相比之下，它的竞争对手，全球三大芯片巨头——高通、英特尔、AMD，市值加起来，还不到英伟达的一半。

　　事实上，仅5月25日一晚，英伟达涨出的市值就相当于2个英特尔。而后者为了今天，已经奋斗了整整55年。

　　此后两天，英伟达的市值继续飙升，盘中突破万亿美元大关，成为人类历史上第一家市值超过万亿的芯片企业。

　　几年前，三星和英特尔还在为谁是芯片行业老大，争得头破血流。现在，不用争了，因为答案变得毫无悬念。

　　最离奇的是，眼下正值全球半导体产业哀鸿遍野之际，大多数同行举步维艰，三星电子更是创下14年最差业绩。

　　根据国盛证券的估算，ChatGPT大模型训练一次，成本在200万美元以上。这些钱大部分投在英伟达的GPU芯片上。

　　今年以来，随着ChatGPT大热，全球科技公司疯狂追逐大模型。微软、谷歌、亚马逊对数据中心芯片的需求，超出所有人的预期。

　　几个月前，ChatGPT刚爆发时，所有人都以为，OpenAI是大赢家。眼下来看，最大的赢家其实是英伟达。

　　这个祖籍浙江青田，总穿一身黑色皮衣的男人，因为拳打英特尔、脚踢AMD，被称为硅谷最好斗的男人。

　　一个坐拥万亿市值、全球科技产业最有权势的人，竟对街头小巷，产生如此大的好奇心，这多少有些违和。

　　那天，一种叫AlexNet的深度学习模型，在全球视觉识别挑战赛中，以吊打第二名的成绩夺冠，一战成名。

　　GPU专为并行计算设计，可同时处理大量相同的计算任务。相比之下，CPU则需处理更加复杂多变的计算。

　　但如果有个工作，需要计算几亿次100以内的加减乘除，那么几十个小学生，显然是吊打老教授的。而AI模型训练，恰恰就需要这种计算。

　　事实上，早在本世纪初，在美国大学里，就有人开始用GPU来训练AI模型。毕竟，相比CPU，它成本更低、效率更高。

　　他由此预感到，AI时代即将到来。在老黄看来，AlexNet不仅仅是某种AI模型，更是一种软硬件层面的革命。

　　2012年，是属于移动互联网和智能手机的时代。黄仁勋all in AI的决定，多少有些形单影孤。

　　2006年，为了让GPU获得像CPU一样的通用计算能力，英伟达推出了CUDA并行计算架构，让程序员可以调用GPU的算力。

　　“我们的目标是为人类做出贡献。这意味着，我们不会走别人走过的老路，而是打造别人不曾打造过的产品。”

　　2012年，在决定豪赌AI之后，黄仁勋在软硬件层面，不断提升英伟达GPU的性能和易用性。尤其2016年，推出首个针对AI计算场景的P100芯片。

　　但黄仁勋并没有出售，而是将它捐赠给了旧金山一家非营利性机构，它就是今天在全球科技产业界如雷贯耳的OpenAI。

　　但时任OpenAI联合创始人的马斯克，专门发推感谢了黄仁勋，因为DGX-1让OpenAI的训练时间，从1年缩短至1个月。

　　在移动互联网时代，被谷歌、苹果强压一头的微软，岂肯错过这样的机会，当即决定向OpenAI投资10亿美元。

　　不但A100、H100等GPU芯片被哄抢，《财富》100强公司一半以上都安装了英伟达DGX AI超算。

　　20世纪初，爱因斯坦用相对论，颠覆了经典物理学。在被问到，为什么偏偏是他创立了相对论时，爱因斯坦认为是强烈的好奇心。

　　1993年创业前，黄仁勋曾打电话咨询过一位专家，对方劝他：“这个市场还没起步就已乱成一锅粥，你最好别干！”

　　2006年，当所有人都认为，GPU只能做图形渲染时，黄仁勋却在好奇心的驱使下，试图将它做成一款通用计算芯片。

　　CUDA架构推出10年间，整个华尔街一直在问英伟达一个问题：为什么做这项投入？对我们来讲，它的市场估值就是0。

　　正是这十年不懈的坚持，让英伟达在AI领域形成一个成熟而庞大的生态，以致今天，谈到深度学习，基本上离不开英伟达的GPU和CUDA。

　　期间，苹果、谷歌、AMD等众多科技巨头，都曾试图复制英伟达的成功经验，但始终难以挑战后者的垄断地位。

　　好奇心、远见，加上毫不妥协的执行力，在很多人看来，是黄仁勋带领英伟达不断创造奇迹的重要原因。

　　读小学时，有一次，为了体验置身火海的感觉，他和哥哥弄来很多打火机，将里面的丁烷倒进游泳池里，点燃之后，纵身跳了进去！

　　“顽劣”的老黄，最终干出了一番大事业。今天，英伟达在AI芯片市场上，独占60%的市场份额，处于绝对领先的地位。

　　不久前，他曾提醒华盛顿：英伟达可以在其他地方生产芯片，但中国大陆的市场是唯一且不可能被取代的。

　　这个从创业第一天起，就渴望做出全世界最有影响力的科技公司，为计算机产业乃至整个人类作出重大贡献的男人，在接受采访时曾表示：

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