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“话说回来，英伟达也不是故意囤货，它已经努力与多个芯片代工厂，合作进行生产，只可惜芯片的供应链，弹性不足，当然这也是所谓“爆发式”的很好体现。”
“其实就连英伟达与AI产业的相遇，也有不少意外的成分，一直以来，黄勋一伙人，做的是游戏显卡芯片。”
“1999年，英伟达推出的GeForce系列显卡，借着游戏《雷神之锤》的火热，卖得很成功。”
“2000年，在斯坦福大学，学习计算机图形的研究生，Ian buck将32张GeForce卡链在一起，用八台投影仪，玩起了《雷神之锤》，就这样，他打造出一台8K分辨率的游戏机。”
“这种对于美的感知力，和创业时看重图像渲染显卡生意的黄勋不谋而合，同样相似的，还有他们对于美的想象力。”
“buck想，GpU并行计算能力这么强，不该只拿来打游戏啊，于是他和小伙伴们创立“brook”项目，打算从GpU支持可编程开始，将GpU用于通用计算，并发表了一系列论文。”
“这些论文，让黄勋捡起了buck这个宝，投入了不少资源，支持brook项目，毕竟，多一个应用场景，公司就多出一条活路。”
“2004年，博士还没毕业的Ian buck进入英伟达实习，开始创造GpGpU模型，这里科普一下，GpGpU的前一个Gp，是指General purpose，通用计算，也就是利用GpU强大的算力，来处理其他领域问题。”
“之所以放弃cpU，可以想想这个比喻；一个cpU就像一个大学生，微分积分都会算。”
“一个GpU则像很多个中学生，只会算简单的加减乘除，但如果有个工作，需要计算几亿次，100以内的加减乘除，那么几十个中学生，显然是吊打大学生的，而AI模型训练，恰恰就需要这种计算。”
“虽然中学生和大学生，术业有专攻，前提是把一道难题，分解成无数个中学生，能解决的小题才行，现实中，得让开发者，能方便地写出代码，利用上显卡的并行计算能力才行。”
“现任英伟达副总裁的Ian buck当年进入英伟达后，就继续他的博士课题，带领团队在2006年推出了至今，仍持续迭代的并行计算平台cUdA，如今绝大多数的AI模型，都是利用cUdA开发的。”
“这个想法，在当年是非常有前瞻性的，可能太先锋了，所以外界质疑一片，投资人的担忧，也不难理解，“科学计算”这样的方向，在当时看，全部市场加起来，不过几十亿美元，而2008年，英伟达营收超过40亿美元，净利润达到7.98亿美元。”
“不好好弄潜力巨大的游戏主业，却走多元化路线，有些不够老实，且投入大量人力和资金，在cUdA上的后果就是，金融危机之后，英伟达利润大幅走低，甚至在2009和2010年出现亏损，股价重挫。”
“一时间，华尔街上所有人，都追问黄勋，为什么要做cUdA，甚至华尔街，将cUdA的市场价值，定义为“零”。”
“黄勋后来采访时说，他只知道他押注的是“加速计算”，并相信这是未来，如果这份坚持是对的，那么更大更宽的市场，会向他打开大... -->>
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