Nvidia Ceo Jensen Huang

好的，根據提供的訪談文字稿，以下是黃仁勳（Jensen Huang）闡述的主要論點的詳盡解釋，內容將根據訪談中提到的關鍵點進行歸納和闡述：

黃仁勳在訪談中深入分享了 NVIDIA 的發展歷程、其核心策略、對未來技術趨勢的洞察，以及作為一位創辦人和領導者的心路歷程。其主要論點可以歸納如下：

  1. 高風險下的精準決策與「押注公司」哲學：

    • 黃仁勳詳述了 NVIDIA 早期瀕臨破產時，在推出 RIVA 128 晶片時做出的關鍵決策。當時公司資金僅夠維持數月，他們卻決定放棄實體原型測試，直接在模擬環境中完成所有測試，並用公司剩下的所有資金進行生產。這個決策是在巨大的時間和金錢壓力下做出的，雖然 RIVA 128 並非完美（僅支援 DirectX 32 種混合模式中的 8 種），但 NVIDIA 成功說服市場和開發者只使用這 8 種模式，最終讓公司起死回生。
    • 黃仁勳認為，這種「押注公司」（betting the company）的決策並非盲目賭博，而是在深入模擬和「預取」（prefetch）未來所有可能的風險和挑戰後，將其提前解決的結果。他強調，當你決定「推入所有籌碼」（push your chips in）時，你必須確定它會成功。成功的關鍵在於事前盡可能地模擬、測試和驗證，確保「當你決定要流片（tape out）時，就知道這會是一個完美的晶片」。這種思維模式至今仍貫穿 NVIDIA 的運作方式，即盡可能地預測未來、解決問題，然後以極高的信心和速度執行。這種極致的準備和提前預判，是支撐其敢於在高風險環境下做出大膽決策的基礎。

  2. 平台公司策略的悠久淵源與生態系建構：

    • 黃仁勳指出，NVIDIA 從創立第一天起就不是只想做一家「晶片公司」，而是一家具有「平台」思維的公司。雖然早期的 RIVA 128 主要是針對圖形加速的技術產品，但公司內部從一開始就設想了一個底層架構，稱為 UDA（即後來 CUDA 的前身：Compute Unified Device Architecture 的 UDA 部分）。這個架構的目標是抽象化硬體，讓開發者能夠以更高層級的語言進行程式設計，並應用於各種加速計算。
    • 最初，NVIDIA 試圖建立自己的開發者平台 Direct NV 來與遊戲主機競爭，但隨著 Microsoft 推出 DirectX，公司認識到不能對抗既有的開發者生態，轉而擁抱 DirectX 。然而，平台思維並未放棄，而是通過 CUDA 找到了新的出口。 CUDA 允許開發者利用 GPU 的龐大平行處理能力進行通用計算，雖然最初是為圖形晶片打造，但它為 NVIDIA 建立了龐大的科學計算和研究開發者社群。
    • 黃仁勳認為，建立「網路中的網路」（network of networks）或稱「護城河」（moat），關鍵在於早期進入「零十億美元市場」（zero billion dollar market），即市場需求尚未出現或非常微小的時候。通過提前投入（如在 PC 遊戲、設計工作站、超級計算、汽車等領域的早期投入），培育並賦能整個生態系圍繞你的技術成功。當市場真正爆發時，這些開發者和客戶已經深度依賴你的平台，形成難以撼動的優勢。確保所有晶片具有架構上的向下兼容性（所有 NVIDIA 晶片都能運行 CUDA）是建立穩定計算平台的核心原則，這是公司唯一不可協商的規則。

  3. 從圖形到數據中心的戰略轉型：預見計算與顯示的分離

    • 黃仁勳分享了 NVIDIA 從消費級圖形市場轉向數據中心業務的契機，這源於大約 17 年前（訪談時約 2006 年）的洞察：總有一天，NVIDIA 的技術會受限於必須連接顯示器的個人電腦，因為個人電腦的數量和單機 GPU 的數量是有限的。
    • 他預見到計算將會與顯示分離，大部分計算將會在遠離終端裝置的地方進行，這就是雲端計算的基礎。這項洞察促使 NVIDIA 進入數據中心領域，最早的產品形式是雲端遊戲 GeForce Now（GFN），然後是遠端圖形處理（將 GPU 放入企業數據中心），最終結合 CUDA 演變成用於超級計算和 AI 訓練的數據中心產品。
    • 將計算從桌面 PC 轉移到數據中心，徹底打開了市場機會，不再受限於「一人一台 PC 、一台 PC 一個 GPU」的物理限制。這項長期戰略佈局，使得 NVIDIA 在 AI 時代爆發時，已經擁有運行數據中心計算、處理延遲問題（雖然光速有極限，但可以通過數據中心結構克服其他延遲）以及建構大規模分散式系統的經驗和產品線。

  4. Mellanox 收購案的戰略意義：理解數據中心的本質在於網路

    • 黃仁勳認為，區分數據中心與桌面電腦的不是其中的處理晶片（CPU 或 GPU 在兩者中可能相似或來自同一系列），而是其「網路基礎設施」和「分佈式計算」的架構。數據中心是關於計算如何分發、安全如何提供、網路如何運作的系統。
    • 特別是在 AI 訓練這種「分散式計算」（distributed computing）場景下（一個大型模型跨越數百萬個處理器），與傳統超大規模雲端計算（許多使用者共用一個電腦）的模式相反。傳統的乙太網路適用於 Hadoop 或搜尋查詢等場景，但對於需要將模型切分並在處理器間高速傳輸數據的 AI 訓練而言，高效能的超級計算網路至關重要。
    • 因此，收購 Mellanox（世界領先的高效能網路公司）是 NVIDIA 轉型為數據中心公司的「絕對正確」的戰略決策，補充了 NVIDIA 在處理器之外的關鍵能力，尤其是在 InfiniBand 這類低延遲、高頻寬網路技術方面，為超大規模 AI 訓練提供了基礎。這項收購在當時可能讓許多人感到意外，但從「構建未來數據中心電腦」的角度來看，它是極其前瞻和關鍵的一步。

  5. ** NVIDIA 的組織架構與文化：如計算堆疊般的扁平化管理**

    • 黃仁勳描述 NVIDIA 的組織架構不像軍隊那樣的命令與控制層級體系，而更像一個「計算堆疊」（Computing stack）。公司的最低層是架構，然後是晶片、軟體，再往上是不同的模組，每個層級或模組都由特定的人管理。
    • 在這種結構中，你的職位或頭銜與你在堆疊中的位置無關，而是取決於誰最適合管理該模組或功能。決策過程中資訊會快速傳播給相關人員（包括新來的應屆畢業生和高層主管），「使命是老闆」（Mission is the boss）是公司的口號。當確定了某項任務的「使命」，最適合實現該使命的團隊和資源就會被組織起來，可能跨越傳統的組織界線，像一個神經網路一樣協作。
    • 這種結構的優勢在於決策迅速和資訊透明，領導者必須依靠推理能力和幫助他人成功來贏得職位和尊重，而不是依靠層級或資訊不對稱。這種扁平化、以任務為導向的結構，支撐了 NVIDIA 快速的產品迭代週期。

  6. 對 AI 未來的展望：生產力、就業與安全

    • 黃仁勳認為 AI 是「萬用函數逼近器」（universal function approximator），能夠從大量數據中學習並進行預測，這對於許多不那麼關心因果關係，而只關心結果預測的問題（如商業推薦、天氣預報、科學模擬等）具有巨大的應用潛力。 AI 將會影響世界上幾乎每一個行業和軟體。
    • 關於 AI 對就業的影響，他傾向於認為 AI 長期而言將會「創造更多工作」，而不是淨減少工作。他引用了歷史上技術進步的邏輯：生產力提高會帶來繁榮，公司變得更成功、更有利潤，通常會僱傭更多人來擴展到新的領域和發掘更多的想法。只要人類仍有無限的野心和未被發掘的領域（例如藥物發現、交通、娛樂等），生產力提升將導致行業擴張，而不是萎縮。
    • 然而，他也承認，個體可能會被能利用 AI 提升效率的其他人取代，而不是直接被 AI 取代。因此，他鼓勵每個人都應該學習如何使用 AI 來增強自己的生產力。同時，AI 安全至關重要，包括機器人、資訊安全和大型語言模型等領域都需要嚴格的控制和驗證，強調在可預見的未來， AI 系統應保持「人類在環」（human in the loop）的模式，避免在野外自行學習和改變。

  7. 創辦公司的艱辛與所需的支援系統：

    • 黃仁勳坦承，如果回到 30 歲，知道創辦一家公司並將 NVIDIA 帶到今天這個地步所需的「痛苦、磨難以及你將感受到的脆弱、忍受的挑戰、尷尬和羞愧」，他可能不會選擇開始。他認為創辦公司「難得離譜」（insanely hard），是遠超預期的艱難旅程。
    • 他認為企業家的一種「超能力」在於他們並不知道這有多難，他們只會問自己「這能有多難？」，並且每天都必須欺騙自己的大腦去相信這一點，才能起床面對挑戰。
    • 渡過這些困難時期，需要來自家人、朋友和同事的「堅定不移的支援系統」（unwavering support system）。他特別感謝多年來一直支持他、從未放棄 NVIDIA 和他的同事們和早期投資人（如 Don Valentine 、 Sequoia 和 Sutter Hill）。這種身邊人的信任和支援，是在公司經歷股價大幅下跌（曾多次經歷 80% 以上的跌幅）或外部質疑時，能夠堅持自己信念並繼續前進的關鍵。

這些論點共同繪製了 NVIDIA 如何從一家早期瀕臨失敗的圖形晶片新創公司，轉型為如今驅動全球 AI 浪潮、市值破兆的數據中心和平台巨頭的戰略藍圖，並展現了其領導者在技術預判、風險管理和企業文化塑造方面的獨特視角。