（取自NVIDIA官網）
2023年3月，NVIDIA CEO黃仁勳穿著黑色夾克，站在公司春季GTC大會講台上侃侃而談，說出了那句「ChatGPT相當於AI界iPhone問世。」
老黃相信ChatGPT，外界相信老黃，此話一出，流傳甚廣。
從說話語氣來看，黃仁勳這句話並不是要向業界提供一個有待商榷的觀點，他真的是在「通知」世界，屬於ChatGPT的AI時代來了。
「I think that’s a foregone conclusion（我認為這已經成了定局）.」
老黃當然有底氣這麼說。
曾有人和黃仁勳聊過NVIDIA的AI佈局，老黃說NVIDIA十年前就發現AI可以「改變一切」，而後，公司內部從底層到頂層也始終將AI技術視作未來。
「我們生產的每一個晶片，都專注於人工智慧。」他強調道。
老黃也完全有理由這麼說。
CPU-內存-GPU之間的通訊速度，很長一段時間一直是AI運算的瓶頸所在，而在目前市場所有的可選項中，NVIDIA產品的數據傳輸速度遠遠領先包括AMD、英特爾在內所有競對。
美銀證券半導體分析師Vivek Arya表示，「使用NVIDIA的產品並增加運算能力非常容易，而運算能力基本等同於矽谷的強勢貨幣。」
NVIDIA成了強勢貨幣的發行方，黃仁勳也從AI的「頭號玩家」，變成了在ChatGPT時代制定遊戲規則的人。
ChatGPT時代的入場券
在NVIDIA官網，你能找到這樣一句話：「1999年，NVIDIA發明了GPU。」
與其說AI選擇了NVIDIA，倒不如說是AI選擇了GPU（圖形處理器），而NVIDIA正是GPU的創造者，GPU產業的頭號玩家。
20世紀九十年代，遊戲產業苦於CPU對幾何圖形處理能力不足，無法進一步釋放性能。
NVIDIA第一個找到了解法。
1997年，NVIDIA推出了全球首款128位3D處理器RIVA 128，發售四個月內出貨量突破一百萬台，在圖形晶片的月壤上踩出來「人類的一大步」。
兩年後，1999年，世界上首塊GPU——GeForce256發布，同樣是NVIDIA製造。
不同於一直以來都按照時間順序進行複雜運算的CPU，NVIDIA GPU的工作內容是用它包含的成百上千個核心，去一對一處理每個圖形的像素點。
所有核心在同一時間工作，所有像素點也在同一時間被處理完成。
對於流程簡單、數據量龐大的運算而言，GPU的出現帶來了指數級別的效率提升。
從此，NVIDIA顯卡晶片就等同於GPU，而且是地球上你能找到最好的CPU。
NVIDIA成為了給AI鋪路的人，二十年後的AI，正好需要這種支持大量計算核心的結構，AI領域最常見的摺積運算，本質上是一系列加減乘除的組合。
AI深度學習需要依靠密集且可以大量並行執行的運算，而GPU擅長的正是這種運算。從那時起，NVIDIA就順理成章地成為了大部分AI企業的第一選擇。
相關資料顯示，2020年全球80.6%的雲端運算和數據中心由NVIDIA GPU驅動；2021年，中國國內GPU伺服器佔國內伺服器市場規模的比例超過88.4%，而NVIDIA GPU在其中的佔比又超過八成。
2022年第三季，Jon Peddie Research發布報告稱，當年Q3獨立GPU出貨量為1400萬台，其中88%的市場佔有率屬於NVIDIA。
憑票入局AI的時代，每張票面都印著NVIDIA。
2016 年 8 月，NVIDIA把全球第一台AI超級電腦捐給了當時成立不足一年的OpenAI，並在機器上寫下「致Elon和OpenAI 團隊，為了計算和人類的未來，我捐出世界上第一台 DGX-1。」
2022年11月發表ChatGPT-3之後，OpenAI背後的金主微軟表示，公司的Azure雲端服務為ChatGPT建構了超過一萬枚NVIDIA A100GPU晶片的AI運算集群，為ChatGPT的開發提供算力支援。
但地主家的餘糧也沒有很多。
消息人士透露，微軟在2022年年末開始在內部實行GPU資源配額供給，但今年1月以來審批時間越來越長，部分申請需要等待幾天甚至幾週才能獲批。
而微軟先前向NVIDIA預訂的數萬枚GPU，也因市場行情的供不應求而到貨無期。
下一輪地主，黃仁勳搶了。
贏家老黃
莎士比亞在《奧賽羅》中寫道，嫉妒是個綠眼的妖魔，誰落入他的圈套，就要受他玩弄。
嫉妒（envy）源自於拉丁文「invidia」，NVIDIA的logo，正是一隻綠色的眼睛。
這並不是巧合。
黃仁勳和他的NVIDIA，確實活成了令人嫉妒的贏家，NVIDIA的AI超級電腦DGX，正是語言大模型背後的引擎。
黃仁勳將全球首台DGX交給OpenAI後，超過半數的全球百強企業同樣安裝了來自NVIDIA的超級電腦。
根據New Street Research數據顯示，目前NVIDIA GPU已經佔據了可用於機器學習的圖形處理器市場95%的佔有率。
為了支持推特自身的AIGC項目，馬斯克在近期購買了約一萬枚GPU。
2023年3月，美國市場研究機構TrendForce發表報告指出，處理1800億個參數的GPT-3.5大模型，需要GPU晶片兩萬枚，未來GPT大模型商業化所需的GPU晶片數量將會超過三萬枚。
雲端運算產業流傳著一種說法：一萬枚NVIDIA A100晶片，是做好AI大模型的算力門檻。
而由於某些原因，中國公司幾乎拿不到新的A100、H100晶片，只能採購A800和H800晶片作為替代。
相關機構預估，目前中國大約僅存有3萬枚A100晶片，而NVIDIA推出的A100替代版A800，也是「一票難求」。
據悉，部分商家一枚A100GPU的報價已經從原本的約六萬美元一路漲至九萬甚至十萬美元，相對差一些的A800晶片，價格也已超過八萬美元。
坊間曾傳出一份報告，報告稱今年年初百度緊急下單了3000台包含8張晶片的A800伺服器（相當於2.4萬張A800晶片），預計全年會有A800和H800共5萬枚需求。
消息人士透露，在百度大模型「文心一言」研發過程的衝刺階段，幾乎佔用了集團所有的A100晶片。
阿里雲預計也將在今年一萬枚左右晶片，其中6000枚是H800。
除此之外，阿里雲還將採購旗下半導體公司平頭哥的自研晶片，每年大約3000枚。
而這些包含數萬枚A800、H800晶片的訂單，單筆的金額不會低於十億美元。
搶購，還發生在汽車市場。
何小鵬曾在朋友圈轉了一篇題為《NVIDIA A100限令將重創中國自動駕駛》的文章，文章稱「晶片短缺將對自動駕駛產業帶來挑戰」，何小鵬也在配文中承認這是個壞消息。
「但好消息是，剛好我們已經將未來幾年的需求提前買回來了」，你以為何小鵬是要守一步，其實他還想將友商一軍，「我們會排除萬難，將明顯超越友商的『完全自動駕駛』的下一代自動駕駛輔助系統，在明年，全中國大範圍真正落地。」
何小鵬配了個拳頭的表情，像是在表決心，又像是要打人。
從初代圖形處理器到顯卡神話，從比特幣挖礦潮再到如今的ChatGPT，你很難找到第二個像黃仁勳這樣「一直是贏家」的人。
2023年4月，NVIDIA的總市值已經達到了6694.69億美元，超越台積電位居半導體公司之首，相當於五個曾經的晶片霸主英特爾。
公司股價單季漲幅90.05%（2023年1至3月），黃仁勳的個人身價也達到了244.56億美元。
機構預估，未來幾年的AI產業將是一個「價值8000億美元的市場機會」。
伴隨著相當於A100晶片性能六倍的H100晶片發表，黃仁勳在2023年3月宣布NVIDIA將展開一項新的雲端租賃服務，向B端租賃用於開發ChatGPT等人工智慧技術的超級電腦。
看似開源，實則價格不菲，租賃這種包含8個A100或H100旗艦晶片的價格為3.7萬美元/月。
在ChatGPT時代，望不到追趕者的老黃，還在一路狂飆......
本文為品玩授權刊登，原文標題為「黃仁勳，ChatGPT時代的第一位贏家」