一文看懂NVIDIA的创新之道

2020年7月9日,NVIDIA以2500亿美元市值,超越Intel,成为美国市场最高的半导体公司。如今,NVIDIA的市值高达3100亿美元,Intel的市值为2100亿,AMD不到1000亿。

NVIDIA成立于1993年,相对于Intel,AMD等仙童系来讲,晚25年左右,是半导体的小字辈。当NVIDIA 1999年在Nasdaq上市时,公司市值仅2．3亿美元,而Intel当时市值曾高达5000亿美元。作为一个新兴的半导体Fabless,NVIDIA是如何实现从生存、到追赶、最终实现超越的?其创新之道是什么?在其成长的过程中,遇到了哪些关键的抉择?有哪些值得国内Fabless参考和借鉴?

一、生存——顺势而为,抱大腿

1995年,黄仁勋及其合伙人马拉科夫斯基、普里姆,历时两年打磨,推出NVIDIA第一代产品NV1。但因为蔑视当时的主流标准,采用自创的四边形成像(QTM)技术,NV1几乎被所有主流厂商抛弃。绝境中,日本游戏巨头世嘉抛来一笔700万美元的救命钱。但NVIDIA坚持QTM技术,世嘉一气之下,转而跟3dfx合作。NV2还未出生,便胎死腹中。

数十万块显卡,一夜之间报废。被灾难浇醒的黄仁勋决定:放弃QTM技术,拥抱行业标准!随着3D图形时代到来,英特尔推出全新的AGP接口,微软也开发了支持3D的应用程序接口——Direct 3D。新的行业标准令众厂商举棋不定,不敢轻易涉险。但NVIDIA却大胆押上。

1997年,经过两年努力,NVIDIA推出第三代产品Riva 128,不但支持新标准,速度更是竞品的4倍。

超强的性能,令Riva 128上市四个月,狂销100万片。凭借此役,NVIDIA在市场上站稳了脚跟。有了微软这个大客户,NVIDIA顺利跨越了10亿美元的瓶颈。

二、独立——成也萧何败萧何

2002年,NVIDIA与微软在Xbox图形芯片上的合作最终以失败的而告终,NVIDIA未能如期如要求完成微软的订单,Direct X9的兼容性问题使其产品竞争力在与ATI竞争中落败,微软反水后转投NVIDIA的死对头ATI。NVIDIA面临着生存危机,同时遭遇了其历史上的第一次业绩下滑。通过不懈的努力,NVIDIA最终争取到了索尼PS 3的订单,并与英特尔达成了交叉授权协议,这一关键多元化选择也让公司重回增长轨道,2007年时NVIDIA收入达到41亿美元,相比2002年增长了3倍,且此后公司不再依赖单一大客户,成功化危机为转机。

三、布局——逻辑运算 vs 大数据运算

显卡行业经过十年血战,80家厂商灰飞烟灭,2006年NVIDIA逐步确立GPU市场霸主地位。2001年,NVIDIA赋予其GPU可编程的能力。起初,只是想为全球游戏玩家打造最好的3D图形芯片。但慢慢地,黄仁勋发现,科学家也用GPU来加速计算。但对GPU编程是一件很痛苦的事。为了打开这个市场,黄仁勋做了一个关键性的赌注:他任命大卫·柯克为首席科学家,秘密启动了一个叫CUDA的项目,旨在打造一个通用的并行计算架构,让GPU不仅仅只是图形处理芯片。公司从 2006 年开始投入大量资源,并决定让未来每一颗GPU 都支持 CUDA。NVIDIA的 CUDA 计算框架,开发者可以不再使用复杂的机器语言进行编程,而是直接通过 CUDA 框架将高级语言编写好的程序用 GPU 进行计算,受到极大的欢迎。

自从1978年英特尔开创X86架构以来,CPU便一统计算江湖,但这种擅长逻辑运算的处理器,对大吞吐量数据却很吃力。于是,当数据大爆炸和人工智能(AI)出现后,传统CPU开始力不从心。NVIDIA和Intel市值变化的背后,是新旧两个计算时代的交替,以及两家公司的命运反转。

四、并购——业务成长的催化剂

在NVIDIA成长的过程中,并购一直伴随左右,其并购的目的既有市场整合的需要;也有提升技术能力的考量;当然,更有对行业趋势、竞争格局提前卡位的战略布局。2000 年,NVIDIA完成首次收购,以7000 万美元现金、100 万股公司股票,将 90 年代中期最大的图形处理器厂商 3Dfx 收入囊中,正式成为行业老大。此后,NVIDIA又并购了很多图形领域的公司,技术实力更上一个台阶。2019年,NVIDIA以 69 亿美元竞购抢下 Mellanox,其目的是提振公司增长最快的数据中心业务,降低对需求疲软的游戏业务和“靠天吃饭”的数字货币业务的依赖。

黄仁勋认为:“这是两家全球领先高性能计算(HPC)公司的结合,我们专注于加速计算(Accelerated Computing),而 Mellanox 专注于互联和存储。”2020年9月,NVIDIA正式确认,与软银达成协议,将以400亿美元收购ARM。该笔半导体史上最大的交易尚需等待中国、美国、欧盟等有关部门的审批。

五、信念之一——创新就是做出让客户满意、并能够提高行业标准的产品

黄氏定律是指:显卡芯片的性能,每6个月提升一倍,这个更新速度是摩尔定律的3倍。在半导体行业:产品是王道,技术碾压是硬道理!1999 年,NVIDIA推出 GeForce256,GeForce 256 虽不是NVIDIA第一代产品,但却开创了多个历史性节点。

首次提出 GPU 概念,GeForce256 被NVIDIA誉为世界第一个 GPU 产品,从此 GPU 作为一个独立运算单元与CPU 并驾齐驱;

首个以 GeForce 命名的系列产品,成为 N 卡家族的明星产品;

将 Hardware TL(光影转换)技术首次代入了消费级市场;

GeForce 256 拥有强大的图形处理能力,比当时最快的 CPU 还要强悍,加速业界 3D 渲染计算从 CPU 迁移至 GPU。当时,NVIDIA在市场上面临 3Dfx、S3、ATI 在内多个竞争对手的威胁,GeForce 256 奠定了NVIDIA在 GPU 领域的霸主地位。如今,全球超算500强中,GPU提供了56%的总算力。2020年GTC大会上,NVIDIA发布了基于全新架构的DGX A100,一口气打破16项AI性能纪录,速度比上一代产品快了4．2倍!过去5年,在NVIDIA的带领下,GPU的性能提升了25倍。

六、信念之二——超前的洞察,孤注一掷

2006年,在决定启动CUDA项目后,NVIDIA每年投入5亿美元,而当时其年营收不到30亿美元。黄仁勋之所以敢这样赌,绝非为了区区几个科学家,而是对GPU通用计算的看好。2002年,当英特尔和AMD还忙于主频大战时,他就大胆预言:未来微处理器将用于AI等其他领域。在NVIDIA推出CUDA不久后,AMD也联手苹果,推出OpenCL架构,试图与NVIDIA分庭抗礼。但主业并非GPU的它,显然没有NVIDIA那种破釜沉舟的勇气,结果从一开始就已注定。

“创新者一旦有信念,就会纵身一跃,而不是等到大家形成共识。”这种超前的直觉和不计成本的豪赌,让NVIDIA早在2006年,就为AI铺平了道路。

七:信念之三——执著背后的冷静:断舍离

NVIDIA在2008年推出了基于ARM和Geforce的移动处理器Tegra,随后由于在图像处理方面的巨大优势,迅速占领了对图像处理要求较高的游戏机和平板市场,并在随后几年中不断更新升级。但在智能手机领域,Tegra系列一直被高通、三星吊打,就连华为麒麟都已经后来居上,其主要原因包括:基带——手机CPU的核心:在基带技术这一块,NVIDIA几乎是一片白纸,这一领域的专利几乎由高通垄断,高通依靠其基带技术推出骁龙系列集成式移动处理芯片,成本具有绝对的优势;定位偏差+T4难产:Tegra处理器集成了NVIDIA强大的图像处理功能,并将市场主要定位在了平板和游戏机领域,T1在这两个领域的成功也证明了NVIDIA的实力。因此T2依然专注于此,但随着3G、4G技术开始发酵,高通强势出击,NVIDIA错失了整合基带的时机,T3几乎是全面落后。随后T4的难产和高功耗也注定了NVIDIA在手机领域大势已去。NVIDIA在智能手机市场起了个大早,赶了个晚集。在执着的背后,体现的是客观和冷静。

八、文化——挑战极限,亲密无间

NVIDIA的创新文化在硅谷是出了名的,体现在对事业挑战极限,对团队亲密无间。

对事业——挑战极限:在硅谷,黄仁勋被称为最好斗的男人。他之所以好斗,不是为了消灭对手,而是太爱这个行业。“我从没想过要粉碎某个对手,我只是思考,如何解决世界上一些最重要的问题。”
在NVIDIA,做任何事都要先问三个问题:它很重要、很难做吗?是不是只有我们才能做?工作中会获得极大的快乐吗?

因为坚持这套逻辑,NVIDIA专注图形计算20年,最终以通用GPU改写了历史,并迎来AI时代的大爆发。

对团队——亲密无间:那些市值数千亿的大公司,内部通常都有森严的等级。但在NVIDIA,这样的等级似乎并不存在。

黄仁勋不喜欢待在办公室,他喜欢像族长一样,到处闲逛,现场解决问题。一旦碰到难解的问题,他会不停地把相关当事人叫到身边,查明原因,商讨对策,直到事情重回正轨。

面对困难,黄仁勋是十足的硬汉,而面对同事和家人,他又立马变得铁骨柔情。