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　　这两天，伴随着英伟达公司市值来到1万亿美元(相当于8个英特尔市值，也超过BAT市值总和)，吹爆英伟达的各种媒体报道、短视频、分析内容刷屏社交网络。

　　这不免让人感慨万千，想到了中国人常说的一句老话：三十年河东，三十年河西。

　　1999年，英伟达推出了全球第一个图形处理器(GPU)，当时业界认为GPU相比CPU，就是“主角与配角”的关系。

　　同年，英伟达成功上市，当时该公司IPO前的估值不到10亿美元。

　　千禧年前后，微软市值近6000亿美元名列世界第一，英特尔近3000亿美元市值名列第六，微软和英特尔的组合称之为wintel，共同主宰科技行业发展规则。反观英伟达，不及英特尔零头。

　　在那个年代，英伟达的GPU助力3D游戏带来更好的呈现效果，被一众发烧友青睐。但在大众层面，依然没有多大知名度;在产业层面，也缺乏其他应用空间;在资本层面，更是缺乏想象力。

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　　当英伟达还是一家小公司的时候，就是一家非常注重中国市场的公司。

　　2002年3月，英伟达创始人黄仁勋来到中国，发布了其最新产品GeForce4 MX和GeForce4 Ti系列显示芯片。英伟达认为这是当今全球速度最快、最具创新精神并且功能最为强大的GPU，GeForce 4 GPU为台式PC机、Mac和笔记本电脑市场等多个领域带来了全新的领导技术......

　　在发布会结束后，黄仁勋接受中国第一IT记者刘韧采访。彼时，刘韧笔下所书都是柳传志、求伯君等处在时代之巅的IT英雄，对黄仁勋的采访没怎么上心，后来都没有出稿。

　　刘韧还记得，黄仁勋底气不足，小声对他说，英特尔有CPU，我们有GPU。“他说得那么不自信。我也只是微笑着容忍他将NVIDIA和Intel相提并论。”

　　在那个年代，没人愿意会把英伟达和英特尔相提并论。如果有人把他们放一起看待，那无疑是一种“高级黑”的反讽手法。

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　　此后在很多年，尽管GPU发展一日千里，但GPU总是被定义为“图形处理器”“显卡”，地位依然远远不如CPU。英特尔永远是聚光灯下的超级巨头，而英伟达只是一家边缘企业。联想、戴尔在宣传自家最新电脑时，永远会把“搭载了XX型号的英特尔CPU”放在最主要的位置，英伟达依然是一个配角。

　　就像今年爆红的张颂文一样，英伟达在没有担任主角的年代，一步一个脚印，苦练内功。

　　2004年，英伟达的SLI技术问世，其允许将多个GPU连接在一起，从而大大提升了单台PC的图形处理能力。

　　2006年：英伟达创新性推出CUDA架构。CUDA可利用图形处理器中的多颗计算核心进行通用计算处理工作，计算性能可获得显著提升。

　　2007年：英伟达发布CUDA并行计算平台和开发套件，旨在推动基于GPU的并行计算生态系统的发展。

　　2010年：英伟达发布GeForce GTX 480，该GPU采用了当时最新的40纳米工艺和架构。

　　2012年：英伟达押注AI，推出专门为高性能计算应用设计的GPU。

　　2017年：英伟达推出了“Volta (伏特) ”GPU架构，其中首次引入了名为“Tensor Core ”的计算单元，专为深度学习而设计。基于此架构设计的Tesla V100 GPU加速器，为DGX系列AI超级计算机提供了极其强劲的动力支持!。

　　2020年：英伟达发布RTX 30系列GPU，包括RTX 3090、RTX 3080、RTX 3070等，这些GPU采用了最新的安培架构和GDDR6X显存，提供了出色的性能和能效。

　　2022年，OpenAI旗下的人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，处理ChatGPT的GPU，正是英伟达的HGX A100 (基于安培架构) ，英伟达市值开启了狂飙。

　　在发展历程中，英特尔当然不是一帆风顺。在2007年，英特尔公司副总裁基辛格就宣布英特尔即将推出CPU与GPU相融合的Larrabee架构，并宣称显卡将在两三年内消失。此后，因为金融危机，英伟达连续几年出现收入下滑。

　　就是在发力AI的这些年，英伟达也一直伴随各种质疑，直到去年以来GPT大杀四方，作为支撑GPT运算的关键角色，英伟达才堵上了所有人的嘴，打消了所有人的质疑。

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　　到了今天，GPU早已经不是“图像处理器”“显卡”，而是AI时代的“金钥匙”。

　　随着人工智能、自动驾驶、GPT大模型、深度学习、元宇宙时代的到来，这些“核武器”级的创新服务都要用到英伟达的GPU。

　　具体来说，应用场景如下。

　　人工智能和深度学习领域：英伟达的GPU可以提供更高的计算密度和更高的性能，使得人工智能和深度学习应用能够更快地运行。这将促进深度学习算法的发展，推动人工智能领域的创新和应用，为英伟达带来更多的市场需求。

　　自动驾驶领域：英伟达的GPU可以提供实时图像处理和三维建模功能，使得自动驾驶汽车能够更快速地响应和决策。随着自动驾驶汽车技术的逐步普及，英伟达将迎来更大的市场需求。

　　GPT大模型领域：英伟达的GPU可以支持GPT大模型的训练和应用，使得企业和研究人员能够更快地完成更大规模的语言模型训练任务。这将促进GPT大模型在自然语言处理、智能客服、智能问答等领域的应用，为英伟达创造更多商机。

　　元宇宙领域：英伟达的GPU可以提供高性能的图形渲染和处理能力，使得元宇宙应用能够呈现出更逼真的虚拟场景。随着元宇宙应用的逐步普及，英伟达将在虚拟现实和图形处理领域占据更大的市场份额。

　　国外的苹果、微软、谷歌以及国内的BAT都在把握甚至创造风口，而英伟达最牛的地方在于，不管你们这些企业处在哪个风口，都离不开它。

　　这些年，不管哪个风口来了，英伟达都是“行业最大的卖水公司”，自然成为了关键角色，已然从科技行业的配角，成长为绝对主角。

　　反观英特尔，这几年被英伟达的光环掩盖，早已经不复当年之威。

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　　当然，英伟达能否一直占据半导体产业头羊地位，这一切也都充满了不确定性。

　　这两年，英特尔也苏醒了过来，开始自我革命，拥抱人工智能时代。

　　在英特尔2022On产业创新峰会上，英特尔公布了第四代英特尔至强可扩展处理器(代号Sapphire Rapids)细节，内置人工智能深度学习加速技术和数据流加速器，从软硬件同时入手优化AI工作负载，为各行各业的数据计算和管理赋能。

　　中国的厂商也想革半导体的命。比如，阿里云推出了CIPU架构，在这个全新体系架构下，CIPU对数据中心的计算、存储、网络资源快速云化并进行硬件加速，按照阿里云的说法，CIPU与计算结合，算力可以做到“0”损耗。

　　CIPU架构推出的直观价值，就在于算力的提升。这个架构超脱于传统，但没脱离传统，它将传统通用计算单元、满足特定工作负载的加速计算单元、以及满足网络和存储功能的加速单元进行高速互联协调(相当于把实现各类功能需求的软硬件打包在一起)，组合成一个完整的分布式异构算力模块，就像张无忌一样，一个人融合了九阳神功、乾坤大挪移、太极拳等多种武功，可以按需解决敌人。CIPU架构也是如此，因此能高效满足复杂多变的云上数据中心算力场景。

　　尽管现在阿里云和英伟达是广义上的合作关系，可是未来呢?一旦阿里云重新定义了云计算的未来路径，并且被各方广泛认可，指不定谁是那个真正意义上卖水的呢?

　　写在最后：科技行业的精彩之处就在于，当我们以为“阶级”要固化的时候，总会出来一个创新者，以破局姿态，改变一切。在历史上，英特尔、苹果、微软、谷歌、英伟达、facebook等都曾经是颠覆前辈的破局者。

　　现在，谁能颠覆看似无敌的英伟达，让人期待。