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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
这就意味着，以后的客户不光是游戏公司，各种搞科学研究、技术研发的，都可以服务。
黄仁勋的心里坚定着一个想法：使用CUDA的人越多，这项技术成为标准的速度就越快，就越可能找到新的应用。
于是，英伟达在过去近二十年里，专心做了一件事：围绕CUDA建立了一个庞大、繁荣的生态系统。
跟竞争对手相比，英伟达做这件事，早了将近十年。
如果说，英伟达的GPU是AI时代的“电脑主机”。那么，CUDA就是AI时代的“Windows系统”。
想想看，几十年来，为什么技术上可能更优秀，还免费的Linux，始终不能在个人桌面市场撼动Windows的统治地位呢？
答案，不是系统本身，而是生态。
因为Windows上那个庞大的应用生态太强大了。从微软的office，到Adobe，再到各种行业专用的软件，都跟整个生态密不可分。试想一下，一家需要用到很多专业软件的企业，在买Windows许可证，和重新培训员工的成本之间，会做怎样的选择呢？答案，不言而喻。
CUDA，就是这样，它有着无比庞大的应用生态。对很多企业和个人来说，这是必选项，
有过统计，到目前，全球有超过450万开发者在用CUDA开发。而在2020年的时候，这个数字还是180万。CUDA工具包每月的下载量，高达数十万次。
现在，我们再来复盘下整个逻辑：开发者使用CUDA，创造更多项目和应用，推动CUDA成为行业标准，高校教授CUDA，毕业生掌握技能，企业把CUDA列为招聘条件，更多开发者学习CUDA。
到这，你应该看明白，CUDA为什么能成为英伟达的护城河？因为布局够早，逐渐产生强大的生态惯性。而这也是竞争对手无法撼动。
你看，企业真正的护城河，往往是靠标准、习惯和社区共同搭建。
如果我们现在再回头看AMD给OpenAI的那份提议，你就会发现，压根就不是成本问题。说白了就是风险太大，根本没必要换。
现在，大家是不得不用。而在一开始，英伟达面临的却是“没人想用”。
04
一场无人看好的“豪赌”，成就今天的英伟达
2006年，CUDA问世后，无人在意，硅谷和华尔街都不看好。
到了2008年，受到金融危机的影响，英伟达股价曾暴跌80%以上，市值40亿左右。就连英伟达内部，都对CUDA的未来存在分歧。是不是所有GPU都要支持CUDA？
同时，研发CUDA付出的代价也很大。
英伟达第一款支持CUDA的GPU，是G80。为了开发这款芯片，英伟达花了整整4年时间，成本高达4.75亿美元，占了那4年总研发预算的三分之一。
这还只是“一个”支持CUDA的GPU。
那时候，真的是生死存亡之际。
怎么办？
黄仁勋想了个办法：砸钱。重点往学校和科研机构砸钱。
他通过捐钱、捐设备的方式，让CUDA进入高校，先培养教育和科研领域的用户。另外，还在全球设立各种CUDA研发中心、教学中心、开设教学课程等。那时候，每年砸在CUDA上的研发成本有5亿美元之多。
尽管费尽人力、物力、财力，CUDA在很长一段时间内都不被看好。2013年初，很多投资分析师都认为，只有放弃CUDA，回归PC游戏核心业务，英伟达股价才能涨。甚至，有人质疑，黄仁勋这CEO还能不能干了。
现在来看，英伟达的CUDA，就是在赌。何况，他还赌对了。
为什么CUDA能从无人看好，变成香饽饽？因为学过CUDA的毕业生毕业进了科技企业，CUDA的社区资源和代码库越来越丰富。到2015年，全球已经有800家大学开设CUDA课程。随着时间推移，CUDA的使用场景，从高校普及到了医疗、商用等更多场景。
至于跟人工智能领域“牵手”，可以说，纯属“巧合”。
2012年，斯坦福大学发起的一场全球性AI图像识别竞赛上，多伦多大学的一个三人小组，交出了一个叫AlexNet的AI神经网络，赢得冠军。而且，准确率比第二名高出41%。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
已经有 12 人参与评论了, 我也来说几句吧
黄仁勋的心里坚定着一个想法：使用CUDA的人越多，这项技术成为标准的速度就越快，就越可能找到新的应用。
于是，英伟达在过去近二十年里，专心做了一件事：围绕CUDA建立了一个庞大、繁荣的生态系统。
跟竞争对手相比，英伟达做这件事，早了将近十年。
如果说，英伟达的GPU是AI时代的“电脑主机”。那么，CUDA就是AI时代的“Windows系统”。
想想看，几十年来，为什么技术上可能更优秀，还免费的Linux，始终不能在个人桌面市场撼动Windows的统治地位呢？
答案，不是系统本身，而是生态。
因为Windows上那个庞大的应用生态太强大了。从微软的office，到Adobe，再到各种行业专用的软件，都跟整个生态密不可分。试想一下，一家需要用到很多专业软件的企业，在买Windows许可证，和重新培训员工的成本之间，会做怎样的选择呢？答案，不言而喻。
CUDA，就是这样，它有着无比庞大的应用生态。对很多企业和个人来说，这是必选项，
有过统计，到目前，全球有超过450万开发者在用CUDA开发。而在2020年的时候，这个数字还是180万。CUDA工具包每月的下载量，高达数十万次。
现在，我们再来复盘下整个逻辑：开发者使用CUDA，创造更多项目和应用，推动CUDA成为行业标准，高校教授CUDA，毕业生掌握技能，企业把CUDA列为招聘条件，更多开发者学习CUDA。
到这，你应该看明白，CUDA为什么能成为英伟达的护城河？因为布局够早，逐渐产生强大的生态惯性。而这也是竞争对手无法撼动。
你看，企业真正的护城河，往往是靠标准、习惯和社区共同搭建。
如果我们现在再回头看AMD给OpenAI的那份提议，你就会发现，压根就不是成本问题。说白了就是风险太大，根本没必要换。
现在，大家是不得不用。而在一开始，英伟达面临的却是“没人想用”。
04
一场无人看好的“豪赌”，成就今天的英伟达
2006年，CUDA问世后，无人在意，硅谷和华尔街都不看好。
到了2008年，受到金融危机的影响，英伟达股价曾暴跌80%以上，市值40亿左右。就连英伟达内部，都对CUDA的未来存在分歧。是不是所有GPU都要支持CUDA？
同时，研发CUDA付出的代价也很大。
英伟达第一款支持CUDA的GPU，是G80。为了开发这款芯片，英伟达花了整整4年时间，成本高达4.75亿美元，占了那4年总研发预算的三分之一。
这还只是“一个”支持CUDA的GPU。
那时候，真的是生死存亡之际。
怎么办？
黄仁勋想了个办法：砸钱。重点往学校和科研机构砸钱。
他通过捐钱、捐设备的方式，让CUDA进入高校，先培养教育和科研领域的用户。另外，还在全球设立各种CUDA研发中心、教学中心、开设教学课程等。那时候，每年砸在CUDA上的研发成本有5亿美元之多。
尽管费尽人力、物力、财力，CUDA在很长一段时间内都不被看好。2013年初，很多投资分析师都认为，只有放弃CUDA，回归PC游戏核心业务，英伟达股价才能涨。甚至，有人质疑，黄仁勋这CEO还能不能干了。
现在来看，英伟达的CUDA，就是在赌。何况，他还赌对了。
为什么CUDA能从无人看好，变成香饽饽？因为学过CUDA的毕业生毕业进了科技企业，CUDA的社区资源和代码库越来越丰富。到2015年，全球已经有800家大学开设CUDA课程。随着时间推移，CUDA的使用场景，从高校普及到了医疗、商用等更多场景。
至于跟人工智能领域“牵手”，可以说，纯属“巧合”。
2012年，斯坦福大学发起的一场全球性AI图像识别竞赛上，多伦多大学的一个三人小组，交出了一个叫AlexNet的AI神经网络，赢得冠军。而且，准确率比第二名高出41%。
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