黄仁勋：英伟达的AI征途与中国市场的挑战

2025年7月中旬，北京酷暑难耐，黄仁勋的到来让国内科技圈又燥了起来。

中国，这个黄仁勋心心念念的市场，同时也是让他百般无奈的市场。心心念念，是因为中国如今已是人工智能两大风暴中心之一，是最需要英伟达、也是英伟达最需要的市场；百般无奈，是因为在全球竞争格局下，英伟达因其独特的市场地位，成了局势中被拉扯、撕裂的对象。

这是黄仁勋第三次来到中国，这位富有激情又极具商业思维的科技大佬，有心缝合英伟达商业版图中这个格外重要的市场，并由此推动4万亿市值的英伟达再进一步，甩开身后的微软、谷歌、亚马逊。

于是，黄仁勋出现在了今年的链博会上。

这是黄仁勋第一次参加链博会，在四天密集的行程中，他在公众视野中重复讲述着同一个故事——一个英伟达从“小老弟”长成“老大哥”的故事。

也是黄仁勋本人从籍籍无名，成长为科技圈头号网红的故事。

01 雷军，是我的朋友

7月14日，一张黄仁勋和雷军的合照在网上传开，关于黄仁勋访问中国行程的猜想也就此具象化。

实际上，在这张照片曝光之前，黄仁勋访问中国的消息在网上就已经悄然传开，大家都在猜想黄仁勋此次会有怎样的行程，第一站会是哪里。

不仅媒体们想知道他的行程，就连英伟达的竞争对手们，也都想知道他会有怎样的动向。

与雷军的合影，第一次明确透露了小米是黄仁勋在公众场合露面之前的重要一站。

黄仁勋和雷军的革命友谊始于小米刚开始造智能手机不久之时，当时黄仁勋的英伟达也还只是一个卖游戏显卡的公司。

2013年9月，在小米3手机发布会上，黄仁勋作为特邀嘉宾登台了，准确地说，小米这一代手机的核心处理器从高通骁龙转到了英伟达的Tegra 4。

快步跑上小米发布会舞台上时，50岁的黄仁勋开心得像个大男孩，他张口的第一句话就是，“我也是米粉”。

在这之后，黄仁勋用并不流利的中文感谢了雷军给的这次机会，让他能上台用几句话介绍英伟达。

在那场被雷军要求不能讲英文的一分半的简短发言中，他告诉大家，“英伟达发明了GPU，做的GPU是最棒的。”

或许，在那时还没多少人能想到，黄仁勋口中的GPU，将会在十几年后成为人工智能时代的CPU。

不过，当时在小米发布会上，雷军和黄仁勋密谋的是另一件事——将英伟达的GPU带到智能手机上。

彼时的雷军正在尝试寻找高通之外的处理器合作伙伴，黄仁勋则有心进入当时正在迅速成长为PC市场之外第二大消费市场的移动互联网市场。

于是，两人一拍即合，由此也走到了一起。

由于当时小米的高配低价的性价比已经颇负盛名，小米3在发售1分26秒后，就将备货的10万台手机售罄。

不过，这并没有成为二者的成功合作范例。由于英伟达Tegra 4的高功耗以及在基带专利上的短板，导致小米3在当时被不少网友吐槽。

小米随后重新回到了高通的怀抱，英伟达也逐渐退出了智能手机市场。

直到小米在2021年官宣造车、进入造车赛道后，雷军和黄仁勋重拾革命友谊。英伟达Orin成了小米SU7的标配，雷军再次成了黄仁勋的甲方。

雷军也成了黄仁勋访问中国要拜访的重要客户。

这一次，小米不再是首发英伟达芯片的汽车。据盖世汽车统计数据显示，英伟达的Drive Orin-X芯片在2024年装机量达到210万套，稳居全球辅助驾驶芯片市场第一。

这一次，已经凭借人工智能成为全球科技巨头的英伟达成了小米闯荡汽车领域的一大助力。

不过，在媒体沟通会上，早已成为世界级科技大佬的黄仁勋依旧谦虚。

黄仁勋说，“第一次见到雷军时就知道他肯定会成功。”

黄仁勋还说，“我也很想买一辆小米汽车。”

02 英伟达，等到了人工智能

从LSI和Sun公司三位工程师创办英伟达开始说起。而来自LSI的那位年轻人正是后来随英伟达一起点亮了人工智能时代的黄仁勋。

创办英伟达时年仅30岁的黄仁勋看上了飞速成长的PC市场。为PC造一款可以高速渲染图形的图形处理器是当时英伟达在做的事。这就迫使英伟达不得不进入一个技术上的无人区——并行计算。

“在英伟达涉足这一领域之前并行计算的成功率为零。”用黄仁勋的话来说就是。

之所以需要并行计算、需要高速的图形渲染技术是因为当时3D网络游戏正在成为一个新的潮流，《雷神之锤》就是这样一款跨时代游戏。

这款游戏之所以有如此强的影响力是因为它第一次将动态光源融入到了游戏中玩家操控的角色和游戏里的NPC首次以3D模型出现这将3D游戏带到了人类世界掀起了FPS电子竞技比赛狂潮也让游戏开始有了些第九艺术的样子

““NVIDIA was formed to better render this game and that’s where our parallel computing architecture was born.” - 黄仁勋

总结：

• 虽然早期由于高成本、高功耗以及对通用算力支持不足导致GPU未能有更大的市场空间但英伟达的坚持研发为其未来打下了坚实的基础

转折点：

• 第一个转折点出现在1999年英伟达在纳斯达克上市财富自由的同时发布了GeForce系列产品并首次提出了GPU概念
• 第二个转折点出现在2012年多伦多大学的学生使用消费级显卡训练神经网络模型这成了人工智能技术的起点

成就：

• 凭借CUDA和GPU打造的AlexNet技术逐步走向人工智能浪潮的中心

未来挑战：

• 需要应对云巨头们的“去英伟达化”挑战
• 产品如何更好地进入中国市场是另一个重大挑战