EP167.【黃仁勳三部曲 2】股價跌八成、投資人逼他下台，「當你把籌碼推進去，你知道它會成功」｜VK 科技閱讀時間

重點摘要

• 黃仁勳2006年推出CUDA，讓GPU的平行運算能力成為科學家可用的軟體平台，免費提供但僅限輝達硬體執行，建立深護城河，代價是輝達毛利率從45.6%跌至35.4%（公司內部稱「CUDA稅」）
• 黃仁勳以「零億美元市場」（Zero Billion Dollar Market）為信念，靠四種早期指標（EOIFS）而非KPI維持方向感，其中包括2006年兩位麻省總醫院乳癌研究員寫信請求使用顯卡做影像分析
• 2007至2009年間，焊接門硬體缺陷危機讓輝達市值從200億美元高點崩跌80%，戴爾公開踢除輝達供應商資格，激進投資人Starboard Value於2013年寫信董事會要求換掉黃仁勳
• 2012年秋，多倫多大學Geoffrey Hinton團隊用兩張GeForce GTX 580搭配CUDA寫出AlexNet，在ImageNet競賽中將圖像辨識錯誤率從25%砍至15%；工程師Brian Cantanzaro於2013年向黃仁勳展示cuDNN原型後，黃仁勳閉關讀書，週五發信宣布全面押注深度學習，週一輝達成為AI公司
• 黃仁勳核心邏輯：「當你把籌碼推進去，你知道他會成功」——他從不在未模擬過的事上押注，先準備到「不必賭」的程度才出手，外界看到的是冒險，他自己叫做執行

詳細內容

零億美元市場：從兩張顯卡開始

2006年，輝達推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，運算統一裝置架構），這是一個讓研究員能以接近一般程式語言調用GPU數千個核心做平行運算的軟體層。CUDA的第一波客戶，是兩位麻省總醫院乳癌研究員寫信給輝達，希望用顯卡加速乳房造影分析。輝達為此派工程師飛赴波士頓，砸下數百萬美元協助研究員安裝、調校，最終只賣出兩張顯卡。

黃仁勳稱此為「零億美元市場」——現在沒有市場，但相信未來會有。科學運算之所以適合GPU，是因為許多科學問題（氣象模擬、分子動力學、矩陣運算）與繪製畫素一樣，都能拆成幾千個獨立小問題同時跑——這正是GPU天生的設計。但過去20年所有押注平行運算平台的公司全部失敗，原因出在軟體門檻太高。CUDA的目標就是把這道門打開，讓科學家用一張200美元的GeForce顯卡做超級電腦能做的事。

這個概念有兩位關鍵人物：從史丹佛挖來的Ian Buck（軟體面），以及2003年加入的John Nichols（硬體面）。黃仁勳後來說：「沒有John Nichols就沒有CUDA，他是公司裡技術人員中最有影響力的那一個。」

CUDA稅：讓每張遊戲顯卡付出代價

黃仁勳決定讓所有GeForce遊戲顯卡（而非僅限高端工作站GPU）全面支援CUDA，代價立即反映在財報：輝達毛利率從2008財年的45.6%，跌至2010財年的35.4%。每張賣給遊戲玩家的顯卡，都被加上對打電動毫無用處的CUDA核心，公司內部稱此為「CUDA稅」。黃仁勳的邏輯是：只要任何人想試CUDA，市面上的硬體都應跑得動——這是防禦性部署，也是護城河的起點。

焊接門與光速排程法：本業著火，股價崩跌80%

就在CUDA推出的2006年底，遊戲論壇開始出現玩家反映顯卡用幾週就故障的投訴。調查發現問題出在焊接點：筆電散熱不良時，GPU與電路板之間的焊點會溶解，導致晶片整顆失效。這個「焊接門」事件讓輝達付出慘重代價：戴爾公開踢除輝達供應商資格，玩家轉投對手ATI，2007年市值高點200億美元到2008年崩跌80%，直到2016年才回到同等水位，整整花了10年。

黃仁勳砸2億美元處理退款，並找來營運專家Deborah Shokrasta翻查整條供應鏈。Shokrasta起初在會議室與黃仁勳激烈爭論前置時間能否壓縮，被黃仁勳當眾訓斥後，一氣之下飛赴台灣向供應商實查數據。結果他發現：封裝前置時間雖有三週，實際生產工時只需36小時——理論上可壓縮，但成本從每顆8美元跳到1000美元。黃仁勳看完數據後平靜地說：「這才是正確答案。」

這個發現奠定了輝達「光速排程法」：先假設預算無上限、一切順利，算出理論最快速度，再從這個極限反推現實可行方案。Shokrasta後來將輝達生產週期從數個月縮短至最快13天。

最長低潮期：核心人物病逝、激進投資人逼宮

2009年至2013年是輝達歷史上最長的低潮期。即便如此，史丹佛工程學院明星教授Bill Daly——在學術界教了20年書、發表250篇技術論文、擁有120項專利的平行運算傳教士——仍在2009年放棄優渥學術地位加入輝達擔任首席科學家。史丹佛工程學院院長、英特爾董事會成員Jim Plummer直接對Daly說：「你瘋了嗎？英特爾會摧毀輝達的。」

2011年8月，CUDA核心人物John Nichols因癌症病逝。他工作到生命最後，深信CUDA終將改變世界，卻只看到了這件事極小的一部分。黃仁勳此後每次被問起Nichols，都眉頭緊蹙、立即轉換話題。

2013年初，激進投資機構Starboard Value投資長Jeff Smith寫信給輝達董事會，質疑黃仁勳帶領公司走向絕路，要求換掉執行長。黃仁勳後來坦言：「那時股價跌了八成，那一段實在是有一點尷尬，你只會希望自己身上穿著那一件『這不是我的錯』的T恤，家門都不想要出，甚至不想要離開床鋪。」

EOIFS：四種比KPI更早出現的訊號

黃仁勳在2024年史丹佛商學院訪談中，解釋了他在市場未出現前的判斷工具——EOIFS（Early Indicators of Future Success，未來成功的早期指標）。他強調毛利率是結果，EOIFS才是結果出現之前的訊號，分為四種形式：

1. 解決了過去解不了的問題：市場未出現，但重要問題已被解決
2. 工作本身夠重要：靈感來自工作的重要性，與規模大小無關
3. 沒有你就做不出來：只選擇「如果我們不做，世界就不會有這件事」的工作
4. 有人真的拿去用：如麻省總醫院CT重建、史丹佛量子化學研究員、吳恩達（Andrew Ng）的模糊貓

AlexNet震撼：週五一封信，週一變AI公司

三個外部事件讓市場開始追上輝達的押注。2007年，普林斯頓教授李飛飛啟動ImageNet計畫，建立百萬張標註圖片資料庫並舉辦年度演算法競賽。2012年6月，吳恩達在Google Brain用2000個CPU訓練神經網絡識別YouTube縮圖中的貓，登上《紐約時報》頭版；輝達工程師Brian Cantanzaro用12個GPU重現同等效果，差距是2000比12。2012年秋，多倫多大學Geoffrey Hinton指導的Alex Krizhevsky與Ilya Sutskever，用兩張GeForce GTX 580搭配CUDA寫出AlexNet，在ImageNet競賽中將圖像辨識錯誤率從25%一口氣砍至15%。

Cantanzaro此前在輝達內部簡報cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library，深度神經網絡加速函式庫）原型時，遭主管嚴厲批評，考績不佳。他決定越級找黃仁勳，把AlexNet成果、Google Brain比較數據與cuDNN原型全攤開來。黃仁勳當場清空整個週末閉關讀書——此前AI對他而言是全新領域。週一回來時，他已能與研究員對談自如，在白板上寫下「OIALO」（Once in a Lifetime Opportunity，一生只有一次的機會），宣布cuDNN是輝達20年來最重要的計劃，並問Cantanzaro：如果把輝達8000名員工全請到停車場讓他自由挑選，會是什麼景象？

週五一封電子郵件宣告全面投入深度學習，週一輝達就成了AI公司。2014年底，Google在「重型貨車專案」下單超過4萬顆輝達GPU，金額突破1.3億美元——這是輝達當時收過最大的單筆採購，也讓輝達從一家被人質疑的科學運算實驗室，成為全球頂尖AI研究的硬體供應商。

把籌碼推進去的時候，你知道他會成功

黃仁勳的這句話，是整段故事最關鍵的詮釋。外界看到的是一個敢賭的CEO——賭CUDA、賭深度學習、賭機器人，每次壓下重注。但黃仁勳的版本是：他從不在沒模擬過的事情上押注。每次「賭上全公司」之前，他已在內部花了好幾年把所有變數推算一遍——先準備到「不必賭」的程度才出手。

以2006年押注CUDA為例，外界看到的是違反商業邏輯的衝動，實際上從2003年輝達就已挖角Ian Buck與John Nichols，實驗了CG（C for Graphics）這個前身平台，並跑過大量可程式化著色器數據。剩下的問題只是：市場什麼時候會長出來。

他同時大量閱讀克萊頓·克里斯汀生（Clayton Christensen）1997年著作《創新的兩難》（The Innovator’s Dilemma），但也明確提出修正：書中說的低端顛覆者是越野摩托車手或挖掘機駕駛，輝達的「低端客戶」卻是科學家——預算最少、被主流忽視，卻是頂尖的腦袋。「賣顯卡給研究員可能引爆下一個改變世界的契機。」他押注的是：解決科學問題就解決了最重要的問題，市場只是科學追上來之後自然出現的結果。

精選語錄

「當你把籌碼推進去，你知道他會成功。」——黃仁勳

「那時股價跌到八成，那一段實在是有一點尷尬，你只會希望自己身上穿著那一件『這不是我的錯』的T恤，家門都不想要出，甚至不想要離開床鋪。」——黃仁勳

「矽谷遍地都是平行運算平台公司的失敗，除了我們，沒有一間採用平行運算的公司成功過，一間都沒有。」——黃仁勳

時間軸

• 逐字稿無明確時間戳記，以下為故事中的歷史時間線
• 2003年：John Nichols加入輝達開始CUDA硬體設計；麻省總醫院醫生使用早期圖形語言CG做CT影像重建
• 2004年：Ian Buck從史丹佛加入輝達，負責CUDA軟體層
• 2006年：CUDA正式推出；年底「焊接門」硬體缺陷危機爆發
• 2007年：李飛飛啟動ImageNet計畫；戴爾公開踢除輝達供應商資格；Deborah Shokrasta加入主導供應鏈改革，奠定「光速排程法」
• 2008年：輝達毛利率跌至35.4%；市值從200億美元高點崩跌80%
• 2009年：Bill Daly放棄史丹佛教職加入輝達
• 2011年8月：John Nichols因癌症病逝
• 2012年6月：吳恩達的Google Brain「認貓」實驗登上《紐約時報》；Brian Cantanzaro用12個GPU重現同等效果（對比Google的2000個CPU）
• 2012年秋：AlexNet在ImageNet競賽將錯誤率從25%砍至15%
• 2012年底：CUDA新增安裝數量跌至歷史新低10萬次
• 2013年初：Starboard Value激進投資人寫信逼宮，要求換掉執行長
• 2013年中：Brian Cantanzaro向黃仁勳展示cuDNN，黃仁勳閉關讀書後週一宣布全面押注AI；白板寫下「OIALO」
• 2014年初：GTC大會，輝達首次對外正式承認與AI的關係
• 2014年底：Google「重型貨車專案」下單超過4萬顆輝達GPU，金額逾1.3億美元