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5万亿的英伟达,给全世界上了一课
5万亿的英伟达,给全世界上了一课5万亿的英伟达,给全世界上了一课
你想想，换了平台，那上千名顶尖工程师怎么办？他们过去十多年的经验，难道要一夜清零，从头再学吗？这得是多大一笔培训账？还有那数百万行代码，怎么办？那可不是简单的“复制粘贴”啊。
可能，你会问，这换个平台能有多难呢？我不太懂专业技术，请允许我试着打个比方来解释一下。这就像你要把南方的荔枝种到北方。不是说你挖走就行，还要做大量的研究、测试，花上大量的时间。AI就是这样，而最后能不能成，还说不准。
另外，换平台期间，意味着要同时运营维护两套完全不同的平台。这里面的成本，很可能翻倍上涨。
最要命的，也是最大的风险，是机会成本太高。
AI这个赛道，分秒必争。如果为了换个平台，而导致研发落后，或是模型发布晚了几个月。那么，很可能就从行业领导者变成追随者。这里面，还没算上迁移出问题的情况。完全不敢想象。
所以，在把各种直接成本、间接成本相加后，就达成了“锁定供应商”的结果。
说白了，就是我从软件到硬件，全部跟你牢牢绑定。长远看，反而是AI公司的最优解，因为它在未来的合同时间内，不用为硬件担忧。
现在，再回头看AMD那份“性能高30%，便宜一半”的订单，还觉得香吗？
答案是否定的。硬件上省下的几百万美元，比起可能高达数十亿美元的迁移成本和潜在战略风险，微不足道。
到这，你应该发现了，英伟达真正锁住客户的，并不是它的硬件。而是一个看不见摸不着的“牢笼”。
那就是被称为“英伟达护城河”的CUDA。
03
被叫作“英伟达护城河”的CUDA，是什么？
CUDA全名叫Compute Unified Device Architecture（统一计算设备架构）。说白了它是一套让程序员更好用英伟达GPU的编程工具。
对于不太懂技术的人来说，这部分有点复杂。下面我尽量简单说清楚。
要理解CUDA，得先知道什么是“编程模型”。
我打个比方。
过去的计算机，主要靠CPU（中央处理器）运算。CPU像一个米其林三星大厨。手艺高超，什么菜式都能做。但问题是，他一次只能炒一道菜。如果遇上饭点高峰期，爆单是常有的事。
这叫“串行计算”。程序编程必须按顺序执行，上一个任务完成才能做下一个，适合逻辑直观、小规模的任务。遇到复杂的任务，效率就会不足。
而GPU（图形处理器）不同，它不像大厨，而像一个拥有成千上万个小工的“超级厨房”。每个小工负责的东西不一样，可能A切菜，B洗菜，C炒菜，D甜品……最后汇总到超级厨房。如果要给一万斤土豆削皮，那个大厨可能要削到手断，而这边上万个小工可以同时开工，瞬间完成。
这叫“并行计算”。能同时处理多个任务，整体缩短时间，大大提高运行效率。
但是，这里还有个问题。
这成千上万个小工，虽然人多力量大，但是他们很“笨”。必须要有人告诉他们，A你去切菜，B你去洗菜，C你去炒菜……否则，厨房会乱成一团。说白了，必须要有一个统一的指挥，能命令那些小工高效协作干活。
而英伟达的CUDA，就是那个总指挥。有自己的一套指挥语言，精准协调每个核心，完成任务。
做个类比，就像一台相机，硬件非常厉害。想要用好，你要懂光圈、快门、ISO等专业知识，对大多数人来说，门槛太高了。于是，厂商想出了“智能场景模式”，比如运动模式、延时模式等等。你拿到相机，再也不用懂那些专业知识，只要会按一个键，就能拍出好照片。
CUDA就是GPU的“智能场景模式”。开发者不用专门研究GPU的架构，也能高效完成编程任务。简单来说，就是让更多人能用上GPU的强大算力。
2006年，CUDA的问世，直接改变了英伟达的命运。
以前，GPU主要被看作用来渲染画面的“游戏显卡”。CUDA出现后，显卡就能被用在科学运算、物理模拟等领域。
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已经有 12 人参与评论了, 我也来说几句吧
可能，你会问，这换个平台能有多难呢？我不太懂专业技术，请允许我试着打个比方来解释一下。这就像你要把南方的荔枝种到北方。不是说你挖走就行，还要做大量的研究、测试，花上大量的时间。AI就是这样，而最后能不能成，还说不准。
另外，换平台期间，意味着要同时运营维护两套完全不同的平台。这里面的成本，很可能翻倍上涨。
最要命的，也是最大的风险，是机会成本太高。
AI这个赛道，分秒必争。如果为了换个平台，而导致研发落后，或是模型发布晚了几个月。那么，很可能就从行业领导者变成追随者。这里面，还没算上迁移出问题的情况。完全不敢想象。
所以，在把各种直接成本、间接成本相加后，就达成了“锁定供应商”的结果。
说白了，就是我从软件到硬件，全部跟你牢牢绑定。长远看，反而是AI公司的最优解，因为它在未来的合同时间内，不用为硬件担忧。
现在，再回头看AMD那份“性能高30%，便宜一半”的订单，还觉得香吗？
答案是否定的。硬件上省下的几百万美元，比起可能高达数十亿美元的迁移成本和潜在战略风险，微不足道。
到这，你应该发现了，英伟达真正锁住客户的，并不是它的硬件。而是一个看不见摸不着的“牢笼”。
那就是被称为“英伟达护城河”的CUDA。
03
被叫作“英伟达护城河”的CUDA，是什么？
CUDA全名叫Compute Unified Device Architecture（统一计算设备架构）。说白了它是一套让程序员更好用英伟达GPU的编程工具。
对于不太懂技术的人来说，这部分有点复杂。下面我尽量简单说清楚。
要理解CUDA，得先知道什么是“编程模型”。
我打个比方。
过去的计算机，主要靠CPU（中央处理器）运算。CPU像一个米其林三星大厨。手艺高超，什么菜式都能做。但问题是，他一次只能炒一道菜。如果遇上饭点高峰期，爆单是常有的事。
这叫“串行计算”。程序编程必须按顺序执行，上一个任务完成才能做下一个，适合逻辑直观、小规模的任务。遇到复杂的任务，效率就会不足。
而GPU（图形处理器）不同，它不像大厨，而像一个拥有成千上万个小工的“超级厨房”。每个小工负责的东西不一样，可能A切菜，B洗菜，C炒菜，D甜品……最后汇总到超级厨房。如果要给一万斤土豆削皮，那个大厨可能要削到手断，而这边上万个小工可以同时开工，瞬间完成。
这叫“并行计算”。能同时处理多个任务，整体缩短时间，大大提高运行效率。
但是，这里还有个问题。
这成千上万个小工，虽然人多力量大，但是他们很“笨”。必须要有人告诉他们，A你去切菜，B你去洗菜，C你去炒菜……否则，厨房会乱成一团。说白了，必须要有一个统一的指挥，能命令那些小工高效协作干活。
而英伟达的CUDA，就是那个总指挥。有自己的一套指挥语言，精准协调每个核心，完成任务。
做个类比，就像一台相机，硬件非常厉害。想要用好，你要懂光圈、快门、ISO等专业知识，对大多数人来说，门槛太高了。于是，厂商想出了“智能场景模式”，比如运动模式、延时模式等等。你拿到相机，再也不用懂那些专业知识，只要会按一个键，就能拍出好照片。
CUDA就是GPU的“智能场景模式”。开发者不用专门研究GPU的架构，也能高效完成编程任务。简单来说，就是让更多人能用上GPU的强大算力。
2006年，CUDA的问世，直接改变了英伟达的命运。
以前，GPU主要被看作用来渲染画面的“游戏显卡”。CUDA出现后，显卡就能被用在科学运算、物理模拟等领域。
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