本篇文章百科互动给大家谈谈AI格局未定，英伟达先走一步，以及英伟达ai模块对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录：
- 1、穿皮衣的花臂CEO——撼动巨人的英伟达
- 2、英伟达2021财年营收达166.75亿美元，但芯片短缺仍拖累供货
- 3、AI的「iPhone 时刻」，英伟达的「核弹发射」
- 4、英伟达这家做AI芯片的进军汽车圈？宝马、小鹏、FF纷纷跟进
- 5、英伟达和浪潮为什么会被“AI馅饼”砸中？
穿皮衣的花臂CEO——撼动巨人的英伟达
半导体市场向来是一个硝烟未灭另一个硝烟又起之地，大佬们摆棋弄局，小弟们争相突围。
每隔数粗乱十载，市场格局又大变。
前有半导体界称霸已久的巨头英特尔，因困于制程进展缓慢休憩片刻，便引来无数垂涎其地位已久的竞争者——台积电大步超车，从5nm到开始布孙凳拿局3nm；三星不甘示弱，下血本开多条产线，剑指龙头；AMD推陈出新，疯狂抢占PC处理器市场。
而其中，突围最成功的当然要数AI芯片领域的佼佼者英伟达。
短短几年，人工智能从一个冷门的非主流领域，变成了人们争相谈论的“网红”，甚至发展到了商业的最前沿。
今年来，以 游戏 显卡成长起来的英伟达可算是吃到了甜头。由于新冠疫情的影响，居家隔离办公期间，在线 游戏 和远程计算服务让英伟达成为了最大的受益者。
2020年8月17日，英伟达公司股价再创新高，493美元的收盘价之后市值冲破3000亿美元，成为美国半导体行业的第一，比巨头英特尔高出近1000亿美元，这个市值也等于老朋友AMD、Intel两家的市值之和。
这一件又一件的喜事，足以让英伟达创始人老黄-黄仁勋兴奋不已——看来以后怼英特尔更理直气壮了AI格局未定，英伟达先走一步！
老黄于1963年2月在台湾出生，后在1972年举家移民美国。
老黄在上高中的时候就迷上了计算机，高中毕业后就报考了俄勒冈州大学学习计算机科学和芯片设计。在那里，他遇到了他未来的妻子
Lori。
毕业后，他们搬到了硅谷，黄仁勋开始了他在竞争对手AMD的第一份工作。老黄工作的同时也在继续着学业，并于1992年在斯坦福大学获得了电子工程硕士学位。在他的第二份工作，就职于芯片制造商LSI Corp期间，他遇到了在Sun Microsystems（太阳计算机系统公司）工作的Malachowsky和Priem。
1993年4月，在圣何塞Berryessa立交桥附近的Denny's里，三位年轻的电气工程师——黄仁勋和朋友马拉乔斯基（Chris Malachowsky）和Curtis Priem联合创立了Nvidia，启动资金4万美元，致力于生产能够为视频 游戏 生成更快、更逼真的图形专用芯片。
公司起初没有名字，黄仁勋说：“我们想不出名字，就给所有的文档命名为NV，意思是‘下一代’（next version）。”由于需要让公司具象化，创始人只能去查阅所有带了这两个字母的单词，他们发现了“ invidia ”，它在拉丁语中意为“羡慕”。于是名字就这么敲定了。
三人在21世纪初看到了 数字化浪潮 的机会，并且希望用与英特尔在1990年代相同的方式定义计算。
英伟达创始人之一的马拉乔斯基说： “ 1993年没有市场，但我们看到了一波热潮。” “每年都有一个加州冲浪比赛，比赛时间为五个月。当他们在日本看到某种形式的波浪现象或风暴时，便告诉所有冲浪者出现在加利福尼亚州，因为两天内会发生波浪。就是这样我们才刚开始。”
浪潮AI格局未定，英伟达先走一步？
三人看到的浪潮，就是那个年代新兴市场——图形处理器（GPU）。
在 PC 诞生之初，并不存在 GPU的概念，所有的图形计算都由 CPU 进行则搭计算，直到NVIDIA提出了GPU概念。
GPU通常作为视频 游戏 玩家插入PC主板的卡出售，可提供超快的3D图形。不过这项技术在当时并不被看好。
1995年9月30日，英伟达发布第一款可以真正意义上被称为显卡的产品，叫做NVIDIA STG-2000X。该产品采用英伟达的第一代NV1架构，开发成本为1000万美元。
这款产品并不成功，而且花光了英伟达筹来的第一笔投资，之后又经历了NV2的研发，均在市场上没有掀起什么浪花。这个刚成立没几年的年轻公司几乎破产，陷入财政危机的英伟达被迫解雇一半员工，最后仅保留了约40名核心人员艰难地维持公司的运作。
直到1997年，RIVA128的研发，它的速度是其他图形处理器的4倍，被视为英伟达第一款最成功的显示核心。借着这款产品的成功，英伟达一鼓作气于1998年秋和1999年2月分别推出了TNT和TNT2，一举占据了显卡芯片市场的主流位置。从此GPU就改变了世界，特别是在 游戏 领域，NVIDIA GPU几乎已经成为了 游戏 设备的标配。
上个世纪90年代末，70家GPU公司中存活下来的只有Nvidia和AMD。
与台积电
1998 年英伟达与台积电签署了合作伙伴关系协议，台积电开始协助制造 NVIDIA 产品。
这里还有一段小故事：
也许是同是老乡情谊，在一次采访中黄仁勋回记起1995 年的某天，张忠谋在跟他谈生意时说道，“我赴汤蹈火也要拿到你生意。” 黄仁勋说：“我们两家总共已做过100 亿美元的生意”。
1995 年，32 岁的黄仁勋遭遇商业瓶颈写信给张忠谋，询问台积电能否替 NVIDIA 代工生产第一颗芯片。随后台积电接下英伟达的订单，帮助其快速占领市场。黄仁勋对这段雪中送炭的情谊感动不已，据说还将这段经历画成了漫画送给张忠谋。（不得不说，画得是比我好多了。）
2017年黄仁勋获颁交大名誉博士，张忠谋也亲自到场祝贺，并表示与黄仁勋的友谊长达25年。张忠谋2018年6月在台积电股东常会后正式退休后，黄仁勋还受邀参加张忠谋的家宴。黄仁勋在家宴致词最后，也念了他写给张忠谋的一封信。这封信像是当作他们最后的道别，因为2019年的英伟达就转投由三星代工。
英伟达1999年1月全年营收突破1.5亿美元，并同年在美国纳斯达克挂牌上市。发行时，市值达2.3亿美元左右。2000年，公司收购九十年代末至二十世纪初的显卡芯片领导者3dfx，进一步壮大技术储备。2007年英伟达收入超过40亿美元，与上市时相比收入翻了近26倍AI格局未定，英伟达先走一步！
2008年到2010年，受到“显卡门”事件以及全球经济危机的影响，上升势头正猛的英伟达遭遇了当头棒喝。公司一次性支付了近2亿美元来解决该产品质量问题，重创之后英伟达进入了短暂的停滞期。
终于来到关键性的2012年！
2012年，多伦多大学的Alex Krizhevsky创办了能够从100万样本中自动学习识别图像的深度神经网络“AlexNet”，成为人工智能的标志性事件。随后，斯坦福的 Andrew Ng 与 NVIDIA 研究室合作开发了一种使用大规模GPU 计算系统训练网络的方法。深度神经网络技术迅速发展，Nvidia 也一举成为深度学习领域最炙手可热的公司。
2016年9月13日，公司在GTC CHINA 2016 (NVIDIAGPU技术大会)
上发布了推理加速器Tesla P4/P40，形成了深度学习的核心产品。
据悉，英伟达数据中心的业务可分为高性能计算、人工智能和深度学习以及可视化三大部分。目前，英伟达数据中心业务约一半的收入来自于人工智能和机器学习，40%的收入来自于高性能计算。
英伟达在AI领域的高歌猛进甚至让半导体老炮英特尔都感觉到了威胁，以至于英特尔很快地开始大举收购小型AI初创公司，以免错过下一波浪潮。
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除了 游戏 、数据中心业务，英伟达也在自动驾驶领域进行了多个布局。2015年推出世界上第一块车载超级大脑第一代Drive PX，2017年，英伟达发布了全球首款为全自动驾驶系统设计的计算机芯片，这套名为Drive PX Pegasus的新系统面向Level 5级别的自动驾驶 汽车 。近年来，英伟达深耕自动驾驶领域，如今已经成为自动驾驶硬件的前沿公司。
近日，英伟达公布第二财季财报显示，公司第二财季的营收为38.7亿美元，同比增长50%。其中，数据和 游戏 收入占大头——数据中心业务（包括Mellanox在内）营收达到17.5亿美元，同比增长167%； 游戏 业务营收为16.5亿美元，同比增长26%；专业可视化业务营收为2.03亿美元，同比下降30%；机动车业务营收为1.11亿美元，同比下降47%。
与一贯的500强CEO的形象不符的是，黄仁勋有着别具一格的风格。标志性的皮衣，以及手臂上有一个英伟达logo的抽象版本。
“我一直认为我们距离倒闭还有30天的时间，”黄仁勋说，“这不是害怕失败，而是害怕自满，我甚至不希望自己安定下来。”
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英伟达2021财年营收达166.75亿美元，但芯片短缺仍拖累供货
2月24日美股盘后AI格局未定，英伟达先走一步，英伟达公布了2021财年第四季度及全年财报。报告显示，英伟达第四季度营收为50.03亿美元，同比增长61%，环比增长6%；净利润为14.57亿美元，同比增长53%，环比增长9%。不计入某些一次性项目（不按照美国通用会计准则），英伟达第四季度调整后净利润为19.57亿美元，同比增长67%，环比增长7%；每股摊薄收益为2.31美元，同比增长51%，环比增长9%。
英伟达2021财年营收为166.75亿美元，同比增长53%；净利润为43.32亿美元，同比增长55%；每股摊薄收益为6.90美元，同比增长53%。
英伟达四季度 游戏 业务收入为烂陵25亿美元，比去年同期增长67％。英伟达创始人兼CEO黄仁勋称，去年发布AI格局未定，英伟达先走一步的RTX30系列GPU需求令人难以置信，随着光线追踪、深度学习超高采样（DLSS）技术与AI需求提高，英伟达 游戏 GPU系列已经开始进入主要升级周期。
英伟达首席财务官Colette Kress表示，数据中心、高性能计算的强劲成长需求将持续，不过芯片供应紧缩正限制产品供应。Colette Kress称，全球需求大幅增加限制了芯片供应产能和零部件获取，尤其是在 游戏 业务上。
黄仁勋称，英伟达的供应受到“公司层面”的限制，但认为今年全年有足够的供应来保持增长，并且包括数据中心在内的部分细分市场不会受到供应短缺的伤害。不过，即使英伟达增加了供应量，库存在第一季度仍可能保持较低水平。
英伟达对芯片短缺的表述与此前AMD一致，拥有 游戏 主机、桌面CPU和GPU业务的AMD同样受限于芯片供应。AMD CEO苏姿丰表示， 游戏 主机、PC处理器、GPU的缺货将持续到2021年下半年之前，其中 游戏 主机芯片影响最为严重。
此外，由于比特币、以太坊等加密货币价格暴涨，引来大量用户购买显卡用于“挖矿虚和”，该现象推动了GPU价格的增长，甚至一度让多款GPU断货。目前英伟达已经采取多种方式遏制该情况，英伟达推出了一系列专用于开采加密货币以太币的处理器CMP（加密货币挖矿处理器），并在软件层面限制显卡挖矿效率。Colette Kress称，公司估计其与加密货币相关的销售额为1亿美元至3亿美元。
数据中心销售额增长了97％，上季度收入为19亿美元，这在一定程度上要归功于去年对以色列网络设备商迈络思 科技 （Mellanox）的收购。得益于超高速网络产品需求增加， 迈络思业务第一季将较上季增长。黄仁差历盯勋还表示，公司旗下普遍用于AI数据中心的GPU在云端服务商和垂直产业中迅速成长。全球上千家企业正在使用英伟达AI技术来建立具备AI服务的云端产品。
英伟达上季度 汽车 业务销售总额为1.45亿美元，较前一季度增长16％，较去年同期下降11％。其 汽车 部门经历了连续多个季度的下滑，反映出 汽车 生产中断和销售疲软，因为消费者在疫情期间推迟了大笔采购。
针对ARM并购案，黄仁勋回应称，公司在收购ARM方面取得了良好进展。在去年9月宣布后该交易时，曾预计花费18个月与各国监管机构协商以获得批准。
24日美股盘后，英伟达股价上涨2.52%，报收579.96美元。公布财报后英伟达股价一度攀高，但随即下跌3.17%至每股561.6美元。
AI的「iPhone 时刻」，英伟达的「核弹发射」
近日，一年一度的英伟达 GTC 大会再度拉开帷幕。穿着标志性皮夹克的「AI 黄仁勋」向开发者介绍了英伟达在硬件和 AI 领域最新的进展。
年初的 CES 刚刚过去，对于英伟达来说，短时间就要拿出很多新的东西，挑战不小。但是从 CES 到现在，短短 3 个月里，全球 AI 领域发生了翻天覆地的变化，这也成了英伟达的新契机。
AI的 「iPhone 时刻」
「AI 的『iPhone 时刻』已经到来」，老黄这样形容最近 AI 行业的「大事件」。
2016年8月，黄仁勋将当年全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。6年多后，OpenAI 带着 ChatGPT搅动了整个地球。大量的新型创业公司希望借助于这股东风来颠覆既有的传统商业模式，而许多传统的科技巨头也在纷纷拥抱 AI，来维系自己的领先地位。
在 2023GTC 大会上，英伟达宣布了将和谷歌云、微软 Azure、甲骨文云联手推出 DGX 云服务。ChatGPT 将从目前使用的 A100 GPU 升级到使用微软 Azure 超级计算机用上 H100，理论上回复速度将快 10 倍。
毫无疑问，ChatGPT 将会引发新一轮的人工智能革命，其对整个汽车行业也会产生深远的影响。ChatGPT 模型也将逐渐从人机沟通逐步赋能包括自动驾驶在内的智能网联系统的各个环节。在百度推出「中国版 ChatGPT」的「文心一言」后，吸引了包括集度、长安、吉利、长城、东风日产、零跑等车企纷纷抛来合作的橄榄枝。
而在 ChatGPT 以及其他一众 AI 大模型技术的背后，都离不开英伟达在算力层面的大力支持。自从英伟达向 OpenAI 交付首台 DGX 超级计算机后，目前台 DGX 超级计算机已经成为市场上最主流的产品。最新 DGX 超级计算机的核心，是英伟达的 8 块 H100 模组。当 ChatGPT 这样的 AI 工具逐步渗透车企之后，最大的赢家之一依然会是英伟达。
联想 x 英伟达，汽车行业新亮点绝悉？
对于英伟达来说，在这次 GTC 上，和车企的合作，尤其是自动驾驶领域着墨不多。但这并不影响未来汽车领域的业务会成为英伟达的一个快速增长的新引擎。
作为如今全球可以和特斯或差拉齐平、最为炙手可热的新能源车企之一，比亚迪与英伟达进一步扩大合作当消息得到了官宣。比亚迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款车型都将使用英伟达 DRIVE Orin 高性能计算平台。其中，在今年二季度，比亚迪首款采用英伟达芯片且搭载了激光雷达的车型就将上市。
在王传福看来，作为新能源汽车的上半场，比亚迪在电动化方面凭借刀片电池赚得盆满钵满；而在新能源汽车的下半场，比亚迪选择了英伟达作为智能化方面的最重要合作伙伴之一，也是希望在芯片算力层面，能够走在市场的最前列。除了 Drive Orin 平台之外，在今年 1 月份的 CES 展上，比亚迪也作为首批合作企业，将落地英伟达旗下 GeForce NOW 云游戏服务计划。而后者也是英伟达进军智能座舱市场的最新布局。
不过让我们惊讶的是，联想成为首家采用英伟达新的自动驾驶域控制器的一级制造商，在不远的未来，其域控制器将采用英伟达的 SoC 芯片。
对于联想这样从事电脑服务器的硬件公司，进军智能电动车的高算力中央计算平台，既在意料之外，也是情理之中。对于联想来说，布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域是并团乎对现有技术和产品的延伸，虽然会面临一定的困难，但是联想并不是从零开始，过往的技术积累可以发挥不小的作用。众所周知，联想一直没有涉足芯片领域，因此引入英伟达的雷神芯片将帮助联想补齐最重要的一块短板。
根据英伟达的介绍，雷神这款 SoC 芯片内部拥有 770 亿个晶体管，可以实现 2000 TOPS 的 AI 算力，或者是 2000 TFLOPs，其在算力上不仅已经远远超过了满足高等级自动驾驶的需要，已经完全有能力承担起汽车高算力中央计算平台的重任。这款芯片将在 2025 年大规模量产，而这个也和联想在 2025 年推出高算力的中央计算平台的时间表相吻合。
在此之前，联想会推出算力达到 32TOPS 的行泊一体方案，而这也是目前被不少国内车企，尤其是在低成本车型上广泛应用的驾驶辅助解决方案，市场前景较为看好。
不过对于国内汽车领域来说，已经有不少像联想这样的跨界玩家入局，甚至已经上车量产；对于联想来说，除了首发英伟达自动驾驶域控制器的一级制造商的先发优势外，还有哪些优势能让它赢得市场，还是未知数。
Omniverse，英伟达征战车圈的新工具
在汽车行业，英伟达的触角不仅仅是提供自动驾驶算力平台以及中央计算平台，其早已经将目光投向了汽车零部件的设计以及整车制造领域。通过赋能汽车行业的虚拟制造和虚拟工厂，英伟达希望让汽车设计和生产的数字化进程再上一个新的台阶。
在过去几十年里，CATIA、UG 这些软件已经成为工程师必不可少的助手。整车企业使用这些虚拟仿真软件，通过数字化模拟的手段提前对后期的成品进行预览的方法来进行前期的零部件设计以及整车的总布置工作。如果没有前期的虚拟仿真，后期重新设计不仅成本较高，而且很有可能造成项目的时间节点的延误。
但最近十多年来，这些软件都没有突破性的革命成为席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」，没有能够对整车企业的零部件设计提供更大的帮助。
为此，英伟达打造了 Omniverse，它说到底是一个虚拟世界仿真引擎，不仅可以精确反映真实的物理世界，同时也能够遵守物理学定理。所以 Omniverse 不仅能够在前期验证零部件与整车的装配关系，避免后期的包括动态干涉在内的各种装配上的问题，同时也能指导工厂设计，并帮助整车企业对工厂布局进行持续优化。
对于绝大部分希望全面转型电动车的传统车企来说，工厂的改造任务非常繁重。前期虚拟阶段验证地越充分，后期实际占用工厂时间就会越少，而节约出来的时间就可以被用来进行生产。
根据 GTC 现场黄仁勋的介绍，宝马时下正在使用 Omniverse 来对全球 30 家工厂的运营进行规划。在每座工厂正式投入量产前两年，宝马就会使用 Omniverse 模拟建造一座完整的虚拟工厂，并进行持续的调整和优化，以此避免后期工厂建设完毕之后再进行比较大规模的调整，进而影响生产。
宝马之外，包括沃尔沃、通用汽车、奔驰、捷豹路虎、Lotus、丰田等都已经是英伟达 Omniverse 的用户。
从某种程度上来说，未来英伟达很有可能利用自己的优势地位来逐步取代我们熟悉的 CATITA 和 UG，成为整车企业的数字化设计工具。而这个所能撬动的，同样是一个体量巨大且前景非常可观的市场。
最后
「生成式 AI 正在推动 AI 的快速应用，并重塑无数行业。」 在 ChatGPT 之后，相信没有人再会去怀疑这句话。汽车行业只是英伟达当前涉足的一个产业而已，可能深深埋藏在老黄心底的，是让 AI 去赋能整个社会的方方面面，以此来推动全世界科技的进步和产业发展的梦想。
AI 的「iPhone 时刻」，也正是英伟达「核弹发射」的时刻。
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英伟达这家做AI芯片的进军汽车圈？宝马、小鹏、FF纷纷跟进
作者丨顾翎羽
编辑丨周游
地表最强AI芯片要写 汽车 故事。
5月14日，在英伟达公布的GTC 2020录播视频中，CEO黄仁勋正式发布了新一代GPU架构Ampere安培。英伟达每代显卡架构均以顶级科学家命名，这一次以法国物理学家安培命名。这是英伟达推出的第八代GPU架构，较前一代2018年发布的图灵架构性能提升高达20倍。
同时，黄仁勋还带来了基于安培架构GPU A100的DGX-A100 AI系统和面向边缘AI计算的EGX A100。
“这是英伟达八代GPU史上最大的一次性能飞跃”，黄仁勋评价，“安培架构的突破性设计集AI训练和推理渣雀山于一身。这是有史以来首次可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100将岁猜在提高吞吐量的同时，还可以降低数据中心的成本。”
虽然英伟达并未公布安培架构的具体架构细节，但从作为全球首款基于安培架构推出的芯片英伟达 Tesla A100的性能提升来看，A100采用台积电7N制造工艺（7nm工艺），晶体管数量达到542亿，比上一代的211亿提升了2.57倍。在实际应用上，A100在运行谷歌自然语言处理模型BERT时，训练性能相比上一代提升6倍，推理性能则提升7倍。
此外，该架构还采用了多实例GPU和和第三代NVLink互联技术，前者可以将一个A100 GPU分割为7个单独的GPU，为不同大小的任务提供不同的算力，从而提升利用率和投资回报；后者能使GPU之间的高速连接数量翻倍，可将至多12个A100 GPU连为一个巨型GPU，从而为服务器提供更高效的性能拓展。
目前，这块计算卡已经在全面生产并向全球客户发货，已有包括阿里云、AWS、百度云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文在内的公司，正试图将NVIDIA A100整合到他们的服务和产品中。
在此次发布中，英伟达还宣布将联手宝马，推出基于NVIDIA Isaac机器人平台打造提高 汽车 工厂物流效率的物流机器人。此外，小鹏 汽车 新款P7智能电动 汽车 及下一代生产车型中也拟使用NVIDIA DRIVE AGX平台，小马智行将在其自动驾驶Robotaxi车队中使用NVIDIA DRIVE AGX Pegasus平台，法拉第未来（FF）则选择在FF 91电动车上部署NVIDIA DRIVE AGX Xavier平台。
5月15日，FF宣布与英伟达建立长期战略合作伙伴关系，后者将为FF在自动驾驶领域提供持续如中不断的产品和技术支持。作为目前实力最强的独立GPU供应商之一，英伟达平台正在 汽车 领域一显身手。
英伟达和浪潮为什么会被“AI馅饼”砸中？
文|李佳师
在充满不确定性的地方中碰到确定性，在不会掉馅饼的地方被馅饼砸中，往往都是小概率事件。
“天上会不会掉馅饼？答案是可能会。英伟达的GPU就是被Hinton教授和ImageNet比赛的‘馅饼’给砸中。而浪潮十几年前就和英伟达一起基于GPU+CUDA来做HPC，所以当浪潮从HPC赛道进入AI服务器赛道时，也被AI的馅饼‘砸’中了。” 浪潮集团AIHPC总经理刘军说。因为当天的采访是在一个茶室，所以刘军谈得也比较放松，关于AI计算业界这几年发生的事，关于浪潮与BAT的AI，关于未来的AI计算，刘军分享了不少“干货”。
有人说，浪潮信息最近这些年的发展，被两个馅饼“砸”中了，一个馅饼是互联网服务器，因为一直贴身服务于成长中的BAT等中国互联网企业，发展出了JDM模式，成为全球最大的互联网服务器供应商。另一个馅饼是AI服务器，在2019年上半年浪潮AI服务器出货量占据全球第一，在中国AI市场占据50.2%市场份额。关于浪潮互联网服务器的故事大家都知道，但是关于AI服务器是如何被馅饼砸中的，外界知之甚少。
这几年，浪潮信息的核心关键词是智慧计算，浪潮认为“计算力就是生产力”。这次采访中刘军将该观点进行了新演绎，认为“人工智能计算是未来核心的计算力”。
而要谈AI计算力，英伟达是一个绕不过去的话题。英伟达是AI时代计算力增长的红利获得者，这是业界公认的事实。因为其GPU在2012年被深度学习之父Hinton采用，去参加了大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）而一举夺冠，（啰嗦一句：ILSVRC就是斯坦福AI实验室主任李飞飞缔造的ImageNet图像识别比赛），从此奠定了GPU在人工智能训练市场的核心地位，让英伟达的股价 “一骑红尘”一直飙升。
事实上，英伟达的命运是在2012年、2013年开始改变的，从一直做HPC到后来HPC+AI，不断过度到AI市场，因为2012年的ILSVRC比赛以及2016年AlphaGo与李世石比赛，让英伟达的GPU名声大噪，于是GPU成了做深度学习的“标配”。
现在大家谈英伟达都把焦点放在GPU身上，但其实还有一个功臣，CUDA软件平台功不可没。因为这个计算平台，让英伟达培育起开发者生态，因为CUDA让GPU的能力释放出来。“而在2012年之前，英伟达其实已经默默耕耘CUDA计算平台达5~6年之久。估计英伟达公司内部也有不少人抱怨，还要不要继续做CUDA？投入那么久，也没有看到多大的回报，因为它主要是针对高性能计算（HPC）领域，而这个市场又不大。” 刘军透露说。
虽然GPU性能很好，但是没有足够多的软件，所有的软件要从CPU搬到GPU上，就得重写软件，而当时会用CUDA的开发者很少，于是当时身份为浪潮集团HPC总经理的刘军，其HPC团队有很重要的一部分工作就是每年要给行业客户进行CUDA培训，同时帮助行业客户写CUDA 软件，这样的贴身服务于石油、勘探、气象、生物等行业客户，让浪潮积累了大量的行业经验和需求。”也是在那个时候，包括华大基因、奇虎360等客户找到浪潮的HPC团队，说我们能不能一起合作将CPU上的翻译、基因库拆坦模、安全等应用改到GPU上去跑？因为客户的变化，于是浪潮HPC也就一只脚跨到了AI上。”刘军说。
后信返来的事情，大家都知晓，英伟达的GPU成为全球AI计算力代言，而浪潮的HPC团队在2017年变成了AIHPC团队，深耕AI服务器市场，短短几年成为全球第一大AI服务器供应商，在中国AI市场占据50.2%的份额。
这段关于英伟达与浪潮的“往事”揭示了几个关键信息：一是很多在外界看起来是“天上掉馅饼”的“时来运作”，其实都经历了很长时间的 “至暗时刻”，只是外人没有看到，被馅饼砸中的人，通常都热身了很久。二是在计算产业领域，每一个成功技术和产品的背后，似乎都和 “生旅缓态”是否蓬勃发展有关，在英伟达身上如此，在浪潮身上也如此。
浪潮在AI领域去年最大的动静是推出“元脑生态计划”，围绕这个计划，浪潮打造了AI计算、AI资源、AI计算工具三大平台，构建了“左、右“手AI生态，（左手是指有AI功能开发能力的 科技 公司，右手是指有AI落地和交付能力的公司）。
在一个技术领域里，是否参与“尺子”的定制，往往决定了一个企业在产业中的地位是主导还是“被动跟随”。
“每一个领域，都有一些可衡量的尺子，这些尺子规范的建立对一个产业的成熟和蓬勃发展非常重要，这些尺子定得好与不好，会把大家引导到不同的方向上，或是良性的或是畸形。”刘军说。
就像HPC领域的全球超算TOP500排行榜，Linpack测试，就把全球超级计算机产业推向异常发展态势。刘军说：“因为基于Linpack测试来进行全球超级计算机TOP500的排名，带来的结果是各国为了争夺这个排名，争相投巨资建设能排名第一的机器。”这就成了大家做超级计算机的“尺子”，其实这个尺子并不是一个能够很好引导行业朝着更好应用HPC的方向发展。
到了AI计算时代，也应该有一个新的尺子来引导行业的发展。虽然目前在AI领域已经有了谷歌、英伟达公司为主导的Mlperf测试基准，但是基准更侧重于芯片本身的性能，而事实上，用户使用的计算机是一个系统，并不仅仅是一个芯片，所以业界需要一个更侧重于计算系统的测试基准。基于此，浪潮加盟了由国际权威评测机构SPEC成立的机器学习技术委员会（简称SPEC ML），并担任首届委员会主席，Intel公司为秘书长，目前正在推动基于机器学习的测试基准规范制定。“从跟跑、到并跑、到领跑，浪潮希望走到领跑阵营主导产业发展格局。”刘军说。
也是基于此，浪潮与IDC第二次发布了《AI计算力发展评估报告》，希望为政府、 社会 、产业提供一些参考性的报告、依据和数据。
“天下有免费的午餐吗？有的。摩尔时代，摩尔定律就是免费午餐，在人工智能时代，计算力就是免费的午餐，你得大胆地去吃，才能够享受它带来的红利。一定要充分利用计算力这个资源，当你能够用计算力去完成的事情，就没有必要再用人去完成。” 刘军说。
今天在中国市场有众多的AI玩家，包括以BAT为代表的互联网企业，也包括以浪潮等为代表的IT企业，还有大批的AI创业企业，大家的定位有什么不同？浪潮如何与BAT展开竞争？
刘军认为，从基于云来提供AI产业化服务角度看，BAT等公司侧重于基于公有云来提供AI服务，而浪潮则侧重于混合云的角度来提供AI服务，对于非常多的行业和企业客户，他们很在乎数据是存储于本地还是云上，会选择混合云的基础设施方式来获得AI能力、AI服务，在这个维度上浪潮是更合适的选择。
“其实浪潮与BAT之间并不矛盾，大家最终目的一样，比如百度也是我们的客户，我们也是百度的合作伙伴，BAT也是我们生态伙伴的一部分，他们会通过我的生态赋能往前面走，最终实现产业AI化，大家是相互配合的关系。”刘军说：“大家并不是在小池塘里喝水，你喝了他就没得喝，而是在一个大江大海里喝水，根本喝不完。”
有人问，今天浪潮的AI服务器已经占据了整个市场的50.2%份额，接下来该如何进一步增长，接下来该如何做？刘军给出的答案是，如果这是小池塘，确实会感到有边界，水会被喝完，但其实这是个很大的市场，增长的空间和边界还非常大，而且需要更多的玩家一起把市场做大，把生态做大，把“AI计算力”这个免费的午餐做得更好吃，更容易吃，在这样的诉求下，有大量的事情需要做，现在才刚刚拉开序幕。
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