《黄仁勋：英伟达之芯》：从 Denny's 到万亿美元市值
斯蒂芬·威特（Stephen Witt）的《黄仁勋：英伟达之芯》（The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World’s Most Coveted Microchip）是 2025 年出版的英伟达传记。
这本书给我最大的冲击不是 NVIDIA 的市值、不是 GPU 的算力，而是黄仁勋在 2008 年到 2016 年那段几乎破产的日子里，是怎么坚持 GPU 路线的。
一本书的时间跨度
英伟达成立于 1993 年，最初做游戏显卡。2006 年提出 CUDA——把 GPU 从图形处理器变成通用并行计算平台。
2008-2016 这 8 年是 NVIDIA 最艰难的时期：
- CUDA 还没找到杀手级应用
- 每年研发投入数十亿美元
- 股价长期低迷
- 投资人多次质疑"为什么要做 CUDA"
威特在书里详细描写了这 8 年里的内部斗争。黄仁勋面对的最大质疑来自董事会：CUDA 不赚钱，是不是该砍掉？
黄仁勋坚持下来了。他说：“我早就知道这是正确的方向，只是不知道什么时候是对的时机。”
2016 年的转折点
2016 年发生了两件事，让 NVIDIA 翻身：
- AlphaGo 战胜李世石：深度学习震惊世界
- 英伟达发布了 Pascal 架构：GPU 算力大幅提升
从那一刻起，所有做 AI 训练的公司都需要 GPU——而 NVIDIA 是唯一选择。
但威特指出，这只是"幸运的等待"。NVIDIA 的成功不是 2016 年突然发生的，而是 1993-2016 这 23 年的积累。
黄仁勋的领导风格
威特笔下的黄仁勋有几个鲜明特点：
1. 极度聚焦
英伟达 32 年只做一个领域：GPU。在 CPU、ASIC、FPGA 的诱惑面前，黄仁勋始终没动摇。
2. 长期投资
CUDA 项目连续亏损 8 年，他没砍。这种长期主义不是"坚持就是胜利"的鸡汤，而是基于对趋势的判断。
3. 重视工程文化
英伟达的工程文化极其硬核：
- 黄仁勋本人每天读最新的论文
- 工程师可以直接和他争论技术问题
- 没有"政治"，技术说了算
4. 善于等待
黄仁勋最厉害的不是技术判断，而是耐心。他在等一个还没出现的市场，等一个还没发生的需求。
一个被低估的洞见
威特在书里反复强调一个观点：GPU 之所以能赢，不是因为它"更好"，而是因为它"先到了"。
CUDA 平台经过 10 多年的生态建设，已经有：
- 数百万开发者熟悉 CUDA 编程
- 大量成熟的 AI 框架基于 CUDA（PyTorch、TensorFlow）
- 完整的工具链和文档
竞争对手（AMD 的 ROCm、Google 的 TPU）即使性能更好，也很难打破这个生态壁垒。
先发优势 + 长期投入 = 难以撼动的护城河。
NVIDIA 的三个赌注
英伟达历史上的关键决策：
赌注 1：GPU 而非 ASIC
90 年代图形处理有很多方案，NVIDIA 选择 GPU 这种通用架构。当时 ASIC 性能更好、成本更低。但通用架构能扩展到其他场景。
赌注 2：CUDA
2006 年推出 CUDA，把 GPU 从图形扩展到科学计算。当时业界质疑"为什么不在 CPU 上加 SIMD 指令"。但 GPU 的并行架构天然适合深度学习。
赌注 3：AI 优先
2016 年之后，NVIDIA 把所有研发资源压在 AI 上，放弃其他市场。
每一次赌注都有合理性，但都有风险。黄仁勋的决策不是"赌博"，而是"基于判断的押注"。
一个让人警醒的对比
威特在书里把英伟达和另一家公司做对比：英特尔。
- 英特尔在 1990 年代是 CPU 霸主
- 它看到了 GPU 的崛起，但没及时投入
- 现在英特尔在 AI 芯片领域远远落后
曾经的霸主，不一定能成为未来的霸主。 每一个时代都有自己的王者，关键是你能不能在时代切换时转身。
对创业者的启发
读这本书，我开始反思几个创业问题：
- 长期价值 vs 短期回报：英伟达用 23 年证明，押对长期方向比短期表现更重要
- 专注 vs 多元：英伟达只做 GPU，但做得足够深
- 技术深度 vs 商业敏感：黄仁勋既是工程师又是商人，但他从来不让商业妥协技术
- 耐心 vs 急躁：英伟达等了 23 年才等到 AI 时代
真正的长期主义不是"坚持做任何事"，而是"坚持做对的事"。
对 AI 时代的反思
NVIDIA 在 2024 年成为全球市值第一的公司。但威特提醒我们：这种成功是脆弱的。
如果未来出现：
- 颠覆性的新硬件（量子计算？光计算？）
- AI 算法不再需要大量 GPU（更高效的稀疏模型？）
- 主要客户开始自研芯片（Google TPU、AWS Trainium）
NVIDIA 的护城河可能被打破。
没有任何护城河是永久的。英伟达今天要做的，就是不断扩展自己的边界——自动驾驶、机器人、医疗、Omniverse、工业元宇宙。
给我最大的启发
读这本书，我最大的收获是关于"等待"。
我们这个时代推崇"快"——快速迭代、快速失败、快速成功。但黄仁勋的故事告诉我们：
有些事值得等 23 年。
不是所有事都要快。有些事需要慢、需要坚持、需要等。等到市场成熟、等到技术匹配、等到时代到来。
“我早就知道这是正确的方向，只是不知道什么时候是对的时机。”
——黄仁勋
补充：微信读书里我划过的句子
这本书我划了很多句子，因为里面的细节非常精彩。
关于黄仁勋的思维方式
黄仁勋对未来技术并无明确构想。有些技术专家则不然，比如埃隆·马斯克，他先从设想自己站在火星表面的场景开始，然后逆向构建所需技术，以实现这一目标。黄仁勋则恰恰相反，他从眼前电路的功能出发，极力向前推测其应用场景。
威特给了一个非常精妙的对比：马斯克是目标倒推，黄仁勋是现状外推。两种方法都能成功，但适合不同的人格。
黄仁勋的方法更适合工程型领导者——先把当前的技术可能性搞透，再看能衍生出什么。这种方法让他对技术的可行性有很深的判断力，但也让他在战略愿景上略输马斯克。
当他认为问题复杂到一定程度、难以再取得进展时，他会及时转换思路。
这是黄仁勋的工程哲学：当问题超出当前理解时，不要硬撑，转换思路。这种"知止而后有定"的智慧，是他能坚持 32 年的关键。
关于 CUDA 的故事
CUDA 的核心理念在于，将原本用于视频游戏的并行计算电路重新定向给科学家使用。
然而，决定推出双用途芯片在英伟达内部引发了争议，因为这导致 GeForce 的生产成本高于 Radeon，这部分额外的成本被公司内部人士戏称为"CUDA 税"。
“CUDA 税"这个细节非常有意思——英伟达为了让 GPU 能用于通用计算，承担了更高的成本。这部分"税"在 2008-2016 年看起来是负担，但 2016 年之后成了护城河。
克里泽夫斯基不仅开创了多项编程技术，更关键的是他发现 GPU 训练神经网络的速度比 CPU 快数百倍。
然而，并非只有基尔辛格一人认为黄仁勋的运气极佳。甚至包括卡坦扎罗在内，都无人预见到并行计算与神经网络会交会融合。阿尔斯对这两项技术的了解深入透彻，他为这种完美融合感到震惊。
威特反复强调，黄仁勋的成功有运气成分——CUDA 的方向正确，但 GPU 与深度学习的结合是 2010 年代才被发现的。CUDA 在 2006 年推出时，没有人（包括黄仁勋）能预见 2016 年的 AI 爆发。
经过几天的头脑风暴，卡坦扎罗推断出了并行计算的杀手级应用。“答案就是人工智能，“卡坦扎罗说道，“我是从最底层，即电路的角度出发接触到人工智能的。我深感人工智能是最重要的计算工作负载，这是无法避免的。”
英伟达的 AI 转折点是团队"自下而上"推理出来的——从电路能力出发，反向匹配应用场景。这和黄仁勋的"现状外推"哲学一致。
关于工程文化
黄仁勋所倡导的"光速”，是希望经理们能够设想到，在没有任何限制、一切条件都最理想的情况下，某项任务能够完成的最快速度。
“光速思维"是黄仁勋的管理工具——让团队先设想"如果一切条件理想，最快能多快”。这种思维方式推动团队不断突破自己的舒适区。
我真的不关心 Windows 的更新，我最关心有什么新的 workload（计算机工作量）。我们英伟达能帮助和引领计算机行业的发展。
这一句最能体现黄仁勋的战略眼光——他关注的不是工具，而是工作负载。英伟达不跟随操作系统，而是跟随计算范式的变化。从游戏到深度学习到大模型，每次范式转换都是英伟达的机遇。
关于创始团队的执着
他们三人回到了丹尼餐厅，以便敲定合作的具体内容。黄仁勋被选为英伟达的 CEO，普里姆出任 CTO，马拉科夫斯基则担任工程副总裁的职位。
每个周末，黄仁勋都会打电话给洛丽，缠着她一起做作业。他在这方面表现得很出色，有时甚至称之为他的"超能力”。洛丽答应了，两人一起取得了优异的成绩。
黄仁勋和洛丽（他后来的妻子）的相识细节非常有意思——他从高中就开始缠着洛丽一起做作业。这种"我认定的事就坚持到底"的性格，从一开始就奠定了英伟达的基因。
关于公司的护城河
拥有 30000 名员工的英伟达，如今每位员工每年能创造 100 万美元的利润。
这个数字极其惊人——按人均利润算，英伟达是全球最能赚钱的科技公司之一。长期主义 + 工程文化 + 抓对时机 = 难以复制的护城河。
经理人当然具备了有用的技能。但如果大企业最终由这些人管理，创始人、CEO 可能永远无法掌握企业经营的细节，那些向他汇报的经理人，会把 CEO 蒙在鼓里，甚至会有意无意地形成系统性的"欺骗”。想想看乔布斯用了多少心思才能让苹果保持创业公司的活力。
威特引用乔布斯的对比来解释黄仁勋的执着——创始人不放手，公司就慢慢变成经理人主导的系统性平庸。黄仁勋保持创始人模式（first-tier managers 不到 40 人），是为了避免这种退化。
关于未来
他还说很快，公司将有人工智能体和人类组织并肩作战。
黄仁勋对未来的判断是清晰的——AI agent 不是替代人类，而是和人类并肩作战。这种"人机协作"的视角，和 OpenAI、Anthropic 等公司的判断一致。
NVIDIA 的故事远未结束。 黄仁勋 60 多岁，依然像创业第一天那样充满热情。这种"创始人精神"——执着、工程至上、长期主义——是这本书给我最大的启发。
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NVIDIA 的故事还没结束。我们正处在 AI 时代的开端，未来还会有更多波折和转折。但黄仁勋的思维方式——长期主义、极度聚焦、工程至上——是这本书给我最大的礼物。