5月29日，英伟达再曝新品“NVIDIA DGX™超级计算机”，为生成式AI语言应用、推荐系统和数据分析工作负载的巨型模型提供硬件支持。

该计算机的核心组件是已经全面投产的英伟达Grace Hopper超级芯片——2000 亿个晶体管，在同一封装内集成了72核CraceCPU、Hopper GPU等组件。据悉，该芯片可大幅降低训练大型语言训练模型（LLM）的成本和能耗。

新品曝光于英伟达发布季度财报的3天后，2023年Q1，该公司营收达71.9亿美元。这份“史诗级”的财报发布后，英伟达市值一天内暴涨2000亿美元，9631.85亿的总市值几乎让英伟达跨入“万亿俱乐部”，一旦突破，它将成为继Meta、亚马逊、微软、Alphabet、苹果和特斯拉之后第七家解锁这项成就的公司。

毫无疑问，这家为计算机提供“大脑”的芯片巨擘是AI时代最不可或缺的一环，它被外界视作“最大赢家”。

1、坚持GPU加速计算 CUDA终成标准‍‍‍‍

2007年，我们宣布了支持GPU加速计算的Cuda，我们的目标是让Cuda成为从科学计算和物理模拟到图像处理的编程模型。创造出一种全新的计算模型是相当困难的，历史上也很少有人这样做。CPU计算模型已成为标准60年。

对于Cuda，开发人员需要编写应用程序来证明GPU带来的好处。但开发人员需要一个大的安装基础，还需要消费者购买新应用程序来安装Cuda。因此，为了解决先有鸡还是先有蛋的问题，我们使用了已经拥有大量游戏玩家的G- Force来建立Cuda安装基础。

但是，Cuda的研发成本非常高，英伟达的利润遭受了巨大打击，市值一度跌至10亿美金上下(现在英伟达的市值接近1万亿美金)。很多年里我们业绩不佳，股东对Cuda持怀疑态度，希望我们专注于提高盈利能力。但是我们坚持不懈，我们相信加速计算的时代即将来临。

我们创建了一个名为GTC的全球AI开发者会议，并在全球不懈地推广Cuda。然后，应用程序开始出现，地震处理、CT重建、分子动力学、粒子物理、流体动力学和图像处理等一个又一个科学领域的应用程序都出现了。我们与每个开发人员合作编写算法，并实现了令人难以置信的加速。

2014年，Alex 在我们的 GPU 上进行了训练，开启 AI 的大爆炸，幸运的是，我们意识到了深度学习的潜力，我们冒著一切风险去追求深度学习。多年后，AI 革命开始了，英伟达成为了推动引擎。我们为 AI 发明了 CUDA，这个旅程锻造了我们的品格，承受痛苦和苦难，是在追求愿景的路上必经之痛。

2、放弃移动芯片 专注AI计算开创新行业

在移动芯片市场方面，2010年，Google旨在将Android打造成一个拥有出色图形的移动计算机。手机行业已经有了具有调制解调器专业知识的芯片公司，而英伟达的计算和图形专业知识使我们成为帮助构建Android的理想合作伙伴。

我们立即取得了成功，我们的业务和股价飙升。然而，竞争很快涌向市场，调制解调器芯片制造商正在学习如何构建计算芯片，而我们正在学习如何构建调制解调器。

全球市场是巨大的，我们当然可以争夺市场份额，但我们做出了撤离移动芯片市场这一艰难的决定。因为英伟达的使命是构建可以解决普通计算机无法解决的问题的计算机，我们应该全身心地致力于实现我们的愿景，做出独特的贡献。

我们的战略撤退得到了回报。通过离开手机市场，我们开创了一个新的行业。我们想要创造一个新型的机器人计算机，具有神经网络处理器和安全架构，可以运行AI算法。当时这还是一个规模为零的市场，而今天，我们有着数十亿美元的汽车和机器人业务，开创了一个新行业。

放弃往往不容易，尤其是像你们这样的最聪明和最成功的人。但是，撤退，牺牲以及决定放弃什么，这才是成功的核心。

3、AI带来巨大机遇，是计算机行业的重生

在英伟达Nvidia公司乘AI之风，股价飙升之际，上周六该公司CEO黄仁勋出现在台湾大学毕业典礼上，黄仁勋在演讲中嘱咐毕业生要把握现在的AI机会。

黄仁勋表示，企业和个人都需要熟悉人工智能，否则就有错失良机的风险。

“40 年，我们创造了 PC、互联网、移动、云，现在又创造了 AI 时代。你们（这一代）会创造什么？不管是什么，像我们一样去追赶它们。不要慢慢走，要跑起来”。“你要么是为了食物而奔跑，要么是在避免成为食物而奔跑。（ Either you are running for food, or you are running from becoming food）”

黄仁勋在演讲中还列举了他自己公司早期的失误。“在英伟达，我经历过失败——非常大的失败。所有的失败都令人羞辱和尴尬。其中许多几乎令我们注定失败……但面对我们的错误，谦虚地寻求帮助，拯救了英伟达。”

黄仁勋还将 2023 年称为“毕业的完美年份”，并将人工智能革命比作“计算机行业的重生”。

文章来源： 雷递，钛媒体，元宇宙日爆