“十年磨一劍”，在剛剛召開的科隆游戲展上英偉達CEO黃仁勛是這樣評價新一代高端游戲顯卡GeForce RTX 2070。消息一出，無數游戲玩家在歡呼之時又不禁心疼自己的錢包。

不得不說，英偉達的創新能力之強讓人一次又一次地驚嘆。在玩家還在糾結要不要花大幾千升級電腦的時候，英偉達發展的速度早就趕上了它的顯卡速度，而且在其他領域也已經遍地開花。

從成立到如今成為人工智能計算的領袖之一，風光背后英偉達也是一路坎坷。

成立于1993年的英偉達靠制造顯卡起家，并于1999年上市。

早期的英偉達在主板芯片組市場上可以說是風生水起。雖然進入市場較晚，但是英偉達一進入主板芯片組市場就是針對AMD的CPU進行芯片組設計，一直以來都是AMD CPU的一個好搭檔，英偉達在芯片組市場可以說是后起之秀，打敗VIA的AMD芯片組市場的霸主地位。

但隨著AMD收購ATI推出自家的芯片組以及與英特爾的專利糾紛后英特爾不授權QPI總線給英偉達，使得英偉達處在一個非常尷尬的境地。雖然在此之后英偉達再次推出幾款芯片組，但是性能或者網絡功能都不太理想，英偉達的芯片組市場萎縮嚴重。到了2011年第三季度，芯片組的收入占比已經從30%降至15%。

在發展前景不再樂觀的情況下，2010年11月，黃仁勛宣布，“我們不再研發制造芯片組，而將精力專注于Tegra SoC。芯片組業務現在增長緩慢，我們的銷售成績沒有看到有什么擴大。”另外，英偉達還開始注重GPU技術的開發研究。

所謂時勢造英雄。英偉達在轉變重心之后再一次抓住時代的關鍵，開始研發人工智能領域。

到了2012年，英偉達深度神經網絡技術在通用GPU的支持下實現重大突破，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理，以及各個領域的人工智能技術都得到了快速發展的條件。英偉達的數據中心業務也蒸蒸日上，為大大小小的公司提供強大計算力支持。

這時候，英偉達的新故事才剛剛開始。

新一輪的AI發展主要由深度學習技術的突破引領。據了解，深度學習是基于深度神經網絡的一種機器學習技術，其中絕大多數運算都是矩陣運算，而矩陣運算天生容易并行運算，所以擅長并行計算的GPU非常適合深度學習。而英偉達專注于GPU技術的開發，以此聞名。

當AI研究者尋找合適的GPU的時候英偉達迅速抓住了機會，在短時間內投入數十億美元動用數千工程師在2016年推出了第一個專為深度學習優化的Pascal GPU。2017年英偉達又推出了性能相比Pascal提升5倍的新GPU架構Volta，神經網絡推理加速器TensorRT 3也同時亮相，TensorRT作為一款可編程推理加速器能加速現有和未來的網絡架構。

憑借通用的GPU單元，專門的TensorRT加速器，強勁的矩陣運算性能加上對其他算法的兼顧，英偉達不僅能用GPU滿足AI構建的訓練需求，還能用TeslaRT用來部署，很好實現AI構建。所以英偉達也率先成了這一波AI熱潮的最大受益者。

當然，英偉達的老對手英特爾又怎么可能讓英偉達在AI方面一方獨大。

作為PC時代的霸主，英特爾在移動互聯網時代失利之后也在積極尋求轉型，因此在對AI可以稱得上是All In。英偉達在AI中取得成功的重要原因是其在深度學習或者說DNN中具有優勢。

2016年英特爾又花4億美元收購深度學習初創企業Nervana Systems。收購Nervana可以認為是英特爾非常厲害的一招，因為這家公司曾經連續幾年幫英偉達優化GPU平臺。Nervana被英特爾收購后，不僅斷了繼續為英偉達提供服務的可能，還極大增強了英特爾的實力。

野心勃勃的英偉達一直想要成為科技革命的中心，又怎么可能因此而退縮。

去年12月，英偉達推出了重磅產品“Titan V”PC GPU，該款GPU擁有110萬億次浮點運算性能，是其去年4月份公布的Titan Xp的9倍。和用于數據中心的英偉達Tesla V100 GPU一樣，Titan V也更加清晰地面向AI。

據黃教主介紹說，“Volta”系列的“創生”主要為推動高性能計算和人工智能的極限：“我們用新的處理器架構、指令、數字格式，以及存儲器架構等打開新的局面。”

另外，在近期的熱門領域自動駕駛中，英偉達的“DRIVE”系列也是各個性能爆表。

去年10月就發布了“DRIVE PX Pegasus”自動駕駛平臺，載了兩顆Xavier芯片，以及Volta架構GPU，高配置讓其擁有了高達320 TOPS的深度學習處理能力，這個數值是上一代DRIVE PX平臺的數倍。

而僅僅在兩個月后的“CES 2018”上，黃教主在主題演講中展示了NVIDIA最新的自動駕駛技術“DRIVE XAVIER”。演講會還透露道英偉達要開始開辟一條全新的產品線——自動駕駛SoC平臺了，DRIVE XAVIER很可能只是個開始。對于自動駕駛市場，英偉達“志在必得”，黃教主更是提出了一個目標：自動駕駛領域的絕對霸主。

在各種“核彈”級參數下，這款芯片在2018年Q1開始流片。

教主在發布會現場還“嘚瑟”了一把：他表示目前英偉達在NVIDIA DRIVE產品的發展方面已經擁有了超過320個合作伙伴，涵蓋消費級汽車、卡車、交通服務、供應商、地圖、傳感器、創業公司、學術機構等方方面面。

對于在自動駕駛方面的布局，荒郊組表示，“最近的事故，正是我們不得不加速開發自動駕駛汽車的原因。正如你所知，自動駕駛汽車永遠都在警戒狀態，如果我們做得很好，未來車禍事故就會減少。當我們的資訊娛樂化事業發展的很好，成長非常非常快的時候，如果七年前我們沒有將工程師，移轉到自駕車領域，怎么會有今天的發展，我很滿意當初做的決定。”

最近，在AI領域有了一定積累的英偉達又開始盯上了智能機器人。

“人工智能的第一階段，是開發自動化編程的軟件。第二階段，是將軟件應用于行業的自動化，這種自動化帶來的效率提升會刺激原有的市場，第三階段，是 AI 走出計算機，影響外部的世界。”在今年的臺北電腦展上，黃仁勛把人工智能的發展分為了三個階段。

依黃仁勛的定義，目前我們已經處于人工智能發展的第二階段，即人工智能開始初步應用于各行各業。

黃仁勛說：“將來機器人將會有眼睛，手也會有眼睛，如果你將東西稍微移動一些，它會適應，也就是它會學習，你只需要編寫一點點的程式，然后它就會學會其他的。”

時下也有不少智能機器人開始應用到不同的行業之中，但在英偉達高級軟件經理李銘博士看來，“這些智能是遠遠不夠的。”“加一點智能進去，解決當前場景最急需的問題，看起來是個智能機械，但其實它對整個機器人本身的促進并沒有想象中那么大。”

李銘博士認為，這些智能機器人普遍存在著一些問題，第一，軟件成本上升太快；第二，具體到場景里，單個機械在應用時還需要單獨的調試；第三，面對環境的變化適應性差；第四，軟件更新，當功能有增加或者修改時，需要做很多額外的工作。

要解決這些問題還是得靠人工智能，而要怎么解決，英偉達給出了答案。

在今年臺北電腦展的發布會上，英偉達發布了 NVIDIA Isaac 機器人平臺，包含硬件、軟件和虛擬世界機器人模擬器的 NVIDIA Isaac。

同時發布了“世界首臺專為機器人打造的處理器”NVIDIA Jetson Xavier，黃教主手托著這臺沒有巴掌大的計算機，面對媒體說道：“這就是未來智能機器人的大腦。”

其超高的計算能力讓可以直接部署在終端機器人上的 Jetson Xavier 能夠為機器人的感知和計算提供基礎算力的保障。軟件上，Jetson Xavier 配備了一個工具箱，包含 API 工具包 Isaac SDK、智能機器加速應用 Isaac IMX 以及高度逼真的虛擬仿真環境 Isaac Sim。

英偉達在 2017 年的 GTC 上就首次發布了 Isaac 虛擬仿真環境的部分。在英偉達看來，機器人終歸是要擁有超強的邊緣計算能力的，而目前遠遠超越現階段機器人應用需求的 Jetson Xavier，正是為了下一代自主機器打造的 AI 計算芯片，在 Isaac 平臺的支持下，機器無處不在地助力我們日常生活工作，提高整個社會的效率，終將在不久后成為現實。

在最新發布的新一季財報中可以看到，除了傳統的游戲芯片方面，由于近年來，英偉達在人工智能芯片方面發力，數據中心業務增長強勁。第二季度，數據中心業務收入為7.6億美元，同比大幅增長83%。而英偉達的汽車業務收入為1.61億美元，同比增長13%，也高于預期。

福布斯表示，預計2019財年英偉達GPU部門的收入將達到105億美元以上。值得注意的是，Nvidia是人工智能和深度學習的領導者，并為此開發了一系列產品。這些產品越來越受歡迎，預計這一趨勢將繼續向前發展。

黃仁勛也表示，GPU運算時代已經到來，不僅打破了摩爾定律，更預測未來10年，每年的運算需求將成長100倍。

對于未來，黃教主也將繼續在AI領域中探索：“未來，每個公司都將有一個AI觀察每一個交易——每一個業務流程——從早到晚，”“在接下來的幾十年中，AI的最大貢獻將在于，編寫人類根本無法寫的軟件，解決無法解決的問題。”