市值两年上涨7倍，芯片供不应求，屡战英特尔，怼谷歌，是当前AI大红大紫中的实力玩家，也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。
不过，回溯英伟达的风云际会，历史进程纵然功不可没，个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌，没有在CUDA上百亿美元的押注，又怎会有如今风光无限的英伟达和黄。
CUDA，英伟达的并行计算平台和编程模型。在它出现之前，英伟达的主要芯片GPU只是一个负责在屏幕上绘制图像的“图形处理单元”。
但CUDA的出现，让GPU拥有解决复杂计算问题的能力，可以帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。
比如远在波兰的图像识别公司CTA.ai，可以用它帮助筛查肠道图像——仅需要病患咽下一个药丸大小的传感器，就能让医生检测肠道功能紊乱的速度能够比视频检查快速70%，不仅检查成本降低，而且诊断结果更精确。
GPU也正出现在越来越多出现在新兴设备上，比如无人车、机器人、自动驾驶汽车、服务器、超级计算机和虚拟现实设备。
它几乎是AI市场最为核心的需求品类，因为当前只有英伟达的GPU，才能快速处理各种复杂的人工智能任务，如图像识别、脸部识别和语音识别，甚至深度学习加速、气候建模，石油勘探都必须标配GPU。、
1993年，他和Chris Malachowsky、Curtis Priem一起创办了英伟达，最初，他们给游戏PC提供视觉特效，帮它们和那些专业的电子游戏机竞争。
Malachowsky说，公司最初的产品并不成功，而图形市场对手众多。后来，英伟达重组了它的产品和战略，逐渐与对手拉开距离，最终成就了在游戏PC中GPU加速器卡的绝对的领导地位。
GPU生成三角形以形成框架结构，模拟对象，为显示屏上的像素赋予颜色。要做到这一点，必须并行执行许多简单的指令，这就是图形芯片随着微型处理器数量的增加，性能优化的原因。
2004年，斯坦福大学博士生Ian Buck进入英伟达实习，这是CUDA研发的开端。当时，Buck参与过一项编程竞赛，任务是让能更容易地管理GPU的众多计算引擎。
Buck表示，看起来这些线程的管理是一件十分复杂的事情。但实际上，编程人员主要的困难在于如何发挥这些线程的优势，而不是管理这些线程。早期，CUDA的性能主要依赖编程人员人工发现代码中可并行计算的部分。
目前，随着CUDA库的发展，这方面的工作开始越来越自动化。CUDA团队已经开发了很多石油、天然气和国防等相关产业所使用的科学计算方面的库。最终，2012年发布的Titan超级计算机使用了18688个NVIDIA Tesla K20 GPU作为协处理器，标志着GPGPU在高性能计算方面的成功推广和应用。从2011年开始，Top 500的超级计算机中至少有50台会使用GPU进行加速。而这些机器基本上也都出现在Green 500（全球节能超级计算机榜单）的列表中。
Buck曾表示，在CUDA的应用当中，最让其影响深刻的就是，乳腺癌检测和诊断的系统。与传统方法相比，采用支持CUDA编程的Tesla GPU后，医生能够更早、更精确地发现乳腺癌。而美国国家癌症研究所数据显示，基于CUDA的系统在运行蛋白质配体运算（用于研发治疗癌症和老年痴呆症的新药）时只需要原来1/12的时间。
Buck还介绍说，他之前和来自很多工业界的人士交流发现，他们宁愿性能，也不愿接受一门新的语言。为了能够给相关编程人员提供很好的入门体验，从而便于CUDA的推广，CUDA采用了已经流行的C语言作为基础。
这样，编程人员就不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构，即可编写GPU上运行的程序，这毫无疑问促进了CUDA在程序员之间的流行。
此外，英伟达当年做出的一个决定也极为关键。现在已是英伟达负责加速计算的副总裁lan Buck回忆说，英伟达让自家消费级GPU和高端产品都支持CUDA。这就意味着只要研究人员、学生有笔记本电脑或者台式机，就能在学校实验室和宿舍里开发软件。
英伟达还了许多大学开设课程，教学生用他们公司的最新编程技术。程序员们逐渐把GPU应用于气候建模、勘探石油和天然气等很多领域。
2012年，GPU的强大能力和深度学习一起，了学术界。当时，大学的Geoffrey Hinton带着两个学生，用GPU训练深度神经网络拿下了ImageNet图像识别大赛的冠军。
Buck表示，在GPU出现之前，训练这样一个系统可能需要整整一个学期。而有了这项技术，研究人员现在可以在很短的时间内完成这一过程。
而对于GPU和英伟达来说，最好的时间已经来到。只是同样让人难以想象的是这场从无到有背后的押注。
黄仁勋总被国内网友称为“老黄”，甚至被安上了“核武狂魔、两弹元勋”的名号，但本质上，他有着像乔一样严苛的个性、战略上的直觉。
也有人习惯把他和乔布斯相提并论，除了个性和才能之外，他们同样喜欢穿一身深色衣服，甚至同样为公司建了一栋引人注目的大楼。当然，改变英伟达命运的CUDA，和改变苹果命运的iPhone，也有不少相似之处——至少它们都诞生在同一年，都堪称孤胆押注。
当时是，老黄宣布要通过一些列软件开发和修改工作，让GPU胜任各种任务，不再只是负责在屏幕上绘制图像。
一旦项目启动，每年砸到CUDA上的研发成本估算就有5亿美元，而当时公司全年的总收入才大约30亿美元。也就是说，老黄把整个整个公司的1/6，押注在了和公司核心业务似乎没什么关系的一个软件平台上。
最后来看，自CUDA推出以来，英伟达在将GPU为更通用的计算工具上投入了将近100亿美元。
说巧不巧，正当黄仁勋大举押注CUDA之时，计算行业也正在发生广泛变革，摩尔定律带来的计算提升速度正在放缓，这也让当初借此芯片市场的英特尔，地位发生，即便诸多芯片设计公司试图从无到有打造更专业芯片，并让该类芯片与英特尔处理器一同运行，利用芯片电的微型化提供更多的好处。
但又怎挡得住英伟达的势能优势。在英特尔和其他芯片厂商转型途中，英伟达不需要从头做起，只要重新定位已有的芯片，利用在CUDA项目中开发的芯片和软件，就能逐渐打造出一个广受程序员和企业欢迎的技术平台。
首先是英特尔，这家传统芯片巨头在这场战争中不甘落后，接连重金收购了可编程芯片制造商Altera、专注于研究深度学习和机器视觉的其他创业公司、还有为汽车生产驾驶辅助设备的以色列公司Mobileye。
还有Google，其中最醒目的莫过于最近则发布的第二代TPU，这是该公司内部开发的人工智能芯片，在它的助力下，谷歌在围棋比赛中击败了世界冠军柯洁。谷歌声称，这种芯片在某些应用程序中比GPU有更明显的优势。
一个很重要的原因是，这家公司有来自游戏市场的，源源不断的收入，他们能投入到芯片研发上，比大多数人工智能竞争对手都要多。
英伟达表示，目前有50多万开发人员使用GPU。此外，这家公司还打算开源一种芯片架构，免费供其他芯片厂商用在灯泡、摄像头等低端深度学习应用上，借此在这些自己不打算涉足的领域，扩大粉丝基础。
不了解黄仁勋的人以为这是谦虚，熟悉他的人就知道，这是杀伐征战24年后，老黄敢赌敢赢背后的专注力。
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