我正在重新阅读一些关于英伟达发展的讨论，觉得 Jensen Huang 解释公司战略决策的方式非常有趣。这个家伙实际上在 1999 年发明了 GPU，并成功将英伟达从一个专注于游戏的公司转变为如今几乎是全球人工智能工厂的企业。

最吸引人的是他关于极端协同设计的讲述。基本上，现代计算问题根本无法再由一台计算机单独解决。你需要分布算法，将问题拆分成多个部分，这也是一切变得复杂的地方。这不仅仅是像以前那样线性扩展的问题。

这里还涉及到许多人没有考虑到的内容：摩尔定律已经大大放缓。你知道那个每两年晶体管密度翻一番的模式吗？实际上，允许在保持频率的同时降低电压的 Dennard 扩展(开始失效了)。这完全改变了技术进步的预期。再也不能只依赖摩尔定律来提升性能了。

Jensen 提到，当你设计一台计算机时，不能只关注硬件。还需要考虑操作系统，整个软件栈——软件、编译器，所有这些都必须考虑在内。这需要不同领域专家之间进行激烈的讨论。

我觉得很棒的是，英伟达是如何应对这次转型的。起初是加速硬件公司，然后变成通用计算公司，现在几乎成为了人工智能的代名词。但他明确指出，专业化和通用化之间存在权衡。你不能什么都做。

另一个重要点是：市场规模实际上决定了你的研发能力，而你的研发又决定了你能产生的影响。这也是为什么大公司能进行创业公司无法企及的研究。

还有一些技术细节也成为了游戏规则的改变者。比如在着色器中引入的 32 位浮点数(，极大地提升了可编程性。之后，决定在 GeForce 上加入 CUDA——Jensen 当时称之为生存威胁，但后来成为了最明智的决策之一。

他还提到，基础安装量是架构中最重要的因素。不是技术本身决定成功，而是有多少开发者在使用它。因此，尽管 x86 一直受到批评，但它仍然是主导架构。

所有这些都显示出，经过良好决策——即使伴随风险——也能塑造整个行业。英伟达没有拘泥于某一种商业模式，而是根据市场需求不断调整。与此同时，计算不断超越摩尔定律的承诺，解决方案也在协同设计、处理分布和智能专业化方面不断发展。