这家公司靠什么翻盘成为AI时代最大赢家？ |
1993年，黄仁勋和两位工程师好友坐在硅谷一家 Denny’s 快餐店里，决定创办一家做图形芯片的公司，这家公司后来有了一个今天几乎无人不知的名字：NVIDIA，英伟达。
如今，人们看到的更多是英伟达站在 AI 浪潮顶端的光环，以至于在社交网络上，当人们用 AI 去模拟黄仁勋创业期的照片时，呈现出来的往往都是一副意气风发、一切尽在掌握的样子。但成功的路径，从来不是点到点的，其中必然有许多曲折往复。从衬衣老黄到皮衣老黄，英伟达一路走来，也经历了一连串关于方向、定位和未来的迷茫与摇摆。
英伟达最早的难题
回到1990年代，英伟达拿出的第一款产品，就是 NV1 多媒体芯片。在显卡和声卡都还不够发达的年代，这款产品几乎可以算得上是一个“大杂烩式”的野心之作：它集 3D 图形处理、音视频处理等功能于一体，看上去什么都能做。但问题也恰恰出在这里。
当时，英伟达董事会成员哈维·琼斯曾问黄仁勋：“你怎么定位 NV1？”面对这个问题，黄仁勋一时答不上来。这并不是一个无关紧要的提问。因为在90年代末，市面上已经有几十家芯片公司，刚刚起步的英伟达最需要的，其实是一把能够划开局面的尖刀，而不是一个功能看起来很多、但定位模糊，甚至技术标准还可能与主流不兼容的产品。
NV1 最终出师不利，用黄仁勋后来的话说，英伟达当时“离破产只有30天”。最后，是靠着极限赶工推出更符合主流 3D 图形标准的 Riva 128，才把英伟达从破产边缘拉了回来。
但从那之后，另一个问题也始终留在了黄仁勋面前：英伟达到底该如何定位自己的产品，又该如何定位自己这家公司？大量阅读，是黄仁勋寻找答案的方式之一。在后来的访谈中，他曾专门提到一些给过自己启发的书，其中最著名的一本，就是艾·里斯和杰克·特劳特合著的《定位》。黄仁勋逐渐意识到，真正能“吸引”市场的，是一个足够简单、足够明确的信息，回头看 NV1 的失败，问题就在于它试图承载太多功能，却没有告诉市场：你到底是什么。
于是，黄仁勋给出的解法变得越来越清晰：聚焦图形芯片，并且把它做得比别人性能更高。换句话说，不是做得更广，而是做得更深。从这个意义上说，英伟达后来的逆转，是一场关于“聚焦”的修正。
1999年，英伟达提出并定义了 GPU 这一新品类。按照定位理论的说法，品牌最有力的动作之一，是抢先进入一个新品类，并成为这个品类里占领市场心智的品牌。英伟达做的，正是这件事。
GPU 与传统采用串行计算的 CPU 不同，它使用的是并行计算技术。最初，这项能力主要被用于游戏图形渲染，也正是在游戏领域，英伟达建立起了极强的存在感。如果只把这段历史理解为“英伟达靠显卡在游戏市场站稳了脚跟”，那当然没错，但也还远远不够。因为真正决定英伟达后来命运的，是黄仁勋接下来做的另一件事。
2006年，黄仁勋推出了 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）。CUDA 给开发者提供了一套软件工具和编程接口，让原本主要用于图形渲染的 GPU，可以被直接调用来处理图像之外的计算任务。这样一来，研究人员和工程师就能把那些适合“同时处理大量重复计算”的工作交给 GPU 来做。如果借用一个更直观的比喻，那就像是：你手里原本只有一张游戏显卡，但只要按下一个开关，它就能变成一台超级计算机。
可对于当时99%的游戏玩家来说，CUDA 的价值几乎用不上；而为了支持这套架构，GPU 芯片本身的成本却在飙升。多出来的成本，最终只能由英伟达自己承担。从商业上看，这是一场代价极高、回报却远未可知的下注。
2008年，英伟达真正的危机
CUDA 的投入期，撞上的偏偏是2008年全球金融危机。一边是 CUDA 带来的长期高额投入压力，另一边是股价暴跌、市值低迷。英伟达当时面对的是一场真正意义上的生死考验。
在迷茫中，黄仁勋开始找咨询公司帮助公司厘清方向。财务和运营问题当然重要，但对当时的英伟达来说，更关键的是战略问题——因为这决定的是它到底该把资源押在哪里，以及它未来要成为什么样的公司。而黄仁勋也再次想起了那个他曾经答不上来的问题：“你的定位是什么？”
这一次，英伟达找来了定位理论的提出者——里斯战略咨询的创始人艾·里斯，以及他的女儿劳拉·里斯，为英伟达提供了一份详细的咨询报告。在这份报告里，一个核心判断被再次强调：GPU 要尽量结合未来的增长趋势，因为它是英伟达真正的护城河，也是它区别于英特尔的关键武器。
和黄仁勋内心的选择不谋而合，和别人挤在同一条赛道上，从来不是黄仁勋的目标；他的野心一直是开辟自己的路。当战略重新清晰之后，黄仁勋也重新找回了那种并不盲目的乐观。CUDA 不再只是一个拖累利润、看不见回报的项目，它开始被英伟达视为押注未来的核心资产。
只是那个未来，彼时还没有多少人真正看见。
OIALO，一生只有一次的机会
直到2012年，坐了几十年冷板凳的加拿大教授辛顿（ Geoffrey Hinton ）与两位学生伊利亚（ Ilya Sutskever）、艾利克斯（Alex Krizhevsky），在李飞飞主导的 ImageNet 挑战赛中取得突破，沉寂多年的 AI 领域由此进入深度学习时代。而这件事之所以会和英伟达紧密联系在一起，是因为辛顿团队当时使用的，正是两块支持 CUDA 架构的 GPU。
前面提到过，GPU 加上 CUDA，意味着这张芯片不再只是图形渲染工具，而是可以变成一个通用并行计算平台。辛顿团队的成果，第一次以极具说服力的方式向科研界证明了：CUDA 在 AI 计算上同样有着惊人的潜力。
也正是在这个时刻，黄仁勋看清了另一件事：AI，才是 CUDA 真正大显身手的战场。他后来把这个时刻称为 OIALO——Once-in-a-Lifetime Opportunity，一生只有一次的机会。2013年，他向全体员工发出一封邮件：英伟达将全面转向深度学习，不再只是一家图形芯片公司。仅一个周末之后，英伟达就调整定位，成了AI芯片公司。
从那之后，英伟达不再只是“做 GPU 的公司”，而是开始把自己放到 AI 基础设施的位置上去理解。它的芯片、它的软件、它的开发生态，最终都围绕着同一个方向重新组织起来：服务下一代计算范式。至于 AI 爆发之后的故事，今天已经无需赘述。英伟达不仅站上了 AI 浪潮的中心，也在很大程度上直接影响了这场技术革命推进的速度。
结语
如果把英伟达的发展放在更长的时间线里看，会发现英伟达不断在重新回答“我们的定位是什么”这个问题。从最早的图形芯片公司，到定义 GPU；从投入巨大、长期不被理解的 CUDA，到抓住深度学习的拐点；再从芯片公司，进一步走向今天被外界概括的“AI 工厂”或“AI 基础设施公司”，英伟达一路都在向更高的维度重新定位自己。
那个当年在快餐店里创业的年轻黄仁勋，大概也未必能预料到，英伟达之后的道路会如此跌宕。
2008年，英伟达在与英特尔的竞争中股价暴跌、近乎出局，战略定位咨询在那个节点介入；而到了2026年，英伟达已经站上全球市值的顶端。十八年后，曾经提供战略咨询的里斯公司，由劳拉·里斯带队回访英伟达全球总部，与英伟达管理层一起回顾当年金融危机中，这家公司如何依靠战略穿越危机、逆势突围。
在英伟达工作二十余年的高管，也在这次回访中分享了公司的成长经历，以及黄仁勋如何把控顶层战略、推动公司不断完成自我重塑。如果要把英伟达的故事浓缩成一句话，也许就是：技术会决定一家公司能跑多快，但定位决定它往哪儿跑。
“我们的定位是什么？”这是黄仁勋必须回答的问题，也是几乎所有公司都绕不开的问题。英伟达今天站在这个位置，当然离不开技术的力量，也离不开黄仁勋对未来近乎执拗的判断。但回头看，真正让它一次次从混乱中走出来、从竞争中拉开身位的，恰恰是那些关于战略定位的关键选择。
黄仁勋曾说：“悲观者会说，如果你做了，未来也不一定会来；但乐观者会说，如果你不做，未来就无法到来。我们是后者。”这也是英伟达一路走到今天的注脚：它不是每一次都看得比别人更准，而是在关键时刻，敢于先把自己放到未来的位置上。
封面来源｜pexels
