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黃仁勛親述創(chuàng)業(yè)故事:兩次都差點倒閉

來源:雷峰網(wǎng)   編輯:非小米 時間:2024-11-21 16:00人閱讀

AI時代,最火的不是AI,而是英偉達(dá)。

對資本市場而言,從華爾街到全球股民,都保持著對英偉達(dá)的高度關(guān)注。對芯片行業(yè)而言,英偉達(dá)是無可置疑的業(yè)內(nèi)標(biāo)桿,老對手被甩到車尾燈都看不見。對AI而言,在算力競賽的階段,一顆A100芯片比黃金都令人垂涎。

2024年11月,英偉達(dá)市值突破3.6萬億美元,登頂全球市值排行榜,終結(jié)了蘋果長達(dá)12年全球市值第一的紀(jì)錄。標(biāo)普道瓊斯指數(shù)發(fā)布公告,將道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的芯片業(yè)成分股從英特爾換成了英偉達(dá)。

成立30年,英偉達(dá)如何成就萬億美元市值的商業(yè)帝國?

婉拒創(chuàng)業(yè),黃仁勛差點錯過千億身家

上世紀(jì)80年代,在全球范圍內(nèi),除了IBM以外,很少有公司能夠獨立進(jìn)行芯片設(shè)計。

彼時,任職于太陽公司(Sun Microsystems)的工程師柯蒂斯.普里姆(Curtis Priem)和克里斯.馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)接到了一項任務(wù),負(fù)責(zé)為公司設(shè)計半定制化芯片。

這項工作與半導(dǎo)體供應(yīng)商LSI Logic進(jìn)行合作,而對方所委派進(jìn)行協(xié)助的工程師正是黃仁勛,三人在此正式結(jié)緣。

90年代,在大多數(shù)公司仍專注于開發(fā)CPU的時期,普里姆、馬拉科夫斯基和黃仁勛被要求開發(fā)更有挑戰(zhàn)性的產(chǎn)品,即圖形處理器GPU。在無人區(qū)探路的他們,結(jié)合彼此的優(yōu)勢,最終完成了這項工作,也奠定了相互間更深厚的信任關(guān)系。

黃仁勛稱:“我們合作得非常愉快,普里姆和馬拉科夫斯基是我所認(rèn)識的最優(yōu)秀的工程師之一,我享受和他們一起工作。”

計劃趕不上變化。由于太陽公司的計算機架構(gòu)和圖形架構(gòu)發(fā)生了許多變動,幾人開發(fā)的項目不再受到青睞,普里姆和馬拉科夫斯基決定離開公司,開始創(chuàng)業(yè)。

毫無疑問,在挑選創(chuàng)業(yè)合伙人時,二人腦海里浮現(xiàn)的第一個身影就是黃仁勛,他們向黃仁勛發(fā)出邀請,但得到的回復(fù)卻是“祝你們成功吧”。

黃仁勛覺得,自己有一份很不錯的工作,能做著自己喜歡的事情,對當(dāng)下感到非常滿意。相反,如果選擇去創(chuàng)業(yè)的話,三人甚至連要干什么都還沒想明白。

架不住兩位老伙伴的極力邀請,黃仁勛最后還是同意出去聊聊。

黃仁勛把聊天的地點定在他職業(yè)生涯的起點丹尼餐廳,他在這當(dāng)過洗碗工和服務(wù)員。由于丹尼餐廳有咖啡無限續(xù)杯政策,三人在這里聊了四個小時,直到腦海里沒有新的靈感蹦出來。

黃仁勛親述創(chuàng)業(yè)故事:兩次都差點倒閉

最終,三人將目標(biāo)鎖定在個人電腦市場。

1993年,個人電腦革命剛剛開始,三人意識到這將是一個重要的時代機遇。他們推斷的邏輯是,個人電腦的價格會降低到一定水平,而且操作難度也會下降,這也就意味著個人電腦將實現(xiàn)普及化,人手一臺電腦的時代將來臨。

所以,用戶會拿著電腦去干什么,或者說干得最多的會是什么?答案是,打游戲。而游戲體驗的好壞很大程度上取決于視覺呈現(xiàn)效果,視覺呈現(xiàn)主要依靠GPU對3D圖形的處理。

因此,問題來到為什么要賭針對游戲玩家的3D圖形芯片:

強大的吸金能力。1993年,一款名為《毀滅戰(zhàn)士》(DOOM)的游戲正式發(fā)售,引發(fā)了空前的轟動,游戲媒體將其評價為年度最佳游戲,能夠提供游戲試玩的服務(wù)器幾乎全被擠到宕機。

發(fā)售的頭兩年內(nèi),有超過1500萬人玩過這款游戲,在90年代,這是一個天文數(shù)字,而這也讓黃仁勛更篤定,選游戲沒錯。并且,游戲還有兩個特性:用戶依賴度高以及用戶停留時間長。

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拿下游戲,就可以贏家通吃。當(dāng)時,個人電腦的圖形處理能力、多媒體處理能力幾乎不存在。沒有聲音、麥克風(fēng)、揚聲器、視頻及圖形,基本上就是一個文本終端。

但只要做出能玩游戲、能承載3D圖形的芯片,以上的所有功能基本都可以運行得了。

黃仁勛在后來的多次演講中都提到了“0億美元市場”,即在尚未得到驗證的市場中進(jìn)行有計劃的投資與布局,這是英偉達(dá)成功的關(guān)鍵因素。

而3D圖形芯片在當(dāng)時符合“0億美元市場”理論。在那個時代,隨便找一家市場研究咨詢公司,問“1993年P(guān)C上的3D圖形市場規(guī)模是多少?”,他們的回答都是“0”。

20世紀(jì)80年代出現(xiàn)了許多芯片公司,比如賽靈思和阿爾特拉,此時PC上的2D圖形市場已經(jīng)非常擁擠了,為什么還需要英偉達(dá)出來摻和一腳?

因此,黃仁勛幾人選擇專注于3D圖形市場以實現(xiàn)差異化,選擇一條困難但人少的路。如果相信3D圖形芯片將徹底改變計算機行業(yè),那有什么理由不邁出這一步呢?

首代產(chǎn)品超99%被退貨,英偉達(dá)險些“夭折”

1993年2月17日是黃仁勛的生日,也是他創(chuàng)業(yè)的第一天。

黃仁勛很快把創(chuàng)業(yè)隊伍拉了起來,他們在購物中心租了一間小辦公室,雇了大概20個員工。

經(jīng)過兩年的努力,1995年,英偉達(dá)的第一款產(chǎn)品NV1正式出爐。

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這款產(chǎn)品充滿“先見之明”,集3D圖形處理、視頻處理、音頻波形表處理、IO端口、游戲端口、加速功能及UDA編程模型等多種功能于一體。

英偉達(dá)董事會成員馬克.史蒂文斯(Mark Stevens)稱:“我一直覺得,我們制造了一把功能齊全的瑞士軍刀。”

團隊滿懷信心地把產(chǎn)品交付給合作伙伴帝盟多媒體(Diamond Multimedia)進(jìn)行銷售,但市場的反饋卻相當(dāng)慘淡。長期開不了單也讓帝盟多媒體感到恐慌,他們把收到的25萬顆芯片中的24.9萬顆都退了回去,這讓英偉達(dá)幾近破產(chǎn)。

NV1失敗的原因主要有兩點:一是雖然NV1支持很多功能,但沒有可以在上面運行的應(yīng)用程序;二是市場需要的只是一款3D圖形芯片,僅此而已。他們希望這款芯片便宜好用,而不是堆砌很多花里胡哨的功能還賣得很貴。

NV1的“破發(fā)”,讓團隊學(xué)到很多。

黃仁勛稱:“這是一個了不起的技術(shù)成就,但它卻是一款糟糕的產(chǎn)品。NV1沒辦法跟市場上的其他產(chǎn)品進(jìn)行比較,它在這個方面不如那個,在那個方面不如這個,很難在市場上買到這樣的產(chǎn)品。沒有人會去商店買一把瑞士軍刀作為圣誕禮物。”

史蒂文斯說:“我學(xué)到的一個教訓(xùn)是,我們進(jìn)入3D圖形領(lǐng)域可能太早了。對于大多數(shù)風(fēng)險投資支持的技術(shù)公司來說,失敗的原因往往是它們進(jìn)入市場太早,而不是太晚。我們好像站在太平洋的沖浪板上,等待著那股大浪的到來。如果浪遲遲不來,就無法到達(dá)岸邊,最終在茫茫大海中凍死。”

為了讓公司平穩(wěn)運行,三人也同時在給自己的事業(yè)尋找投資者。黃仁勛去拜訪了他的前老板,LSI Logic的創(chuàng)始人兼CEO威爾弗雷德·科里根(Wilf Corrigan)。

科里根此前是仙童半導(dǎo)體的總裁兼CEO,面對黃仁勛的求助,科里根很快想到了仙童半導(dǎo)體的老同事,紅杉資本創(chuàng)始人唐·瓦倫丁(Donald Thomas Valentine)。

他當(dāng)著黃仁勛的面拿起電話說:“嘿,唐,我要給你送個孩子過來,他是我最好的員工之一。我不知道他要做什么,但給他錢。”

瓦倫丁是硅谷投資界的傳奇,一手投出了蘋果、甲骨文、思科和雅虎等公司。他的投資理念極具個性,投資于專注一個大市場,并解決具體難題的企業(yè)。現(xiàn)在看來,英偉達(dá)與這個理念高度契合。

回到當(dāng)時,黃仁勛在科里根的引薦下,頂著一臉青春痘去了紅杉。

黃仁勛回憶稱:“瓦倫丁總給人一種不怒自威的感覺。那時我29歲,即將30歲,面對這些人,說話都不利索,我對自己的提案表現(xiàn)感覺非常糟糕,但幸運的是,瓦倫丁已經(jīng)收到“指示”,一定要給我投資。”

瓦倫丁在聽完黃仁勛的“路演”過后只說了一句話:“如果你賠了我的錢,我就殺了你。”

后面的故事就是,瓦倫丁與另一家機構(gòu)Sutter Hill Ventures各投了100萬美元給黃仁勛,此時,英偉達(dá)的估值來到600萬美元。

世嘉有違常識的決定,讓英偉達(dá)再次獲救

雖然NV1芯片慘遭滑鐵盧,但幸運的是,游戲制作廠商世嘉向英偉達(dá)拋來橄欖枝,邀請英偉達(dá)合作開發(fā)NV2芯片。

彼時的世嘉風(fēng)光無限,接連發(fā)布了《VR戰(zhàn)士》、《夢游美國》及《VR特警》等經(jīng)典3D街機游戲。在當(dāng)時,幾乎重塑了游戲行業(yè)。

世嘉的青睞為雙方提供了機會,既可以讓英偉達(dá)幫助世嘉開發(fā)下一代游戲主機,也鼓勵了世嘉將游戲移植到PC上。

從工程角度來說,NV1和NV2是為支持一種使用四邊形繪制圖像的架構(gòu)而開發(fā)的。當(dāng)英偉達(dá)首次推出產(chǎn)品時,它是市場上唯一一家為PC生產(chǎn)3D圖形芯片的公司,市場上并沒有可以參考的其他案例,所以基于他們自己對技術(shù)的判斷,選擇這種架構(gòu)是非常明智的。

但很快,危機來臨。

其他3D圖形公司開始涌現(xiàn),他們的芯片支持另一種完全不同的架構(gòu),微軟推出的Windows 95上搭載的API DirectX,是除了英偉達(dá)之外其他所有人使用的架構(gòu),即使用三角形繪制圖像的架構(gòu)。

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黃仁勛稱:“我們以前從未實現(xiàn)過像DirectX這樣的圖形架構(gòu),而整個行業(yè),當(dāng)時有大概50多家公司,都在追趕英偉達(dá)。”

那么問題來了,英偉達(dá)該怎么辦?

如果繼續(xù)按照合同上約定的方案執(zhí)行,跟世嘉合作完成游戲主機,那么英偉達(dá)就會無可避免地在錯誤的道路上浪費兩年時間,與此同時,競爭對手正在飛速前進(jìn)。

如果未能完成合同,那么英偉達(dá)將沒有足夠的資金支撐公司的運營及產(chǎn)品研發(fā),并且還可能面臨給世嘉繳納賠償,而英偉達(dá)根本沒有能力去承擔(dān)這個后果。

要么完成項目然后死去,要么無法完成項目而立刻死去。

激烈的討論過后,團隊確定一條共識。無論如何,不能走錯的道路,所以答案就是英偉達(dá)必須支持這種新的架構(gòu)。

那違背合同,沒錢怎么辦?

黃仁勛選擇開誠布公,他跑到世嘉找到當(dāng)時的CEO入交昭一郎,并告訴他英偉達(dá)為世嘉設(shè)計的架構(gòu)走在錯誤的方向,因為主流世界正朝著另一種名為“逆向渲染”和“逆向紋理映射”的方向發(fā)展。

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如果世嘉堅持要英偉達(dá)完成合作,那世嘉將得到一款違背主流的產(chǎn)品,而英偉達(dá)也將由于在錯誤的路上走太遠(yuǎn)而死亡。

入交昭一郎問黃仁勛:“你需要我做些什么?”

答案令人出乎意料,黃仁勛說:“雖然你沒理由這樣做,不過我希望你能解除我們雙方的合同,讓我們免于履行責(zé)任,但要全額支付我們的費用,世嘉從中可能一無所獲。”

這是一個有違商業(yè)常識的請求。

考慮了幾天過后,入交昭一郎告訴黃仁勛,他愿意幫助英偉達(dá)。后續(xù),世嘉支付了大約500萬美金給英偉達(dá),讓英偉達(dá)在公司存亡的關(guān)鍵時刻活了下來。

這件事情讓黃仁勛明白一個道理,創(chuàng)業(yè)的時候最重要卻最容易被忽略的東西就是人們的善意。

現(xiàn)在只有一次機會了,在耗盡了所有資源之后,公司如何押最后一注?

黃仁勛心想,如果只有一次機會,反向推導(dǎo)芯片研發(fā)的流程,要確保做出完美的產(chǎn)品,就需要提前做好所有軟件工作以及其他準(zhǔn)備。

他們找到了一家名為Icos做仿真器的公司,仿真器主要功能是模擬和重現(xiàn)真實系統(tǒng),廣泛用于工程設(shè)計和科學(xué)研究等領(lǐng)域。

黃仁勛打電話給Icos后,對方回復(fù)稱:“感謝來電,但我們已經(jīng)倒閉了。如果你們真的需要我們的產(chǎn)品,倉庫里還有一些庫存。”

就這樣,英偉達(dá)從一家即將倒閉的公司購買了一些“廢棄”的產(chǎn)品。

通過芯片仿制的方式,英偉達(dá)推出了世界上首款仿制的PC芯片RIVA 128 NV3。NV3是當(dāng)時最好的逆向紋理映射引擎,改變了行業(yè)對現(xiàn)代計算機圖形的認(rèn)知以及芯片設(shè)計和封裝的方式。

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100M/秒的像素填充率(圖形處理單元每秒渲染的像素數(shù)量)讓NV3迅速贏得市場的青睞,1997年底,Dell及Gateway等廠商相繼采購了NV3。NV3讓英偉達(dá)打了一場翻身仗,在上市后的四個月內(nèi)就售出了100萬顆。

更重要的是,NV3的快速開發(fā)和測試過程讓英偉達(dá)能夠以比競爭對手快兩倍以上的節(jié)奏推出下一代芯片。

馬太效應(yīng)開始在英偉達(dá)身上顯現(xiàn)。

英偉達(dá)開啟“AI狂飆”

1999年1月,英偉達(dá)在納斯達(dá)克掛牌上市,相繼推出了RIVA TNT2和NVIDIA Vanta兩大處理器產(chǎn)品。

同年8月,英偉達(dá)發(fā)布了全球首款GPU GeForce 256,這也是世界上第一款可編程加速器。2000年,英偉達(dá)與微軟達(dá)成合作,早期一直將英偉達(dá)邊緣化的微軟選擇GeForce為其新項目Xbox提供動力。

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但PC市場的局限性以及始終與英特爾直面競爭,讓英偉達(dá)倍感壓力,團隊認(rèn)為必須開發(fā)一個全新市場才能真正地站穩(wěn)腳跟。

2006年,英偉達(dá)推出了CUDA,這是一種適用于其GPU的通用編程接口,也就是說用戶可以利用英偉達(dá)的GPU進(jìn)行圖像處理之外的運算,這為GPU的應(yīng)用場景開辟了新的范圍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了游戲領(lǐng)域。

黃仁勛稱:“很多大學(xué)的研究人員意識到,只要購買這款名為GeForce的游戲顯卡,并將其添加到計算機中,就會擁有一臺個人超級計算機。”

DeepLearning.AI創(chuàng)始人吳恩達(dá)回憶稱:“在斯坦福大學(xué)時,我的一名本科生伊恩·古德費洛(Ian Goodfellow)在他的宿舍里搭建了一臺GPU服務(wù)器,這臺服務(wù)器最終成為了我們進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實驗、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具。我們開始在GPU上以10倍甚至100倍的速度訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因為我們可以同時進(jìn)行1000或10000個步驟,而不是依次進(jìn)行,這對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用來說是一個徹底的改變。”

與此同時,辛頓以及楊立昆,這兩位在當(dāng)下人工智能時代炙手可熱的學(xué)者,他們的實驗室也在做同樣的事情。那時候的人工智能還是小眾需求,提到這個領(lǐng)域總給人一種“民科”的感覺。

2012年到2015年,人工智能芯片市場的規(guī)模幾乎為0。但黃仁勛喜歡說:“我們正在投資0億美元市場。”在那個時間投資人工智能,幾乎等于是在一個可能永遠(yuǎn)不會出現(xiàn)的市場上投入資金和資源。

而且對于一家已經(jīng)是市值十億美元的上市公司來說,成功會讓人厭惡風(fēng)險,不讓公司“脫軌”好像更重要。

20年來,英偉達(dá)一直與PC游戲芯片緊密相關(guān),是繼續(xù)堅守自己的領(lǐng)域,還是將未來押注在一個尚未得到證明的市場上?

馬拉科夫斯基稱:“你必須相信你所相信的,然后把錢投入到其中。如果我們判斷這可能是一個重要的市場,那么我們就會這樣做。”

英偉達(dá)選擇了人工智能,命運的齒輪開始轉(zhuǎn)動。這不僅將改變英偉達(dá)自身的發(fā)展軌跡,還將改變整個技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展軌跡。

黃仁勛稱:“作為一名CEO或者任何試圖將船只駛向新方向的人,必須不斷尋找積極反饋、不斷宣傳自己的想法。每當(dāng)有好事發(fā)生,都會使自己更堅定。我們必須清楚地認(rèn)識到,這是什么?為什么它很重要?它如何幫助我們達(dá)到下一個層次?”

人工智能領(lǐng)域的芯片層、系統(tǒng)層、算法層和人工智能層都在進(jìn)步,系統(tǒng)性的進(jìn)步帶來了指數(shù)級的復(fù)合增長。如果回顧從ImageNet及AlexNet以來的進(jìn)展,計算能力已經(jīng)提高了大約100萬倍,而不是1000倍。這種計算技術(shù)以每十年百萬倍的速度快速發(fā)展,被親切地稱為“黃氏定律”。

得益于人工智能發(fā)展帶來的快速“出圈”,馬拉科夫斯基稱:“突然間每個人都想知道我們是從哪里來的,但這種一夜成名的感覺其實是花了30年才實現(xiàn)的。”

自英偉達(dá)成立以來已經(jīng)過去了30年,這其中的大多數(shù)人不會以30年的眼光來看待問題。但通過將數(shù)十年的愿景付諸實踐,如今的英偉達(dá)能夠在更短的時間創(chuàng)造更多不可能。

黃仁勛說:“每個CEO的工作都是要瞻前顧后的,還必須大膽地決定哪些機會和問題值得我們?nèi)ソ鉀Q,即使沒人相信我們能真的能做到。而且,要實現(xiàn)目標(biāo)必須與一群了不起的人共事,那些曾在英偉達(dá)創(chuàng)造奇跡的人,他們中的大部分還留在這里,這真的很令人感慨。”

未來,英偉達(dá)仍然值得期待。

參考材料:

https://www.sequoiacap.com/podcast/crucible-moments-nvidia/#the-story-of-nvidias-founding

https://www.cio.com/article/646471/how-nvidia-became-a-trillion-dollar-company.html

https://www.cbsnews.com/news/nvidia-ai-focus-under-jensen-huang-60-minutes/

https://www.msn.com/en-us/news/technology/how-jensen-huang-built-nvidia-into-the-3-trillion-king-of-ai/ar-AA1u3sEQ

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