文／NoblerSubtlety793
🎯黃仁勳的成就與影響🎯
2024年：NVIDIA成為全球市值最大的公司之一，黃仁勳的個人財富達到1180億美元。
英偉達的市值在 2024 年達到 3.4 兆美元，超越了英特爾，成為美國第二大市值的公司。
這一成就主要歸功於英偉達在 AI 和數據中心市場的領先地位，特別是其 GPU 在生成式 AI 中的應用。
英偉達的收入在 2024 財年達到 609 億美元，較前一年增長 126%，而英特爾的收入則下降 14%。
技術影響：NVIDIA的技術在遊戲、AI、數據中心和自動駕駛等領域有著深遠的影響。
這些信息展示了黃仁勳和NVIDIA的發展歷程，以及他們在技術創新和市場競爭中的重要角色
關於NVIDIA
📌NVIDIA與黃仁勳的發展歷程分析📌
一、黃仁勳的領導發展階段
1. 初創與探索階段（1993-2006）
1993年與Chris Malachowsky、Curtis Priem共同創立NVIDIA
1999年推出革命性的GeForce 256，這是世界上第一個被稱為"GPU"的圖形處理器，專注於圖形處理單元（GPU）開發，奠定市場基礎
2. 成長與擴展階段（2007-2012）
2006年11月CUDA架構首次發布，2007年2月正式推出CUDA SDK
GeForce 8800 顯卡系列於 2006 年底 推出.2008年發布支持CUDA的GeForce 8800顯卡驅動優化
進入高性能計算（HPC）和數據中心市場。
2012年開始布局AI和深度學習，為後續發展奠定基礎，黃仁勳與英偉達和他的3C業界知名對手和這些對手們之間的既合作又競爭的複雜關係，真的是說來話長可是換一步想，他能在列強環伺下, 殺出一條血路,也真的是非常難能可貴.戰略精準度跟執行力非常高。
👉👉黃仁勳與英偉達：3C產業中的競爭與合作
黃仁勳與英偉達在3C產業中所扮演的角色，就像是一場精彩的棋局，充滿了策略、聯盟與競爭。以下將詳細分析英偉達與主要競爭對手之間的關係：
👉👉與ATI（現AMD）的競爭
💢GPU市場的龍頭之爭： ATI（後被AMD收購）曾是NVIDIA在GPU市場上最直接的競爭對手。兩家公司在性能、功能和市場份額上展開了激烈的競爭。
💢技術驅動的競爭：這種競爭促使雙方不斷推陳出新，加速了GPU技術的發展。例如，ATI的Radeon系列和NVIDIA的GeForce系列都曾是遊戲玩家追逐的對象。
💢最終結果： NVIDIA通過在遊戲市場的成功和對新技術的敏銳嗅覺，在競爭中逐漸佔據了上風。
與Intel的合作與競爭
💢合作： NVIDIA與Intel在數據中心、AI等領域展開了合作。例如，雙方共同開發了基於英特爾處理器和NVIDIA加速器的解決方案，以滿足對高性能計算的需求。
💢競爭： 在CPU市場上，Intel與AMD一直是競爭對手。NVIDIA雖然不直接參與CPU市場，但其GPU的強大性能對Intel的CPU市場構成了一定的威脅。雙方在數據中心市場也存在競爭，英特爾的Xeon處理器與NVIDIA的GPU在某些應用場景中是競爭關係。
💢專利糾紛： 兩家公司之間也存在著一些專利糾紛，這在一定程度上影響了雙方的合作關係。
與微軟的合作
💢遊戲領域： NVIDIA與微軟在遊戲領域有著深厚的合作。NVIDIA的GPU為Xbox遊戲機提供了強大的圖形處理能力，而微軟的DirectX API更是為遊戲開發者提供了統一的開發環境。
💢AI領域：兩家公司在AI領域也有合作，共同推動AI技術的發展。例如，NVIDIA的GPU被廣泛應用於微軟的Azure雲平台。
👉👉與其他公司的關係
與Sony的競爭與合作： 在遊戲主機市場，NVIDIA與Sony的PlayStation存在競爭關係。但同時，NVIDIA的技術也被應用於Sony的一些產品中。
與任天堂的合作： NVIDIA的Tegra芯片被應用於任天堂的Switch遊戲機，這是一次成功的跨界合作。
與特斯拉Tesla的合作： NVIDIA的GPU被特斯拉用於自動駕駛系統，這表明NVIDIA的技術在汽車行業也有廣泛的應用。
成立與早期：特斯拉於2003年成立，專注於電動汽車和能源存儲解決方案。
與NVIDIA的合作：特斯拉曾與NVIDIA合作，使用其GPU技術來提升自動駕駛系統的性能。
👉👉總結
黃仁勳與英偉達在3C產業中所處的複雜關係，可以用「競合」來形容。一方面，英偉達與其他公司在技術上相互借鑒、共同推動產業發展；另一方面，雙方也在市場份額和技術領先地位上展開了激烈的競爭。這種競爭與合作的關係，促使英偉達不斷創新，並在激烈的市場競爭中保持領先地位。
這些公司之間的關係和事件非常複雜，
以下是關於NVIDIA與Open AI、比特幣的合作與影響，以及NVIDIA的事業起伏的整理：
💢💢NVIDIA與Open AI💢💢
合作開始：NVIDIA與Open AI的合作始於Open AI使用NVIDIA的GPU來訓練其生成式AI模型，如GPT-3和GPT-4。
重大合作：2024年，NVIDIA向Open AI交付了最新的DGX H200 AI處理器，這被視為AI創新的一個重要里程碑。
影響：這些合作使Open AI能夠利用NVIDIA的硬件來加速AI研究，推動了生成式AI技術的進步。
💢💢NVIDIA與比特幣💢💢
早期影響：NVIDIA的GPU因其高效能被廣泛用於比特幣和其他加密貨幣的挖礦，這導致了GPU需求的激增。
市場波動：NVIDIA的股價和比特幣價格之間存在高度相關性，特別是在AI和加密貨幣市場的波動期間。
限制措施：為了應對挖礦需求對遊戲市場的影響，NVIDIA曾限制其部分GPU在挖礦中的效率。
5. Qualcomm：在移動設備和AI芯片市場上與NVIDIA競爭。
6. 法律挑戰和反壟斷調查
反壟斷調查：由於英偉達在AI和GPU市場上的主導地位，美國聯邦貿易委員會（FTC）和司法部（DOJ）對其展開了反壟斷調查，這些調查旨在確保市場競爭的公平性。
這些架構的演進展示了 NVIDIA 在提升圖形性能、能效和新技術引入方面的不斷努力。
💢💢NVIDIA的事業起伏💢💢
成立與早期：NVIDIA於1993年成立，專注於3D圖形技術。
GPU的發明：1999年，NVIDIA發明了GPU，這一創新徹底改變了計算機行業。
CUDA架構：2006年，NVIDIA推出了CUDA架構，開啟了GPU在科學研究中的並行處理能力。
AI時代：2012年，NVIDIA的技術支持了突破性的Alex Net神經網絡，標誌著現代AI時代的開始。
RTX技術：2018年，NVIDIA推出了RTX技術，實現了實時光線追蹤。
元宇宙與Omniverse：2022年，NVIDIA推出了Omniverse平台，為元宇宙的構建奠定了基礎。
最新發展：NVIDIA在2024年達到了創紀錄的季度收入，並宣布了十股拆一股的股票分割。
這些事件展示了NVIDIA在技術創新和市場動態中的重要角色。
2008 年對於 NVIDIA 來說是一個重要的年份。他們發表了支持 CUDA 的 GeForce 8800 顯卡驅動，並推出了 CUDA SDK，這使得開發者能夠更方便地在專業領域使用 CUDA 技術。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一種平行計算平台和應用程式介面（API），它允許開發者利用 NVIDIA GPU 的強大計算能力來加速計算密集型應用。這對於科學計算、機器學習、圖像處理等領域具有重大意義。
時代雜誌去年發布「人工智慧（AI）領域百大影響力人物」（TIME 100/AI）名單。黃仁勳去年即入選領導者人物。
2024年他也再度入選 時代雜誌（TIME）「人工智慧（AI）領域百大影響力人物」（TIME 100/AI）名單，輝達執行長黃仁勳、超微半導體董事長暨執行長蘇姿丰也榜上有名.台積電董事長魏哲家也雀屏中選。
這份名單分為4大類，分別包括領導者（Leaders）、創新者（Innovators）、塑造者（Shapers）及思想家（Thinkers），魏哲家和黃仁勳被選為領導者類別。
時代雜誌介紹，這位身著皮夾克的輝達（Nvidia）執行長，一直被視為科技界的搖滾明星。
2024年6月，在台北國際電腦展上，有粉絲請他在胸前簽名，這只是「黃來瘋」（Jensanity）現象的一個，這種現象讓黃仁勳躋身於明星級執行長之列。
同時時代雜誌針對超微執行長蘇姿丰，時代雜誌將她列為創新者，指出她非常明白科技界致勝的關鍵在於做出正確抉擇。在她擔任超微執行長期間，專注於公司的強項和策略性交易，帶領超微實現矽谷最具代表性的復甦之一。
有關超微執行長蘇姿丰的傳奇經歷 留待以後再續篇介紹
📌📌黃仁勳帶領英偉達（NVIDIA）的發展歷程可以大致分為三個主要階段：
💢1.初創與探索階段（1993-2006）：
1993年，黃仁勳與兩位共同創辦人創立英偉達，專注於圖形處理單元（GPU）的開發。
1999年，推出了革命性的GeForce 256，標誌著GPU市場的誕生。
這一階段，英偉達逐漸在圖形處理市場站穩腳跟，並開始探索更多應用領域。
💢2.成長與擴展階段（2007-2012）：
英偉達在這一階段進一步擴展其產品線，進入了高性能計算（HPC）和數據中心市場。
2012年，英偉達開始專注於人工智能（AI）和深度學習，這一決策為公司帶來了巨大的增長機會。
💢3.人工智能與領導地位階段（2013至今）：
英偉達在這一階段成為AI和機器學習領域的領導者，其GPU被廣泛應用於自動駕駛、醫療、機器人等多個領域。
黃仁勳帶領公司進一步擴展至自動化和機器人運算，並在這些新興市場中取得了顯著成就。
這三個階段展示了英偉達從初創公司到全球科技領導者的轉變過程。
📌英偉達朝向人工智慧（AI）領域的重要起點📌
將CUDA核心整合到顯示卡上的發明確實是英偉達朝向人工智慧（AI）領域的重要起點。
2007年：CUDA SDK（軟體開發套件）於2007年 正式推出，這使得GPU不僅能處理圖形計算，還能進行通用計算。這一技術的引入大大擴展了GPU的應用範圍，包括大數據分析、AI模型訓練和推理，以及科學計算。
CUDA的靈活性和可編程性使其成為研究和部署新深度學習和並行計算算法的首選平台。這一技術的發展為英偉達在AI和機器學習領域的領導地位奠定了基礎。
CUDA的靈活性和強大性能使其在各個領域都得到了廣泛應用。
訓練大型語言模型（LLM）通常會使用多種軟體和工具，其中許多都支持CUDA加速。以下是一些常用的軟體和框架：
1. TensorFlow和 PyTorch：
- 這兩個是最流行的深度學習框架，都內建支持CUDA，可以利用NVIDIA GPU進行高效的模型訓練和推理。
2. cuDNN：
這是NVIDIA提供的深度學習加速庫，專為神經網絡設計，能顯著提升訓練速度。
3. TensorRT：
這是一個高性能的深度學習推理優化器和運行時庫，專為在NVIDIA硬件上進行高效推理而設計。
4. Hugging Face Transformers：
這個庫提供了大量預訓練的模型和工具，支持CUDA加速，廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務。
5. BitsAndBytes：
這是一個開源項目，專為量化和加速大型模型的訓練和推理而設計，支持CUDA。
這些工具和框架使得開發者能夠高效地訓練和部署大型語言模型，充分利用GPU的計算能力。
DGX系統的發展
DGX-1的推出：2016年，英偉達推出了首款DGX-1系統，這是一種專為深度學習設計的GPU計算機。
DGX H200的推出：最新的DGX H200的發佈時間是在 2023 年 8 月。這一系統具有更高的內存帶寬和容量，顯著提升了AI計算的性能。
關於NVIDIA的DGX研發小組，以下是一些相關資訊：
DGX研發小組的成立與成員
小組規模 根據資料，NVIDIA擁有一個名為DGXperts的團隊，這是一個由超過14,000名專家組成的全球團隊，專注於人工智能技術的應用和支持，但這不等同於DGX研發小組本身。
主要成員雖然具體的DGX研發小組成員名單並未公開，但以下幾位在NVIDIA內部具有重要影響力的人物可能與DGX技術的開發有關：
👉Jensen Huang
職位：NVIDIA CEO
學歷：史丹佛大學電機工程碩士、俄勒岡州立大學電機工程學士
貢獻：推動NVIDIA整體技術發展，包括DGX系列產品。
👉David Kirk
職位：前首席科學家
學歷：史丹佛大學計算機科學博士
貢獻：對GPU架構與計算模型的發展有重要影響。
👉John Nickolls
職位：高級工程師
學歷：史丹佛大學電機工程碩士
貢獻：參與CUDA和DGX技術的設計與實施。
👉Mark Harris
職位：GPU計算部門總監
學歷：加州大學聖塔巴巴拉分校計算機科學博士
貢獻：在光線追踪和高效能計算領域有豐富經驗。
💢💢總結💢💢
雖然具體的DGX研發小組成員名單及其詳細背景資料並不容易獲得，但以上提到的人物在NVIDIA及其DGX技術的發展中扮演了重要角色。
另外我找到了DGX當初研發的專案經理 Cindy H.Y. Wu 的一些文章. 會放在本段文後面的連結. 我強烈建議 大家一定要去看看這位專案經理寫的4篇回憶短文 可更多了解當年DGX研發的細節。
https://www.facebook.com/groups/1146559085796103/user/1059964836 與OpenAI的合作：黃仁勳親自將首台DGX H200系統交付給OpenAI，這標誌著雙方合作的深化。這些系統幫助OpenAI在生成式AI技術上取得了重大突破。
OpenAI的重要性在人工智能軟體跟理論奠基發展這方面絕對不會低於黃仁勳和 NVIDIA 硬體部分. 甚至可以說是人工智能領域的另一塊至關重要的拼圖。
請記住這幾個名字 Geoffrey Hinton\ Elon Musk、Sam Altman .其中Geoffrey Hinton可能是人工智慧領域中最重要的人
Geoffrey Hinton 絕對是人工智慧領域的巨擘，他的貢獻對和人工智能人工智能發展有著深遠影響力，這也將會是未來會專文探討的主題之一。
OpenAI 繼續使用最新的NVIDIA硬件來推動其AI研究和應用。
最近，NVIDIA的CEO黃仁勳親自將全球首台DGX H200交付給OpenAI。DGX H200是NVIDIA最新、最強大的AI處理器系統，配備了H200 Tensor Core GPU，相比其前身H100有顯著的性能提升。
這些系統包括了最新的CUDA技術和其他NVIDIA軟體，如TensorRT和cuDNN，這些工具能夠大幅提升AI模型的訓練和推理效率。OpenAI使用這些高性能硬件來訓練和部署其大型語言模型（如GPT-5），以應對更複雜和大規模的計算任務。
谷歌和伊隆·馬斯克旗下的公司都使用了類似的高性能硬件和軟件來支持他們的AI研究和應用。
📌谷歌：
硬件：谷歌使用NVIDIA的H100 GPU和自家的TPU（Tensor Processing Units），如最新的TPU v5e。
軟件：谷歌的AI基礎設施集成了多種深度學習框架，包括TensorFlow、PyTorch和JAX。此外，谷歌還推出了自己的AI模型和工具，如Gemini和Vertex AI。
📌伊隆·馬斯克的公司（如xAI）：
硬件：xAI使用了大量的NVIDIA H100 GPU來構建其AI訓練系統Colossus。
軟件：xAI也使用了主流的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch，來進行AI模型的訓練和推理。
這些高性能的硬件和軟件組合使得這些公司能夠在AI領域保持領先地位，進行大規模和高效的AI模型訓練和部署。
以下是一些目前主流的大型語言模型（LLM）及其特點：
1. GPT-4：
開發者：OpenAI
特點：GPT-4 是GPT系列的最新成員，具備多模態能力，能處理和生成文字、圖像等多種形式的數據。它在自然語言處理（NLP）任務上表現出色，如文本生成、翻譯和編碼。
2. Gemini：
開發者：Google DeepMind
特點：Gemini 是一款多模態大型語言模型，能夠處理文字、圖像、音訊等多種形式的數據。它在推理和多模態理解方面具有強大能力。
3. LLaMA：
開發者：MetaAI
特點：LLaMA 鼓勵創新應用，開放研究，並在多種NLP任務中表現出色。
4. Claude：
開發者：Anthropic
特點：Claude 強調安全性，並在生成文本和問答系統中具有優異表現。
5. TAIDE：
開發者：台灣自主研發
特點：專為繁體中文設計的大型語言模型，適用於多種中文NLP任務。
6. ERNIE：
開發者：百度
特點：文心大語言模型，專注於中文NLP，並在多種應用中表現出色。
這些模型在各自的應用領域中都有顯著的優勢和特點。
NVIDIA 官網 DGX-1的介紹
https://www.nvidia.com/zh-tw/data-center/dgx-1/ 這樣的整理，應該能夠全面涵蓋黃仁勳和英偉達的歷史和重要事件。同時也把黃仁勳與英偉達的所有過去與現在發展概況都介紹的差不多了。
下面是總結跟下篇章的新開始，從圖形處理到人工智能，黃仁勳和 NVIDIA 不斷突破創新，成為科技界的領航者。隨著 NVIDIA 在元宇宙領域的深入佈局，Omniverse 平台的推出為我們構建了一個全新的虛擬世界。
未來，NVIDIA 將如何進一步拓展元宇宙的應用場景，為我們帶來更沉浸式的體驗？讓我們拭目以待！
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