一个叫黄仁勋的男孩出生。九岁那年，他和哥哥被父母送往美国，投奔华盛顿州的叔叔。
临行前，母亲罗彩秀做了件外人看来近乎疯狂的事。这位只会说闽南语的小学教师，拿出一本英文字典，每天从里面随机挑出十个单词，让两个儿子背熟。她完全不懂这些词的意思，更不会检查发音对错。她只做一件事——坚持。
这句话，后来支撑他走过无数次生死关口，最终把一家从餐馆餐巾纸上诞生的公司，带到五万亿美元市值之Kaiyun科技有限公司巅。
三十岁的黄仁勋坐在卡座里，对面是两位Sun微系统的芯片工程师——克里斯·马拉考斯基和柯蒂斯·普里姆。三个人在餐巾纸上涂涂画画，讨论一个疯狂的想法：做一款能在PC上实现逼线D图形的芯片。
1993年4月，三人凑了四万美元，在加州弗里蒙特注册成立公司。公司最初连名字都没有，所有文件上只写NV——next version。后来为了注册，他们翻拉丁词典，找到invidia，意为嫉妒。他们希望做出的产品，让对手嫉妒得眼睛发绿。
黄仁勋是三人中最年轻的，只有三十岁。另外两人却推举他做CEO。普里姆后来解释：从第一天起，我们就基本上把决策权交给了他。
创业的剧本，从来不是线年，英伟达推出第一款产品NV1。这款芯片同时拥有2D、3D图形处理和音频能力，看起来功能强大。但它基于方形绘图法开发，不兼容微软主推的三角形绘图标准Direct3D。售价贵，标准偏，销量惨淡。
但NV1的集成方案吸引了一个大客户——日本世嘉。当时世嘉正与任天堂激战，需要下一代主机Dreamcast的图形芯片。世嘉豪掷700万美元，资助英伟达研发NV2。
然而团队犯了一个致命错误：固执地坚持方形绘图路线，不向主流标准妥协。结果NV2研发失败，Dreamcast难产。700万美元烧完，产品出不来，资金链濒临断裂。公司账上只剩够发一个月工资的钱。
黄仁勋做了一个艰难的决定。他飞往日本，面见世嘉社长入交昭一郎，坦诚相告：因我的错误，芯片已无继续开发的必要。
多年后黄仁勋回忆这段往事，把它归结为正视错误，谦卑求助。他说，正是那次坦诚，让公司捡回一条命。
濒临破产的危机感从此刻进骨子里。此后三十年，他在公司每月例会上必说一句话：
这次，他们学乖了。RIVA 128是全球首款128位3D处理器，完全兼容微软Direct3D标准，性能是竞品的四倍。上市四个月，狂销100万片。
1999年1月22日，英伟达在纳斯达克挂牌上市。同年8月，推出GeForce 256——世界上第一款GPU(图形处理器)。
在此之前，3D渲染主要靠CPU运算，效率低下。GeForce 256把完整的3D几何变换、光照计算、渲染管线集成进单一芯片，让CPU可以腾出手干别的活。这不是一次性能提升，而是一次计算范式的转移。
游戏开发者第一次可以自由发挥想象力。电影特效第一次可以在桌面电脑上渲染。虚拟现实第一次有了硬件底座。
但黄仁勋心里装着另一个疯狂的想法：让GPU不仅能处理图形，还能做通用计算——科学计算、机器学习、密码学。如果这个想法成真，GPU将从一个图形加速卡，变成通用计算引擎。
2006年，英伟达推出Tesla架构和CUDA(统一计算设备架构)。开发者可以用C语言直接在GPU上编程，调用上千个核心并行计算。
CUDA开发的前五年，英伟达投入超过六亿美元。但营收跟不上，利润和股价持续低迷。投资人坐不住了，轮番找黄仁勋谈话，要求调整路线，砍掉这个战略浪费。
黄仁勋顶住所有压力。他相信一件事：并行计算的时代终将到来，届时CUDA就是入场券。
2012年，一个叫Alex Krizhevsky的学生用英伟达GPU训练了一个卷积神经网络，在ImageNet图像识别大赛中把错误率从25%直接降到15%，震惊学术界。那个网络叫AlexNet。
2016年，OpenAI刚成立不久。黄仁勋亲自送去一台超级计算机DGX-1，在机箱上写下签名。那台超算后来训练出GPT。
英伟达也想分一杯羹，推出Tegra系列移动处理器，用于手机和平板。但很快发现一个致命问题：GPU追求极致算力，功耗高、发热大。手机空间太小，散热跟不上，装上就发烫。
这在外界看来是撤退，是认输。但他很清楚：当你的核心能力与战场不匹配时，越坚持越危险。
从2006年Tesla架构开始，英伟达保持每两年左右更新一代架构的节奏。
2008年Fermi，第一款带L1缓存和ECC纠错、面向超级计算机的架构。2012年Kepler，支持双精度计算，性能比Fermi提升三到四倍。2014年Maxwell，针对低功耗场景优化，每瓦性能翻倍。2016年Pascal，首个为深度学习设计的架构，支持主流深度学习框架。2017年Volta，引入Tensor Core，专门加速矩阵运算。2018年Turing，增加RT Core，支持光线年Ampere，新增对TF32和BF16的支持，优化稀疏矩阵Kaiyun科技有限公司计算。2022年Hopper，引入Transformer引擎，专为大模型优化。
每一代架构，都是对下一代计算需求的预判。黄仁勋说，英伟达不是一家硬件公司，也不是软件公司，而是一家加速计算公司。
2026年1月，英伟达开源自动驾驶模型Alpamayo。同月，与Uber达成合作，目标是2027年部署10万辆L4级自动驾驶出租车。
这不是简单的芯片买卖。英伟达提供的是三台计算机：DGX用于云端训练AI模型，OVX用于仿真测试，AGX用于车端推理。
车企买的不只是芯片，更是全栈解决方案。英伟达的工程师团队长期驻场，帮客户优化算法、跑通模型。这种教练式服务，让竞争对手很难撬动客户。
黄仁勋说，中国是全球第二大计算市场，全球约50%的AI研究人员在中国。对于美国科技公司来说，进军这个市场至关重要。
2025年10月29日，英伟达市值突破五万亿美元，成为全球首家达到这一市值的上市公司。
从1993年Dennys餐厅的餐巾纸，到2025年五万亿美元市值，这中间隔着一连串的生死劫：
NV1失败，差点破产;NV2失败，靠世嘉的宽容捡回一命;RIVA128翻身，GPU诞生;CUDA烧钱六年，投资人施压;移动芯片撤退，转型自动驾驶。
这不是狂妄。这是三十年穿越无数生死后，养成的一种心法：把不可能，当作只是还没做到。
那位不会说英语的母亲，用一本字典和一个信念，教会儿子最重要的事：比会不会更重要的，是敢不敢硬着头皮上。
2026年，黄仁勋六十三岁。黑皮衣，皮靴，手臂上纹着英伟达logo。他依然每天工作14小时，没有固定办公室，在总部四处走动，随时坐下来开会。
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