心智观察所：您的书中详尽描写了CUDA生态壁垒形成的过程，您认为这种如同当年X86般的事实性垄断地位会延续多久？可能的创新颠覆者会从什么环节或领域涌现？

金泰：CUDA这个话题确实非常有趣，虽然它在很长一段时间内表现不佳，但这实际上反映了黄仁勋的长远考虑。GPU可以分解很多计算工作负载，黄仁勋认为有一天业界会意识到这一点，高性能计算的未来是GPU而不是CPU，他希望在这种转变发生时英伟达在场。当时预判这可能需要15年的时间才能实现，但黄仁勋不想放弃。

他继续投资CUDA，华尔街分析师给他施加了很大的压力，比如“这会损害你芯片的毛利率”、“你花了很多钱在芯片设计上，如果你砍掉所有的CUDA项目，你就可以制造出更便宜的芯片”，等等。而他坚持要投资这个项目，坚信这是行业的发展方向。后来证明他是对的。

大多数其他公司会在两三年之后放弃产生不了经济效益的项目。黄仁勋与此相反，因为他非常害怕长远计划被打乱。他知道在硬科技发展历史上，存在很多好项目遗憾地被中途砍掉的情况。他希望在计算行业转向时CUDA能发挥作用，这也能让英伟达处于业态转变发生时的最佳位置。

从之前的计算机游戏3D图形的技术进展到2000年年初的可编程GPU等，以及当人工智能浪潮出现前夕，CUDA的作用就已经开始显现。英伟达教全世界所有的学生、教授和大学如何用CUDA编程，并向所有人传播这种意识。所以当人工智能和深度学习起飞时，英伟达的CUDA在软件库和开发者编程体系中占据了绝对优势。

长远规划在英伟达和黄仁勋看来是非常重要的。另一个独特之处在于，在计算机历史上，很多大公司都有在某一方面的独特研究，但能否走得长远就是另一回事了。Xerox PARC因创造Windows等闻名，但它们从未将这些研究成果商业化。柯达制造了数码相机，但从未成功在数码相机领域有所建树，因为他们主要通过销售实体胶片赚钱。英伟达则是要创建有用的技术且能为自身带来后续收益的研究。

我在书中重点写到的几件事情之一就是光线追踪技术，他们在这项技术被整合到游戏GPU之前已经研究了10年。还有DLSS 3.0（注：神经图形技术，可利用AI成倍提升性能，从而在图像重建过程中创建全新的帧并显示更高的分辨率），他们研究了6年。

“光线追踪”开启/关闭画面对比

如果你问现在的电脑游戏玩家为什么宁可溢价也要为图形渲染GPU支付数百美元甚至更多，他们会说因为有光线追踪和DLSS，这是英伟达分别研究了10年和6年的两项技术。黄仁勋愿意持续投资，持续改进，实施技术储备。而大多数其他公司是由华尔街、MBA和金融人士运营，它们不理解技术，只关注季度性和年度的收益，所以它们可以操纵股价，英特尔很长一段时间都这样做，这破坏了公司的成长前景，只专注于短期收益。他们用赚来的宝贵资金进行股票回购和支付股息给股东，而他们本应该用这些钱投资新技术，他们落后了，遇到了大麻烦。

心智观察所：既然提到英特尔，它的CEO，帕特·格尔辛格，我现在不得不称之为前CEO，因为几天前他刚刚退休了。他之前在接受采访时曾说英伟达的CUDA护城河其实没有那么高深，是很浅的。他这个说法当时让业界很诧异。

金泰：他之前在英特尔工作过很长一段时间，并且一度是英特尔Larrabee项目（注：英特尔公司的通用图形处理器GPGPU的开发代号/核心代号）的负责人，是英伟达的直接竞争对手，但后来他被公司踢出去了。帕特·格尔辛格本人其实非常懂技术。英特尔后来取消了Larrabee项目，因为它短时间内没有创造收入，也不会立即获得成功。

就像我所说的，CUDA也不是一蹴而就的，黄仁勋愿意投资15年。出于某种原因，英特尔不想长期投资于现在成为计算模式中心的产品。大约从两年前开始，整个计算基础设施正在从CPU转移到GPU，这个过程主要由英伟达来带动。英伟达看到了计算机行业的未来。

大量的科技公司都在支付数十亿美元将10万台英伟达GPU连接在一起，支撑惊人的计算能力来运行AI工作负载。而黄仁勋在2019年就看到了这一点，即世界高性能计算的未来在这些庞大的服务器内部的数据中心里。

无论是通过投资还是收购，当下一个大事件发生时，英伟达都能完美地定位自己。我认为下一个大事件将是数字生物学和机器人技术，英伟达目前正在进行数字生物学以及研究可以治愈癌症的药物，同时也在研发机器人技术，创造可以在工厂甚至个人工作中使用的机器人，为下一个科技革命浪潮提前布局投资。

心智观察所：但在你的书中，你提到即使英伟达的一些员工也不相信公司的成功是自然演变的结果。帕特·格尔辛格之前声称英伟达的成功是一种偶然。

金泰：纵观英伟达的历史，他们在1990年代第一次推出视频游戏渲染工具时有一定的幸运色彩。如果约翰·卡马克当时没有编程Quake，那会让英伟达的产品推出花费更长的时间。我不知道你是否玩过那个时代的视频游戏——Quake是约翰·卡马克制作的视频游戏，极大地拓展了计算机游戏的市场空间。如果在平行世界里，约翰·卡马克没有制作Quake视频游戏，英伟达可能会减少10%的制造力，但那可是推动英伟达“飞向月球”的关键催化剂。

《雷神之锤》（Quake）游戏页面

同样的事情也发生在ChatGPT上。如果没有人创建Transformer架构，ChatGPT就不会被制造出来。如果ChatGPT没有出现，大家可能不会意识到AI有多么强大，可以在很多丰富的场景中如此有用。但在过去的30年里，每一次大事件发生时，英伟达都有最好的解决方案。

部分原因来讲，英伟达是幸运的，但另一部分原因是，在很多时间节点上，英伟达擅长拥有可以帮助新生态起飞的最佳产品。

心智观察所：1999年，英伟达用“GPU”命名GeForce 256，在半导体行业中也有着划时代的意义。这是英伟达营销团队打破工程师思维、力排众议的结果，如何看待芯片行业“营销”这个概念？马斯克很排斥营销，他的观点有没有道理？

金泰：我在书里提到了两派的分歧，市场营销人员坚持认为GPU这个概念就是“下一艘船”。当时业界的焦点都在CPU上，而英伟达的营销团队非常聪明，他们希望买家为其GPU芯片支付更多的钱。当时GPU和CPU的晶体管数量已经差不多了，那为什么不创造一个与CPU相匹配的术语呢？英伟达是GPU的创造者，并且打造了GPU开发者平台CUDA。

心智观察所：今天的英伟达不仅仅是一家半导体公司，如前所述，他们在生物技术领域也进行了大量的投资。他们起到了桥梁和纽带的作用，连接了半导体芯片设计与药物设计，你是否相信未来英伟达会打造成一个芯片设计、药物创新和一些机器人开发的商业帝国？

金泰：有一些业务范围，英伟达过去并没有尝试优先发展，而是喜欢与合作伙伴一起来做，他们没有像Bristol-Myers Squibb这样的公司拥有30年的药物数据。对英伟达来说，开发药物疗法等将会很困难，因为他们没有经验和所需的所有数据。但他们将与这些公司合作，比如他们正在与一家名为Recursion Pharmaceuticals的初创公司合作，该公司利用GPU设计和研发药品。英伟达可以帮助这些公司改进AI模型和算法，比如如何生成在药物设计行业中效果更好的AI模型。

对于很多赛道，英伟达其实不太擅长，比如他们制造了一款名为Nvidia Shield的游戏机，但并不成功。英伟达大多数成功的点都在硬件和芯片领域。

心智观察所：是的，英伟达的图形渲染工具在目前的数字孪生技术中也大有可为。

金泰：英伟达做过的最令人印象深刻的工作之一是与许多EDA公司合作开发了一些3D机器学习技术，这家公司本来也是从游戏图形计算起步的。原理非常相似，因为在许多视频游戏中有很多相互射击的场景，如何模拟子弹在空中传播，以及如何击中墙壁或击中人，所有这些都是物理模拟，而这正是数字孪生所做的。如果需要设计一辆汽车或建造汽车的工厂，可以通过算法建模，先看看布局是否有效，换言之，可以先在计算机中完成模拟仿真，而不必实际建造汽车或工厂进行测试，这样可以节省大量的建造成本。

心智观察所：现在业界对英伟达有不少批评的声音，主要是担心采用英伟达GPU集群的数据中心会产生大量能源消耗，需要用到大量的水和电力。

金泰：它确实使用了大量的电力，但它创造了我们以前从未拥有的能力。当前的Blackwell GPU比他们一直在销售的Hopper GPU强大30倍。

它消耗了更多的电力，但这些电力也转化为了更多性能，利用AI做更多的事情来造福大众，也创造了更多的需求，因为人们想出了更多使用这种大量计算能力的方法。如果所有这些计算能力需要更多的电力，但能带来巨大的生产力提升，那么它是值得的。如果它能带来改进癌症的治疗方法，能提升机器人的工作效率，如果所有这些事情都能实现，那么哪怕有一些能源消耗，也是值得的。

心智观察所：如果让你来向广大读者传达一个信息，给他们一个令人信服的理由去购买和阅读你的这本书，那理由会是什么？

金泰：在我的研究和写书的过程中，我感觉我的肩膀上“扛着一个黄仁勋”，他告诉我个人生活和工作生活中如何聪明理智地做事。如果你读我的书，你将学到黄仁勋用来建立一个成功公司的所有秘密管理哲学，每个人都可以从学习这些成功经验中受益——黄仁勋在过去三十多年是如何掌管这家世界上最成功、最有影响力的公司的。如果你读我的书，你也会找出这些秘密。我已经在我的日常生活中应用了这些成功经验，我真的感觉到我的肩膀上有一个“AI黄仁勋”，通过学习英伟达公司运营的方式，我明白了如何更好地做事。

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