知乎用户 子辰 发表
快别说啦，快别说啦
再说，就剩下制度优势这一个能聊的啦~ 哎呀呀
万一 “资本无序扩张” 咋办呀
知乎用户 ooooooooo 发表
因为在美国，电子游戏不是电子海洛因。明白了吗？是制度选择了 countryman。
3d 技术原来是苏联搞得军事技术，后来民用化慢慢发展成电子娱乐行业，几十年影响了一大堆产业，游戏引擎，显卡到 ai。发展娱乐业的时候觉得影响韭菜质量直接禁了，现在到了反哺军事技术的时候急了。
要不是当年日本游戏行业主机大战那么久，各种稀奇古怪的玩意涌现，黄哥估计早凉了。只能说一句，计划赶不上变化啊！根本不是什么时代选择英伟达，而是人们选择了娱乐业，顺带喂大了英伟达。人们用钱投票是最直白的。
知乎用户 Alex 路以 3 号 发表
有个词 “科技树”，很形象的描述了科技前进的过程。
偶然发现的一个技术，谁也不知道它能做什么，直到将来某个时刻，成为推动某项新科技发展的不可缺少的技术。
并且，不可预知。站在现在的角度，谁也无法预料到，当前的哪项技术是未来必须的。
所以，多元化，以及兴趣，就非常重要。
Nvidia 从创始开始，目的就是为了让玩家能够更好的玩游戏。
没有其他的什么高大上的目的，单纯就是为了玩。
只是后来加密货币以它为基础；机器学习和人工智能，又再次以它为基础。
从这方面来说，创始人感谢他父亲带他去美国，是非常诚实的。
也只有美国和日本形成了电子游戏的产业。
是时代选择了 Nvidia；更是文化的多元化，以及对游戏的热爱，造就了 Nvidia。
知乎用户 wym1114 发表
老黄后来主动降温，表示他只是在感谢台湾地区的合作伙伴，没有掺和地缘政治的意思。这事大概就此告一段落。而官方第一时间的沉默也再次印证这是一个从实力出发弱肉强食的丛林社会。
知乎用户 51 万 发表
误打误撞
属实是接住了这波泼天的富贵
但
机会只眷顾有准备的人
伟哥之前
辉瑞也是一个重要的药厂
AI 之前
Nvidia 也是一个牛逼的显卡厂
知乎用户 水知寒 发表
兴趣是最好的老师。
很多时候我们擅长什么，就代表我们兴趣是什么。
比如我们擅长考编制，因为我们的追求就是这样，我们的兴趣就是建立在这之上的。
我们追求的是 “旱涝保收”
这是广泛追求。
这个地方最聪明的一批人都是在集中力量参加考试和行为测试。
大部分时间都是用来证明自己是一个合规的人，听话的人。
优秀的那一批最喜欢说的词是 “上岸”
上岸是才是人生主题，至于上了岸以后？就是赶快买房买车，解决性压抑问题。
所以就是结婚。
“基因树靶，环境开枪”
知乎用户 gingercat 发表
lan buck 开始琢磨可不可以把 GPU 用于通用计算是 2000 年 那一年我们颁布了游戏禁令
辛顿自己买了块显卡开始试着跑深度学习是 2009 年 五年后的 2014 年 游戏禁令取消
致命的 14 年
知乎用户 asdasda 发表
自由市场结出的果罢了
在真正法律健全的自由市场面前，某个类计划经济畸形儿可以往后稍稍了
知乎用户 维生素 P 发表
NVIDIA 并不是一开始就是神，工程世界没有魔法没有神话，有的只是不停试错不停改错的工程师。
当你把工程目标定成要做世界最棒的东西的时候，并且有一套高效直接的管理体系，避免大公司病来持续快速迭代的时候，天时地利人和，在那个 GPU 刚刚开始的时代，造就出时代中的 NVIDIA 。
换到今时今日，哪怕你有一个和当年 NVIDIA 团队一样棒的一群技术工程师，有各种新颖的想法，但是在寡头垄断的今时今日，在 CUDA 生态和游戏优化已经成型的今日，再去造就一个时代中的新图形 / AI 处理硬件芯片公司，难度是大得多的。
对国产 GPU 的摩尔线程团队表示由衷敬佩。
2013 年的时候，老黄曾经还给小米站台做宣传呢。
还跟雷总说，“你给我一个机会可以介绍 NVIDIA，我们是 20 年的公司，特别擅长处理图像技术芯片，我们发明这个 GPU，我们的公司做的 GPU 是世界最棒的”
然而，喊着小米威武的老黄，拿着 NVIDIA Tegra 处理器，把小米 3 手机坑得可惨了。虽然纸面参数不错，但把桌面端的 GPU 架构做到手机里面，火龙处理器直呼内行。
NVIDIA 早期的产品一样也有诸多问题，有时候一些创新产品也是把所有人都坑了个遍，但关键没他，还真不行。有坑，没关系，马上改，快速迭代，继续解决问题，在短时间内通过研发堆叠出同行达不到的性能，并且再次之上不躺平不摆烂，继续卷新的方向和新的高峰。
那是 NVIDIA 曾经逐步走上巅峰的路。
今年 3 月，在斯坦福 ViewFromTheTop 上，黄仁勋表达过对 KPI 这个词的不满，说 KPI 这个词很难理解，英伟达有个短语叫 “EIOFS”，即未来成功早期指标，这才是他常用的词。
如果你曾经在大公司呆过，你一定明白，很多时候，真正想做一件事情，会由于有些团队只关心自己的利益，或者是不想要承担任何风险，导致公司内部各部门形成诸侯割据的局面，很多时候就是在瞎折腾，但是把数据弄得很漂亮。
黄仁勋表示，这个 EIOFS 或许是支持 NVIDIA 今日高度的重要支撑。
什么是好的 KPI 呢？当我们看 KPI 时，很多人都会说「毛利率」，但那不是 KPI，那是结果。你应该寻找未来成功的早期指标，而且越早越好。原因是你想尽早看到自己正走在正确的方向上。
我们有个短语叫 EIOFS「未来成功早期指标」的缩写。我常使用这个词，它能帮助人们、给予公司希望。看，我们解决了这个问题，那个问题，这个问题。市场尚不存在，但存在着一些重要的问题，解决这些问题就是公司的意义所在。我们希望可持续发展，因此必须有市场在某个时刻出现。
但是，你要把结果与你正在做正确的事情的证据脱钩。这就是解决问题的办法：你投资某个非常遥远的事情，还得有信念坚持下去。办法就是尽早找出你做的事情是否正确的那些指标。最开始得有一个核心信念，除非有什么改变了你的想法，否则你就要继续相信它，并且寻找未来成功的早期指标。
主持人：NVIDIA 的产品团队使用过哪些早期指标呢？
黄仁勋：各种各样的都有。我看到过这样一篇论文，在此之前很久我遇到了需要我在「深度学习」领域提供帮助的人。那时，我甚至不知道深度学习是什么。
他们需要我们创建一个领域特定的编程语言，这样他们所有的算法都能在我们的处理器上轻松实现。我们创造了这个叫做 KU-DNN 的东西。它本质上是在深度学习领域的 SQL（数据库语言）。而 SQL 则应用在存储计算方面。
我们为深度学习创造了一门编程语言，就像是该领域的 OpenGL 。他们需要我们做这个，这样他们才能表达他们的数学计算。他们不懂 CUDA，但他们懂深度学习。我们在中间给他们创造了这个工具。我们之所以这么做，是因为即使当时市场规模是零…… 这些研究员身无分文，即使看不到财务回报、遥遥无期，只要你相信，公司也愿意去做。
这是我们公司的伟大能力之一。我们会问自己，这项工作是否有价值？它是否能在某个重要的领域推动科学的发展？注意，这是我从一开始就在强调的事情。从创立之初，我们就一直是注重工作的重要性而非市场规模。因为工作的重要性是未来市场存在的早期指标。
不是时代选择了 NVDIA ，也不完全是 NVIDIA 选择了时代。
而是在这个时代的浪潮之中，能保持着优秀工程技术品味，能坚持做有价值且正确的事情，
那么终究会有一天，在时代的浪潮之中，有幸成为时代之颠。
知乎用户 用户名非法 发表
关于开展电子游戏经营场所专项治理的意见
文化部 国家经贸委 公安部 信息产业部 外经贸部 海关总署 工商局
(2000 年六月十二日)
六、自本意见发布之日起，面向国内的电子游戏设备及其零、附件生产、销售即行停止。任何企业、个人不得再从事面向国内的电子游戏设备及其零、附件的生产、销售活动。一经发现向电子游戏经营场所销售电子游戏设备及其零、附件的，由经贸、信息产业部门会同工商行政管理等部门依照有关规定进行处理。
文化部关于允许内外资企业从事游戏游艺设备生产和销售的通知
文市函〔2015〕576 号
二、鼓励和支持企业研发、生产和销售具有自主知识产权、体现民族精神、内容健康向上的益智类、教育类、体感类、健身类游戏游艺设备。
可能是国家选择了 Nvidia 吧
知乎用户 全国第一全球前十 发表
国内的答案是：是时代造就了马云，而不是马云造就了时代
有人会说马云哪里可以跟黄仁勋比？
可是，中国能与美国比？
知乎用户 咸鱼 发表
中国没出英伟达，是时代不行。
中国以前能出马云，是以前的时代好，能有时代的马云。
现在没有马云了，自然也是时代不给力。
———
中国几千年的封建时代，也没有选择出英伟达。
法外有法, 规外有规. 营商环境 已经发生了基础性变化.
英伟达为什么能成功？
黄本人在访谈里，谈过一个心得，
他认为，再优秀的人，也几乎不可能一次创业，就功成名就。
几乎必然地，会经历多次失败。
而能让失败者，有再次试错的机会，也有再次试错的信心，非常重要。
是这种容忍失败，不断给失败者机会的 时代，早就了英伟达。
英伟达不是一开始就这么优秀，这么强大，它也犯过很多错误，也押错过很多次宝。
它曾经涉足过主板芯片，cpu，手机芯片，等等，投入也很多，收效却不如预期。
但是，它没有因为那些失败而放弃新的投入，在 cuda 上持续高强度研发，不断优化，才有今天的英伟达。
时代与英伟达 互相成就。
———
知乎用户 寻那抹风情为醉 发表
这个问题下面怎么没有讲立场的。是压根不知道吗……
知乎用户 二刺螈冻鳗高手 发表
什么时代，电子大烟枪罢了
做这些玩意给未来的花朵打游戏，这种人就是社会的毒草，必须铲除
老黄你听我说
今天我来说说你
这个显卡是你制作滴
求求你把显卡关闭
孩子不上课呀
大人不干活
一天到晚捧着个手机
嘴里还笑呵呵
知乎用户 知乎用户 NaafVC 发表
如果科技可以计划，我们早就是蓝星霸主了！
知乎用户 乐透阿全 发表
其实国人没必要管 Nvidia 多牛逼，他再牛逼你不还是干活儿吃饭交公？你还能吃显卡不成？
再者说，显卡这事儿整个和儒教传统就是水火不容的。
显卡发端于什么？游戏，更准确的说是电子游戏，这是典型的不务正业、玩物丧志。不能因为现在现在在 AI 上有了点用，就允许它随意发挥。这里面的利弊还不好说。是有人能用显卡做研究，但放进来有人因为这个玩物丧志了又怎么办呢？
或许有人说别的东西也会让人玩物丧志。但那不是管不住么，现在既然能管住显卡，洋鬼子、二鬼子也不愿意卖咱，那正好两相适宜。
照我说，相信儒教就要从一而终的信，不能今天吃饱了信，明天饿肚子了就不要礼义廉耻要玩物丧志了，要坚信老祖宗留下的精华。
知乎用户 Steven 汤圆 发表
英伟达的成功，完全是一系列随机性的事件产生的必然。
我们在禁止游戏，在禁止挖矿，禁止一切自己无法掌控的事物，导致的结果必然是什么都得不到，创新性完全丢失。
你怎么知道游戏不会衍生出什么跨时代的东西？
你怎么知道挖矿不会衍生出什么最前沿的科技？
你都不知道，但是因为惧怕这些东西对自己产生不利影响，又没有提升能力完善法治，一禁了之。
还有大量低认知拥趸来辩经：游戏让孩子沉迷，挖矿浪费资源。
你们打麻将、啪啪啪这些不是 “游戏”？你们为啥沉迷？你们招收那么多多余的公务员没日没夜的各种毫无意义的工作内容，热衷于各种“运动” 式工作，一个吊灯几千万，一条路挖了修修了再挖，不是浪费资源？众多水电站发出的电不让并网不是浪费资源？
总之都是一些低认知自以为是的人阻碍了这片土地上的人自我实现价值的路。偏偏这群低认知，非常强烈的自以为是的人，又掌握了这里的话语权和权力。真是遭罪。
知乎用户 知乎用户 xypGaI 发表
Nvidia 成立于 1993 年，那是 31 年前。
CUDA 是 2006 年推出的，那是 18 年前。
CUDA 被运用到 AI 领域是 2014 年，那是 10 年前。
这个世界哪有那么多奇迹，Nvidia 的当前局面是他们几十年的累积和坚持的结果，期间好几次差点死掉和出局。
不是时代选择了 Nvidia，也不是 Nvidia 选择了时代，因为那个时代其实还并没有到来，谈论时代这么大的话题还未到时候。
若是看现在的 Nvidia 股价暴涨的本质，其实是因为全球资本环境没那么好，也没有太多去处的选择，所以自由资金选择了 AI 路径上的故事，选择相信新时代即将到来，选择在它到来前先做好准备抢占位置——就如当初那帮子人去到美洲大陆后的跑马圈地一样。
另外，前两天美国对 AI 领域的头部企业展开反垄断调查，很难说不是因为有更多的资本想上车呐。
而 20 多年前我们，针对**显卡这种奇技淫巧玩物丧志只能拿来打游戏的东西**，选择了游戏硬件设备禁令，禁止一切相关研发、生产和销售活动。
对于我们，其实从那个时候开始，命运的齿轮就已经开始转动了。
梦开始的地方：
知乎用户 金甲虫 发表
老黄是非常典型的奸商，微软、小米、evga…… 哪个企业没被他坑过，奈何人家就是有技术，你不服不行……
知乎用户 知乎用户 44YAV7 发表
先是比特币，再是 ai。
从一系列的事件来看，有时候怀疑美国佬手里是不是抓了一堆牌，需要的时候打一张。
知乎用户 麻油安 发表
英伟达做着它一直在做的事而已，cuda 刚出来的时候那会我们只知道它可以加速渲染，弄弄视频和 3d 比以前快多了，
在 2014 年圣何塞那会我程序员朋友和我说这玩意能辅助机器深度学习，当时人工智能还是个非常玄幻的玩意，只知道谷歌内部有个可以和人交流的智能，听的我一愣一愣的
2014 年同时比特币飞天了，也不知谁发现这玩意能挖矿的，那会旧金山特别魔幻，中心街区全是排队抢购篮球鞋的中国人，然后 bestbuy，frys 这些实体店也是显卡被一扫而光，frys 当时的卖点就是 newegg 多少钱它就多少钱，我每次去都找不到卡，搞得我一个 970 用到了 2019 年
2018 年我去 ChinaJoy 的时候，英伟达展区还推出了一个专门挖矿的机器………………
当时它们还推出了云端游戏机来着，展示可以通过网络传输流畅打游戏
时代一直在变，英伟达只是一直在做好他们的显卡而已，
知乎用户 Auditore II 发表
A 炮路过，这问题下难道只有我一个 A 炮吗？还是说知乎 er 都不玩电脑。
老黄确实有点撞大运的意思。
架构这块知识有点淡忘了，仅凭记忆胡扯几句吧。
早些年 AMD/ATI 一派一直在发力的其实是异构计算，AMD 甚至干过砍 CPU 浮点性能走 GPU 补齐的骚操作，直接同时耽误了 CPU 和 GPU 两条腿。
也是这个思想下，AMD GCN 架构也一直试图在通用性能上发力，各种复杂指令集，标量执行等，搞得 GPU 就像一个执行单元又小又多的奇葩 CPU。相反，老黄则是一直坚持向量执行和全硬件加速。
这种路线差异很好理解，AMD 思想下 GPU 是主要执行单元，而 CPU 更接近一个纯控制单元。要面向复杂任务，自然不能过度依赖向量化和纯硬件加速。然后建设统一 openCL 生态，统一 CPU 和 GPU 计算的 API。这样每当遇到新的算法需要优化时，只需要从驱动层面哐哐哐魔改就可以兼容新任务，这也造就了 A 卡战未来的名梗。而老黄路线则是 GPU 只干特定类型的工作，性能不够就横向扩展，增加功能就靠大换代，其他还是 CPU 的活，井水不犯河水。
这两条路线本来很难说对错，但是移动互联网和云计算兴起，导致对高性能软硬件的主要需求方，从进行各种复杂科学计算的各种专业行业，变成了只需要短时间处理大量简单任务的互联网行业。IT 软硬件架构的路线，又回到了横向扩展优先，AMD 于是几乎两条腿都走错路，变成了卖大楼的超级企业。
所幸，AMD 吃上了两代游戏主机的大肉，给续上命了。有了资本赶紧回来补课，毕竟 top2 的底子在那，zen 和 RDNA 搞得有声有色，尤其是 zen 快把 Intel 打蒙了。AMD 抓紧先回血，高性能计算啥的就忘到一边去了。
结果，TMD，谁也没想到，一个基于巨型向量单一算子运算的行业，竟然短时间火了。老黄吃肉吃得美滋滋，Intel 和 AMD 一脸懵逼。
真要说老黄有多大远见，也不见得。毕竟老黄架构有利于机器学习算法这一点，甚至都有可能不是老黄自己挖掘出来的。
说白了，本身各种技术路线都有自己的选择理由，但结果需求却是从意想不到的领域出现。
所以说，这些未知的领域，还是要对试错和多种技术路线宽容一些。我国的市场和投资者对不同路线的容忍程度太低了。按我国资本的尿性，08 年的 NVIDIA、13 年 AMD 就倒闭了，根本活不到翻身那天。
知乎用户 伊尔伽 发表
崇拜真理大炮的人原来也能意识到老黄的真理比较强，所以一开始就只会欺负老实人
知乎用户 Ryan Woo 发表
个人觉得是两者兼有。
首先说 Nvidia 自身的努力，Nvidia 的 CUDA 在初期纯粹是跪求公司来用自己的 CUDA 技术，但是推广得并不顺利，这里面其实值得一说的是收购物理卡的开发公司 Ageia 以及背后的 PhysX 物理开发库 ，让老黄意识到可以通过 CUDA 的方式来执行物理运算，于是他立马收购了 Ageia 的同时也开放了 API 使用，几个月后还发布了让 Geforce 显卡通过 CUDA 来跑 PhysX 物理加速，让 CUDA 的能力得到一次极好的广告。而且如果你去看如今 Nvidia 计算平台 Omniverse 和 CUDA 方向的大佬，很大一部分都是来自于 PhysX 的团队。
而 Nvidia 的努力还体现在另一个方面——主动跳出舒适区，建立新的市场而不是退回来建墙。日本的游戏产业也很发达，但是却连 AI 爆发的汤都没喝上，这就不得不说是 Nvidia 自己的的努力去分散化投资和研发，没有把自己吊死在游戏设备这一棵树上，拿到现在来说，一张游戏顶级显卡 RTX 4090 也就 $1600 ，全世界也就能卖出几十万张而已，但是 H100 这些商用产品一个都是 $2-4 万，还抢到没货，可见赚不同行业的钱是大不相同，而绝大多数做这行的公司，能达到 Nvidia 的眼光的几乎没有，所以那些说中国禁了游戏 20 年所以错失 AI 爆发的大可不必，这仅仅只是充分条件而已。而同样跟游戏设备关系不大的韩国，其实才是喝到汤的，无论是 SK Hynix 还是 Samsung 都是 HBM 显存芯片的主要供应商，计算卡里面大约有 1/3 成本是花在了这上面。
Nvidia 第三个努力的地方在于，自己弱小的时候，主动出击，毛遂自荐。自己是做游戏显卡起家的，而欧美谁又不是玩着游戏长大的呢，尤其是高校学生，所以 Nvidia 数十年如一日的给学校大量提供免费的 GPU，给参加 GTC 展会的人免费送 GPU，让高校的学生习惯了 CUDA sdk 做并行计算，做课程设计才最终成就了后来的 AlexNet 深度神经卷积网和自动驾驶图像识别，再到如今的 transformer 驱动的 Gen AI 和端到端自动驾驶。AMD/Intel 没有花心思做类似的事情，最终就是跟屁虫的结局。
但是 Nvidia 确实也是运气好，因为 Nvidia 毕竟只是纯芯片设计公司，没有代工厂，你这些芯片只能停留在图纸上。而这就不得不说它所受到的时代的庇佑：因为苹果、高通、博通、华为、AMD 等在手机 SoC 上的投入以及对最尖端节点不惜代价的研发，让 Nvidia 来用上次一级成熟且便宜的先进节点；刚好在智能手机陷入增长停滞时，AI 芯片的需求迎来爆炸，tsmc 这些本将溢出的产能正好转移给 Nvidia，而且又是物美价廉。
2019-2021 台积电最大的客户对利润的贡献，可见苹果占了 1/4，华为曾经高达 15%，也因为禁令归 0 ，产能被 AMD、联发科和 Intel 吃掉，反而是 Nvidia 因为 tsmc 7nm 太贵，在 2019 -2021 年找了三星 8nm 代工省钱，所以 Nvidia 的利润贡献一直很少：
直到现在 AI 爆发，Nvidia 在 TSMC 的利润贡献才仅次于苹果，所以但凡 AI 这个热潮来的早 5 年，或者晚 5 年，Nvidia 地位都没有如今这么坚固，恰好是赶在了移动设备式微，一大笔涌出的热钱需要新的领域去投资。
最后个人作为一个几十年的玩家和半个从业的角度对 Nvidia 的看法：
- Nvidia 没怎么犯过错，CUDA 一直是指向型 + 市场反馈型的研发，想让码农放弃 CUDA 和相关生态，无异于告诉每个人放弃 Windows，大家都用 Linux 工作一样痴人说梦。或者说你即便是让一部分人转去用其他工具和生态，只会让后来者得到晋升机会，所以最终不会有人放弃已有的优势，半途转去用第二第三的生态。
- 想替代 CUDA 的公司大多从自身利益和成本角度出发，并非 CUDA 本身的问题，而不过是想省自己的钱，如果钱是唯一的问题，Nvidia 稍微对 GPU 调价就能打死任何企图。
- 市场老二 AMD 和 老三 Intel 还没搞懂 GPU AI 这块怎么去跟 Nvidia 竞争，目前还是亦步亦趋跟着 Nvidia 发布自己的对标产品而已，因为已经竞争失败了 10 多年，想让落水狗跳起来反扑，需要 Nvidia 犯下大量错误才有可能。
- CUDA 的护城河不是短时间建立起来的，是数十年的蛰伏一砖一瓦搭建的，全靠着数十年的培养用户习惯，让其影响根深蒂固，就好比你出生了学习母语跟你 10 多岁后学习第二门语言，除非第二语言能带来巨大的实际价值，你是很难超过对母语的依赖。它并不是 ChatGPT 这种面向消费者的产品和服务，是有巨大的学习门槛和成本的，切换到另一门语言成本很高，所以那些觉得 CUDA 会被某些初创企业的产品超过是很不现实的。
综上，Nvidia 的护城河远远高于很多人所想，如果非要找个对比，有点像 Dji 在无人机领域的垄断，而且还没有 Dji 背负的中国公司的原罪。
Nvidia 唯一的问题就是 AI 本身是不是泡泡，目前看来还并不是，各路大模型小模型风起云涌，而且效果是立竿见影，这跟无人驾驶和挖矿那波热潮还是有极大的不同。
知乎用户 谢仰锟 发表
1、今天是端午节。我在想是 端午节选择了龙舟？ 还是龙舟上的选手选择了端午节？ 选手可能只想努力进取、利用龙舟在竞争中获胜吧。
2、我猜提问的 “时代” 指的是“智能时代”。这个时代的来临，个人观点有如下关键事情：
3、学术界的辛顿等人致力于机器学习算法的发展，基于 GPU 更高效的实现了算法。人工智能、机器学习、GPU 算力芯片关联在一起。
4、Google 的 transformer 模型，实现了自然语言处理的跨越，促进文生图、视频等领域的进步。
5、OpenAI 的 GPT 预训练、微调、奖惩的过程，加上 “大力出奇迹” 的理念，大模型超出期待。
5.5、黄教主在 OpenAI 成立时，送了一台 GPU 服务器（不知道送了几台），大模型引爆后，GPU 开始大卖。
6、微软利用 Azure、Windows 优势，在产业产品、开发工具上推进了 Copilot+。
6、OpenAI 的智能体设计模型将通用智能上升到专业智能。
7、高通将 NPU 引入到手机芯片、PC 芯片，推进了 AI PC 时代，至此端 SLM、云 LLM 开始协作。
下一步：
8、CPU / 通用算力 依然是 DC 的主菜，还不知道哪些芯片公司能借 AI 算力上位替代 X86 体系？NVIDIA 应该是其中一员。
知乎用户 同富 发表
是坏人，一个 u 形锁只卖 20 块，一个 h100 和 u 形锁差不多，竟然卖 100 万！
知乎用户 天线宝宝 发表
时代咋没有选择你呢？还时代的马云，时代咋没有选择王云、李云呢？狗屁不通，强词夺理的污蔑企业家的地方。
知乎用户 亚东 发表
这是一个特别哲学的问题，最近看多了书，又来表达一下。
永远是时代提供了土壤，然后英雄在这上面生根发芽了。比如说，现在那些十分优秀的运动员，以他们的努力程度，与天赋在过去冷兵器时代，大概率会成为一个将领，或者比普通人机会大得多。但是现在，体育老师只能教教数学什么的。美术老师才能教 AI。
所以吧。在宏大的历史洪流中，时代往往决定了 “谁有机会成为英雄”。
社会矛盾激化、结构变革临界点，会自然催生 “问题解决者”。秦末乱世，没有乱世，也不会有刘邦、项羽；清末列强入侵，没有国难，也未必有孙中山、毛泽东。
科技与经济的迭代同样塑造了英雄类型。蒸汽时代造就了瓦特，互联网时代造就了乔布斯与马斯克，AI 时代正在孕育新的英雄。
换言之，时代是英雄的 “母体”，它提供了需求、危机与机会。如果没有那个时代的特定背景，所谓“英雄” 或许只是芸芸众生中的一员。
自然是时代选择了 Nvidia。
====2025/11/02 前 ===
是对自己判断的持续坚持，到了时代需要选择的时候，才变成了时代的选择。
做为 Nvidia 最核心的生态：CUDA
这东西，在 2000 年 Ian Buck 开始在 StandFord 研究，然后加入 Nvidia，在 2004 年开始 CUDA 开发，到现在为止有多少年了呢？20 年，建立了一个完整的生态。这个生态有多好用？
现在所有的人工智能应用，全是建立在这套库的基础上的！注意哦，不是语言，不是硬件，是软件库，软件生态。
大家都觉得 Nvidia 的芯片、GPU 是最厉害的，但是能用起来这个芯片的是什么？是生态，是软件。
Nvidia 能坚持下来这么多年，不断的投入完善才能做到这一点！
要知道在最早的挖矿之前，CUDA 这个东西只是用来做游戏的一些特效开发，或者光影类的计算的。这东西真的需要不断的做下去吗？
真的开发游戏时，需要支持的是 DirectX，是 OpenGL，不是 CUDA。但是 Nvidia 坚持下来！
所以，是 Nvidia 坚持到了能被时代选择的时间点！
知乎用户 鱼腥草 发表
众所周知，牢黄的这句话翻译为 “台湾是中国的重要组成部分” 是可以接受的（unacceptable）。
知乎用户 hoshi 发表
是美国选择了科技和包容。
故而科技回吻了美利坚。
什么样的土壤开什么样的花，马云的时代确实值得商榷，但不是由于某些人意淫的原因，只是因为支付宝和阿里巴巴都在海外有原型，是 e 贝和 PayPal 先一步开启了时代的窗槛。
而英伟达和苹果，特斯拉，微软一样，他是走在所有人之前的那个开创者。
他没有选择时代，是他创造了时代。
知乎用户 联合收割机 发表
英伟达最开始是为臭打游戏的而生，也是臭打游戏的养起来的。
所以中国不会出现这种公司。
知乎用户 momo 发表
贴一个我在其他地方的回答
1，关于代工，看不少人说咱们有了光刻机也能行，tsmc 只是 nv 成功的一部分，但不完全，amd 美国亲儿子，比 nv 更早出 7nm，哪次发布会 ppt 不是 “最强算力”“最强 xx”，一样被 nv 干的毫无还手之力，amd 还比 nv 血统更白左呢，美国本土创始人，本土大股东，lisa 还是女的，血统不比你个黄皮男人好？
2，nv 护城河不止芯片，还有 cuda，nv 烧了 10 年的钱搞出 cuda 封闭性，全世界 ai 写代码都用 cuda，但只能跑在 nv 的卡上，那我要跑在 amd 卡上咋办？amd 说我自带工具帮你倒一手，翻译 cuda 成 amd 的代码，对你无感，也就多个几秒钟的事，但又有问题了，哪天 cuda 更新一版，翻译就不过了，得等 amd 花个一年半载兼容进去，而这种兼容其实 amd 是靠 “猜”nv 怎么做的，国产替代的兼容 cuda 也是这么做的，所以只能兼容到几年前
3，既然 cuda 尾大不掉，中国美国都有不少公司想直接不用 cuda，华为亚马逊都有，但软件就得推倒重写，比如腾讯抄来新鲜的 gpt 代码，放到华为的卡上没法跑，咋办，得和华为的 ae 一起先吃透 gpt 代码，再重写成华为的代码，和前面的兼容比，明显损失了时间精力，注意这里的 “抄” 是褒义的，人家既然开源就是给你抄的，本来站在别人肩膀上发展最快，但翻译过程又把时间差拉回去了，同样问题美国公司也面临着
4，国产替代也有江湖，比如上汽买办说的 “自动驾驶交给华为就失去灵魂”，上汽自己扶植了个魔门塔搞自动驾驶，bat 也各自搞了燧原寒武纪之类小公司，或者像字节这样全自己也搞个封闭的，很少和华为合作，这就每家的小算盘，上边要求国产替代，不过没说买哪家啊，我只和“听话” 的合作，但我是希望有个像华为这样强势的能统一国内的 cuda 替代，统一效率，不然我们各种 “翻译” 折腾死人
5，有没有可能干掉 nv 的垄断？微软谷歌亚马逊也是苦英伟达日久，如果他们联合起来可能逼 nv 放开，比如至少放开给 amd，但那主动权还是在美国，最近 nv 又出了新规定，客户得签 “承诺书”cuda 只能跑在 nv 卡上，不能 “翻译 “，吃相太难看了！这个承诺显然国内不会遵守，但把微软谷歌亚马逊往造反路上逼了
6，以上说的都是计算卡，计算卡硬件看工艺 / 算力 / 带宽 / 互联，硬件架构上来说比游戏卡简单，规模上比游戏卡复杂，麻烦就在于 cuda 怎么绕过去，再说说游戏卡，市场份额不如计算的千分之一，毕竟电子海洛因，但硬件管线更复杂，和计算相反的是游戏软件驱动是开放的，open gl 这种跑 amd 显卡跑国产显卡都行，摩尔线程已经能跑上百游戏了
7，有了不禁的游戏卡能不能跑 ai，可以，规模有限，一台主机一般插 4 块 4090，规模跑个本科硕士论文差不多，规模再大很麻烦，gpt 这种得十万卡以上，并联的数据延迟得用的 nvlink 解决，而老黄最出名就是刀法精准，直接在游戏卡上阉割了 nvlink，但 amd 和国产的有类似的连接，能做到万卡互联
8，关于 4 为啥国内 bat 大厂买小公司替代卡多，华为卡少，其实这个商业模式最早就是华为大公主的哈勃投资搞成功的，投资自己的供应链，比如手机玻璃公司，指纹识别公司，华为手机量大足够帮这些小公司出盈利流水，华为供应链已经两三家被华为投上市了，套现后那不是之前买物料的货款约等于不要钱？bat 技术不行但赚钱贼精，只能让华为赚钱的事做不到
9，前面说到了 open gl 在游戏领域是开放的，顺便说说 open cl，这个就是早年 cuda 的竞品，开源，跑在谁家的 gpu 都行，结果被 cuda 按在地上摩擦，open cl 本身也是 AMD 英特尔一众大厂众星捧月，但硬件厂和硬件厂，软件厂和软件厂，软件厂和硬件厂，三者之间吵吵不停，又不愿意多出钱，导致使用体验完败 cuda，一套生产标准要兼容多个厂，和只兼容一个厂，难度肯定不一样，光开会协调时间就一年半载吧（这里又绕回去了，和第 5 条把 cuda 开放给 amd 矛盾，两难的结局），而 nv 早年不停砸钱补贴提升用户体验，把用户当爷，现在吃肉也是回报啊
知乎用户 白日焰火 发表
老黄家有半本永乐大典残卷
老黄是血统纯正的中国人
知乎用户 momo 发表
我们这的讲法是：
只有时代中的 Nvidia，没有 Nvidia 的时代
知乎用户 玩命快客 发表
是 NVIDIA 创造了自己的时代，这张卡背后二十年功力你挡得住吗
起初 NVIDIA 是做 3D 加速卡和显卡的，那个时候这东西几乎没有任何别的用处就是玩游戏，从当年把游戏和游戏相关设备定义为电子海洛因的那一刻起就已经注定了现在的结果，不是错过第一班车，而是直接放弃买票了
后来 NVIDIA 提出了 GPU 和通用计算的概念，显卡不只能用来玩游戏还能利用并行计算优势干别的事，进而推出 CUDA，这是全新的概念没人真正做过的，NVIDIA 凭借判断直接压上
一开始的 GTX200 系列到 GTX500 系列 NVIDIA 其实一直很挣扎，GTX200 系列被 AMD 的 HD5000 系列的首发 DX11 压制直接变成落后产品，DX11 费米核心的 GTX400 系列又面临良品率核心漏电这些问题，一直到 GTX500 系列才解决，但 GTX500 系列通用计算能力带来的巴掌大的核心当时被认为是个累赘，对游戏性能提升有限但功耗爆炸，以至于后来的开普勒 GTX600 系列也开始使用小核心战略（值得注意的是同期的 AMD 开始放弃小核心启用 GCN 通用计算架构），那几年 NVIDIA 过得很惨，但即便如此 NVIDIA 从没放弃通用计算和 CUDA，而且持续支持和鼓励开发者以及各类高校学生去使用
再后来大家就都知道了，十几年如一日的坚持让在图灵架构后的 AI 时代迎来了起飞
通用计算和 CUDA 可以说是一场豪赌，有人说老黄这样的人敢赌敢干，但其实这样敢想敢干的企业家和狂人国内也不少，只不过压上筹码后发现赌桌和规则跟老黄那边的不一样
知乎用户 知乎用户 lnRq5F 发表
打游戏的
挖矿的
机器学习的
这三博人缺衣不可
知乎用户 Sarcasm 发表
2788 San Tomas Expy, Santa Clara, CA 95051
这个地方特好找, 而且平常也没啥警察, 监控更少, 适合网红来这里打卡上厕所.
赐同俄罗斯平章事衔, 赏穿黄马褂皮衣, 戴双眼花翎, 兼任八旗副都统.
知乎用户 鳄鱼 发表
老黄创造了时代，因为老黄发明了 GPU 啊
知乎用户 任公子 发表
时代选择了 CUDA。
当时 N 家的董事会可是很多人反对的。
黄仁勋力排众议去开发一个看起来和显卡本行，软硬件没什么关系的方向，谁知道会失败还是成功？
如果 AI 没火，或者学界没选这个路线，大概率变成一个默默无闻的项目而已。
当然区块链这个风口是显卡厂商必踩的。
一方面区块链，一方面深度学习，一手拿着钱袋子，一手掌握科技前沿。
一家企业，踩中了两个风口，也是很绝了。
我发现，有一种错误观念是，一个公司成功了，大家就会关注他的创始人和公司体制、公司管理有什么特异之处。
这点不能说不对，如果你想按图索骥，倒推它的成功路径，也很难说一定能有什么收获。
人家只是正常经营，活到了时代风口发生的那一刻而已。
相辅相成而已。
主要的是你得活着，并一直存在，才能等到你的时代。
知乎用户 llk 发表
一句话结论就是时势造英雄，英雄亦造时势。时代选择了 Nvidia, Nvidia 也选择了时代，两者相互成就。
真是时代的浪潮一波接一波，三国演义里的片头词很合适：
滚滚长江东逝水，浪花淘尽英雄。是非成败转头空。青山依旧在，几度夕阳红。 白发渔樵江渚上，惯看秋月春风。一壶浊酒喜相逢。古今多少事，都付笑谈中
曾几何时，在 CPU 市场，Intel 通过 wintel 联盟统治了消费端，反过来通过消费端的利润和技术迭代从 IBM/SUN 等手里抢过了数据中心业务。那是一段关于 CPU 在指令集架构，和实现微架构上荡气回肠的历史，Intel 最终成为了 CPU 市场的赢家，而广大消费者也用上了性价比越来越高的计算机。那个时候 NVIDIA 还是一家 GPU 公司，营收不到 Intel 的零头，产品 GPU 更是作为 CPU 的一个加速设备而存在。
但是伴随 CPU 性能提升的逐渐放缓，Intel 或者说 CPU 上的光环不在。
人们转向并行计算，而 NVIDIA 则在这一转变中成功抓住机会，在 2006 年推出了 Tesla 架构，成功从 GPU 变成 GPGPU
NVIDIA 称这一架构叫做 scalable processor array，真是贴切，既可以在 SM 里扩展 SP，又可以在芯片层面扩展 SM。所以伴随摩尔定律，NVIDIA 的 GPGPU 越来越大，性能也越来越强。一直到 2012 年，AI 的浪潮爆发了，NVIDIA 多年前的技术上的决策得到了回报，GPGPU 大行其道，甚至成为 AI 计算的标准。
而大语言模型的爆发更是催生了对高性能计算的迫切需求，NVIDIA 股价更是一飞冲天。而随着 GPGPU 成为计算的主力，之前计算的主力 CPU 的市场就被大大削弱了。看看 NVIDIA 的 DGX-1 系统
8 个 GPU 才搭配两个 CPU，GPU 成功从曾经的从设备变成了主角，而 CPU 则从王座跌落，成了主角背后的辅助。
雷军说过，风口上的猪都能飞起来，更何况 NVIDIA 本来就是图形和并行计算领域的领导者。
时来天地皆同力，运去英雄不自由
这是对 GPU 和 CPU 最好的注释了。
知乎用户 斯特罗贝尔 发表
国务院办公厅转发文化部等部门关于开展电子游戏经营场所专项治理意见的通知
国办发〔2000〕44 号
各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构：
文化部、国家经贸委、公安部、信息产业部、外经贸部、海关总署、工商局《关于开展电子游戏经营场所专项治理的意见》已经国务院批准，现转发给你们，请认真贯彻执行。
国务院办公厅
二○○○年六月十五日
近年来，电子游戏经营场所过多过滥，一些地方监督管理不力，从而出现了大量违法、违规经营现象，严重危害了青少年的健康成长，扰乱了社会治安秩序，已成为社会一大公害，广大人民群众对此反应十分强烈，到了非彻底治理不可的地步。为了切实加强对电子游戏经营场所的监督管理，有效打击和遏制电子游戏经营场所出现的有害现象，并逐步彻底解决电子游戏经营场所问题，现提出如下意见：
一、2000 年 7、8、9 三个月，在全国集中开展电子游戏经营场所专项治理。专项治理工作由文化部牵头，会同国家经贸委、公安部、信息产业部、外经贸部、海关总署、工商局联合进行。
要通过从严治理，取缔非法经营和严重违规经营的电子游戏经营场所，进一步明确电子游戏经营场所应具备的条件，大力压缩经营场所的数量，切实加强监督管理，严格实行电子游戏经营场所的依法规范经营。
二、自本意见发布之日起，各地要立即停止审批新的电子游戏经营场所，也不得审批现有的电子游戏经营场所增添或更新任何类型的电子游戏设备。
三、对存在以下情况的电子游戏经营场所，除由文化部门会同公安、信息产业、工商行政管理等部门依照有关规定分别处罚外，工商行政管理部门要吊销其营业执照或予以取缔，构成犯罪的，依法追究刑事责任：
(一) 无证照或证照不全的；
(二) 在中小学校周边 200 米以内的；
(三) 在国家法定节假日以外接纳未成年人进入的；
(四) 违反国家消防安全规定的；
(五) 将电子游戏经营场所转包他人经营的；
(六)以 “电脑屋”、“网吧”、“网络咖啡屋” 等各种名义利用电子计算机从事经营性电脑游戏活动的；
(七) 设置具有退币、退钢珠、退奖券、荧屏记分和其他中奖方式等赌博功能的电子游戏机机型、机种、电路板的；
(八) 电子游戏机内设计、装置的游戏项目中含有反对宪法确定的基本原则，危害国家的统一、主权或者领土完整，危害国家安全、利益或者社会稳定，破坏民族团结、煽动民族分裂、侵害少数民族风俗习惯，宣扬淫秽、色情、迷信或者渲染暴力、有害消费者身心健康，违背社会公德或者诽谤、侮辱他人等内容的；
(九) 经营者有其他违法经营和严重违规经营行为的。
四、要进一步明确电子游戏经营场所应具备的条件，完善和提高场地、环境、管理等方面的要求，严格按照有关规定对电子游戏经营场所进行重新审核登记。
经所在地县级以上人民政府文化、公安部门重新审核合格的，由工商行政管理部门重新核发营业执照；重新审核不合格的，要立即停业、关闭，由工商行政管理部门注销登记或吊销营业执照。
因违法经营或严重违规经营被取缔或吊销营业执照的电子游戏经营场所，其经营者不得再从事电子游戏经营活动。
五、经重新审核登记的电子游戏经营场所，营业时间不得早于 8 时、晚于 24 时，并须在场所外显著位置悬挂限制未成年人进入标志以及场所名称牌匾。违反上述规定的，由文化部门责令改正；拒不改正的，由文化部门提交工商行政管理部门依照有关规定予以处罚，直至吊销营业执照。
六、自本意见发布之日起，面向国内的电子游戏设备及其零、附件生产、销售即行停止。任何企业、个人不得再从事面向国内的电子游戏设备及其零、附件的生产、销售活动。一经发现向电子游戏经营场所销售电子游戏设备及其零、附件的，由经贸、信息产业部门会同工商行政管理等部门依照有关规定进行处理。
除加工贸易方式外，严格限制以其他贸易方式进口电子游戏设备及其零、附件 (海关商品编号 95041000、95043010、95049010)。对电子游戏设备及其零、附件的加工贸易业务，列入限制类加工贸易产品，并实行加工贸易保证金台账实转制度，外经贸部门要严格审批和管理，海关加强实际监管，其产品只能返销出境；逾期不能出口的，由海关依法予以收缴，或监督有关企业予以销毁。各地海关要加大查验力度，实施重点查控，坚决打击通过伪报、夹藏等方式走私电子游戏设备及其零、附件的非法行为。
七、各级文化、经贸、公安、信息产业、外经贸、海关、工商行政管理等部门要统一思想，提高认识，进一步明确各自的职责，在当地党委和政府的领导下，各司其职，各负其责，密切配合，把专项治理和日常的监督管理工作认真落到实处。
文化部门要发挥电子游戏经营场所主管部门的作用，认真做好对电子游戏经营场所的日常监督管理工作，及时研究解决电子游戏经营场所出现的问题。会同公安、工商行政管理等有关部门，共同做好对电子游戏经营场所的重新审核登记，查处违法违规经营活动。
经贸部门和信息产业部门要管好电子游戏设备及其零、附件的生产、销售环节，会同工商行政管理等有关部门对非法从事生产、经销者进行查处和打击。信息产业部门要坚决查处和取缔计算机信息网络经营场所 (即“电脑屋”、“网吧”、“网络咖啡屋” 等)中的电脑游戏活动。
公安部门要加强对电子游戏经营场所的治安管理和经常性的消防安全检查，及时排除各种安全隐患，依法查处并严厉打击赌博、淫秽、色情、渲染暴力等违法犯罪活动。
外经贸部门要认真做好对电子游戏设备及其零、附件加工贸易的审批和管理工作；管好以加工贸易方式生产的电子游戏设备及其零、附件的返销出口，配合海关打击走私电子游戏设备及其零、附件的违法活动。
海关要加强对电子游戏设备及其零、附件进、出口的监管，认真查处并严厉打击走私电子游戏设备及其零、附件的违法活动。
工商行政管理部门要会同文化、公安部门做好对电子游戏经营场所的重新审核登记工作，对未经文化、公安部门审核合格的电子游戏经营场所要注销登记或吊销营业执照；对有违法经营和严重违规经营活动的电子游戏经营场所，要吊销营业执照；对非法设立的电子游戏经营场所，要坚决取缔并依法没收其违法所得及其从事违法经营所使用的器材设备等。对以内销为目的从事电子游戏设备及其零、附件生产、销售活动的生产、经销者，要依照有关规定吊销其营业执照。
八、各地在开展电子游戏经营场所专项治理的工作中，要充分发挥新闻媒体的作用，切实做好宣传教育和舆论引导工作。要通过公布有关部门的举报电话、建立必要的表彰奖励制度等方式，广泛发动人民群众参与，形成全社会共同抵制、打击电子游戏经营场所违法、违规经营活动的良好态势。
九、地方各级人民政府要从贯彻江泽民同志 “三个代表” 重要思想的高度，本着对党和人民高度负责的精神，充分认识开展电子游戏经营场所专项治理对保障青少年的身心健康，促进社会主义精神文明建设，保护广大人民群众根本利益的重要意义，将专项治理列入重要议事日程，坚持守土有责，切实加强领导，协调有关部门，组织专门力量，坚决稳妥地开展工作，并妥善处理好停止生产、销售电子游戏设备的善后等问题，使专项治理取得预期的成效。
知乎用户 生如夏花 发表
殖人们总是喜欢凭空造个神来自己跪拜！
前有马开源，今有黄皮衣。
真正的诠释了什么是：跪久了站不起来！
知乎用户 精神卫生科常主任 发表
你好，科技这种东西，就不应该强制指定谁谁搞，没有只有谁谁谁才能做出来这种说法。
科技发展适合自由竞争，技术本就是在无序的研发中，某个项目的没什么关联的偶然发现改变世界。
英伟达是从无数试错中脱颖而出的幸运者，也是在无序探索中被时代选择的先锋。毕竟谁也不会想到，为了游戏而做的显卡，是人工智能的基石。
我们错误了三次，三次都能错过时机，具体可以看下面回答，懒得重复发了。
知乎用户 理霖 发表
中国又得再面对一次当年看美国打海湾战争的感觉，关键你还不得不选择跟进。
知乎用户 psikyo 发表
游戏机禁令，比特币为非法货币禁止挖矿，双助攻直接灭了兔子的竞争者，把黄伟达送上时代先锋。
黄帮主，还不感谢兔子? 买 rtx5090 的一人发一件皮衣以庆祝。
知乎用户 Ryzen 发表
如果黑客帝国是今年的电影，名字也许是 The Tensor。
知乎用户 一剑西来 发表
没有布尔什维克的时代，只有时代的布尔什维克。
知乎用户 小豆梓 发表
cuda 用了十几年，老黄一直力推，力排众议，花了海量资金，做一个最开始看起来完全没有用也没有前景的东西，还赞助了早期的 AI 研究，把这个可能性从校园里拉出来培育，直到生根发芽。
AI 概念，他是最大的炒家。
不过，现在大部分 AI 玩家都没办法盈利，连马斯克都退出 openai，转而整自动驾驶。
除非出现新的技术奇点，感觉 AI 终将成为泡沫和玩具。
人形机器人也是同理。
知乎用户 爱管闲事的人 发表
美国佬每次都能站在科技的最前瑞
苹果，微软，谷歌，英伟达
知乎用户 ZOZO 发表
“在 2007 年，我们宣布了 CUDA GPU 加速计算技术，我们的期望是让 CUDA 成为一个程式设计模型，在科学运算、物理模拟到图像处理方面，都能提升应用程式的效能。
我们利用我们的游戏显卡 GPU GeForce，它已经拥有庞大的游戏市场，以建立使用者基础。但 CUDA 的成本非常高，Nvidia 的利润在多年来遭受巨大的打击，我们的市值仅仅维持在 10 亿美元上下。我们多年的低迷表现，让股东们对 CUDA 持怀疑态度，并希望我们专注于提高盈利能力。
但我们坚持下来，我们相信加速运算的时代将会到来，我们创建了一个名为 GTC 的会议，并在全球不辞辛劳的推广 CUDA 技术。
然后 CT 重建、分子动力学、粒子物理学、流体动力学和图像处理等应用程式开始大量出现，我们的开发人员撰写算法，并加快了芯片运算速度。
2012 年，AI 研究人员探索了 CUDA，著名的 AlexNet 在我们的 GPU GTX 580 上进行了训练，开启 AI 的大爆炸，幸运的是，我们意识到了深度学习的潜力，我们冒着一切风险去追求深度学习。
多年后，AI 革命开始了，Nvidia 成为了推动引擎。我们为 AI 发明了 CUDA，这个旅程锻造了我们的品格，承受痛苦和苦难，是在追求愿景的路上必经之痛。”
以上是黄仁勋在台大的部分演讲原文。
英伟达提前布局 CUDA，所以 AlexNet 可以在 2012 年拿英伟达显卡训练，没有英伟达的话，这一步可能要往后拖好几年，整个行业的发展都会受影响。
因为英伟达的远见，为 AI 的发展快速无缝提供了算力，避免人类在这个方向浪费数年资源，就这一点说是推动了时代发展不为过。
知乎用户 Urobross 发表
这就要请出那张罐子里哈哈大笑的李光耀了，一个原理
知乎用户 ssertp 发表
是英伟达敏锐的发现了微小的机遇，然后才有了今天。
二十年前，英伟达还是一个仅仅存在于 DIY 圈子的品牌。十年前，英伟达刚刚放弃手机处理器，当时没谁看好它。五年前，英伟达还被大伙狠狠的骂，说它只给挖矿的供货，天字第一号奸商。
时代没有选择英伟达，英伟达也没有选择时代。
早期的科学计算堆的都是 CPU，如果 GPU 或者那会叫 3D 卡的东西能这么有用，英特尔根本不会第一次放弃图形这条线。
慢慢的大家发现，科学计算需要双精度浮点性能，这次谁冲了呢？都冲了！AMD 直接收购 ATI 整异构计算，老黄整了 CUDA，英特尔整了 Larrabee 项目，时间点都是 2006 年左右。
然后 AMD 整得卖大楼了，英特尔先后放弃了 Larrabee 和 Phi，老黄的 CUDA 一开始并没有体现出多强的潜力，但他一直在做。
等到挖矿潮开始，AMD 的卡 FP32 和 FP64 都可以，老黄早就把 FP64 砍了只有 FP32 可以，这时候你说谁蹭上热度了？必然是 AMD，可以说挖矿救了 AMD。不过同一时期，老黄的游戏卡打爆了 AMD，专业卡也打爆了 AMD，不过这个时候，游戏和 FP32 依旧是重点。那些年老黄和 AMD 都整了不少活，比如多显卡交火，双芯显卡等等，市场反映都不咋地其实。
可这就是 AI 时代的核心，冥冥之中，一切已经注定。
真正的转折点是什么？是 V100 的发布。2016 年大伙还是在吭哧吭哧的算，老黄的 V100 引入了 Tensor Core，尤其擅长处理 FP16 的矩阵乘法和累加操作，并且 FP8 甚至 IN4 都可以适配，这下引爆了行业。
肉眼可见的，V100、A100、H100、B200 是循序渐进演进关系，性能越来越强，以至于 AI 时代本身就是英伟达在主导。
到底谁选择了谁呢？我不明白。
但我明白，我们是一个都没选上。
知乎用户 Solaris 发表
我觉得是 Transformer 和 Nvidia 的相互成就。
以下是回忆录:
首先 2017 年是一个很关键的节点，在这一年诞生了 Transformer 和 V100。 Transformer 诞生在 Google 其实是一件非常顺理成章的事情，那个时候有 TPU 的 Google 在并行算力上领先全世界，Googler 也因此得以设计出一个非常暴力但又很简洁的模型: Transformer。 而 V100 专门为深度学习做了大量优化，显存和算力的提升非常显著，它的出现也大大加速了 Transformer 的普及，并且在预训练领域发挥了非常重要的作用。(然而那个时候我还在用 1080Ti 跑 transformer)
再到 2018 年，OpenAI 应该就是用 V100 训练出了 GPT，而 Google，仗着自己的 TPU 搞出来了 Bert，同期各个公司也因为有了大量的 V100, DGX2，开始研究起了各种预训练模型。
2020 年，OpenAI 应该是在一个几千张 V100 的集群上训练出了 GPT3。同年 Nvidia 推出 A100。
2021, 2022，借助 A100 集群，OpenAI 迭代出了 GPT3.5，GPT4。 Nvidia 推出 H100。
2023，大模型预训练时代开启，nvidia 的 A100 和 H100 脱销。
总结一下就是: 有了更好的卡催生了更好的模型，更好的模型又催生更多算力的需求，所以催生了更好的卡，一个非常完美的正向循环。
知乎用户 林凌 发表
说那么多有啥用，现在是时代骑在脸上输出
知乎用户 杜丘 发表
很简单，90 年代对游戏画质的追求催生了第一次算力增长。这是第一个馒头。
新世纪数据科学家们一直希望能够在更低成本的民用设备，和更好用的软件框架下进行数值计算。
这两者是 1995-2010 年发生的事情。
单卡渲染算力的增长和 CUDA 的出现给 AI 爆发的前夜奠定了最好的基础。
而 NVIDIA 砸钱砸物做到了，就是这么简单。
后面的事情就是 NV 砸钱砸物推广 CUDA，堪称疯狂的收集用户反馈，深度参与 AI 市场，把市场逐渐做大。可是没有游戏和数值计算做基础，NV 根本不可能有后来的发展。
但也架不住身边有人觉得有了其余几个馒头，第一个馒头就无所谓了。
补充一张图：
知乎用户 saturnman 发表
是验证了一个计算机领域的一个道理，只要你的硬件性能足够高，稍等一会就会有人找到利用这个性能的方法，而且是以非常意外的方式。先不说 NV 的核心，就是其中的 HBM 显存，这东西最开始开发出来之后价格很高而且集成方式是显存损坏会让整个核心报废，就没有被采用。AI 大火之后这些问题都不是问题了，甚至带宽和容量性能还严重不足了，要不断开发后续版本了。三星海力士美光都发财了。所以在计算机领域，任何激进的性能推进都不是问题。
新的预测来了，同学群预测整个 A 股的市值总和未来会是英伟达市值的一半。
知乎用户 知乎用户 oeHaSW 发表
只有图没有文，谢绝恶意解读。
知乎用户 阿修罗 发表
说了又不听，听了又不懂，不懂又不问，问了又不做，做了又做错，错了又不认，认了又不改，改了又不服，不服你又说，你要我怎么样？文明的那点点试错成本全给你这么折腾没的 [摊手]
知乎用户 雪魂犹恋樱花月 发表
如果没有皮衣黄在 2006 年开始搞 cuda 生态，那估计现在不会有 AI 产业，所以是英伟达选择了时代
知乎用户 菽陌松囿 发表
走狗屎运，没有 chatgpt， 没 nv 啥事，23 年之前（市值只有当前十几分之一）， 以 AI 为主 cv 都快 G 了，一堆从业者没饭吃， 四小龙唯独商汤苟活到上市，各种 AI 实验室摇摇欲坠。
话说回来，国内外很多厂喜欢见利而动，老黄是想显卡好用且跑的块，所以 cuda 各种生态做的好， nsight compute 有个 key word： speed of light，前司老板不离口。
知乎用户 呆滞饮茶狐 发表
英伟达已经干到欧美中三方同时调查英伟达的垄断问题了，这个程度你说老黄和时代没有钩子交易我是不信的
知乎用户 躺平还是换方向 发表
Nvidia 成立本身就是为了更好的玩游戏，能更好的构筑虚幻的世界，这和时代其实没什么关系
知乎用户 七帆伍石闲在深夜 发表
有些人跟随时代，
有些人引领时代。
大家今天看到的，人工智能大模型时代的模型与计算硬件的双双爆炸式增长，
内在的核心，是神经网络所依赖的海量矩阵算法与 CUDA 大规模并行计算的互相成就。
没有 Hinton 的灵感和三十几年的坚持，不会有神经网络的兴起，而没有老黄对 CUDA 的远见和十几年的坚持，神经网络所需的算力可能还要等十几甚至几十年。
对于显卡，老黄是把握了时代的机遇，而对于 CUDA 显卡计算，老黄则当之无愧是开创与引领了时代。
知乎用户 Sonyeux 发表
知乎真的什么弔图都有
知乎用户 天星舰水手 发表
没有英伟达的时代，只有时代的英伟达。
古人早就知道一件事的成功需要天时地利人和。
要不然，是虎也得趴着，是龙也得盘着。
现在医学上检验临床诊疗是否有效的最可靠的方法是：随机双盲对照试验。这是李景均 1950 年代在美国提出，并被推广的。
李景均国外学成后，1941 年回国。后来因为不支持苏联李森科的伪科学，而遭打压排挤，1951 年出走美国。
1950 年代中期，美国东部 25 家退伍军人医院合作进行一个大型癌症临床试验，用以搞清几种癌症化疗药物在白血病上的疗效。李景均被任命为该团体的生物统计学家。
李景均提出要随机化分配病人，并遵循双盲原则。也就是每个病人给予一个编号，之后按照编号给药，医生自己也不知道自己的病人究竟在服用药物的治疗组还是使用安慰剂的对照组。这个方法在当时也遭到很多医生强烈反对。医生们认为，他们没权知道给病人吃了什么？这是荒谬的，不道德的，完全不能接受的。李景均坚持己见，毫不让步，美国国立卫生研究院理解了这两个原则的原理之后，支持李景均，并威胁如果不采用李景均的方法，将不提供资助。
知乎用户 Flymetothemoon 发表
我觉得是时代选择了美国，目前人类有三次科技时代划分，分别是蒸汽时代，电力时代，信息时代，英美几乎是每一个时代的开创者（瓦特，爱迪生特斯拉，福特，贝尔微软苹果），目前肉眼可见的 ai 时代也即将到来，而更加恐怖的是，这次还是美国（openai, 英伟达）。
知乎用户 后海 发表
诚信经营
不说英伟达，单说辅助写代码的软件，也绝对是玩不过国外的。就凭这份信任
前两天还有媒体在吹国内的辅助编码工具更安全，结果啪啪打脸
知乎用户 皮特 发表
两种成分都有
先看市值，涨跌是红色的，说明还在升高
在显卡天梯图：
实力明显强于 AMD
之所以时代选择它，是因为人类社会在进步，对显卡的需求在提升，而它有积累的技术
同样，它也选择了时代，科技公司公司的竞争向来激烈，它诞生的时代正处于互联网开始大量普及的时代，也间接推进了电脑的发展，如果诞生在今天，它未必能有这么强。
下面是它的大概发展历程）。
英伟达（NVIDIA）成立于 1993 年 4 月，由黄仁勋、克里斯 · 马拉科夫斯基和克蒂斯 · 普里姆在美国加州创办，随后成为特拉华州企业。公司的名字来源于拉丁语 “invidia”（意为 “仰慕”），这是因为三人在早期将规划文件都标注为 “NV”（“下一版本”），因此需要一个既包含这两个字母又能体现对未来憧憬的名字。
英伟达的发展在 1997-1998 年间开始加速，当时公司发布了 RIVA 个人电脑绘图处理器产品线。1999 年 1 月，英伟达在纳斯达克挂牌上市，同年 5 月售出第一千万个绘图处理器，并在 2000 年收购了 3dfx 的知识产权（3dfx 是 1990 年代中期重要的图形处理器厂商之一）。公司通过与代工厂及许多组织（例如台积电）的合作，迅速在市场上站稳脚跟。到 2002 年 2 月，英伟达售出第一亿个绘图处理器。
英伟达和超威半导体（AMD）目前是市场上主要的独立显卡供应商。英伟达最著名的 GeForce 绘图处理器产品线首次亮相于 1999 年并已扩展至桌面型和笔记本电脑。此外，英伟达拥有 Tegra 产品线，专为移动设备提供高性能和低电源消耗的解决方案。
2020 年，英伟达完成了对迈络思（Mellanox）的收购，但其收购安谋（ARM）的尝试受到了监管机构和大型企业如高通、微软、谷歌等的一致反对。他们担心此举会对市场竞争和安谋的中立性带来威胁。最终，这项收购案在 2022 年 2 月宣告失败。
英伟达继续扩展其业务范围，2021 年收购了自动驾驶汽车高清地图开发商 DeepMap，2022 年收购了 Bright Computing 和存储方案提供商 Excelero。
2024 年 6 月 18 日，英伟达超越微软，成为全球市值最高的公司。这一成就标志着英伟达在科技行业中的领导地位和市场认可度达到了新的高峰。
知乎用户 范沅 发表
应该讲其他家有机会但是根本没抓住机会。
先讲农企，这波浪潮最早训练团队用的农企的 GPGPU 框架，显而易见，农企根本不可能做啥子配合，然后这十多年的时间啥机会也没抓住，现在还是不咋待见普通玩家和小团队。
再讲巨硬，巨硬还是一样的毛病，早期框架搞起来舍不得投资源也舍不得投钱，旧技术派别很长时间也不咋待见新技术，做来做去全是给他人做嫁衣。
再讲 Intel，牙膏也是不待见普通游戏玩家，独显做做就直接砍掉，manycore 玩玩又玩不下去，然后后面就只能 GG 思密达，除了 habana，几乎所有自家奇奇怪怪的加速硬件都完蛋了，当年要是知道现在这情况，亏多少钱也得把独立显卡做下去，亏几十亿？几十亿还能叫钱？
再讲水果，砍掉 CUDA 支持，硬推自己那套东西，然后生态还指望社区，然后现在回头硬蹭 aipc 概念。
再讲谷歌，当年 tf 那么多人用，然后一波波作死内耗，TPU 硬件不管再牛逼，别家也不可能用来大规模训练，不开放不就玩不下去。
再讲讲国内，具体厂商我就不谈了，最大的问题是，中小开发者更加不做支持，各种东西都要保密，软硬件延续性太差，还有参数龙晶的问题，积累不下案例和生态。理论上专用加速器能更强，现实里连能耗比都打不过老黄。还有迭代的问题，商用硬件根本跟不上游戏硬件的迭代速度，疲于奔命。
国内普通厂家的心态可能就是，硬件做做成熟应用，替换掉已有的陈年项目，降降本，就没那种心气去干掉老黄，甚至反过来让老黄追赶。
几乎所有厂家都不咋看的上个人以及中小开发者，而老黄相信了人民群众，属于互相成全。一个个还不相信臭游戏佬，在常规时候，只有游戏佬会买那么高性能的硬件，只有游戏佬会有那么癫狂的性能需求。
知乎用户 莱金 发表
第一次工业革命为何首先爆发在英格兰而不是塞里斯？有一个简单的解释——
因为英格兰煤矿积水严重，需要蒸汽机抽水，恰好蒸汽机可以用于交通运输和其他行业。
而塞里斯煤矿干燥易燃，需要通风机，恰好通风机难以运用于其他行业，不像蒸汽机那么万金油。
如此看来，运气还是很重要的。如果人类恰好多巴胺分泌更旺盛一些，可能会不那么爱玩游戏，那英伟达可能没有今天的发展。
知乎用户 阿巴阿巴 发表
后面跟上 哄蒙 牲藤 荒诌 系列沸腾！中国的人工智能已经遥遥领先啦！
知乎用户 北京 Fund 发表
昨晚跟创业的朋友聊天，从游戏的 GPU 聊到英伟达，朋友说英伟达一年才 600 多亿美元营收，估值却有 3 万亿，妥妥的超级泡沫。
我问朋友，那你知道 2022 年英伟达营收有多少，朋友说不知道。我告诉他只有 260 多亿，今年第一季度就超过了 260 亿，整年大概率超过 1200 亿美元。你不觉得他增长的速度非常恐怖吗？
这还是还产能没跟上的情况下，明年会不会就到 3000 亿美元的营收，现在每年 ai 市场都是在几何倍增长，你现在还觉得英伟达 3 亿估值是泡沫吗？
很多创业者也会犯同样的错误，总是以为投资人看估值是按照当前的营收来计算。一个公司有没有价值，估值多少，是要从三个方面来看。
一是行业规模，是不是高增速的行业，是不是未来有潜力的蓝海市场
二是看你在行业里的壁垒，你是不是有别人短时间无法达到的门槛。
三是看你的增长速度，如果你公司去年营收一个亿，今年营收 1.2 个亿，那也是没有投资价值的。一定是爆发式的增长，去年 1 亿，今年 2.5 亿，那你就是估值 200 亿也不为过。
创业一定要懂这里面的估值逻辑，不然做到累死也是个传统公司。
知乎用户 辛夷楣兮药房 发表
尊严只在显卡之上，真理只在算力射程之内
知乎用户 Asura 发表
支持禁止进口 NV，Inter，AMD，耽误国产发展速度
知乎用户 知乎用户 qXzYL3 发表
就连条大儒的√都不敢来这下面
仅仅是涉及到他们打游戏了
就夹起尾巴开始做√了
这要让他们去抗霉趟地雷，还不得陈胜吴广啊
知乎用户 太极 发表
之前说是国内禁游戏，估计这几年看风向变了又开始说国内禁挖矿导致的？
第一，NV 发展的时候是什么年代？那时候中国才多少家庭用得上个人电脑？
第二，为什么要把宝贵的算力浪费在挖矿上？
知乎用户 speculatecat 发表
2006 年，nvida 推出了 cuda
第一款支持 CUDA 的显卡是 NVIDIA 的 GeForce 8800 GTX
在此之前，显卡主要用来打游戏和专业用途
然后，nvdia 发现 cpu 已经满足不了日益增长的并行计算需求，而 GPU 恰好在并行计算有优势
于是 nvdia 并开始推进将 GPU 用于科学计算、图形处理、人工智能等领域
然后从 06 年发布开始
NVIDIA 持续投入大量资源进行研发，不断迭代和优化其硬件和软件
还有转么味 CUDA 开发的一整套生态
想必关注过 nvdia 的社交媒体的都知道
nvdia 会有大量视频资料
以上是 nvdia 选择时代的点滴
再看另外一方面
同样是 2006 年
Geoffrey Hinton 等人提出了深层信念网络（Deep Belief Networks）
为深度学习（Deep Learning）奠定了基础。
2012 年 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 在 ImageNet 竞赛中利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）显著提高了图像识别的准确率，标志着深度学习的重大突破。
这是人工智能方向的改变，算是时代选择 nvdia 的点滴
让我记得一个俗话
你得先准备好，机会来的时候，才会轮到你上
知乎用户 wayne 发表
继续吹吧，围台两天时间就能把英伟达股价打血崩，这破玩意你们能翻来覆去的聊是人生有多无聊？
懒得跟你们斗嘴，下个定论：
在绝对的产能，能源，组织，市场优势面前，一切外部单一技术的突破都是螳臂当车！
知乎用户 脱贫钉子户 发表
相互成就。如果没有 AI，英伟达现在还是和 AMD 竞争的一家游戏显卡的公司；如果没有英伟达的显卡，现在 AI 发展肯定没有这么快速。
知乎用户 lahhhh 发表
知道的说英伟达是一家显卡公司，不知道的还以为是银河联盟呢。还真理只在显卡之内，真的难绷。怪不得殖人只敢躲在知乎的龟壳下，这要去了其他平台不把人笑死。
我一直支持英伟达彻底封杀中国，看看显卡中的真理到底是个什么东西。
知乎用户 豆沙包 发表
Nvidia 就是个笑话。
这个笑话的笑点是本来美国各个行业都有自己的 Nvidia。
吹一个死一个。
工业皇冠上的明珠，一个一个挂掉。
欧美日韩家电世界第一，家电挂了。
- 中国家电产业拥有巨大的产能规模，是全球最大的家电生产和消费市场。
- 根据国家统计局数据，2024 年中国家电产业的产值达到 2.6 万亿元。
- 截至 2024 年底，中国冰箱的年产量达到 8000 万台以上，洗衣机年产量达到 9000 万台以上，空调年产量达到 1.5 亿台以上。
- 欧美是中国家电的主要出口目的地，中国家电产品以其高性价比和良好的质量赢得了广大消费者的信赖和认可。
欧美日韩的重工世界第一，重工挂了。
中国重工行业具有庞大的产能规模，涵盖了船舶制造、工程机械、钢铁冶炼等多个领域。这些行业不仅是国民经济的支柱产业，还在全球市场上占有重要地位。
1. 船舶制造：
- 中国船舶制造业在全球市场中占据显著地位。近年来，随着全球贸易和航运需求的回暖，中国船舶出口呈现 “量价齐升” 的态势。例如，2024 年前四个月，中国船舶出口金额同比增长 108.4%，多家船舶上市公司表现突出。
- 中国重工等大型船舶企业拥有先进的造船技术和庞大的产能。其中，中国重工旗下拥有大连造船、武昌造船、北海造船等国际知名的现代化造船企业，能够根据市场需求进行多种类型的船型开发制造。
2. 工程机械：
- 中国工程机械行业也具备强大的产能。工程机械是国民经济发展的重要支柱产业之一，广泛应用于城乡道路、城市基础设施建设、国防、水利、电力等领域。
- 行业主要上市公司包括徐工机械、三一重工、中联重科等，这些企业拥有先进的生产技术和强大的研发能力，为全球市场提供高质量的工程机械产品。
3. 钢铁冶炼：
- 中国钢铁行业产能规模巨大。中国钢铁行业仍在不断调整产业结构，推动产业转型升级，提高产品质量和附加值。
欧美日韩的高铁世界第一，高铁挂了。
- 运营里程：截至 2023 年底，中国铁路营业里程达到 15.9 万公里，其中高铁达到 4.5 万公里，位居世界第一。
- 投产里程：按照目标，2024 年国家铁路将投产新线 1000 公里以上。过去几年中，中国高铁年均投产里程超过 3500 公里，为全球高铁建设贡献了巨大的产能。
- 列车制造：中国高铁企业已经具备了自主研发和制造高速铁路列车的能力。目前，中国高铁列车已经出口到多个国家和地区，展示了中国高铁的先进技术和卓越品质。
美国的登月世界第一，登月挂了。
中国的探月计划自 2004 年正式启动以来，已经取得了显著的进展。该计划包括无人月球探测、载人登月和建立月球基地三个阶段。目前，中国已经成功发射了多个月球探测器，包括嫦娥一号、嫦娥二号、嫦娥三号、嫦娥四号和嫦娥五号等，并实现了月球软着陆、巡视探测和月球样本返回等里程碑式任务。
1. 月球探测器发射与返回：
- 中国已经成功发射了多个月球探测器，并实现了月球样本的返回。例如，嫦娥五号探测器于 2020 年成功发射，并在月球上采集了约 2 公斤的月壤样本，随后成功返回地球。
- 嫦娥六号探测器于 2024 年成功着陆月球南极 - 艾特肯盆地，并完成了首次月背挖土任务，成功带回珍贵样本。
2. 探测器研发与生产：
- 中国在月球探测器的研发和生产方面取得了显著成就。探测器的设计、制造和测试等各个环节都体现了中国航天工业的强大实力。
- 中国航天科技集团公司、中国空间技术研究院等机构在探月探测器的研发和生产中发挥了重要作用。
3. 探月工程规划与进度：
- 中国探月工程有着明确的规划和进度安排。根据计划，中国将在未来几年内继续发射多个月球探测器，包括嫦娥七号、嫦娥八号等。
- 2030 年前，中国计划实现载人登月任务，这将是中国探月计划的又一重大里程碑。
欧美日韩的武器世界第一，在乌克兰武器也挂了。
中国军工产业具有庞大的产能规模，并在全球军工市场中占据重要地位。据国外权威机构披露，中国的军工能力在亚洲国家中占据着主导地位，并已成为世界军工领域的重要力量。中国军工产业的迅猛发展，特别是在高端武器系统的研发与制造方面所展现的高效与规模，对地区乃至全球军事平衡产生了深远影响。
1. 军工产品种类与产量
- 中国军工企业能够生产包括舰船、飞机、坦克、火炮、导弹等在内的多种武器装备。例如，中国的舰船建造能力在亚洲乃至全球都处于领先地位，具备建造包括航空母舰、驱逐舰等大型水面舰艇的能力。同时，中国的战机、坦克等陆战装备也具备较高的生产能力和技术水平。
- 在火炮领域，中国已经成功研制并出口了多款先进的火炮系统，如 SH-15 卡车炮等。这些火炮系统不仅具备较高的性能，而且能够实现大规模生产，满足国内外市场的需求。
2. 技术创新能力
- 中国军工企业在技术创新方面取得了显著成就。例如，在芯片领域，中国军工企业已经实现了全产业链布局，具备了自主研发和生产高性能军用芯片的能力。此外，中国还在航空发动机、导弹技术等领域取得了重要突破，为军工产业的持续发展提供了有力支撑。
3. 产能与产量数据
- 具体到产能数据，中国军工企业具备在短时间内批量制造包括先进重型武器在内的军事装备的能力。例如，中国成飞公司目前已经扩展了 4 条脉动成产线，每年的战机产能可以轻松超过 200 架。这样的产能规模在全球范围内都是不容忽视的。
- 此外，中国还具备强大的军工电子生产能力。以华睿 1 号芯片为例，该芯片填补了国产 DSP 领域的空白，展示了中国在军工电子领域的强大实力。
到现在，欧美剩下个啥？
Nvidia 世界第一，这就是 Nvidia 快挂了哦。
狗就是狗，只能听懂力量这一种语言。
没错。
知乎用户 知乎用户 7caZPR 发表
新加一个沟槽的鸣式：
英伟达是这样的，他们只需要研究新东西出来就可以了，而我们要解决如何弯道超车要考虑的事情就很多了…….
不太清楚时代和英伟达之间的关系
反正区域和英伟达的关系还蛮清晰
我号被封过了，我他妈这是新号!
知乎用户 烟花观赏家 发表
没有大儒们的驯化
黄的祖先可能早就战死了
而不是跪着生存到明末
没有多尔衮的入关
就没有黄先祖梳着金钱马尾辫的民族自信
没有黄
就没有 NV
所以
造成这一切根源的儒教和多尔衮
才是赢麻了的
知乎用户 数据与 AI 爱好者 发表
毋庸置疑，英伟达很幸运地乘坐上了开往楼顶的电梯，英伟达在坐上电梯之前，并不知道那部电梯能够通往楼顶。
英伟达成立于 1993 年，至今已经 30 多年了，是一家全球性技术公司，主要以其图形处理器 (GPU) 创新而闻名。这些图形处理器最初是为了增强视频游戏的计算机图形学而设计的，现在已经发展成为为各种复杂的计算任务提供服务。
英伟达股票最低的时候 0.4 美元（1999 年左右），到 2016 年底是不到 30 美元，2021 年底 300 美元，而到 2024 年达到惊人的 1064 美元。
英伟达在过去十年经历了令人印象深刻的增长，但它的股价并不总是达到三位数。对于那些自上世纪 90 年代后期 Nvidia 在纳斯达克上市以来一直关注该公司的人来说，Nvidia 的演变为他们提供了一个关于毅力、创新和市场适应的案例研究。
从上世纪 90 年代末股价低于 1 美元的卑微起步，Nvidia 多年来保持了稳定的增长，尽管增长幅度不大。从本世纪初到 2015 年左右的这段稳定时期，可能给人一种静态公司的印象。然而，在此期间，Nvidia 正在为其未来奠定基础，推动图形处理器 (GPU) 的进步，并扩大其在游戏行业的立足点。
2015 年后，Nvidia 的股价开始大幅上涨，反映了该公司向数据中心、人工智能和自动驾驶汽车等新市场的扩张。这些努力，再加上游戏行业的持续增长，将 Nvidia 推到了聚光灯下。
Nvidia 的 GPU 被用于 AI，与今天 AI 领域一些鼎鼎大名人物有关联：Geoffrey Hinton，Ilya Sutskever
英伟达的 GPU 很早就用于 AI 训练了，尤其是现在这些业界领先的公司在他们的早期就熟悉使用 GPU，比如 OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever，早在 2012 年设计与训练 AlexNet 时已经尝试使用英伟达的 GPU，以及 CUDA，也就是 Jeff Din 领导的多伦多大学的实验室中。
知乎用户 神秘骑士 发表
有时候真觉得这是美国佬的大棋。早就捏着技术故意不放。
先是矿潮，把一个显卡推到本不该有的高度。接着又来凭空爆发出一波 ai，把显卡直接送上天。
知乎用户 加小油 发表
放过风筝吗？
有风的时候控线让它飞，没风的时候要撑住不要让它掉下来。
如果这时候有人跑来说玩物丧志不准放，又或者有人说自己放多麻烦直接看别人在天上的不好嘛。那你这风筝就起不来了。
知乎用户 大相邦 发表
小粉红 爱国大 v 们何在？怎么不喷不封杀英伟达？怎么不制裁英伟达？
知乎用户 黄昏百分百 发表
目前，英伟达对自己的定位已经是人工智能计算的领导者，早非显卡供应商之类的定位，英伟达已经是集硬件、软件、AI 算法等于一体的人工智能领域领导者，也是美股的领头羊之一。
GeForce 8800GTX CUDA 生态初开始
▲早在 2006 年，英伟达便在 GeForce 8800GTX 上增加了 CUDA 核心，允许研究人员与开发者使用 CUDA 核心来加速非图形应用。
▲因此，这款显卡除了拥有流畅运行《孤岛危机》的超强图像生成能力之外，还正式获得了通用计算的能力，CUDA 生态正式开始，显卡也真真正正变成了 “GPU”。
▲那时候我还年少，还不懂什么是生产力，我对 CUDA 的印象还是通过暴风转码给 PSP 转换视频时，发现软件设置中有开启 CUDA 编码加速选项，开启后会极大加快转码速度，也就是从那时开始，我对 NVIDIA 显卡的印象中增加了与非游戏相关的事物，不知道 CUDA 运算第一次走进你的生活是在何时，因何事呢？
GeForce GTX 580 CUDA 正式结缘 AI
▲而在 2012 年，多伦多大学的研究者使用 GeForce GTX 580 GPU 通过 CUDA 编程成功运行卷积神经网路，这是一种早期的深度学习模型，GTX 580 也在著名的 imageNET 图像识别竞赛中打破了记录，GPU 加速深度学习的时代正式开启。
RTX 显卡推出 AI 新时代正式到来
▲而在 2018 年，NVIDIA 正式发布了 RTX 系列显卡，光线追踪新时代正式开启。
▲除了 CUDA CORE，安培架构的 GeForce RTX 20 系显卡还整合了用于光线追踪的 RT CORE，用于基于 AI 的深度学习超级采样（DLSS) 的 TENSOR CORE，光线追踪 + DLSS 的这个改变了游戏画面渲染的技术黄金组合从此正式开始。
▲在游戏渲染性能（《星球大战 Reflections》）上，1 片 RTX 2080 约等于 4 片单价 6 万美元的 NVIDIA V100，可以说性能提升非常明显。
▲从 2018 年到现在，RTX GPU 的 AI 性能提升了 10 倍，通过深度学习超级采样技术与潜在帧生成技术叠加，目前的 DLSS 3.5 技术下，RTX GPU 只需要生成渲染画面的 1/8，其余 7/8 均有 AI 生成，游戏帧率自然大大增加。
NVIDIA GeForce GPU 与生成式 AI
▲除了游戏，近两年以 Stable Diffuision 与 CHATGPT 为代表的生成式 AI 爆发式的发展，也使得 AI 离我们越来越近，而在 2023 年，AI 发展迅猛并快速普及。
▲前段时间，NVIDIA 还为 Automatic1111 Stable Diffuision 针对 Stable Diffisiontion 和 SDXL Turbo 模型提供 Tensor RT 加速，最高提升 60% 的性能提升，在 Stable Diffuision 等生成式 AI 的表现上，GeForce GPU 的优势之大可以说是遥遥领先！
▲毫无疑问，2024 年仍将是 AI 井喷式爆发的一年，而且本地 PC 计算与云端计算整合的混合式 AI 将会成为今年的趋势。
▲微软，Adobe 等公式的产品均提供了云端 AI 工具。
▲而 RTX GPU 则可在同时使用 NVIDIA Broadcast 应用提供噪音消除和虚拟背景等功能或提供 PC 端的 AI 加速。
▲截至目前，RTX GPU 出货量已经超过了 1 亿大关，为 AI 应用提供了巨大而坚实的用户基础。
NVIDIA 全新技术简介
▲NVIDIA 始终处于最新技术革新的中心，在此次的演讲中，NVIDIA 也介绍了全新 AI 技术的应用。
NVIDIA ACE 平台 更加真实的游戏世界
▲首先我们说一说 NVIDIA ACE 平台，这便是 PC 端 AI 与云端 AI 配合的混合式 AI 应用，能够 “赋予游戏 NPC 灵魂”，让玩家的游戏体验更加真实，沉浸感更强。
▲NVIDIA ACE 平台的运行逻辑如下：玩家通过语音与游戏中的 NPC 对话，使用 RTX GPU 的电脑会在本地将语音转换为文字，并上传到使用 NVIDIA ACE 的云端平台，云端平台会使用大语言模型处理文字并给出 NPC 的回应，再通过文字转语音模型给出 NPC 的语音回答，本地 PC 端会通过 AI 算法为语音回答匹配对应的 NPC 口型与动作并传输回游戏引擎，这些几乎都是完全实时的反馈，因此在使用 NVIDIA ACE 平台的游戏中，NPC 会更加智能，更加真实的与玩家互动，而不是像现在多数游戏那样只是简单的读稿机器，玩家游玩的沉浸感会更强。
就我个人而言，我十分好奇 NVIDIA ACE 技术与虚拟现实技术的结合会碰撞出何种火花，尤其是在游玩模拟恋爱类等需要与 NPC 深度互动的游戏时，到底会发生些什么。
NVIDIA RTX REMIX 让老游戏重获新生
▲在 RTX 40 系显卡首发时，黄仁勋先生便十分自豪的为大家介绍了 NVIDIA RTX REMIX 技术，而这项技术将于今年 1 月 22 日正式开始公测，这里我再为大家介绍一下 RTX REMIX 技术。
▲有非常多的经典游戏，无论在剧情上还是游戏性上，都堪称经典，唯独游戏画面上受开发时间限制，已经跟不上现在的潮流。因此，英伟达开发了 RTX REMIX 软件，可以帮助 MOD 爱好者在 AI 的帮助下，对游戏画面进行光追化重构，让游戏重获新生。
▲NVIDIA RTX REMIX 可以将素材资源整合给多个软件使用，进而大幅降低 MOD 制作难度，提高制作效率。
▲V 社经典游戏《传送门》推出了 RTX 版的 DLC，大家可以看到获得光线追踪技术与高清材质加持后，游戏画面提升之大。
▲这里再附上我之前实测的画面截图对比：左侧为原版，右侧为 RTX 版游戏，大家可以清楚的看到，原版在开启传送门时，门右侧的金属墙壁与传送门之间没有任何的互动，感觉门与墙完全存在于两个不相关的维度。而右侧 RTX 版本中，在开启传送门的同时，右侧墙壁上也有着明显的传送门倒影，且其金属的质感一下子就体现了出来。
随着 NVIDIA RTX REMIX 的公测，相信会有越老越多的老游戏重获新生。
▲目前，史上最受欢迎的游戏之一《半条命 2》，已经透过 NVIDIA RTX REMIX 重获新生，新版的《半条命 2》将会支持最新的光线追踪技术与 DLSS 3.5 技术，画质提升非常明显。
已有 500+ 游戏与应用支持 RTX 技术
▲目前，已经有超过 500 款游戏与应用支持 RTX 技术，新游戏自不必说，还有很多老游戏也通过更新、重制等方式新增了对 RTX 技术的支持，今天便为大家介绍几款最近支持 RTX 技术的 3A 大作。
▲首先是索尼娱乐的《地平线: 西之绝境 (Horizon Forbidden West)》，游戏本体与 “炙炎海岸(Burning Shores)” 扩展包都将支持 NVIDIA DLSS 3，DLAA，NVIDIA REFLIX 技术，帧率与画面均得到有力保障。
▲其次，沙盒类 MMORPG《PAX DEI》将在 2024 年春季发售，支持 DLSS 3 与光线追踪技术。
▲另外，口碑一波三折的暴雪大作《暗黑破坏神 4》在首发时便支持 DLSS 3 技术，而在今年三月份，它将通过更新获得光线追踪的支持，相信光线追踪技术加持后，《暗黑破坏神 4》本就十分优秀的游戏画面会得到再次巨幅提升。
更多 NVIDIA 技术简介
除了与游戏有关的技术，NVIDIA 还在这次 CES 主题演讲中介绍了与生产力、直播相关的新技术。
▲由 NVIDIA picasso 打造的强大的 ISTOCK 生成式 A 拥有非常强大的编辑功能，在 ISTOCK 的图片上添加内容，无版权问题，还可轻松扩展图像以适应不同的媒体。
▲而 GeForce 赋能的 TWITCH 增强直播，可同时提供 5 路编码串流，针对接收端适配，让直播作者无需再为观看者设备进行画质方面的妥协，这项技术已经开始 BETA 测试，相信在未来，国内的直播平台上也会有类似的技术支持。
知乎用户 pure 日月 发表
谁是最近 5 年内两轮美股牛市和 2022 年美股熊市最佳见证者？
最佳答案就是英伟达！
英伟达见证了 2020-2021 年全球大放水的疯狂，也遭受了 2022 年美联储暴力加息暴跌，最后鲸吞了 AI 大模型下算力大革命的整个红利。
这几年英伟达股价走势数据：2020 年涨幅 122.3%，2021 年涨幅 125.49%，2022 年跌幅 50.26%，2023 年涨幅 239%，2024 年截至 5 月 31 日涨幅超过 120%。
需要注意的是：2021 年末高峰到 2022 年最低谷英伟达跌幅一度高达 69%，几乎跌去 70%，称之为膝盖斩不为过吧。
英伟达这个案例深刻揭示了——科学技术是市值第一推动力！
2024 年 2 月 22 日英伟达公布 2023 年第四季度财报，一个季度净利润超过 800 亿人民币，关键是对未来指引远超市场预期。
财报一经公布，英伟达市值一个交易日增加 2770 亿美元，当时我就在当周投资周报感慨道：科学技术是市值第一推动力。
当时更新过两篇文章，分别是：
- 《科学技术是市值第一推动力！》
- 《【投资周报】收复 3000 点，A 股龙年开门红！科学技术是市值第一推动力！》
【投资周报】收复 3000 点，A 股龙年开门红！科学技术是市值第一推动力！
这篇文章里面我还做了如下评论反驳当时有人用高估值看衰英伟达：
【本次财报公布前，英伟达市盈率（PE）高达近 100，财报公布后，虽然市值猛涨 2770 亿美元逼近 2 万亿美元，但是市盈率猛降至 66 的位置，这就是企业高速发展的好处。
即便当前企业市盈率很高，但是，由于其高速发展，短时间内市盈率很可能快速下降导致估值泡沫快速下行。】
英伟达才是真正具备核心硬科技的代表，这种公司可以光明正大赚取巨额利润，不需要绑架爱国用低配高价割韭菜赚黑心钱，不需要虚空吹遥遥领先忽悠淳朴消费者而割韭菜赚昧良心钱。
截至 2024 年 6 月 3 日收盘，英伟达最新市值 2.83 万亿美元，第一的微软市值 3.07 万亿美元。
仅在 2024 年，英伟达市值涨幅就已经高达 132% 了。
幸运的是我 2022 年买的英伟达和 Meta 都有不错的表现，遗憾的是换的美元不多，我重仓做多的是 A 股优质资产，我对后续所持仓 A 股优质资产的回报充满信心。我也最期待我对中国股市的预判成为现实！
《2024 年投资展望：抓紧当下，繁花盛开！（7500 字）》阐述我对美股、黄金和 A 股的投资观点，其中美股如下（这其实是把 2023 年一位朋友付费咨询内容搬运过来分享）：
如果确实打算配置部分美股，基于我更看好中国经济增长斜率的认识，如果有 10 元，我会 3：7 分，其中中国占 7，美国占 3，这 3 主要投资于高端芯片和互联网科技龙头，这两个美国具备很强优势，我国暂时难以威胁。
比如英伟达（2022 年英伟达大跌我就预判英伟达肯定市值过万亿，智能化数据时代，英伟达只要芯片一直是领头羊，就值得期待，如约兑现，我也逢低买了部分英伟达）
其他的公司比如微软、谷歌、Meta（22 年大跌我趁机买了一些 Meta，港股资金基本上分配完了）、苹果和亚马逊等互联网板块，不过美国当前估值很高了，风险不低。2024 年投资展望：抓紧当下，繁花盛开！（7500 字）
总体而言，纳斯达克百米赛跑已经冲线成功了，而我们大 A 则刚跑出 50 米，又退了 30 米，甚至 40 米，然后再前进 10、20 米。
2024 年投资展望：抓紧当下，繁花盛开！（7500 字）总体而言，纳斯达克百米赛跑已经冲线成功了，而我们大 A 则刚跑出 50 米，又退了 30 米，甚至 40 米，然后再前进 10、20 米。
对于今年股市的核心基本面我已经在文章《2024 年投资展望：抓紧当下，繁花盛开！（7500 字）》详细解读，当下全球股市最核心基本面是地缘风险，这也是黄金不断走高的最强基础。
黄金最近一段涨势主要发生在 2024 年，我 2022-2023 年都其实没怎么建议投资黄金，其中 2022 年是全球加息大周期。
但是，2024 年投资展望明确写了基于地缘风险考虑，黄金可以作为避险资产配置，也算我分析生涯精准命中的又一案例了吧。
不过，我最希望的还是命中大 A 未来的回报，带领一群信任我的朋友实现经济上共同富裕。
关于算力、人工智能大模型、数字经济最新系统性分享参考今天的文章：
【40000 亿英伟达！】除了 AI 大模型，你了解算力大革命吗？
本文是我花了几天写的呕心沥血之作，系统性归纳总结了我一直以来对人工智能、算力、数字经济方面的研究和思考。
和以前的房地产、国际关系、人口、金融投资结点性大文章一样，本文未来也会长期高频引用，因为本文很多观点和结论将会在未来一一兑现。
本文主要内容：
- 美股不断创新高的垫脚石和梯子各是什么？
- 狂飙的英伟达与英伟达恐怖之处！
- 那些年我呼吁朋友们和我一起搭上人工智能大龙头顺风车！
- 分清楚中国大模型、美国大模型和头部巨头大模型的不同。
- 支撑英伟达今后长虹的三大支柱！
- 算力革命才是根本。
- 英伟达市值超越微软不算目标，思考一下英伟达会是全球第一家 4 万亿美元的上市公司吗？
- 人工智能、算力观点归纳总结。
【40000 亿英伟达！】除了 AI 大模型，你了解算力大革命吗？
知乎用户 何忆安是你的谎言 发表
要不怎么说真理只在大炮射程之内呢
你当战术核显卡是闹着玩的？
知乎用户 路人卿 发表
是 nvidia 的用户选择了 NVIDIA。
知乎用户 乱七八糟 发表
都不是。是英伟达造就了一个时代。
我国目前芯片自给率在 30% 左右（实际数据可能更糟）。2025 年自给率 70% 的目标估计是要泡汤了。像英伟达 Blackwell GB200 这一类的顶尖芯片队列，国内自给率仅 2%。
知乎用户 杨杨 发表
英伟达是无数美国显卡公司淘汰剩下的最后一家，简单的说是被市场选择下来没死的，另外一家被 amd 收购，ati。
当年美国计算机革命，除了 cpu 被几乎垄断外，声卡芯片，显卡芯片，网卡芯片都是美国创业者追逐的目标，由于这些芯片需要物理和数学知识，所以这些公司几乎都是华人做题家创立的，即便老板不是，里面满坑满谷的都是华人。可以当面大陆人在美国不多，基本上都是台湾人东南亚华人。
后续这些独立卡逐渐被 intel 和 amd 的芯片组取代，大部分公司倒闭。只有少数公司压宝游戏卡幸存，根本原因也是 intel 实在是太不给力，一直在错误的方向搞计算卡，根本不关心大部分买 pc 的用户是为了玩游戏。
知乎用户 咱们抛开事实不谈 发表
人家凭实力和你说话，你叫什么？
知乎用户 cole 发表
吴京应该去在老黄面前大喊我是中国人，让老黄羞愧不已
知乎用户 泡沫 发表
从苹果 m3 max 的 128g 显存（内存）4w 来看，训练相同大小模型需要的 N 卡价格起码翻了好几翻，Nvidia 是真的狠狠赚垄断的钱
知乎用户 枪给龙东强 发表
《没有所谓的 Nvidia 时代, 只有时代中的 Nvidia》
《不能让 Nvidia 成为脱缰野马》
知乎用户 Null 发表
Nvida 等于保研生，AMD 是很努力打数学建模，只拿到一个 O 奖，认真参加志愿者活动，尊重老师同学，但拿不到保研的学生，懂？
2025 保研人，你想做哪个？做一个不 care 他人的强者，还是一个在高中还能伪装成好学生在大学就一篇文章都挤不出来的小丑？
知乎用户 腹黑的毒舌 发表
青少年娱乐 - 游戏，它们说是电子海洛因，成年人赚钱 - 挖矿，它们说是破坏产能，非法盈利，是骗。
任何不受它们控制和压榨的，就一禁了之。
今天的结果就是它们昨天恶的结局。
知乎用户 君凌 发表
Nvidia 就是时代，时代就是 Nvidia.
知乎用户 question7603 发表
nvidia 在成长过程中几乎都没怎么犯过错。
从拳打脚踢 3dfx 到后来 2000 年上下开始大肆推广和渲染的可以打败 cpu 计算能力的基于显卡的高性能科学计算和图形计算。
一路走来一路顺畅，而且也没有犯 intel 独孤求败的幻觉病，一路在探索姿势正确的发展行为。
有人问：中国人究竟 ai 行不行？
我只想说：老黄也好，苏妈也罢，还有真正独孤求败的台积电，不全是广义上的 “中国人的能力” 吗？
知乎用户 辐射工兵 发表
不管是什么选择
你真的得庆幸科技在文明手里
不然真的国内 A4 直接把你干废
知乎用户 独角犀牛 发表
是 nvidia 选择了 cuda，ai 选择了 cuda，时代选择了 ai
知乎用户 依旧没得昵称 发表
时代选择了英伟达呗。
要知道护城河往往是在别人没注意的时候深挖下去的。英伟达现在的护城河 cuda 呢？
在别人还没有重视矩阵加速计算的时候就开始做到显卡硬件上了。毕竟矩阵计算特别适合大规模的并行计算。而显卡，天生就是吃这碗饭的。
不过，也不需要气馁。我们可以学习印度嘛，为了国家利益，可以无视一些知识产权，从仿制开始。
当然，这是最下策。一旦这样开始，估计真没人愿意跟我们玩了。
不过貌似国内走了一条下下策，那就是对内绝口不提自己是买别人的技术，只道是自主研发。这样一来，国外也愿意跟我们玩，对内还能吹这就是中国的研发能力。
当然，还有更脏的。把脖子送过去给别人掐，快把自己掐死了，就跪地求饶，求松一点。毕竟掐了脖子，还能造势，讲自己有多可怜。其实呢？松了之后，别人落后技术还是照买。相关支持呢？还得靠国内上下游，但是被掐着脖子，可以把上下游的功劳夺了。如果上下游因为他出现了问题，那就把锅甩出去。
这或许是英伟达的相反面，他造就了时代。毕竟在这个时代下，他就是无敌的。
知乎用户 玩火的小鱼 发表
我是一个重度电脑爱好者，也是一个重度网游网瘾患者。可以说一句托大的话，我折腾电脑的时间，可能比部分看到这个问题的朋友的年龄都大，我从上个世纪末上高中（1998-1999 年）的时候就开始 “纸面” 研究各类电脑的配置了。
我可以说是看着 Nvidia 从一家小公司，与各类硬件供应商（3dfx，ATI，AMD）各种斗争到了现在。那么关于这个问题，我的答案是：
时代给了所有人一个公平的机会，只有 Nvidia 提前做好了准备，并交出了一份让时代满意的答卷。
知乎用户 荏苒 发表
虽然物是人非了，但经典永不过时。
知乎用户 猫星人突突 发表
不管谁选择谁，关键是你会怎么选？
知乎用户 酷猫汤姆 发表
只有时代的 N，没有 N 的时代。
知乎用户 苦味薄荷糖 发表
从某为开始，爱国就是一门生意，我以为这已经是常识了，所以看到老黄这个事我一点波动都没有，反倒是底下这么多人搁这儿高潮我看不懂，啊？你们第一天知道现在所谓的爱国就是一个割韭菜的同时打击对手的手段吗？
知乎用户 CPAPCF 发表
那我问个镜像问题，跟 nv 同时期同发展：
到底是时代选择了 Jitendra Dynasty，还是 Jitendra Dynasty 选择了时代？
无非都是成王败寇的事后论英雄罢了。
知乎用户 安安 发表
谢邀，
都那个黄世仁！
呸！黄仁勋闹的！
知乎用户 歪睿老哥 发表
1993 年，加州二月阳光明媚，正是适合远足踏青季节。
硅谷中心地段，一条繁忙的马路旁，一家闻名遐迩的连锁餐厅——丹尼餐厅（Denny’s）熙熙攘攘。丹尼餐厅（Denny’s）的外观简约，与周围的繁华街景相得益彰。宽敞明亮的用餐区域，柔和的灯光洒在精致的桌椅上，一种宾至如归的感觉让人舒适。墙壁上挂着一些温馨的家庭照片和装饰品。餐厅内的特色美食，如伐木工大满贯早餐（Lumberjack Slam）、火腿炒蛋三明治（Moons Over My Hammy）和超级鸟三明治（Super Bird）则是店内常客的最爱。
就像往常一样，一个华裔面孔的年轻人走进了丹尼餐厅，他目光在熙熙攘攘的用餐区域内迅速扫过，最终定格在一个角落的座位上，那里已经有两个好友在等待着他，他们正在讨论在一个创业机会，虽然此时三人信心满满，但是他们谁也没有预料到，正是这次会面将成就一个市值万亿的企业。
这个华裔叫黄仁勋，而另外两位就是联合创始人 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem。他们讨论成立的公司就是以后在 GPU 领域大放异彩的 NVIDIA。
以上这段绝非杜撰，就在 40 年后，NVIDIA 的市值超过一万亿美元，为了纪念当时三人在丹尼餐厅的这次相会，丹尼餐厅（Denny’s）首席执行官 Kelli Valade 宣布了一项激动人心的消息：他们将举办一场名为” 丹尼餐厅万亿美元孵化器大赛 " 的活动，这个仪式还邀请了黄仁勋参加，丹尼餐厅的 CEO Valade 对黄仁勋说：“这里已经成为无数创想的摇篮。你的故事，你的经历，是如此鼓舞人心，它们将会持续激励我们丹尼餐厅的每一位员工。”
作为大赛的亮点，丹尼餐厅将提供 2.5 万美元的种子基金，用于资助那些具有潜力和影响力的项目。而参赛的条件也很简单：只要你的创意或构想是在丹尼餐厅的餐桌上诞生的，你就有资格参加。所以读者们有机会去美国西海岸旅行，可以去丹尼餐厅吃个饭，如果在餐桌上诞生的伟大构想，说不定也有机会创造下一个万亿美元的公司。
虽然我们事后诸葛亮的知道了 NVIDIA 公司大获成功，但是在当时，NVIDIA 作为一个初创公司还要在显卡这条路上踟蹰很久。
就在这次聚会后不久，NVIDIA 的公司正式成立了。
黄仁勋担任了公司的总裁兼首席执行官，这一年，他 30 岁。然而，创业的道路从来都不是一帆风顺的。在 NVIDIA 创立初期，风险投资市场对这个新兴领域并不看好。黄仁勋面临着巨大的资金压力，他必须找到投资者来支持公司的研发工作。在硅谷这个充满机遇的地方，他四处奔波，费尽口舌，最终只找到了两家有意投资的基金，而其中一家的投资额也只有 220 万美元。
尽管资金紧张，但黄仁勋和他的团队坚信自己的技术能够改变世界，他们夜以继日地研发着，期待着能够推出一款革命性的图形芯片。终于，在 1995 年，NVIDIA 推出了他们的第一款产品——NV1 图形芯片。这款芯片在技术上取得了重大突破，让人们对 3D 图形充满了期待。NVIDIA 也成了上了牌桌的玩家。
从此，ATI，S3, 3dfx, NVIDIA，众王集齐，开始了一场显卡行业列王的纷争。
然而，市场对于 NV1 反应却并不如预期。NV1 的销量惨淡，公司的资金状况也变得更加严峻。读者们从中也能看出来，新公司第一款芯片产品的大卖，基本上是很难的，就在这个关键时刻，世嘉公司向 NVIDIA 伸出了援手。他们委托 NVIDIA 开发世嘉土星第二代的图形芯片，并支付了 700 万美元的订金。这笔资金对于 NVIDIA 来说无疑是雪中送炭，让他们得以继续坚持下去。虽然最终这个开发计划因为种种原因而未能成功，但 NVIDIA 却因此得以挺过了最艰难的时刻。
终于，在吸取了 RV1 失败的教训，1997 年，NVIDIA 推出了 RIVA 128（也称为 NV3），这是全球首款 128 位 3D 图形处理器。这款处理器拥有当时最快的三角形生成率，并且支持 AGP 1X 规范，是当时市场上唯一真正具有 3D 加速能力的 2D+3D AGP 显卡。RIVA 128 的推出，使得 NVIDIA 开始受到设备制造商和消费者的广泛关注，其出色的性能和低廉的价格赢得了市场的青睐。
顺便说一句，让 3dfx 大火的 Voodoo 卡是 3D 显卡，但是却没有 2D 加速的功能，于是 3dfx 尝试解决这个问题，他们在 voodoo 卡上加了一张 2D 副卡，就做成了 Voodoo Rush，采用了别家的 2D 加速芯片，这样的设计使得 2D 显示的性能表现相当差劲，不仅如此，可能是由于通信接口的原因，相比起原始的 Voodoo 显卡，Voodoo Rush 在 3D 性能上也有所降低，这无疑使得它在市场上难以获得理想的竞争力。为了弥补这个缺陷，3dfx 而直到 Voodoo Banshee（女妖）才在单一芯片上集成了 2D 和 3D 的显示功能。而这个时候已经是 1998 年，比 RIVA128 晚一年。
但是，此时，显卡厂家面临的时代不同了。
对于显卡来说，这是市场上出现了一个显著的变化，游戏厂商的话语权显著提高了，游戏软件行业的争斗也进入了白热化的阶段。
而在 1997 年前后，id Software 将《雷神之锤 2》的引擎授权给许多其他第三方游戏使用，这引起了 3D 游戏的大繁荣，如《异教徒》、《半条命》等名作大量上市。
而当时 Voodoo 支持的编程接口是 GLIDE，它是由 3dfx 公司开发的，用于其 Voodoo 系列 3D 加速卡的专用 API。它是为 3D 游戏而设计的，并且在当时非常受欢迎。但是 Glide 只有 3dfx 一家公司才能玩。这对于游戏开发官司来说，非常的不便利。
GLIDE API 曾是许多游戏的首选图形接口，但随着时间的推移，越来越多的游戏开始支持 DirectX（D3D）。特别是像《古墓丽影 2》和《极品飞车 3》这样风靡全球的游戏也加入了对 D3D 的支持，这使得 NVIDIA RIVA 128 等非 VooDoo 显卡能够通过 D3D 接口完美地运行这些游戏。这一转变对于 RIVA 128 显卡来说是一个巨大的机遇，因为它使得该显卡能够更广泛地兼容和支持当时流行的游戏。
同样还有一个原因也不容忽视，那就是游戏编程接口 OpenGL，OpenGL（英语：Open Graphics Library，译名：开放图形库或者 “开放式图形库”）是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），最初，SGI 公司为其图形工作站开发的 IRIS GL，它是一个工业标准的 3D 图形软件接口。虽然 IRIS GL 功能强大但是移植性不好，于是 SGI 公司便在 IRIS GL 的基础上开发了 OpenGL，这就是 OpenGL 的起源，这个接口成了很多图形软件和游戏软件与显卡的驱动接口。
《异教徒》、《半条命》这些游戏充分利用了 NVIDIA RIVA 128 显卡良好的 OpenGL 性能，为玩家带来了流畅而逼真的 3D 图形体验。这不仅提升了 RIVA 128 显卡在游戏市场中的知名度，也进一步巩固了其在 OpenGL 领域的领先地位。
面对 OpenGL 的进攻，而 3dfx 还固守在 GLIDE 的阵地，在 DirectX（D3D）和 OpenGL 的夹击之下 3dfx 的 GLIDE API 逐渐失去了在游戏开发领域的统治地位。3dfx 的产品也愈发的捉襟见肘。
而 NVIDIA 这方面，RIVA 128 对于 OpenGL 和 DirectX（D3D）两个都支持，Dell、Gateway 等知名电脑厂商纷纷选择使用 NVIDIA RIVA 128 显卡。同时，在零售市场上，Diamond、STB、ASUS、ELSA 和 Canopus 等品牌也相继推出了基于这款芯片的产品。短短不到一年的时间里，NVIDIA RIVA 128 的出货量就突破了 100 万颗，标志着 NVIDIA 凭借 NV3 技术成功翻身，赢得了市场和用户的广泛认可。
反观 3dfx，他们过于依赖自家的 GLIDE API，而忽视了与 OpenGL 和 DirectX 的兼容性。这使得许多原本可以支持 3dfx 显卡的游戏因为无法使用 GLIDE API 而放弃了对 3dfx 的支持。此外，3dfx 在与其他硬件厂商的合作方面也不够积极，这使得他们在市场竞争中逐渐孤立无援。
雪上加霜的是，这种趋势一旦发展，那么将是很难再逆转，显卡芯片性能方面容易追赶，但是软件生态却是难以构建。
在 1998 年，NVIDIA 继续发力，发布了 RIVA TNT（也称为 NV5）。这款产品在技术上进行了进一步的创新，加入了 TwiN Texel 双像素流水线，一个周期内可以处理两个像素和两个纹理，从而提升了图形处理的速度和质量。此外，NVIDIA 还在这一时期推出了 OpenGL ICD 和名为 “雷管”(Detonator) 的驱动程序，这些技术的推出进一步增强了 NVIDIA 在图形处理领域的实力。
1999 年，NVIDIA 在纳斯达克成功上市，上市为 NVIDIA 带来了更多的资金支持和市场曝光，使其能够进一步拓展业务、加强研发，并巩固在图形处理器市场的领导地位。在上市同年，NVIDIA 还发布了划时代的产品，这款命名为 GeForce 256 的新产品，被誉为 “改变世界” 的力量。其名字蕴含着深厚的意义。“Ge”代表几何学（geometry），“force”则意味着力量，而 “256” 则代表着 NVIDIA 新一代的 256 位架构，相较于之前的 128 位架构（如 TNT2），这无疑是一次巨大的飞跃。
在理论上，GeForce 256 的 256 位架构将在高分辨率下，如 1024x768 的分辨率，带来更为流畅的帧频率。GeForce 256 在多边形计算上的能力将超过每秒 1500 万个，这一数字无疑令人震撼。
此外，GeForce 256 还有一个革命性的变化。这一代的显卡把几何计算的 3D 流水线从 CPU 中分离出来，从而释放了 CPU 的带宽。正是因为这个改变，NVIDIA 还自豪地将其称为通用处理机，简称 “GPU”。
显卡最早是专门显示的 2D 和 3D 加速卡，类似 ASIC 专用芯片，如今进化成 GPU 之后，显卡也有了一定的编程能力，而这个能力最早是降低 CPU 的负载而出现的，后来将引起一场计算方式的变革，也是算力的革命，当然，这还需要十年的打磨。
从此刻开始，GPU 诞生了，一个可以媲美 CPU 的计算形态出现了。
面临着 NVIDIA 强势出击，曾经显赫一时的 3dfx 公司却失误频频。
3dfx 原本计划在显卡市场再掀波澜，推出一款震撼业界的 Voodoo 5 6000 产品。这款产品凭借强大的四片 VSA-100 芯片，搭载高速 128MB SDRAM 显存，预计能展现出惊人的图形处理能力。其独特的 T-buffer 功能和前所未有的 8 倍抗锯齿技术，无疑将为用户带来前所未有的视觉体验。
然而，命运似乎并不眷顾这家曾经的显卡霸主。
Voodoo 5 6000 的设计过于复杂，导致生产成本居高不下，售价预计高达 600 美元左右。再加上元件短缺和公司财政问题，这款被寄予厚望的显卡几经推迟发布，最终未能与广大用户见面。而 3dfx 的 Voodoo 4 性能不佳，Voodoo 5 又无法及时上市，导致公司支持率急剧下滑。面对 NVIDIA 的强劲攻势，3dfx 显得力不从心。
为了扭转颓势，3dfx 将目光转向了微软，希望通过收购 Gigapixel 公司获得微软即将推出的 XBOX 图形芯片订单。然而，微软最终选择了与 NVIDIA 合作，成功推出了 XBOX 游戏机。这一打击使得 3dfx 的股票价格再次大幅下跌，公司的前景变得黯淡无光。
到了这个时候，那 3dfx 就没有太多退路可走，2000 年，NVIDIA 以一亿美元的低价收购了 3dfx 公司，并解散了这家曾经辉煌的显卡厂商。收购后的 3dfx 品牌不再保留，其知识产权也被 NVIDIA 完全收购。至此，3dfx 公司走完了它的历程，成为一个时代的回忆。
即使 3dfx 掉队了，NVIDIA 并未能高枕无忧，因为他们面临着一个新的强劲对手——ATI 和 S3。
与 3dfx 不同，ATI 在发展过程中更注重技术的成熟和市场的反馈。他们不断推出符合用户需求的新产品，并积极与各大硬件和软件厂商合作，确保产品的兼容性和稳定性。这种务实的做法使得 ATI 在市场上获得了广泛的支持和认可。。
1996 年 1 月到来，ATI 发布了其首款 3D 显示芯片——3D Rage。这款芯片基于 Mach64 2D 核心，并融入了 3D 功能，采用 0.5 微米的制程技术生产。尽管 3D Rage I 在技术上具有一定的创新性，如拥有 1 条像素流水线和 1 个顶点着色单元，能处理光源，并支持 MPEG-1 硬件加速，这已经比 NVIDIA 晚了一年，但是更加麻烦的是，但其兼容度问题却成为其市场推广的绊脚石，导致销量并不理想。
面对这一问题，ATI 并没有气馁，而是迅速进行了改进。他们解决了兼容度问题，并在第二代 Rage 显卡中带来了两倍的 3D 性能提升。这就是 3D Rage II，3D Rage II 芯片作为 3D Rage 的升级版本，不仅增强了 3D 性能，还通过第二代的 PCI 总线技术提升了 2D 性能 20%。此外，它还新增了 MPEG-2（DVD）播放功能，在当时来说，这可以满足了当时多媒体的浪潮。
在当时，ATI 的显卡也迎来了高光时刻，它的技术能力赢得了眼光挑剔的乔布斯的青睐。
1998 年 5 月 6 日，在库比蒂诺市迪安扎社区大学的燧石礼堂，一个传奇的发布会正在悄然上演。当灯光逐渐暗淡，舞台中央的幕布缓缓拉开，一个熟悉而又充满激情的身影站在那里，他就是史蒂夫 · 乔布斯。
乔布斯深情地凝视着观众，然后缓缓伸出手，指向舞台后方。突然，一束聚光灯照亮了一台蓝色半透明的计算机——iMac G3。观众们屏住呼吸，仿佛时间在这一刻静止了。当 iMac G3 完全展现在大家面前时，现场爆发出雷鸣般的掌声和惊叹声。
乔布斯微笑着，他知道他再次做到了，自从他十年前离开苹果后，又一次王者归来，乔布斯的回归，也让世人相信苹果公司将重新崛起。
在那个特殊的时间、特殊的地点，一个王者归来的传奇重新上演。
乔布斯站熟悉的台上介绍产品。他用 iMac G3 重新定义了个人计算机，这款产品的一体式设计和多彩外壳完全颠覆了传统电脑的外观。乔纳森 · 伊夫的设计理念为 iMac G3 注入了独特的美感，让它成为一件真正的艺术品。
他的愿景不仅仅是创造一台电脑，更是要创造一台 “人人都能使用的电脑”。而 iMac G3，正是他实现这一理想的起点。
iMac G3 当时就搭载了 ATI 的显卡，3D RAGE II 和下一代的 3D RAGE pro。在驱动程序方面，3D Rage II 芯片提供了广泛的支持，包括微软 Direct3D 等。对于专业的 3D 和 CAD 用户，ATI 还提供了 OpenGL 驱动程序；而对于 AutoCAD 用户，则提供了 Heidi 驱动程序。
由于 3D Rage II 芯片的卓越性能和广泛兼容性，它迅速获得了市场的认可，许多主板厂商也纷纷集成了这款显示芯片。此外，ATI 的 3D Xpression+、3D Pro Turbo 以及原装的 All-in-Wonder 显卡也都采用了 Rage II 芯片，进一步扩大了其在市场上的影响力。
与 NVIDIA 和 ATI 相比，S3 Graphics 就显得有些落寞。
S3 真正耀眼的时代 2D 显示时代，是当 Pentium 处理器风头正劲之时，S3 765 应运而生，以其出色的软解压性能和迅捷的 2D 性能，迅速征服了无数科技爱好者的心。它最高支持 2MB EDO 显存，能够实现高分辨率显示，这在当时无疑是高端显示卡才能拥有的功效。S3 765 不仅仅是一块显示卡，更是一次技术的飞跃，将 SVGA 技术推向了新的高峰。当时的人们第一次在屏幕上看到 1024×768 的分辨率时，那种震撼和欣喜是无法用言语来形容的。而在低分辨率下，S3 765 更是支持最高 32Bit 真彩色，让色彩世界在屏幕上绽放出了前所未有的绚烂。然而，S3 765 的魅力远不止于此。它的价格亲民，使得更多的普通消费者也能享受到高科技带来的便利和乐趣。在 Pentium 时代，S3 765 的市场份额如同野火燎原般迅速蔓延，达到了前所未有的广阔。
在 3D 时代，3dfx 的 Voodoo 卡风靡世界时。S3 Graphics 却迟迟没有动作，直到 1998 年，S3 Graphics 才推出第一张真正的 3D 加速卡 Savage(野人) 3D。这款显卡的核心架构为 128bit，支持单周期三线性多重贴图，像素填充率达到了 125MPixels/s，每秒最多能生成 500 万个三角形。此外，它还支持 Direct3D 和 OpenGL，以及 Alpha 混合、多重纹理、抗锯齿、16/24bit Z 缓存、三线性过滤等技术。值得一提的是，Savage 3D 还具备 S3TC 压缩技术，这是一种纹理压缩技术，可以有效地使用材质缓存。然而，尽管 Savage 系列显卡在技术上有所突破，但 Savage 3D 只支持 8MB 显存，而驱动方面更是问题很多，Savage 3D 的驱动程序与许多操作系统和应用程序存在兼容性问题。这导致用户在使用时经常遇到系统崩溃、蓝屏、程序错误等问题。特别是在新版本的操作系统和应用程序推出后，这些兼容性问题变得更加突出，因为 S3 公司往往无法及时提供更新的驱动程序来解决这些问题。由于驱动程序的缺陷，Savage 3D 的性能表现非常不稳定。在某些情况下，显卡可能无法发挥出其应有的性能水平，导致图形渲染速度缓慢、画面卡顿等现象。这种不稳定性对于需要高性能图形处理的应用来说是非常致命的。
紧接着在 1999 年，S3 Graphics 推出了 Savage 3D 的换代产品——Savage4。这款显卡支持 AGP4× 技术，真 32 位渲染，S3TC，单周期三线性过滤，多纹理贴图，硬件 DVD 加速，最大 32MB 显存，以及支持高级数字平面显示器。其中，S3TC 是 Savage4 系列的特征技术，它大约可以提供 6:1 的压缩比率，使得材质缓存的使用更为高效。Savage 系列作为 S3 后续推出的显卡产品，也未能真正扭转公司的颓势。一方面，Savage 系列在技术上并没有突破性的创新，无法与当时市场上的其他领先品牌相抗衡；另一方面，由于 S3 在驱动程序开发方面的劣势依然存在，Savage 系列的显卡也受到了类似的兼容性和稳定性问题的困扰。这使得 Savage 系列在市场上始终未能发挥出其应有的效应，进一步加剧了 S3 的衰败。
英雄迟暮，如同 3dfx 一样，S3 在独立显卡市场的地位逐渐边缘化，无法与 NVIDIA、ATI 等竞争对手相抗衡。在经历了一段时间的挣扎后，S3 选择了被 VIA 电子收购，退出了独立显卡市场。对于那些资深的 DIY 玩家来说，S3 Graphics 的名字和他们的产品依然是他们记忆中无法抹去的一笔。
知乎用户 若茗苚芦 发表
2007 年玩鬼武者 3 时，在游戏开始前看到 NVIDIA，后来知道创始人黄仁勋，但一直没有深究。
那个时候他还没像现在这么火。
知乎用户 大头易拉罐 发表
知乎用户 Tregjir 发表
之前看了一些英伟达的访谈和关于发展历程的视频，不得不感叹人家在产学研结合的是真 tm 好。命运的齿轮是在快 20 年前开始转动的，而当 AlexNet 发表的那一刻起，GPU 正式扎稳了在 ai 这片地的脚跟。有个视频里讲的是早起显卡里 cuda 单元在董事会眼里是赔钱货，增加成本不赚钱，不知道皮衣是用什么方式说服的。如果他当时妥协了，也许 GPT 或者 transformer 都不会那么快诞生了吧。
知乎用户 一点儿都不玄 发表
长期主义的坚持和反垄断环境的支持，让 nv 渡过了多个艰难时期，比特币和 ai 再来助力一大波，造就了今天牛叉的 nv。
知乎用户 天人城城主 发表
我倒是想给大伙泼个冷水
以我对越南的了解
解决不了老黄还解决不了大伙？
到时候跟城墙一样受伤的还是我们
企业的供应照旧，不让出售给大伙罢了
当然你会说面对城墙我们还是有各种技巧
但我们先不提每年得多花几百块这件事，每次一到特别的日子搞得大伙提心吊胆也是很搞的
我总觉得将军真能干出掰你卡之类的事
知乎用户 早睡早起保重身体 发表
大概是因为没有 “爷爷，我想要这个”
知乎用户 哥谭勃士 发表
当然是我们这些臭打游戏的
知乎用户 Whitcher 发表
相信我，成立党群服务中心的英伟达会更加成功。
知乎用户 躺平了 发表
互相成就。
没有 nvda，美国依然允许其他芯片公司存在，amd、博通、高通…… 都有可能代替英伟达的位置。
当年国内禁游戏，视游戏如猛虎、电子鸦片，英伟达真诞生在国内，也无法发展起来。
当年挖矿，还有全球最大的加密货币交易所，币安，最初也是由华人创建，诞生在中国，下场呢？
谁能想到玩游戏的显卡，看似庞氏骗局的加密货币挖矿和算力，能在 AI 时代发挥如此关键的作用呢？
其实，有部分远见之明的人，看到了未来，只是，食利者不愿意让出手中的蛋糕，所以，把这些潜在的未来给扼杀了。
冠冕堂皇的说，事物具有两面性、辩证看待、用发展的眼光看待事物…… 现实却是，一句话、一纸文，就能让一个行业覆灭，让一群人闭嘴。
没有任何反抗、争论、妥协。
我始终觉得，一个事物，一个人，哪怕是有害的，有错的，你也应该给他反驳的机会，在反驳争论中，达成新的结论，达成新的平衡，让事物回到它真正合适的位置，而不是直接扼杀一切可能性。
知乎用户 照妖镜 发表
是时代选择了英伟达。
用一句更通俗易懂的话来说，是选民选择了政治家，市场选择了厂家。
英伟达没有改变时代，而是迎合了时代，最终被时代奖励。
英伟达不是上帝，而是上帝所有信徒里最尊重上帝，最虔诚的一个。它和其他虔诚信徒的差别在于，他更幸运一点。
但是有些无神论国家就厉害了。在那些国家，市场不是上帝，时代不是上帝，反倒是手握权力的人自认为是上帝。
这些自封的上帝最喜欢和真正的上帝对着干，上帝说不行的，他们却说：“你是上帝我是上帝？听你的听我的？”。
问题是这帮自封的上帝并不是真上帝。没上帝那个本事，光自称上帝有啥用？
然后，一顿操作猛如虎，一看输出 0.5。
谁是时代的上帝？是广大人民群众，是广大的消费者。
真上帝可以创造出社会形态，而那些自封的上帝只能扭曲社会形态，造不出新形态。真上帝画了一副画，假上帝跑去一顿涂涂改改，然后就宣称这副画是自己画出来的。
然而，一旦真上帝停止作画，假上帝绞尽脑汁也不知道怎么画画了。
时代选中了英伟达，是因为英伟达真的尊重了时代，至少有最起码得尊重。
其他那些和英伟达竞争落了下风而惜败淘汰的，不是不够优秀，而是因为上帝只会挑选一位教皇。
而某些角色嘛，整天以为是上帝，最后也就是个海选的水平。
知乎用户 潭梦落花 发表
远的不说，就说现在运营商在打击的 pcdn 吧。
他们怎么打击的呢？对个人用户，偷偷限速，不告知你，逼迫你签告知书，不签不恢复网速。对了，套餐的费用正常扣除。
不评论这个 pcdn 技术的正邪，运营商们采取的手段倒是挺恶心人的。
他们要打击这个 pcdn 技术，起码第一点，你要告知用户，并且对套餐打折；第二点，在公开渠道声明，个人用户使用这些程序、系统（要列出来）是违法的。
他们现在这个行为就是重复当初邮政打击快递行业故事。等一下，以前邮电一体的，那么这就说得通了。
回到显卡的话，你用抽象的观念来治理具象的事物，事物的发展可不会管你什么玩物丧志、毒害青少年，手中无剑和有剑无用是两码事。
再往前举举，还有倒霉的华农兄弟，能不能讲点理。
总之呢，他们觉得影响到他们的利益了，他们就认为你有罪，对应的罪名就会落在你头上，你唯一的选择就是 fight，fight，fight
知乎用户 胜勋 发表
nVidia 创业初期命运坎坷，是日本游戏公司 SEGA 拯救了 nVidia
1990 年代，3DFX 公司的 3D 显卡 “VOODOO” 才是王道，占据 85% 市场份额
nVidia 在 3DFX 的阴影下勉强生存，第一代芯片 NV1 卖给日本游戏公司 SEGA
后来 nVidia 研发 NV2 芯片时 SEGA 虽然给 nVidia 提供了研发费，但是后来对芯片特性不满意，合作取消了，不过 SEGA 并没有要求 nVidia 退还研发费
nVidia 的 NV2 芯片卖不出去，公司差点破产了，无奈地进行了大规模裁员，只留下核心员工
后来 nVidia 研发出 RIVA 128，总算缓过劲
后来 nVidia 研发出 RIVA TNT，性能强悍，价格低廉，开始正面对抗 3DFX 公司
然后是 RIVA TNT2，开始反超 3DFX 公司
然后是 Geforce 256
然后 3DFX 公司打不过 nVidia 公司，破产了，被 nVidia 收购了
新一代王者诞生！
总结：
nVidia 自身的研发实力确实厉害
nVidia 初期的错误的判断：固守自己的 “四边形渲染”
nVidia 初期的正确的判断：把 2D 功能和 3D 功能做到同一个显卡上，3D 显卡不再是 “辅助” 卡
SEGA 是 nVidia 的贵人
知乎用户 momo 发表
不如想想，时代和科技没有选择什么……
知乎用户 南极熊 发表
按照一贯的行为，当英伟达崛起并且有乳化行为，一定会加强和英伟达竞争对手的合作，哪怕自己出血也行。
最擅长的就是培养两三个小弟窝里斗，其次是国外分化别人再看别人窝里斗，可惜这次的都是铁柿子和钛合金柿子，钞能力又失效了，只能生闷气。