你可能没听过黄仁勋的名字，但是今天刷到的每张AI生成图片、自动驾驶汽车的每次变道、甚至好莱坞特效师电脑里的每个光影，背后都可能站着这个身高1米6的华裔男人，你会不会震惊？
1999年，当英伟达推出GeForce 256显卡时，所有人都在嘲笑他们“不务正业”。
这玩意儿能让《暗黑破坏神2》的画面更炫酷，但在硅谷大佬们眼里，显卡不过是给游戏玩家准备的“高级玩具”。
但是谁也没想到，三年后有个叫吴恩达的斯坦福教授，一次偶然的机会他用两块GeForce显卡跑神经网络，发现训练速度比传统CPU快了100倍！
当谷歌、英特尔忙着搞封闭生态时，英伟达把CUDA工具包免费开放给学术圈。
就像互联网早期有人免费送服务器，结果全世界的开发者都跑来搭积木，最后这座积木塔成了他们的新王国。
如今全球80%的AI论文都依赖CUDA，连Meta训练LLaMA大模型，都得先向英伟达的服务器达成访问认可。
2012年AlexNet横空出世，多伦多大学团队用GeForce显卡跑出的AlexNet，在ImageNet竞赛中把错误率从26%干到15%，相当于让AI的“智商”一夜涨了40%。
这下硅谷炸锅了，原来英伟达埋头挖了十年的“坑”，已经被AI大军踩成了高速公路。
如果说CUDA是英伟达的“基本盘”，那DGX超级计算机就是他们的“印钞机”。
2023年特斯拉搭建自动驾驶技术，黄仁勋带着两台DGX H100服务器前去开会：
更夸张的是，Meta要用英伟达的GPU搭建AI集群，结果发现单台DGX系统就能处理相当于1000台普通服务器的工作量。
这个软件平台能让你在虚拟世界造一辆车，AI自动优化空气动力学设计，数字孪生系统同步调整真实工厂的流水线。
宝马用它造车，设计周期从36个月压缩到24小时；可口可乐用它模拟易拉罐炸裂，省下千万级实验费用。
当谷歌搞TPU封闭生态时，他们推出Hopper架构，专门针对大模型优化；
当创业公司买不起DGX服务器，他们立刻推出云租赁服务，连大学生都能按月租用GPU。
就像你开奶茶店，隔壁不仅卖你咖啡机，还顺便提供原料配送、员工培训甚至外卖接单系统。
2016年，当人工智能AlphaGo（阿尔法狗）围棋大赛击败李世石，黄仁勋连夜给DeepMind团队寄了50块GPU：
国内大厂训练万亿参数大模型，服务器里至少70%是A100/H100显卡。
更绝的是，他们甚至给AI行业制定了“标准答案”：想用开源框架PyTorch？得兼容CUDA；
当其他公司还在卷算力时，英伟达搞出了NVLink技术，让8块GPU能像“心灵感应”一样同步数据；
当行业焦虑散热问题时，他们直接把液冷系统焊进显卡，就像给赛博朋克里的机甲装上了涡轮增压。
DRIVE Thor芯片不仅支持特斯拉的纯视觉方案，还能兼容激光雷达+毫米波雷达的“堆料流派”，甚至给地平线这样的中国厂商留了接口。
看着如今市值超3万亿的英伟达，连马斯克都在吐槽：“黄仁勋的芯片快比我头发还多了。”
量子计算可能颠覆现有架构，中美科技脱钩影响供应链，就连老对手AMD也推出了MI300X试图分蛋糕。
他们正在研发的Culitho光子计算芯片，号称能让AI训练速度再快100倍；
Omniverse平台甚至开始模拟宇宙演化，试图提前布局“后AI时代”。
就像100年前的通用电气，你不需要知道涡轮机怎么转，但你家的灯亮着，火车在跑，工厂在轰鸣，背后都是他们的电力在默默支撑。
下次当你用Midjourney生成一张赛博朋克风格的风景图时，那些飞溅的像素背后，有颗来自硅谷的“芯片”正在背后操控新的世界规则。
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