至于资本市场，从华尔街到全球投资者，都对英伟达保持着高度关注。对于芯片行业来说，英伟达是毋庸置疑的行业标杆，而它的老对手们却远远落后，连汽车尾灯都看不到。对于AI来说，在算力竞争阶段，一颗A100芯片比黄金还令人垂涎。

2024年11月，英伟达市值突破3.6万亿美元，登顶全球市值排行榜榜首，结束了苹果12年全球市值第一的纪录。标普道琼斯指数宣布将道琼斯工业平均指数的芯片行业成分从英特尔改为英伟达。

成立30年后，英伟达如何打造市值万亿美元的商业帝国？

黄仁勋拒绝创业差点错失千亿身家

20世纪80年代，除了IBM之外，全球很少有公司能够独立设计芯片。

当时，柯蒂斯 (Curtis) 是 Sun Microsystems 的一名工程师。柯蒂斯·普里姆和克里斯。 Chris Malachowsky 接到一项为公司设计半定制芯片的任务。

这项工作是与半导体供应商LSI Logic合作完成的，而派来协助的工程师正是黄仁勋，三人在这里正式结识。

在 20 世纪 90 年代，当大多数公司还专注于开发 CPU 时，Prim、Malakovsky 和 ​​Huang 被要求开发更具挑战性的产品，即图形处理器 GPU。在探索无人区的过程中，他们结合彼此的力量，最终完成了工作，彼此之间建立了更深层次的信任关系。

黄仁勋说：“我们一起工作很愉快。普里姆和马拉科夫斯基是我认识的最好的工程师之一。我喜欢和他们一起工作。”

计划跟不上变化。由于Sun的计算机架构和图形架构发生了很多变化，几个人开发的项目不再受到青睐。普里姆和马拉科夫斯基决定离开公司，开始自己的事业。

毫无疑问，在选择创业伙伴时，第一个想到的人物就是黄仁勋。他们邀请了黄仁勋，但得到的答复却是“祝你成功”。

黄仁勋觉得自己有一份很好的工作，可以做自己喜欢的事情，对现在很满意。相反，如果选择创业，他们三个人还没有想好要做什么。

经不住两位老友的催促，黄仁勋最终答应出去聊聊。

黄仁勋把聊天地点定在了他职业生涯开始的丹尼家，在那里他担任洗碗工和服务员。由于Denny's有咖啡无限续杯的政策，三人在这里聊了四个小时，直到没有新的灵感出现。

最终，三人将目光投向了个人电脑市场。

1993年，个人电脑革命刚刚开始，三人意识到这将是时代的重要机遇。他们推断的逻辑是，个人电脑的价格会下降到一定程度，操作难度也会降低，这意味着个人电脑将会普及，人人一台电脑的时代将会到来。

那么，用户使用计算机做什么，或者说他们最常做什么？答案是，玩游戏。游戏体验的好坏很大程度上取决于视觉呈现，而视觉呈现主要依赖于GPU对3D图形的处理。

那么，问题来了，为什么要押注针对游戏玩家的 3D 图形芯片：

强大的吸金能力。 1993年，一款名为《DOOM》的游戏正式发行，引起了空前的轰动。游戏媒体将其评为年度最佳游戏。几乎所有可以提供游戏试玩的服务器都挤得快要关闭了。 。

在其发布的头两年里，就有超过 1500 万人玩过这款游戏。在90年代，这是一个天文数字，这也让黄仁勋更加确定自己选对了游戏。而且，游戏还具有两个特点：用户依赖度高、用户停留时间长。

赢得比赛，就是赢者通吃。当时个人电脑的图形处理能力和多媒体处理能力几乎不存在。没有声音、麦克风、扬声器、视频或图形，它基本上是一个文本终端。

但只要我们做出一颗能玩游戏、能承载3D图形的芯片，上面的功能基本上都可以运行。

黄仁勋在随后的多次演讲中都提到了“亿元市场”，即在尚未验证的市场上有计划的投资和布局。这是Nvidia成功的关键因素。

3D图形芯片符合当时的“十亿美元市场”理论。在那个时代，如果你随机找到一家市场研究咨询公司，问“1993年PC上的3D图形市场有多大？”，他们的答案永远是“0”。

20世纪80年代涌现了许多芯片公司，例如Xilinx和Altera。此时，PC上的2D图形市场已经非常拥挤。为什么英伟达需要参与其中？

因此，黄仁勋等人选择聚焦3D图形市场，实现差异化，选择了一条艰难而又少有人走的路。如果您相信 3D 图形芯片将彻底改变计算机行业，为什么不迈出这一步呢？

第一代产品99%以上被退货，NVIDIA差点“死掉”

1993年2月17日是黄仁勋的生日，也是他创业的第一天。

黄仁勋迅速召集了创业团队。他们在一家购物中心租了一间小办公室，雇佣了大约20名员工。

经过两年的努力，NVIDIA的第一款产品NV1于1995年正式发布。

该产品充满“先见之明”，集成了3D图形处理、视频处理、音频波形表处理、IO端口、游戏端口、加速功能和UDA编程模型等多种功能。

NVIDIA 董事会成员马克. “我一直觉得我们创造了一把功能齐全的瑞士军刀，”该公司董事马克史蒂文斯说。

团队满怀信心地将产品交付给合作伙伴Diamond Multimedia进行销售，但市场反馈却相当惨淡。长期无法下达订单也让钻石多媒体陷入了恐慌。他们退回了收到的 25 万块芯片中的 24.9 万块，这让英伟达几乎破产了。

NV1失败的原因主要有两个：一是NV1虽然支持很多功能，但是没有可以在其上运行的应用程序；第二，市场需要的只是3D图形芯片，仅此而已。他们希望这款芯片价格便宜、好用，而不是塞满很多花里胡哨并卖高价。

NV1的“突破”让团队学到了很多。

黄仁勋表示：“这是一个令人惊叹的技术成就，但却是一个糟糕的产品。NV1与市场上的其他产品没有办法比较。在这方面它没有那么好，也没有那么好。”因为在这方面很难将其与市场上的其他产品进行比较。”没有人会去商店买一把瑞士军刀作为圣诞礼物。”

“我学到的教训之一是，我们可能太早进入 3D 图形领域了，”史蒂文斯说。 “对于大多数风险投资支持的科技公司来说，失败的原因往往是他们进入市场太早，而不是太晚。我们似乎站在太平洋的冲浪板上，等待大浪到来。如果海浪不来，我们就无法到达岸边，最终冻死在茫茫大海中。”

为了让公司顺利运转，三人还为自己的业务寻找投资者。黄仁勋拜访了他的前老板、LSI Logic 的创始人兼首席执行官 Wilfred Corrigan。

Corrigan 此前曾担任仙童半导体公司的总裁兼首席执行官。面对黄的求助，科里根很快想到了自己在仙童半导体的老同事、红杉资本创始人唐·瓦伦丁（Donald Thomas Valentine）。

他在黄仁勋面前拿起电话，说道：“嘿，Don，我要派一个孩子给你，他是我最好的员工之一。我不知道他会做什么，但给他的钱。”

瓦伦丁是硅谷投资界的传奇人物，曾单枪匹马投资了苹果、甲骨文、思科、雅虎等公司。他的投资理念高度个性化，投资于专注于大市场、解决特定问题的公司。现在看来Nvidia与这个理念高度一致。

当年，在Corrigan的推荐下，黄仁勋带着脸上的痘痘去了红杉。

黄仁勋回忆道：“瓦伦丁总是给人一种冷静、自信的感觉。我当时29岁，马上就要30岁了，面对这些人，我无法清晰地说话，我感觉很糟糕。”但幸运的是，瓦伦丁已经收到了投资我的“指示”。

听完黄仁勋的“路演”，情人只说了一句话：“你要是丢了我的钱，我就杀了你。”

下面的故事是Valentine和另一家机构Sutter Hill Ventures各向黄仁勋投资了100万美元。此时，英伟达的估值达到了600万美元。

世嘉违背常理的决定再次拯救了英伟达

虽然NV1芯片惨败，但幸运的是，游戏厂商世嘉向英伟达伸出了橄榄枝，邀请英伟达合作开发NV2芯片。

当时世嘉正享受着巨大的成功，先后推出了《VR无双》、《美国梦游》、《VR特警》等经典3D街机游戏。当时，它几乎重塑了游戏行业。

世嘉的青睐为双方提供了机会，不仅可以让英伟达帮助世嘉开发下一代游戏机，还可以鼓励世嘉将游戏移植到PC上。

从工程角度来看，NV1和NV2是为了支持使用四边形绘制图像的架构而开发的。当Nvidia首次推出其产品时，它是市场上唯一一家为PC生产3D图形芯片的公司。市场上没有其他案例可以参考，所以根据自己对技术的判断选择这个架构是非常明智的。

但很快，危机就来了。

其他 3D 图形公司开始出现，他们的芯片支持完全不同的架构。 Windows 95 上的 Microsoft API DirectX 是除 Nvidia 之外所有人都使用的架构，Nvidia 使用三角形来绘制图像。

黄仁勋表示：“我们以前从未实现过像DirectX这样的图形架构，整个行业，当时大约有50家公司，都在追赶Nvidia。”

那么问题来了，Nvidia应该做什么？

如果继续执行合同中约定的计划，与世嘉合作完成游戏机，那么英伟达必然会在错误的道路上浪费两年的时间。与此同时，其竞争对手也在快速前进。

如果未能完成合同，英伟达将没有足够的资金来支持公司运营和产品开发，还可能面临向世嘉支付赔偿，而英伟达根本没有能力承担后果。

要么完成项目而死，要么未能完成项目而立即死亡。

经过激烈讨论，团队达成共识。无论如何，不​​能走错路，所以答案是Nvidia必须支持这种新架构。

违约没钱怎么办？

黄仁勋选择了诚实。他去世嘉找到了时任CEO碇翔一郎，告诉他英伟达为世嘉设计的架构正走在错误的方向上，因为主流世界正朝着另一种称为“反向渲染”和“反向纹理映射”的方向发展。 。

如果世嘉坚持让英伟达完成合作，世嘉就会得到一个违背主流的产品，而英伟达也会因为在错误的方向上走得太远而死掉。

庄一郎问黄仁勋：“需要我做什么？”

得到的答案令人惊讶，黄说：“虽然你没有理由这样做，但我希望你能终止我们的合同，免除我们的责任，但你必须全额支付我们的费用，世嘉可能从中一无所获。”

这是违背商业常识的要求。

经过几天的考虑，庄一郎告诉黄，他愿意帮助英伟达。随后，世嘉向英伟达支付了约500万美元，让英伟达在公司生存的关键时刻得以幸存。

这件事让黄仁勋明白，创业最重要却又最容易被忽视的就是人的善意。

现在只有一次机会，企业在耗尽所有资源后如何进行最后的赌注？

黄仁勋认为，如果只有一次机会逆向推演芯片开发流程，要保证产品完美，所有的软件工作和其他准备工作都需要提前做好。

他们找到了一家名为 Icos 的公司，该公司生产模拟器。模拟器的主要功能是模拟和再现真实系统，广泛应用于工程设计和科学研究等领域。

黄仁勋给Icos打电话后，对方回复道：“感谢您的来电，不过我们已经关门了，如果您确实需要我们的产品，仓库里还有一些库存。”

就这样，英伟达从一家即将倒闭的公司购买了一些“废弃”的产品。

通过芯片仿制，NVIDIA推出了全球首款仿PC芯片RIVA 128 NV3。 NV3是当时最好的逆纹理映射引擎，改变了业界对现代计算机图形以及芯片设计和封装方式的理解。

100M/s（图形处理单元每秒渲染的像素数）的像素填充率让NV3迅速赢得了市场的青睐。 1997年底，Dell、Gateway等厂商相继购买了NV3。 NV3 为 Nvidia 带来了转机，在推出后四个月内售出了 100 万台。

更重要的是，NV3 的快速开发和测试流程使 Nvidia 推出下一代芯片的速度是竞争对手的两倍以上。

马太效应在英伟达开始显现。

NVIDIA开启“AI热潮”

1999年1月，NVIDIA在纳斯达克上市，推出两大处理器产品RIVA TNT2和NVIDIA Vanta。

同年8月，Nvidia发布了全球首款GPU GeForce 256，这也是全球首款可编程加速器。 2000年，英伟达与微软达成合作。早期将 Nvidia 边缘化的微软选择了 GeForce 为其新项目 Xbox 提供支持。

然而，PC市场的限制以及与英特尔的直接竞争让英伟达面临压力。团队认为，必须开拓新市场才能真正站稳脚跟。

2006年，NVIDIA推出了CUDA，这是一种适用于其GPU的通用编程接口。这意味着用户可以使用NVIDIA的GPU来执行图像处理以外的操作，从而开辟了新的GPU应用场景。它远远超出了游戏的范围。

黄说：“许多大学的研究人员意识到，只要他们购买了这款名为GeForce的游戏显卡并将其添加到他们的计算机中，他们就会拥有一台个人超级计算机。”

DeepLearning.AI创始人Andrew Ng回忆道：“当我在斯坦福大学时，我的一个本科生Ian Goodfellow，Goodfellow在他的宿舍里搭建了一台GPU服务器，它最终成为我们进行深度学习实验和训练神经网络的工具。我们开始在 GPU 上以 10 倍甚至 100 倍的速度训练神经网络。我们可以同时执行 1,000 或 10,000 个步骤，而不是顺序执行，这对于神经网络的应用来说是一个根本性的改变。”

与此同时，当前人工智能时代的两位热门学者Hinton和杨立坤也在各自的实验室里做着同样的事情。彼时，人工智能还是一个小众需求，提起这个领域总给人一种“平民化”的感觉。

从2012年到2015年，人工智能芯片市场规模几乎为0。但黄仁勋喜欢说：“我们正在投资一个十亿美元的市场。”当时投资人工智能几乎就相当于把钱和资源投入到一个可能永远不会出现的市场。

而对于一家价值已经十亿美元的上市公司来说，成功让人厌恶风险，不让公司“脱轨”似乎更重要。

20 年来，Nvidia 一直与 PC 游戏芯片有着密切的联系。它会继续坚守自己的领域，还是将未来押在未经证实的市场上？

“你必须相信你所相信的，并投入金钱，”马拉科夫斯基说。 “如果我们判断这可能是一个重要的市场，那么我们就会这么做。”

英伟达选择了人工智能，命运的齿轮开始转动。这不仅会改变NVIDIA自身的发展轨迹，也会改变整个科技行业的发展轨迹。

黄仁勋表示：“作为一名首席执行官或任何试图引导这艘船驶向新方向的人，你必须不断寻求积极的反馈并继续推广你的想法。每当好事发生时，它会让你变得更强大。我们必须清楚地认识到这一点，它是什么？为什么它很重要？它如何帮助我们达到新的水平？”

人工智能领域的芯片层、系统层、算法层、人工智能层都在进步，系统的进步带来了指数级的复合增长。如果回顾自 ImageNet 和 AlexNet 以来的进展，计算能力大约增加了 100 万倍，而不是 1000 倍。这种计算技术正以每十年一百万次的速度快速发展，被亲切地称为“黄氏定律”。

得益于人工智能发展带来的快速“出圈”，马拉科夫斯基表示：“突然每个人都想知道我们从哪里来，但这种一夜成名的感觉实际上花了30年。直到2008年才实现这一目标。”

Nvidia成立已经30年了，大多数人不会用30年的视角来看待事物。但通过将数十年的愿景变为现实，NVIDIA 现在能够在更短的时间内取得更多成果。

黄仁勋表示：“每一位CEO的工作就是向前看、向后看，大胆地决定哪些机会和问题值得解决，即使没有人相信我们能真正做到。而要实现我们的目标，我们必须努力拥有一支出色的团队，大多数在 NVIDIA 创造奇迹的人仍然留在这里，这真的很令人感动。”

未来，NVIDIA依然值得期待。

雷锋网参考资料：

#nvidias 成立的故事