只有堅持別人無法堅持的堅持，
才能擁有別人無法擁有的擁有。
01
輝達現在有多火？
02
兒子班級的家長群，
從沒見人聊過股票，
沒想到昨天有人提了一句輝達，
七八個人竟然聊上了。
03
「輝達太牛逼了，
3月4日，
其市值超過了沙烏地阿美，
成為全球第三大公司，
僅次於蘋果和微軟。」
「輝達的股價，
從2022年10月到現在，
一年多時間，
飆升了7倍。」
「如果你在2014年，
持有20萬人民幣輝達股票，
那麽現在就會變成4000萬，
輝達在10年裏漲了200倍。」
…………
04
最近這兩年，
輝達確實是全球最炙手可熱的公司。
AI芯片行業，
超過80%的算力，
都是輝達GPU提供的。
全球超算500強中，
有379 台，
都是輝達GPU驅動的。
輝達GPU現在有多搶手？
馬斯克直言：
「比成癮藥品還難買到。」
前不久，
【華爾街日報】報道了一件事：
「甲骨文的老板艾里森，
說他去年和馬斯克，
一起約輝達CEO黃仁勛吃飯，
在那場持續一個多小時的晚餐裏,
只發生了兩件事情，
吃壽司，以及乞討。」
05
沒錯，
今天我想聊聊黃仁勛。
06
很多人應該都知道：
輝達是做遊戲顯卡（GPU）發家的。
發家之後，
日子過得也還是挺滋潤的。
但是2006年，
黃仁勛任命大衛·柯克為首席科學家，
啟動了一個叫CUDA的計畫。
07
為什麽要啟動CUDA計畫，
這得從CPU和GPU的區別說起。
CPU，也叫中央處理器，
是電腦系統的運算和控制核心，
它擅長邏輯控制、序列運算。
CPU，也叫圖形處理器，
是一種專門用來處理影像數據的芯片，
它擅長影像處理、平行計算。
CPU和GPU各有優缺點，
CPU就像是一個高等數學特好的博士，
會計算復雜的微積分，
會解決很復雜的難題，
但缺點是它只有一個大腦，
沒辦法同時處理很多問題。
GPU就像是一堆會做加減乘除的初中生，
雖然不能計算微積分，
不能解決很復雜的難題，
但它可以同時處理很多簡單問題。
在圖形處理和平行計算上，
CPU和GPU區別，
就相當於「1位博士做100道簡單算術題」，
和「100位初中生一起做100道簡單算術題」，
從耗費的時間看，
GPU要高效得多。
08
黃仁勛覺得：
「未來的時代，
一定是個加速運算的時代，
一定是個影像運算的時代，
在這樣的時代，
GPU必將替代CPU。」
09
但GPU使用門檻很高：
使用者受制於作業系統，
而無法直接操作GPU，
將其用於自己的用途。
於是黃仁勛誕生了一個想法：
「研發一種平行計算的統一架構，
將其內建於GPU之中，
有了這個架構，
使用者就可以直接操作GPU，
來滿足自己的加速計算需求。」
也就是說，
他想打造一種通用架構，
來降低GPU的使用門檻。
這個通用架構，就是CUDA。
著名AI科學家吳恩達說：
「CUDA出現之前，
全球能用GPU編程的可能不超過100人，
有了CUDA之後，
使用GPU就成了一件非常輕松的事情。」
10
為了研發CUDA型GPU，
輝達開始了燒錢。
輝達年營收只有30億美元，
但黃仁勛每年卻要拿出5億，
投入到CUDA計畫中。
這魄力，真不是蓋的。
11
當時的行業大咖，
沒 有一個看好CUDA型GPU，
覺得這玩意「沒多大用途」，
所以他們嘲笑黃仁勛：
「這是把錢往水裏扔。」
但黃仁勛一點沒有動搖：
「我堅信我們的研究會派上大用場。」
12
每年投入5億，
一搞就是三年，
卻沒能搞出什麽動靜來，
輝達股票大跌，
跌了70%。
於是投資人坐不住了，
要求停掉CUDA計畫，
「把錢用在其他研發上。」
黃仁勛找到投資人，
一個一個地解釋，
一個一個地請求，
「請你們相信我的判斷。」
正是因為黃仁勛的堅持，
輝達才沒有停掉CUDA計畫。
13
終於，終於，
CUDA型GPU研發成功了，
黃仁勛高興得不得了。
但高興沒幾周，
他又愁眉苦臉起來：
「CUDA型GPU，
由於成本太高了，
所以售價比一般GPU高得多，
而大部份公司，
覺得沒買入這種GPU的必要。
所以我們生產的CUDA型GPU，
根本賣不出去。」
這一度讓輝達成為業內笑話。
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CUDA的持續投入，
摧毀了輝達的利潤，
輝達股票大跌，
跌到了18層地獄，
每股僅1.5美元。
於是投資人又不幹了，
逼迫黃仁勛停掉計畫：
「為什麽還要繼續做這個計畫，
都沒有人使用這項技術。」
投資人對這項技術的估值，
為0美元。
但黃仁勛還是不妥協：
「我堅信，
加速運算的時代很快將會到來，
我們的GPU未來一定會很搶手。」
15
為了推廣CUDA型GPU，
黃仁勛建立了一個名為GTC的會議，
他東奔西跑，
在全球不辭辛勞地推廣CUDA技術。
2012年，
CUDA型GPU終於等來了機會。
一位叫辛頓的教授，
帶著他的兩個學生，
參加了全球最權威的電腦視覺辨識挑戰賽——ImageNet大賽。
他們設計的辨識模型AlexNet，
在比賽中一舉奪冠。
更令人驚嘆的是，
AlexNet獲勝依靠的法寶，
僅僅是兩塊輝達的GPU。
兩塊輝達GPU所產生的效果，
竟然超過了那些使用幾千個CPU的辨識模型。
「在人工智慧模型訓練、推理上，
CUDA型GPU比CPU好用太多了。
這種GPU可以訓練AI模型，
速度比CPU快100倍不止。」
經此一役，
輝達的GPU終於「小有威名」，
一些公司和研發機構，
開始購買輝達GPU，
用於演算法、搜尋、影像辨識和人工智慧模型訓練。
「輝達終於復蘇過來。」
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盡管復蘇過來，
但跟其他芯片公司相比，
輝達活得遠不夠滋潤。
為什麽？
因為其他芯片公司都在搞手機芯片，
智慧型手機的大發展，
引爆了手機芯片市場。
那些做手機芯片的公司，
「實在是太賺錢了。」
惹得黃仁勛都眼紅了，
也想進軍手機芯片市場，
去分一塊大蛋糕。
他甚至都進行嘗試了，
但是最終，
他還是選擇了結束，
「手機市場龐大，
我們能搶占市占率。
然而，我們卻做出艱難的決定，
放棄這塊市場。
因為輝達的使命，
是創造出能解決‘普通電腦解決的問題’的電腦，
我們應該專註在這上面，
發揮我們的獨特貢獻。」
黃仁勛決定把輝達的力量，
都集中到CUDA型GPU的深耕上，
要把CUDA型GPU做到極致。
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在黃仁勛的堅持下，
輝達搞出了P100高效能GPU芯片。
然後他化身為「超級推銷員」，
奔波於高校、科研院所、初創公司，
推銷這種 GPU芯片。
2016年8月，
在OpenAI成立的初期，
黃仁勛把一台裝載了8塊P100芯片的超級電腦DGX-1，
免費贈送給了OpenAI。
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後來的事情，
大家都知道了，
OpenAI利用這台超算，
來研發聊天機器人程式。
2022年11月30日，
ChatGPT橫空出世，
震驚了全世界。
ChatGPT的誕生，
在全球掀起了AI熱潮。
而所有加入AI熱潮的公司，
都想購買輝達的GPU，
於是輝達火了，
火得一飛沖天，
兩年不到，
股價就飆升了7倍。
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我為什麽要寫黃仁勛呢？
其實我想寫的是「我們應該如何做事業」。
任何事業，
都可分為三段，
開始拼的是遠見與決心，
中間拼的是落實和執行，
最後拼的是專註與堅持。
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黃仁勛為何能取得如此成就？
第一，在於他有遠見與決心。
有遠見，
在於他看到了「加速運算的時代一定會到來」。
有決心，
在於他立馬樹立了目標，
決心去迎接這個時代。
在這一點上，
黃仁勛帶給我們的啟示是：
「我們不妨以10年或15年為期限，
去規劃、實作一件真正想要做的事。」
「人一定要有遠景或目標，
不能實作也可以，
但不管能不能實作，
它一定會帶你走很遠的距離，
讓你成為更好的人。」
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第二，在於他能落實和執行。
他把他的目標，
具體落實在了研發CUDA型GPU上，
「在加速運算的時代，
GPU必將替代CPU。」
「GPU的使用門檻太高了，
我們要做的就是找到一種辦法，
把它的門檻給降下來。」
這十來年，
在執行上，
黃仁勛一直在搞的事情就是：
如何降低GPU的使用門檻，
如何激發出GPU的高效能。
在這一點上，
黃仁勛帶給我們的啟示是：
「執行力，
其實是一種被嚴重低估的能力。
人生越往後，
你就越發現，
人的執行力決定了一切。
在絕對的執行力面前，
智商只是點綴。」
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第三，在於他專註且堅持。
他專註，
在於他沒有跟風，
去搶手機芯片的蛋糕，
而是專註於將GPU做到極致。
他堅持，
在於輝達出現虧損，
他也沒放棄CUDA計畫。
在於輝達股票大跌，
他也沒放棄CUDA計畫。
在於投資人集體逼宮，
他也沒放棄CUDA計畫。
黃仁勛說：
「我比任何人都更久地舉著火把，
只是因為我更有韌性罷了。
一旦我走上一條道路，
我可以在那條道路上堅持很長時間，
並且長時間地相信它。」
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心理學家安吉拉·李·達科沃斯，
是麥克亞瑟天才獎獲得者。
她花多年時間搞了一個調查——決定一個人能否成功的最重要因素是什麽？
她調查了很多軍官，
調查了很多體育明星，
調查了很多商界大佬，
最後她發現決定一個人能否成功的最重要因素，
不是智商，不是情商，
不是人脈，不是興趣，
不是勇氣，不是長相，
而是「Grit」——堅毅。
「向著長期的目標，
堅持自己的激情，
即便歷經失敗，
依然能夠堅持不懈地努力下去，
這種品質就叫做堅毅。
無論在何種情況下，
比起智力、興趣、人脈等因素，
堅毅才是最為可靠的預示成功的指標。」
人與人之間，
最小的差別是智商，
最大的差別是堅持。
