简评
少年时期与兄弟孤独在美国的充满种族歧视和校园霸凌的垃圾学校上学（父亲在泰国工作）。工作后入职AMD，是一个工作狂。与同事合伙创办英伟达，开始阶段为世嘉设计芯片，失败后转投微软，这依靠世嘉付给英伟达的设计原型的100万元。靠着博采众家之长（东抄西抄）的产品获得成功。在商业逻辑上，受克里斯汀生写的《创新的两难》影响很大，小众市场（如别人不重视的PC游戏市场）同等重要，有机会借此侵蚀大众市场，在PC游戏显卡领域一骑绝尘，当时绝不会有人想到成为AI时代的核心，后来黄仁勋感受到了并抓住了机会。至于公司文化与工作风格，黄仁勋喜欢当着众人的面暴怒批评员工，这被认为是激发工作热情的形式。
这本传记的作者深知如何取舍素材，实际上不限于英伟达，而是详略得当的描写了AI发展的历程以及将来的风险，感兴趣者不得不读。
少年
1973年底的某一天，十岁大的黄仁勋从宿舍床上起身。他得走过一段险路才能到校。黄仁勋生于台湾，后来举家移居泰国，最近才来到肯塔基乡下。这条上学路线始自一个坡地，往下走，进入一片山林中的洪泛平原，然后经过一座摇摇欲坠的人行吊桥。这座绳索吊桥老旧腐朽，很多块木板都脱落了，下方就是湍急、冰冷的河水。
黄仁勋是个绝顶聪明又认真的孩子，跳级就读欧奈达小学（Oneida Elementary）六年级。他个子比同龄的孩子小，经常是班上最矮小的男生。他是学校里唯一的亚裔学生，英语也不够流利。这所小学的学生都是菸农或矿工的子女，几乎全是白人，家境贫困，有些同学家里甚至没有自来水。
黄仁勋和他的哥哥在学期中入学，父母还留在泰国。兄弟俩住在附近的寄宿学校欧奈达浸信会中学（Oneida Baptist Institute），但黄仁勋年纪太小，无法进入这所学校，只好去读欧奈达小学。第一天上学，校长搂着他，向全班介绍这个来自地球另一边但非常聪明的新同学。黄仁勋随即遭到霸凌。他的同学班恩．贝斯（Ben Bays）说：「他是最好的目标。」
在黄仁勋入学之前，贝斯一直是被欺负的对象。贝斯和黄仁勋一样瘦小，也跟他一样是个好学生。同学「表扬」这些特质的方式，就是把他反锁在学校的置物柜，有时一关就是好几个小时。黄仁勋来到这里之后，不只成为霸凌者的新目标。由于很多同学的家人打过越战，对他的霸凌还参杂种族歧视的意味。五十年后，我们在一间陈设简单的会议室进行第一次访谈时，他回忆起这段往事：「那时，人们用『中国佬』这种字眼来称唿华人。」他脸上没有任何表情。「我们每天都被这样骂。」
黄仁勋是三兄弟中的老二，1963年2月生于台北。父亲是化学工程师，母亲曾在小学任教。父母都是台南人，母语是台语，成长于日据时代。直到1945年，台湾才脱离日本殖民统治。1949年蒋介石战败输给毛泽东，带着国民政府从中国大陆撤退到台湾，不久就实施了戒严令。
黄仁勋五岁时，他的父亲黄兴泰在泰国一间炼油厂找到工作，于是举家迁至曼谷。黄仁勋对东南亚的记忆已经模煳，但还记得自己曾把打火机油倒在家里的游泳池，然后点燃。此外，他还记得一个朋友养了只猴子当宠物。1960年代末，黄仁勋的父亲去美国空调巨头开利公司（Carrier）受训时，顺道去了趟曼哈顿；当时这间公司以精确的温控系统改变办公室生活。1这趟纽约之旅让他眼界大开、叹为观止，下定决心日后要在美国安家立业。
到了1973年，黄家的移民计画不得不加速进行，因为泰国政局动盪不安。那年十月，五十万名示威者涌入曼谷街头，要求解散军事独裁政权。政府以武力镇压回应，黄仁勋记得看到坦克在街上行驶。他父亲担心局势会进一步恶化，于是把他和哥哥送到华盛顿州塔科马市（Tacoma）的亲戚家。黄仁勋的父母与弟弟则留在泰国。这位亲戚认为两兄弟应该去寄宿学校就读，于是帮这两个无人监护、和父母相隔上万公里的台湾孩子（一个十岁，一个十二岁）找学校。他会选择肯塔基州的欧奈达浸信会中学，也许误以为这是一所不错的大学预科学校。
其实，欧奈达浸信会中学是少年感化学校，位于偏远的小镇，当地居民只有三百人。这所学校是由浸信会牧师詹姆斯．安德森．柏恩斯（James Anderson Burns）在1899年创立，希望透过教育化解当地家族的世仇，为绵延多年的血腥械斗划下句点。（柏恩斯曾被人用步枪打昏丢进水沟，后来在奄奄一息之际想出创办这所学校的主意。）到了1970年代，尽管曾有国际学生前来就读，当地人都知道这所学校专门收容不良学生，让他们能有最后学习的机会。
这两兄弟一踏入校园，就发现地上到处是菸蒂。「每个学生都抽菸。我想，我是唯一没有随身携带折叠小刀的男生，」黄仁勋说。校方安排十岁大的黄仁勋跟一个十七岁的高中生同住；在他们共处的第一个晚上，这名室友掀起衣服，露出最近打架时被刺伤的多处疤痕。他是个文盲，黄仁勋说：「因此，我教他识字，他教我卧推。我也因此养成每晚睡前做一百个伏地挺身的习惯。」直到今天，黄仁勋每天都会做伏地挺身。
黄仁勋体格结实，反应敏捷，但他最与众不同的一点是非凡的专注力。他一旦下定决心在某方面要自我提升，其他的一切都会抛诸脑后。他比任何人更拼、更努力，似乎不曾觉得挫折或碰到瓶颈；他从未停滞不前。他耐心的锻炼基本功，直到技巧炉火纯青，这才心满意足。
他在高中名列前茅，曾经跳级，毕业时已是桌球国手，平均学业成绩几近满分。但他不想挤进名校，便选择就读离家不远的奥勒冈州立大学（Oregon State University）。黄仁勋告诉我，做出这项决定的背后没有考虑太多，父母也没施压要他去读其他学校。他的高中好友迪恩．维海登（Dean Verheiden）有优先权可以进入奥勒冈州立大学，因为他父亲是校友，黄仁勋便决定也去这所大学。「我想跟最要好的朋友一起上大学，」他说。
黄仁勋在1980年入学。那时，奥勒冈州立大学还没有电脑科学相关学系可以选，所以黄仁勋主修电机工程。这个领域的入门课程决定了他往后人生的大方向。他学会设计电路，这成为他职业生涯的主轴，并让他遇见未来的妻子。
1980年代的个人电脑热潮为晶片创造巨大的需求，数位设备的普及更是推波助澜。晶片可以应用在汽车、CD播放器、玩具、微波炉，以及任何想得到的东西上。日后，晶片更进入充电器、冰箱、信用卡与电动牙刷当中。因此，精通电路设计的人才供不应求（直到今天仍是如此）。毕业前夕，黄仁勋在世界晶片之都硅谷找到了工作。
入职
黄仁勋服务的晶片制造公司超微半导体（Advanced Micro Devices，缩写为AMD），举办了盛大的圣诞派对，他在派对上向她求婚。他二十岁就开始在AMD工作，那时他甚至还没到合法饮酒的年龄。他的起薪是28,700美元，这必然是让他毕生难忘的数字，以至于四十年后还能不假思索的说出来。黄仁勋很节俭，工作一年就存够钱买车与订婚戒指。
不知为何，AMD光罩部门的工作人员都是华裔女性。她们坐在工作台前，精确的排列彩色模板。这些女工只会一点点英文，而黄仁勋长大成人过程中说的是台语，不会说中文。台语和中文，就像德语和英语那样不同，但是透过和光罩工作人员交谈，黄仁勋开始学着说中文。「就只是透过日常对话学会口说发音而已，」他表示。这些女工让他想起自己的母亲。
这对夫妻的生活似乎有点呆板。两人都是工作狂，很少旅行，几乎不和半导体产业之外的人社交。
1990年，他们的儿子胜斌出生，翌年，女儿敏珊报到。（家里多了新成员，爱犬寿司的反应是从他们嘴里偷走奶嘴。）原先的规划是夫妇俩都继续工作，努力还房贷，然而由于一直找不到可靠的保母，洛丽只得辞去视算科技的工作，在家照顾小孩。
黄仁勋请简斯．霍茨曼当他两个孩子的教父；霍茨曼的太太同样为了养育孩子辞职，克里斯．马拉考斯基的太太蒂娜（Tina）也是。霍茨曼告诉我，这三位女性都是优秀的工程师。「面对家人，有时我会有点内疚，因为我一直埋首工作，」他说：「我们试过找保母，也尝试各种方法，但也许我们当初应该更努力解决这个问题。」我问黄仁勋这件事的时候，不安浮现在他脸上，尽管他的一双儿女早已长大成人。他回想起当年拜托老婆暂时放下工作，在家带孩子，而且他们银行帐户只剩六个月的生活费，他还跟老婆商量，说自己要离职创业。洛丽鼓励他去拼一把。「她一直相信我，」黄仁勋说。
暴君般的性格
黄仁勋对全体员工宣告NV1惨败，公司资金即将耗尽，必须废弃原有的NV1架构。辉达要死里求生，只能放弃Sega，转而和微软合作，而且公司必须推出价格合理的仿制晶片，才能击败其他制造商。不幸的是，这样的「转型」意味大多数员工将遭到解雇，而留下来的人必然得疯狂加班，因为公司要削减成本，还要在破纪录的极短时间内设计、制造、推出一款通用的图形加速器。
在他宣布之后，辉达总员工人数一下子从一百多人裁减至三十五人，精简到只剩核心工程师团队。
黄仁勋第一次解释他的观点，会和颜悦色的从前提开始，再提供论证，最后导出结论。这时导火线就点燃了。一旦听他说完，你只有两个选择：不是赞同他的想法，就是得准备引爆地雷。反驳他的人常会因为他突然暴怒大吃一惊；他还会在同事前面把你骂得狗血淋头。这就是让人闻之色变的「黄仁勋之怒」。
即使是很了解黄仁勋的人，也不清楚他的愤怒从何而来、又为什么生气。他的好朋友简斯．霍茨曼告诉我，黄仁勋在巨积工作时，不是脾气暴躁的人；在担任执行长之后，他才会常常发火。「我永远忘不了第一次看到他大发雷霆的样子，」一位辉达员工告诉我。「那时，我已经在那里工作了几个月，老闆总是笑咪咪又幽默风趣，会自我解嘲。没想到他会突然变脸，在上百人面前大声咆哮。」
黄仁勋会故意在公开场合训斥员工。对他来说，旁观者也很重要，因为他们可以从中汲取教训。（「失败的经验必须分享，」他说。）如果一项专案迟延，黄仁勋会叫负责人站起来，仔细向大家解释每一个出错的地方。他会无情批判他们的表现，但这种批斗不是每一个人都吃得消。「你很快就可以多少看出来，谁能待下去、谁又不能，」迪尔克斯说。「如果有人採取防卫姿态，急着为自己辩解，你就知道他待不了多久。」
光是看他发飙，即使你只是旁人，不是被骂的人，几乎也一样难受。有几位辉达员工说，看同事被骂，他们会如坐针毡，忐忑不安。柯克告诉我，黄仁勋只对他发过一次火，那次是因为他介入、帮同事说话。「他根本是在折磨那家伙，我实在看不下去，就插嘴，说了两句。突然间，我就变成靶子！」柯克说。「就像战场上有人在开枪，而你站起来说：『嘿，把枪放下吧！』结果，枪口却转过来对着你。
我为了这本书，採访一百多名前任与现任辉达员工。关于黄仁勋，几乎人人都有一则温暖的故事可说。那位被黄仁勋在几十个人面前羞辱、还被要求退还全额薪水的员工告诉我，他后来被诊断得了重病，黄仁勋主动跟他说，他要自掏腰包全额支付医疗费用。班．贾立克为了创业决定离职时，他没想到黄仁勋会情真意挚的恳求他，希望他留下。「我们坐在会议桌前，他靠过来，我们的膝盖几乎碰在一起。他真的在求我，」他说。贾立克是第一线的经理人，底下有十个人，而当时公司有数千名员工。「我根本没想到他会记得我，」他说。黄仁勋结合爱、恐惧与内疚，形成一种极具吸引力、强而有力的激励手段。「你觉得自己不能让他失望，」克雷说：「你就是不能。」
从世嘉转到微软
Sega同意在收到NV2的产品原型后，支付辉达100万美元。1996年年中，黄仁勋交付这些产品原型；其实，他们制造出来的NV2晶片自始至终就这几份。黄仁勋毕恭毕敬告诉Sega，辉达将对微软投诚，因此不会帮忙制造游戏机Dreamcast的晶片。而且，由于辉达已经履行合约，交出产品原型，他希望Sega仍然愿意支付费用，否则辉达只能走向破产一途。「他们勉为其难的接受了，毕竟这也是莫可奈何，」黄仁勋说。
克服这个难关让黄仁勋有重生之感。他了悟到一点，灵感不是胜利之母，绝境才是。他提醒员工，即使辉达现在获利惊人，营收屡创新高，也要保有当年开发Riva时面临艰困状况的想法，当作公司即将濒临破产一般抱着破斧沉舟的心态。此后多年，每当辉达召开员工大会，黄仁勋总是用这一句话作为开场白：「我们公司再三十天就要倒闭了。」时至今日，这句话仍是辉达的企业箴言。
商业才能
大卫．柯克成为黄仁勋的军师。柯克有学术背景，不喜欢硅谷的高压文化。我第一次跟他视讯通话，是他从夏威夷打给我的。他穿着印有「拖延大学」字样的T恤，手中拿着葡萄酒杯。他给人的感觉不像企业家，更像是一位深受学生喜爱、只要开课就会吸引大批学生争相申请修课的教授。虽然柯克看起来温文儒雅，在他眼里，竞争是冷酷无情的。他的父亲是个酒鬼，对他毫不关心，而他年幼时便体弱多病，链球菌咽喉炎经常发作，因而发育不良。这些折磨让他日后变得更加坚韧。他不愠不火的说：「是不是有人说输赢不重要？说这种话的人从来都没赢过。」
柯克还记得，他在一场商展上展示Riva 128给竞争对手看。那位工程师看到产品性能，自叹弗如，当场竖起白旗。「不到几天，我们就把他找来了，这么做等于是将那间公司置于死地，对吧？」柯克说：「因为，你也知道，我挖走他们的大脑了。」这个文质彬彬、看起来像教授的人有着掠食者的本能。「其他新创企业的天才都加入我们的阵营，当我们迎头赶上愈来愈多小公司，剩下的公司也就愈来愈难以生存下去。」
1993年黄仁勋在丹尼餐厅勾勒事业蓝图时，设想要和众多竞争者共享巨大的市场。到了1998年，他想要吃下一整个市场。「这个领域仍有四十间公司，」黄仁勋对柯克说。「五年内，只会剩下三间公司：一个具有主导地位的大公司、一个在后面苦苦追赶的老二，以及一个想要颠覆前两者的小公司。」黄仁勋想要成为那个主导者。
他没受过正式的商学教育，有时候连基本的会计概念都搞不清楚。「一开始有很多事情他都不懂，」辉达董事田屈．卡克斯说。但是，他可以学，而且他真的非常好学。为了自学，他认真阅读所有重要的商业书籍。「他从来不在自己的办公室工作，」一位员工告诉我：「那里是他的书房，书满四壁，都是商业书。」
从文学角度，甚至从大众市场来看，黄仁勋并非博览群书之人。硅谷人喜欢的书，像是艾茵．兰德（Ayn Rand）的《源泉》（The Fountainhead）、以撒．艾西莫夫（Isaac Asimov）的《基地》系列（Foundation），以及道格拉斯．亚当斯（Douglas Adams）的《银河便车指南》（The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy），他一本都没看过。事实上，黄仁勋告诉我，他完全没读过科幻小说，只记得自己满喜欢的小说家是保罗．科尔贺（Paulo Coelho）。
他对商业书却是如数家珍，相关知识渊博如百科全书。德怀特．迪尔克斯说，黄仁勋曾和一名主管就辉达产品的定价争论不休。「那个人是企管硕士，但没读过任何和订价有关的书籍，」迪尔克斯说：「但黄仁勋可能已经读了十到十五本。」吵到一半，黄仁勋叫停，要这位企管硕士列举他最喜欢的三本关于订价的书。那人支支吾吾，一本都说不出来。黄仁勋说出他最喜欢的三本，告诉这名主管，等他读完，再来讨论。
黄仁勋最喜爱的商业书是哈佛商学院教授克雷顿．克里斯汀生（Clayton Christensen）写的《创新的两难》（The Innovator’s Dilemma）。这本1997年首次出版的书使「破坏性创新」（disruptive innovation）一词广为人知，描述老牌企业如何输给新创企业。虽然「破坏」这两个字因为过度使用而变成空泛的流行语，原始资料仍值得回顾。在克里斯汀生的模型中，小公司可以锁定大企业忽视的利基，服务小众、利益比较小的客户，从而侵食市场。
克里斯汀生在书中描述的破坏性创新者不一定是高科技公司，他举的例子包括废金属回收商与液压挖土机制造商。最典型的破坏者是本田，1960年代初期，这间公司在美国推出的本田小狼摩托车风靡一时，青少年趋之若骛。摇滚乐团海滩男孩（The Beach Boys）甚至为它写了一首歌。像通用汽车（General Motors）这样的大企业，根本不把越野摩托车市场放在眼里，因为在其他条件不变的情况下，人们宁可贩售凯迪拉克给有钱的生意人，也不想卖本田小狼给海滩男孩成员布莱恩．威尔森（Brian Wilson）这样的年轻消费者。但是，正因为通用汽车小看摩托车市场，本田才有成长茁壮的机会。本田渐渐利用自己的专业技术制造小型车，从低端市场蚕食美国汽车产业。
克里斯汀生发现，企业要提升获利能力其实比降低获利能力更容易。想要降低获利，就得刻意制造品质较差的产品来缩减利润，如此一来，往往投资人会不满，公司主管也会觉得自己在原地踏步。接着，克里斯汀生提出他最歷久弥新、也最违反直觉的建议：「有时不听客户的意见是对的，投资性能较差且利润较低的产品是对的，瞄准小众市场而非大众市场也是对的。」这是大众媒体讨论「破坏性创新」这个时髦术语时经常会忽略的重点。
克里斯汀生是摩门教徒，身材高大，极度平易近人，曾是大学篮球校队成员。黄仁勋很崇拜他，读了他写的每一本书，也要求管理团队读《创新的两难》，甚至聘请他担任顾问。为什么昇阳、视算科技等大企业不愿意投资个人电脑游戏的硬体？关于这个问题，克里斯汀生是第一个真正解释明白的学者。他认为，不是因为这些大企业讨厌游戏玩家，而是因为和工作站相比，游戏硬体的利润太低。而且，不管产品成功与否，这些游戏玩家一开始就对公司的利润几乎没有什么影响。
但是，把个人电脑游戏的市场让给辉达，是那些工作站大厂犯下的致命错误，就像通用汽车在几十年前无视本田。辉达就像是贩卖低利润产品给青少年的本田，如果这个类比成立，明天辉达或许就会超越昇阳和视算科技的工作站事业。有时，黄仁勋甚至会对核心主管团队说，辉达可能动摇英特尔的霸主地位；当时英特尔可是全球市值最高的公司。
同时，辉达在英特尔的地盘上採取撤退战略以求生存。「直到今天，我们都不跟英特尔竞争，」黄仁勋在2023年描述，辉达和英特尔的关系就像汤姆猫与杰利鼠。「他们一靠近我们，我就拿起晶片赶快跑。」根据克里斯汀生的理论，辉达应该贩卖一些英特尔不会想做的另类产品，瞄准英特尔不想服务的客户。「黄仁勋那时就告诉我们，有朝一日，辉达可能比英特尔还大，」柯克回忆说：「这只是策略问题。」
在逼迫萧奎斯特完成不可能的任务时，黄仁勋使出一大绝招，也就是他所谓的「光速排程法」（speed of light）。他以传教士的热情，把这个概念灌输给员工。几乎我採访过的每一个辉达员工，都至少提过一次「光速排程法」。「光速」不是如一般人想像那样要快速行动。反之，黄仁勋鼓励管理者思考：在预算无上限且一切顺利的假设下，一件事可以多快完成。（例如，以「光速排程法」从纽约前往伦敦，需要的条件包括完美的天气、最顺畅的交通，以及超音速飞机。）接着，管理者就可以根据这个理想化的极限，反向调整到切实可行、但效率惊人的完成时间。「虽然听起来很难，实际上真的能减轻压力，」萧奎斯特告诉我：「一旦你了解可行的极限，就会明白竞争对手不可能更快。」
台积电代工
辉达的Riva显卡供不应求，欧洲供应商的产能已无法应付，黄仁勋于是开始寻找其他供应商。众所周知，全世界最好的独立晶片制造商是台湾积体电路制造公司（Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation，缩写为TSMC），简称台积电。台积电座落于台南的大规模厂房，制造出全球一大部分的晶片。台积电不设计自己的晶片，只为辉达这样的公司代工制造晶片。
这种独立的「制造厂」兴起，引发运算创新的浪潮，让业界得以尝试突破性的设计。台积电以极高的精准度和绝佳效率完成订单，这是严苛企业文化的产物。员工用「军事化」来形容等级分明的企业结构，遵循「九九六工作制」，也就是早上九点上班，晚上九点下班，每周工作六天。
黄仁勋积极联系台积电，但一直没能搭上线。他留下一连串语音讯息，都没收到回应，于是亲笔写信给公司董事长张忠谋。寄出后，他想这封信也许会石沉大海。但过不久，黄仁勋接到一通电话。那时是周五傍晚，很多员工开始打电动。「办公室很吵，我接起电话时，员工还在吵吵闹闹，」黄仁勋说：「于是我说：『各位，拜托安静点，张忠谋打电话来了。』」（根据马拉考斯基的说法：「实际上他说的是『他妈的都给我闭嘴，我在跟张忠谋通电话』。」）
张忠谋毕生都在半导体领域打拼。1931年他在中国浙江出生，十八岁赴美留学。在德州仪器（Texas Instruments）任职期间，他一直是相当成功的高阶主管，然而在1970年代，他迟迟未能晋升到最高职位；有人认为这是出于反对亚裔的种族歧视，他才遭到冷落。后来，张忠谋搬到台湾执掌台积电。台积电在他的领导下，成为亚洲最大的科技公司。
张忠谋和黄仁勋第一次通话就很投缘。「当时他们公司的规模很小，差点破产，」张忠谋说：「我是老一辈的人，掌管一间规模庞大的公司。但我发现这个年轻人真诚、坦率、有话直说，我们聊得很开心。」两人很快就签订合约，成为合作伙伴。
张忠谋和黄仁勋有很多共通点。两人都是华裔移民，在当时几乎全由白人管理的美国科技业工作。和美国人口比例相比，硅谷科技公司的亚裔员工比例偏高，但亚裔高阶主管的比例则明显偏低。〔2010年，亚裔美国人仅占所有管理职位的0.3％，却占美国技术劳动力的5％以上。管理顾问玄珍（Jane Hyun）以「竹子天花板」（Bamboo Ceiling）来形容这样的现象。〕我问黄仁勋对「竹子天花板」有什么看法，他似乎不在意这个问题，我感觉他对身分政治没什么兴趣。「当时我是唯一的华裔执行长，」他说：「以前我没想过这样的问题，现在也不会去想。」张忠谋则完全拒绝讨论这个问题。
英伟达
辉达有很多新员工本来在游戏公司工作，还以为这里的企业文化轻松又随性。一位前员工说，3dfx的座右铭是「努力工作，尽情玩乐」，而辉达的标语只是「努力工作」。长时间工作是常态，六个月的产品发布周期持续带来压力。「结果就是几乎不间断的截止日期，以及永远赶不上进度的无力感，」另一个员工说道。
到了2001年，辉达的GPU年销售额已经达到10亿美元，唯一能跟上辉达创新步伐的是位于多伦多郊区的ATI公司。这间公司的旗舰产品是Radeon，和GeForce一样具有平行像素管线，也用风扇冷却加速器，晶片也跟GeForce一样是由台积电制造。ATI的共同创办人暨执行长何国源，和黄仁勋一样是移民，一样争强好胜，在成功之前也曾多次濒临破产。Radeon推出之后，GPU市场形成双头垄断局面，在接下来的二十年里，GeForce和Radeon一再争夺市场霸主宝座，两条产品线轮流占据市场领先地位。（如今，GeForce已然遥遥领先。）
CUDA
巴克从美国国防部的研究机构「国防高等研究计画署」（DARPA）申请到经费，组织一个研究团队。2003年，巴克与团队发布开源程式语言Brook。这套程式语言可以让科学家把极复杂的运算任务嵌入硬体，利用原本用来算绘劫车犯罪与血肉横飞杀戮画面的工具，来模拟银河系的形成或核弹引爆的过程。Brook输出的图形是一大堆毫无意义的三角形纹理，但在算绘这些图像的过程中，GPU刚好能够高速执行重要的科学运算。「你真的必须了解电脑图学，才能破解那些三角形纹理，」巴克说。
Brook让平行运算变得容易上手。于是研究人员开始大量购买GeForce，然后把这些显卡串连起来，发展金融建模、天气模拟、高能物理、医学影像等应用。从此，游戏显卡不再只是游戏显卡，而是应急拼凑的科学工具。这类新客户的出现并未逃过黄仁勋的法眼。「我发表一堆论文，大家都给我鼓励、支持，」巴克说：「然后，2004年左右，黄仁勋请我加入辉达，在产业界好好实现我的构想。」
黄仁勋招兵买马，找来巴克、达利与数十位优秀工程师组成一支团队，秘密进行名为CUDA的专案。CUDA的全名是Compute Unified Domain Architecture，意思是「统一运算架构」（辉达刻意用这个晦涩玄奥的名称）。CUDA的理念是把用于电玩游戏的平行运算电路用在科学领域。再也不需要破解那些三角形纹理，就能获得珍贵的浮点运算效能，因为架构已经开放了。「其实，你可以这么看CUDA：你有一张游戏显卡，上面有个开关，」迪尔克斯说：「你拨动开关，翻转显卡，显卡就成为一台超级电脑。」
发明CUDA的是约翰．尼科斯（John Nickolls）。他是辉达的工程师，曾和人共同创立一间平行运算新创企业；不过这类公司如今皆尸骨已寒。尼科斯是滑雪好手，也是模型火车的狂热收藏家，办公室墙上挂了许多幅晶片的裱框照片。他一心一意想让电脑跑得更快：他创立的公司名为MasPar〔这正是「大规模平行」（massively parallel）的缩写〕，一度想学台积电实行「九九六工作制」，要求员工每周工作六天，每十二个小时轮班一次。即使后来公司倒闭，尼科斯也从未放弃平行运算的理念，他相信基于物理定律，平行运算最终会获得胜利。
黄仁勋聘用尼科斯，并且请他负责一项先导计画，为GeForce开发科学领域的应用方法。就算以辉达的标准而言，同事也一致认为尼科斯太拼命了。入职才半个月，他就确诊罹患恶性黑色素瘤。于是，他一边接受癌症治疗，一边继续每周工作七十二个小时，对家人与同事隐瞒身体上的不适。不久，尼科斯的黑色素瘤进入缓解期，CUDA平台最早的版本也开始正式运作。
尼科斯是电玩绝缘体，甚至对电脑图学兴趣缺缺，只关心如何提高晶片的运算速度。但在其他各方面，他都是辉达的模范员工。「我爸动不动就大小声，」他的儿子亚力克（Alec）告诉我：「我还记得听到我爸在电话会议中对其他人大吼大叫。他没有恶意，只是要确定你知道自己在做什么，确保你有生产力。」
尼科斯对CUDA平台非常执着，只许成功，不许失败。朋友有时候会问他，明明他不玩游戏，为什么要在一间游戏公司工作。尼科斯告诉他们，他不是在制造电玩游戏，而是在开发有史以来最重要的技术。他正在打造一个运算速度惊人的平台，能让其他所有的电脑看起来就像内建计算机的电子表。他常说：「很少有发明像CUDA那样，会对世界产生如此巨大的影响。」
生产双用途晶片的决策在辉达内部引发争议，因为这使得GeForce的生产成本高过AMD的显卡Radeon，公司内部的人称这笔额外成本为「CUDA税」。这是一场豪赌，黄仁勋在赌他的游戏客户正沉迷于《战慄时空2》，不会注意到自己正砸大钱资助辉达踏入一个高风险、可能毫无意义的支线任务，还让辉达涉足高效能运算的神秘领域。「CUDA核心採用的许多概念早就在超级电脑与特殊处理器用过了，因为市场很小、成本高，这种技术实在太昂贵了，」最早参与CUDA专案的工程师布雷特．库恩（Brett Coon）说道。「在我看来，CUDA最厉害的地方，是让游戏玩家为庞大的晶片开发成本买单。」
CUDA高昂的研发成本不只拖累辉达的财务绩效，还衍生很多潜在的资源消耗。这项专案在辉达内部引发意见分歧，所以尼科斯必须争取资源，有时甚至不得不採取强硬手段。「要说服硬体设计师相信提升《浴血战场》（Unreal）或是《毁灭战士》的效能很重要并不难，比起说服他们相信增加矩阵乘法或快速傅立叶转换（Fast Fourier Transforms）的速度很重要还要容易得多，」库恩说。同时，原本像癌细胞一样失控、扩散的程式库变得更加复杂：完整的GeForce软体套装很快就超过一亿行程式码，比某些Windows作业系统还要复杂。
AI
在辛顿看来，人们对神经网路的偏见是出于「意识形态」。他深恶痛绝的说出这几个字时，就像黄仁勋咬牙切齿的说道「这是政治安排」。当时，研究社群大抵认为，人工智慧光是有用还不够。人工智慧应该要「解开」智慧的奥秘，而且要能用数学原理来编码程式。当时的人工智慧教科书约有一千一百页，主要讲述机率推理、决策树与支援向量机。其中，关于神经网路的介绍只占十页，开头简单讨论到双陆棋。即使辛顿团队设计的神经网路在辨识行人方面超越最先进的软体，他们的研究报告甚至无法在会议上发表。「那些人的反应是，这不算数，因为没解释运算是如何完成的，什么都没交代清楚，」辛顿说。
辛顿反驳道，没有人能够用数学来描述人类大脑是怎么处理语言的，但这样的论点没有说服力。当时的AI社群不想要模拟智慧，而是想要参透智慧的本质，解开其中奥秘。辛顿认为，要用数学函数来描述大脑的作用方式简直荒诞不经，就像要用函数来描述肾脏的功能一样不合理。这种说法也一样得不到认同。所以，为了掩饰自己正在做的事，也为了顺利申请研究经费，他和其他神经网路研究者把自己的研究描述为「机器学习」或「深度学习」。反正不要说是「人工智慧」就行了。
辛顿给苏茨克维与克里泽夫斯基一项很有挑战性的任务：用辉达显卡教电脑学会看东西。这时CUDA已经进入辛顿的实验室。2008年，他让研究生亚博德拉曼．穆罕默德（Abdelrahman Mohamed）与乔治．达尔（George Dahl），利用搭载辉达显卡的昂贵伺服器，建立一个语音辨识模组。到了2009年初，穆罕默德与达尔的神经网路已经能媲美现有最好的数学模型。这样的进展让辛顿惊异；那年稍晚，他在神经资讯处理系统大会（Neural Information Processing Systems，缩写为NIPS）上演讲时告诉整个领域的人，在平行运算处理器上运行的神经网路就是AI的未来，研究人员应该放下手中的工作，赶快去买辉达显卡。之后，他写了封信给辉达：「我刚刚在NIPS大会告诉一千名机器学习专家，要他们购买贵公司的显卡。你们能免费给我一张吗？」
辉达拒绝了。尽管他们正在努力扩展超级运算的应用方式，但当时公司连一名AI研究人员都没有，柯克在他写的教科书里提出平行运算的可能应用范围中，也不包括「机器学习」。辛顿写信给CUDA团队，有时甚至没有人回覆。人们对神经网路的偏见由来已久，在AI入门课程中，不时还能听到教授批评神经网路甚至无法解决简单的逻辑函数，尽管反向传播演算法早在几十年前已经克服这个限制，人们的偏见还是根深蒂固。辛顿心想，要让辉达注意到他们，只有一个办法，不是和对手平分秋色，而是彻底击败他们。在他的团队中，克里泽夫斯基与苏茨克维似乎最有可能实现目标。这两人有很多共同点，尽管苏茨克维不把克里泽夫斯基当朋友；其实这是因为克里泽夫斯基太内向，不可能与人推心置腹。但是，他们的思维频率一致，有时连辛顿都很难跟上。他们在办公室讨论事情的时候，如果辛顿问了一个问题，克里泽夫斯基和苏茨克维会先转向对方，叽哩哌啦的用俄语讨论，最后再回过头来回答他，而答案总是正确的。
辛顿希望克里泽夫斯基与苏茨克维能利用卷积神经网路（convolutional neural net），建立一个图像辨识系统，而这套系统使用数学运算处理的过滤器，来聚焦图片中的关键细节。他鼓励两人从大处着眼，他不只是要他们赢，还要彻底击败对手。克里泽夫斯基虽然是这个领域的新人，但很快就掌握平行程式设计的技巧，他的大脑似乎天生就能了解「从各个方向同时开车到星巴克」这样的思维方式。「他用GPU执行卷积神经网路的效率比其他人都要高，」辛顿说：「这小子真是个鬼才。」
2012年初，克里泽夫斯基改造了一个原本用来教学的经典学术图像辨识网路，让它能在CUDA上执行。结果GPU只花三十秒就完成训练。克里泽夫斯基让苏茨克维看这个进展时，苏茨克维难掩兴奋之情：这个GPU的速度太惊人了，比他以前见过的东西快上数百倍。苏茨克维第一次接触神经网路，就相信这种网路大有可为。显然，神经网路就是电脑表现智慧的正确方向。「如果你愿意相信人工神经元有点像生物神经元，那么人工神经元应该能做到我们能做的一切，」苏茨克维告诉我：「如果你愿意相信人工神经元会愈来愈进步，那么，这就等于是在训练大脑。」
过去，这种方法总是受限于硬体效能，但现在GPU只用三十秒就完成英特尔的机器要花一小时才能完成的运算；如果要用生物神经元系统（如人脑），恐怕需要十万年才能完成运算。苏茨克维当下想到，他们必须把克里泽夫斯基能用上的运算能力扩展到极限；换言之，他们必须让这种新型人工神经网路疾速运行，愈快愈好。事实证明，这番见解一针见血，而且歷久弥新。「苏茨克维可说是独具慧眼，随即就能见人所不能见者，」辛顿说。
为了尽力打造最快的电脑，这两个研究生东挪西凑，只买得起两个辉达的GeForce GTX 580，网路零售价约500美元一个的游戏用GPU。这两个GPU到货时，看起来就像电影《异形》（Alien）会出现的道具。一个重约三磅，有着黑色外壳、萤光绿装饰，还有一个给散热风扇用的圆形通风口。掀开外壳，可以看到巨大的辉达晶片嵌在黑色电路板上，四周围绕着散热器；这个晶片採用三十二核心的平行架构，内含三十亿个电晶体。这就是克里泽夫斯基需要的力量，这就是那支疾风般的摩托车队，这就是会高速切碎东西的旋转刀片：三十亿个电晶体在此热情狂舞。
克里泽夫斯基把这两个GPU插进他卧室里的桌上型电脑，然后让这部电脑全力运转，跑一整周。（「说来，得感谢他父母帮忙付清可观的电费，」辛顿说。）黄仁勋梦寐以求的客户终于出现：一个穷到只能用游戏显卡做实验的程式设计师。这个人就是克里泽夫斯基，一个孤僻的怪人，连同学几乎都对他了解不多。这就是那个疯狂科学家：一个敢于打破成规的人，一个即将为CUDA开创杀手级应用（killer app）的人。
为了训练神经网路，克里泽夫斯基使用ImageNet资料库，这是史丹佛大学电脑科学家李飞飞收集的图像库。由于网路上可以用来训练资料集的图像数量有限，李飞飞从群众外包网站亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk）召募人手，手动标注分布于两万两千个类别、超过一千五百万张的图像，建立起自己的图像库。ImageNet比任何类似的资料集大上数百倍。李飞飞的指导教授曾质疑这么做实在不太聪明，但事实证明这正是克里泽夫斯基需要的东西。他的网路大约有六十五万个独立的神经元，相当于一只蜜蜂的神经元数目。要训练这么大的模型，就需要庞大的资料量。
一开始训练时，神经元会以随机的方式连接，但在不断训练之下，神经元开始自我重组，逐渐形成一个错综复杂、精巧美丽的结构，并且慢慢学会怎么看事物。在训练的第一奈秒（十亿分之一秒），克里泽夫斯基的神经网路接触到资料集里一张随机选择的图像，然后它必须从李飞飞那上万个类别当中，为这张图像选择一个标籤。这张图也许是一条魟鱼、一只苏格兰㹴犬，或是一辆高尔夫球车，无论是什么，克里泽夫斯基的神经网路都完全没见过。因此在加上标籤时，只能猜测，而它肯定会猜错。尽管如此，在猜错的同时，这个神经网路也学到一点东西，尽管只是一丁点儿，它知道这张图「不是」什么了；最起码知道它不是魟鱼。
这就够了。2012年12月，辛顿参加一场研究会议，在会议中透过电子邮件进行了拍卖，打算出售这间「公司」。在太浩湖边一间饭店的七楼客房里，AlexNet团队意识到暴富时刻即将到来。微软和伦敦一间叫作DeepMind的AI新创企业率先提出报价，但都在竞标几轮后退出，最终形成Google对上中国科技巨头百度的拉锯战。报价超过2,000万美元之后，这三位研究者偶尔会走到窗边，眺望白雪皑皑、郁郁葱葱的内华达山脉。
当Google的报价来到4,400万美元，苏茨克维与克里泽夫斯基都觉得可以了，于是辛顿结束竞价，接受这个价钱。这三人都觉得，和百度相比，Google的企业文化比较适合他们。AlexNet，这个克里泽夫斯基在卧室里训练出来的神经网路，现在可以和莱特的飞行者号，以及爱迪生的灯泡相提并论了。「那像是一个大爆发的时刻，」辛顿说：「那就是典范转移。」
O.I.A.L.O.
卡坦察罗的下一个实习地点是高通，现代手机的基础架构有很多正是出自这间位于圣地牙哥的晶片设计公司。高通管理良好、薪水也高，但看到高通不断公然贬斥竞争对手，卡坦察罗因而却步。「他们一直跟我说，辉达是个糟糕的职场，辉达的执行长就是个暴君，」卡坦察罗说。
但卡坦察罗待过辉达，这些说法和他的亲身体验并不相符。虽然卡坦察罗曾经说过，要和黄仁勋互动，就像是把手指伸进电源插座；但卡坦察罗也强调，黄仁勋可不是个卖肥皂的，而是对运算抱着无人能比的热情。卡坦察罗觉得，如果要能够说服哪个对象、让对方相信平行运算和AI的发展即将出现黄金交会，这个对象非黄仁勋莫属。所以，卡坦察罗2011年取得博士学位之后，选择进入辉达。
卡坦察罗正是这样的学者。虽然他起初被分派到研究程式语言，但很快就成为辉达首位专门研究AI的研究员。当时达利已经听说神经网路科技发展的风声，并判断这是个不能轻忽的领域。2012年，他把卡坦察罗托付给自己的前同事：曾任职Google的史丹佛大学教授吴恩达。吴恩达在山景城研发出类似AlexNet的技术，但用的是传统的运算架构，代价极为高昂。吴恩达用两千个CPU组成丛集，并且把一千万部YouTube影片的缩图输入神经网路，希望教它学会怎样辨识「猫」。虽然这项计画所费不赀、更是个吃电怪兽，但等到训练周期结束，吴恩达的神经网路成就惊人，不需人类指导，就对猫科动物有了极为精准的内部概念（internal conception），吴恩达也将这项成果展现在记者眼前。
事情从此开始加速发展，所有关键人物纷纷集中到硅谷。Google收购DNNResearch之后，克里泽夫斯基、辛顿、苏茨克维三人搬到山景城，一场平行运算起义也就此展开。当Google问克里泽夫斯基要不要使用Google的大型CPU丛集时，他拒绝了，反而跑去市面上买了一部普通的个人电脑，插上几张零售的辉达显卡，装进再平凡不过的办公室机柜里面。很快的，Google其他研究人员也一一放弃，不再连线到Google遍布各地的庞大资料中心（这可能是当时全世界最大的民间电脑集合），他们做研究时用的都是自己办公桌下那些打电玩用的硬体。
卡坦察罗决定直接找黄仁勋谈。神经网路这项科技，本来似乎根本不在黄仁勋的视线之中；在2013年3月的GTC大会上，黄仁勋谈了天气模型、谈了行动绘图，但就是压根没提到神经网路。（然而，这也是他第一次穿上皮衣参加大会。当时那件皮衣只能说是又大又丑，他的打扮此时还有待改进。）卡坦察罗没想到的是，黄仁勋一听，眼睛就亮了起来。黄仁勋本来对AI所知甚少，但在他们第一次会议之后，黄仁勋清空行事历，花上一整个周末阅读相关书籍。而在不久后再次安排的会议上，卡坦察罗惊讶的发现，他的老闆现在对神经网路的了解已经和他不相上下，甚至还有过之而无不及。
黄仁勋重押CUDA，让辉达航向一片无垠而且未知的海域。在先前的十年间，他一直站在船头瞭望寻找陆地。而现在的他，就像是找到亚特兰提斯。他全心投入研究、打电话四处联络，而且懂得愈多、就变得愈兴奋。到了2013年中旬，黄仁勋对CUDA已经是无比狂热激动，他把卡坦察罗叫到自己用作办公室的会议室，并告诉对方，他认为cuDNN是辉达这二十年来最重要的计画。原本占满墙上白板的各种图表已经被彻底抹去，取而代之的是黄仁勋用完美字体写下的神秘缩写：O.I.A.L.O。黄仁勋说，这代表的是「一生一次的机会」（Once in a Lifetime Opportunity）。他请大吃一惊的卡坦察罗在脑海里想像一下。「他要我想像，把辉达八千名员工全部请到停车场，」卡坦察罗说：「再让我从停车场里自由挑选任何人，加入我的团队，那会是什么景象。」
黄仁勋告诉我的是，他只不过是运用第一原理做出推论。「能够解决完全非结构性的电脑视觉问题之后，自然就要问：『我们还能教电脑什么？』」黄仁勋说。而答案似乎就是：一切，万事万物。黄仁勋下了一个结论，认为神经网路必将给社会带来革命性的转变，而他也将能以CUDA垄断AI必要硬体的市场。他宣布要赌上整个企业。「他在周五晚上发了一封电子邮件，说要把全部资源投入深度学习领域，辉达不再是一间图形处理公司，」辉达副总裁葛瑞格．艾斯特斯（Greg Estes）说。「到了周一早上，我们就成为一间AI公司。真的，就是这么快。」
几个月前，黄仁勋才刚满五十。虽然头发开始斑白，但他还是有一股童真的热情，总是精力充沛的飞速走过公司走廊，也经常停下脚步，询问那些基层员工的工作情况。随着公司规模不断扩大，黄仁勋开始每季举行全体员工大会。他每次都能即兴演讲超过两小时，时不时谈到几个相同主题：以「光速排程法」进行调度的重要性；追求传说中的「零亿美元市场」；以及最重要的，提醒员工科层体制的危险永远潜伏在一旁。
随着辉达的规模不断扩大，黄仁勋还是让公司结构维持灵活，没有固定的部门或阶层。「长字辈」的最高管理阶层基本上只有他一人，辉达没有营运长、没有科技长、没有行销长、没有明显的二把手，甚至也没有幕僚长。但是，他有超过三十位直属部属，多半顶的是「副总裁」这个包罗万象、职责随时动态改变的头衔。他请卡坦察罗在脑海里想像的那个停车场情境，非常能反映他的信念：辉达随时可能需要重组，变化成其他的万千样貌。「我需要每个人都能做好准备，」他会在高阶主管共聚一堂的时候说：「各位永远不知道，什么时候自己会突然成为这间公司最重要的人。」
到了2017年底，辉达的利润翻三倍、达到30亿美元，每条产品线都见到大幅成长。这间原本不受重视的显卡公司，如今成为华尔街的玩家，市值高达1,000亿美元。但如果你在2017年随便抓一位路人，问他辉达做的是什么产品，答案很可能还是绘图用硬体，或是加密货币挖矿设备。不过，话其实不能这么说，因为如果你在2017年随便抓一位路人，问他有没有听过辉达，答案很可能是听都没听过。唯有一小部分真正了解情况的人，才会知道当时辉达主要的业务仍然是电玩游戏。
而又只有最精明的投资人，才会意识到辉达已经不再只着重于消费者市场的绘图技术。这已经是一间AI公司，更是讲到AI领域的时候别无分号的那间公司。AI突然默默的变得无所不在：辨识人脸、推荐产品、推送社群媒体贴文，以及提升手机语音品质。正如马克．安德里森的观察，以上工作几乎都以某种方式依赖着辉达的运算堆叠。那些够有眼光、走过一路艰辛而始终对黄仁勋不离不弃的投资人，终于得到了回报。2013年曾经在波士顿盘问黄仁勋的富达投资组合经理人，看着辉达成为整个股市最棒的投资标的，而自己在这档股票的部位不但庞大、还不断成长，也是兴高采烈。靠着CUDA、Switch、诺贝尔奖、加密货币与云端服务，辉达已经永远摆脱低迷。
AMD
苏姿丰比黄仁勋小七岁，父母亲分别是统计学家与会计师。她三岁就随着家人从台湾移民到美国纽约，而和黄仁勋不同的地方在于，她的父母确实就是一对虎爸虎妈。苏姿丰小时候，父母就给她三个未来职涯的选项：工程师、医师、或是专业钢琴演奏家。她最后选了第一个，因为「那似乎最难」。苏姿丰说话稍微带点纽约口音，总穿着裤装、留着短发。而且，她也不乏赌上一把的勇气。「她跟黄仁勋的性格有些相似，你知道，就是那份坚定的信念，」AMD资深主管佛瑞斯特．诺罗德（Forrest Norrod）告诉我：「她有那种在困难时期继续坚持的勇气。」
两人的基因关系算不上密切。黄仁勋的母亲来自一个大家庭，上面至少有十一位兄姊，其中一位是苏姿丰的外公；真要说，黄仁勋其实是苏姿丰的表舅。黄仁勋在成长过程并不认识这位表外甥女，一直到她成为AMD执行长，才得知还有这分亲戚关系。
併购辉达告吹之后，AMD反而併购了辉达的竞争对手：总部位于多伦多的ATI。AMD接着做出一系列愚蠢的管理决策，往后六年足足换掉三位执行长。2008年，在德州奥斯汀一座山丘上，AMD盖起新的企业园区，还自命不凡的命名为「兰塔纳之巅」（The Summit at Lantana）；但这座山丘的高度也就几百公尺。五年后，为了躲避债权，AMD被迫出售兰塔纳之巅，再像个佃农一样租回这处产业。这笔交易实在太丢人，AMD的股价到了2014年也只剩下每股2美元。
董事会拔擢时年45岁的内部副总裁苏姿丰升任执行长，原本只是希望找个人来陪伴AMD安然走完最后这段路。华尔街几乎没有人对她抱有期许，觉得大不了也就是把申请破产的日期往后延几个月。但他们小看了苏姿丰；未来的她即将成为这个时代最知名的半导体执行长之一，仅次于黄仁勋一人。
这两人性格迥异。黄仁勋脾气起伏大、勇于表现情绪；苏姿丰则是内向低调、个性坚忍。「从她的脸上，你绝对猜不出她手里有什么牌，」摩西士曼说：「黄仁勋不是这样，但他还是会找到办法打败你。」苏姿丰的策略方针也和黄仁勋背道而驰。她不像黄仁勋那样追求航向远方的地平线，而是喜欢在现有竞争者附近逡巡，把握情势出现动摇的时机。这样说的话，苏姿丰可能比黄仁勋更勇敢：毕竟她并没有躲开英特尔。AMD的复兴，正是凭藉着完成各家分析师一度认为绝无可能的壮举，也就是夺取英特尔的CPU业务。
在外人看来，任天堂简直像是个不可能闯入的保险金库。就算用日本标准评估，任天堂也堪称坚不可摧、封闭保守。这间公司的总部位于保守的京都，而大部分决策都是出自知名游戏设计师宫本茂，以及他身边一小群的高阶主管。宫本茂才三十出头，就制作出超级大作《超级玛利欧兄弟》与《萨尔达传说》，这位电玩游戏界的华特．迪士尼（Walt Disney）虽然已经年过七十，热情仍然丝毫不减。
任天堂看起来和其他电玩游戏企业大不相同。位于京都总部的硬体与软体团队就位在同一个办公空间，开发过程结合前后端，打造出游玩体验和手把控制器配合紧密、全端设计完美的电玩大作。宫本茂的控制欲极端夸张，还抱怨过美国一则平面广告里，玛利欧裤子的缝线有问题。然而，宫本茂也激励团队大胆承担各种创意与技术风险，接着推出的Switch，就成为史上最多功能、带来最多欢乐的游戏机之一。
过去在业内人士看来，Switch会用谁家的晶片组根本无须多言。「ATI和任天堂的关系非比寻常，」乔恩．佩迪说：「ATI一向忠诚且合作稳定，实在没有理由觉得事情会生变。」但辉达的业务代表就是找到了办法见缝插针，让任天堂改用辉达的Tegra晶片；这款晶片原本是要用在手机上，工程师则评价说它像是「地上扫起来的废料」。黄仁勋究竟是怎样偷到这笔Switch订单，至今仍不得而知。虽然这间日本公司的董事会可能请来某位外国顾问详谈，但说到真正的关键，应该是在深夜京都的那些小居酒屋里，喝下一、两大杯啤酒后做出的决定。
掌控
马斯克在2015年的GTC大会上和黄仁勋同台对谈。也是在这一次，黄仁勋终于搞定他的代表造型，身穿黑色皮衣，搭配深蓝色Polo衫、黑色休闲裤与黑色皮鞋，登上圣荷西会议中心。这套造型让人印象深刻，而且所费不赀，多半出自高端精品。后来，黄仁勋说这次的外型改造多亏了太太与女儿，特别是女儿敏珊。黄仁勋以这套造型上场后不久，黄敏珊也离开料理界，加入法国精品集团LVMH（酩悦轩尼诗－路易威登集团）。
奋进号内部的视野很开阔，虽然从建筑的一角到另一角距离长达几百公尺，一切却能看得清清楚楚。黄仁勋就是想要这样的效果，方便他对员工有全方面的掌握。柯浩在三楼为黄仁勋准备了一间漂亮的执行长办公室，但黄仁勋只把这里拿来存放书籍。他反倒在总部中央的位置要了一间看来毫无特色的会议室，把这里变成他的作战指挥室。他就是要待在事物的中心，正如同多年前，他就是想坐在普里姆家里冰箱旁边的那张桌子
辉达现在拥有一座代表性建筑，能够媲美Google的GooglePlex，以及苹果的Infinite Loop。辉达的员工没想到新的办公空间竟然这么大；而且在黄仁勋的坚持下，柯浩甚至在顶楼盖了一间名为「夏农」（Shannon’s）的酒吧。〔辉达前总法律顾问大卫．夏农（David Shannon）曾经质疑，让员工这么容易接触到酒精到底是不是好事？于是黄仁勋就用他的名字为这间酒吧命名。〕但是除了这间酒吧，这栋建筑里就很少再有其他娱乐消遣设施。许多硅谷企业园区都有的夸张福利，这里一概没有：没有健身房、没有攀岩墙、没有狗狗公园、没有飞盘高尔夫球场，也没有球坑。「你是来上班的，」黄仁勋表示。
差不多在2020年，黄仁勋开始要求公司每位员工每周交出一份清单，列出自己手上最重要的五项工作。自此，他每周五都会收到两万封电子邮件。这些邮件的内容力求简洁，而黄仁勋会随机抽样、看到半夜。相对的，他也会每天写几百封电子邮件和员工沟通，通常就是短短几个字。（有位高阶主管说他像在写俳句，而另一位则说是像绑匪在讨要赎金。）黄仁勋回信的速度超乎常人。「你半夜2:00写信给他，2:05就会收到回信；」达利说：「早上6:00再写信给他，6:05他又回了。」
这栋建筑内部完美洁净；我彷彿置身解谜游戏《传送门》（Portal）的实验室环境，真想朝那些高大的白墙发射传送枪。而我后来才知道，辉达还真的会以摄影机与AI技术追踪整栋大楼里的员工。要是员工在某张会议桌上用餐，AI会在一小时后派出清洁工来打扫。这里的清洁工还是人类，至少目前如此。
我实在很难相信，员工在这座全景监狱工作竟然那么兴奋。黄仁勋当时正在总部，每次经过都在办公隔间引起一阵骚动。他十分引人注目，身型比我想像的来得小，在这一片广阔的白色场景独自身着黑衣，没有随从，只有他自己。大家讲到他的时候不用加上任何头衔、姓氏或描述，就只需要简简单单一个字Jensen（黄仁勋的英文名字「詹森」）。公司的Slack频道甚至自订了一套黄仁勋表情符号，用来回应各种正面新闻。例如，在我造访后不久，辉达的市值就突破3兆美元，成为全球市值最高的公司。
辉达员工悠然漫步在这两栋成双的太空船总部当中，彷彿散发出一种神圣的光芒。这些人真诚、兴奋、带点书呆子气、毫不矫揉造作，但英语水准有时候不太稳定。我在自助餐厅遇到一位基层员工，刚进辉达两个月，她二十五岁，才在中国读完资工硕士来到美国。「我每天起床，想到要上班都好高兴，」她说。她指着旅行者号的内部装潢，娇小的个子，背着辉达发给新进员工的背包。「你看这个地方，每个人都那么聪明。我不敢相信自己真的身在其中！」
我在辉达唯一看到似乎没那么开心的人，就是品管技师，那些人像矮人一样，工作地点是在山的里面。这些年轻人面无血色，戴着耳塞、穿着T恤，困在没有窗户的实验室，身边只有一堆工业金属机架，工作内容就是不断将辉达的晶片逼向崩溃的边缘。风扇每时每刻发出令人难以忍受的刺耳高频噪音，以冷却过热的平行电路。也正是在这些平行电路上，辉达为这个世界建构出一个平行现实。
管理学的教授会说，理想上，企业执行长的直属部属应该在八到十二人之间。但黄仁勋的直属部属高达五十五人。他没有什么左右手、大总管、二把手，甚至也没有指定的继任者；随着辉达的规模不断扩张，「长字辈」管理阶层的规模甚至还在不断缩减。而这也代表一旦出错，没有人可以作为代罪羔羊。董事会成员谈到黄仁勋多么无可取代；就算说是他只手拯救美国经济免于衰退，也绝不夸张。在辉达崛起的这段过程，美国股市的表现让欧洲与亚洲股市瞠乎其后，而几乎这一切都得归功于AI。辉达3兆美元的市值，有人说这代表市场对辉达未来收益的期望值。然而，这其实是把一个巨大、简直是GDP规模的赌注，单押在一位六十一岁长者的能力上。
凌晨4点，Jensen起床开始工作。每个工作日一开始，他都是先处理手中最重要的长期专案，认为只要有处理到这件事，这天再怎样也不算白过。我在许多次和他的交谈中，都可以感觉到他对某项重大机密有所保留，但他就是不愿透露。「我还是得有些秘密吧，」他说。
Transformer
当波洛苏钦正在思考如何运用自注意力机制的时候，刚好看了丹尼．维勒纳夫（Denis Villeneuve）2016年上映的电影《异星入境》（Arrival）。在片中形似乌贼的七足外星人（heptapod），想透过神秘的圆形墨迹和人类沟通。而饰演语言学家的艾美．亚当斯（Amy Adams）最后发现，每一幅墨迹都是一个整合为一的文本。（她接着就看到了未来，但我们现在还是先继续谈墨迹吧。）看完这部片之后，波洛苏钦意识到，他们也能用同样的方式，把「自注意力机制」发挥到极致，有可能不只是连结同一个句子当中的其他字词，而是连结整个文本里的其他几千个字词。即使是在好几段之前出现过的字词，也可能成为判断上下文的线索，用来指引下一个字词的意义。
波洛苏钦、乌斯克瑞特和另一位Google研究员阿希什．瓦希瓦尼（Ashish Vaswani）携手合作，在2017年初以自注意力机制为基础，打造出一个还很粗略的英德翻译器。波洛苏钦与乌斯克瑞特曾参与Google内部名为autobot的计画，想要打造出能够自动编写维基百科页面的软体。所以，这套新的自注意力机制软体，他们就命名为transformer。
接下来几个月，团队又增加四名研究人员，到了2017年2月，transformer在德翻英上的表现已经足以匹敌一流的递迴神经网路。与此同时，自2000年就在Google工作的资深员工诺姆．萨泽尔（Noam Shazeer）加入团队，成为第八位、也是最后一位成员。萨泽尔这位一流的程式设计师当时对递迴神经网路太过失望，希望能有别的选择。于是，他和来自威尔斯的程式设计师利昂．琼斯（Llion Jones）合作，把transformer从单纯的研究专案，升级成能够实际应用的高品质软体。随着研究团队为transformer输入的资料愈来愈多，结果也不断改善，最后超越Google提供给大众使用的翻译平台。「我们看到的是，随着它的规模愈来愈大，它显然也好像愈来愈聪明！」萨泽尔说：「我们以前写出的程式可不是这样。」
过去的神经网路架构也试过要写出句子、甚至是段落。而transformer的运作原理则是根据机率关系，不断准确的预测下一个字词。就一个字词而已，transformer看的就只有这么远。「学习如何依序产生序列，其实正是被逼着学会极其复杂的行为，」团队成员艾丹．戈麦斯（Aidan Gomez）说。「而这就产出世上最美丽的东西之一。」很快，transformer模型就证明自己能够「理解人类的文化、人类的语言，以及人类之间的互动」。
到了最后阶段，研究团队进行「消融」（ablation）测试，刻意停用transformer部分程式码，以了解这些程式码对整体的影响。但他们却得到意想不到的结果，transformer的核心功能反而因此运作得更好。萨泽尔把非核心的程式码大量删除，最后简直是删个精光。如果用最原始而精简的形式来呈现transformer模型，程式码只有短短二十几行。
但是看看transformer模型能做到多么惊人的成就！研究团队准备要发表他们惊天动地的论文时，也试着把各种音乐与视觉艺术的档案库餵进transformer。结果transformer除了能够准确预测句子里下一个最有可能出现的字词，同样能够预测交响乐里下一个最有可能出现的音符，以及艺术作品里下一个最有可能出现的像素。很快，transformer便开始谱写音乐、绘制出能够得到认可的艺术作品。这套模型所做的，不过是任何人能想到最简单的事：一次迈出一步就好；但是这个巧妙简练的架构，彷彿成为AI的万能钥匙。2017年，研究团队在《神经资讯处理系统》期刊（Neural Information Processing Systems）上发表研究结果；当初AlexNet的研究结果也正是在这个期刊上刊出。论文毕竟得取个标题，琼斯从披头四（The Beatles）的歌曲当中得到灵感，建议取名为「注意力就是你的全部所需」（Attention Is All You Need）。这本来只是在临场搞笑，他觉得团队哪有可能真的帮文章取这个标题。但后来，他会看到甚至有人把这句话变成手臂上的刺青。
2017年7月，在成果发表不久之前，萨泽尔和团队成员卢卡斯．凯瑟（Lukasz Kaiser）做了一个实验。他们不是请transformer翻译既有的文本，而是请它先消化由几百万篇维基百科文章构成的语料库，再根据这些内容产生新的文本。他们给transformer的提示文字很简单，只有一项指令：写一篇以Transformer为主题的文章。程式立刻给出长达上千字的描述，介绍日本新浪潮庞克乐团Transformer。这篇文章完完全全就是一场幻觉，因为根本就没有这个乐团。然而，整篇文本的文字流畅、自信十足，甚至还附上捏造的注脚。戈麦斯觉得自己心里想像的进步时程表彻底被推翻了。「某天晚上你上床睡觉的时候，模型连拼字都还有问题，」他说。「我们以为，再过几十年，总有一天会有个模型能写出优美的英文，但这样的模型突然就出现了！」
研发transformer的团队希望Google把这项技术打造成提供给消费者的产品，但奇怪的是，管理阶层就是看不到这项技术的价值。团队成员认为，这是因为Google的搜寻服务稳居垄断地位，公司因而变得臃肿、崇尚科层、不愿意承担风险。「他们就像是『嘿，我们可不能推出任何一个不适合放进搜寻框的玩意，』」波洛苏钦说。「在十五年前，我们大概会推出某个还太不行的产品，然后就叠代、学习、改进、改进、改进、改进，到最后产品就会变得真的很优秀。但在某个时间点之后，我们已经失去这种心态。」
打造transformer的研究人员开始叛逃到新创企业；到了2023年，transformer最初的八名研究人员已经全部离开Google。（萨泽尔后来和人共同创办热门的聊天机器人服务公司Character.Ai，而Google在2024年又以收购企业的方式将他请回Google。背叛是有好处的。）最后一位离开Google的琼斯，对前雇主仍然多有赞词。他回想当时那些有个性的同事，每个人都有独特的观点与能力，大家就这样围绕着一个大有前途的主题，自然而然团结在一起。「有可能开发出这项产品的，只有Google，」他说。此言或许不虚，但Google没有好好发挥transformer的功能，也就在市场上留下一个巨大的缺口，等待别人来填补。
OpenAI
在黄仁勋把DGX-1送到他们手里之后，OpenAI的发展却是跌跌撞撞。这间公司的第一项研究成果是一个「人造电玩玩家」，很会打即时战略游戏《Dota 2》。但公司里有些人觉得，找来他们这些世界级人才，难道就是为了做这种事？马斯克对于OpenAI看来没有明显的进展并不开心，甚至开始想要挖角这些工程师加入自己的特斯拉公司。局势酝酿到2018年2月爆发，董事会大吵一架，马斯克被放逐到边缘，改由Y Combinator的前负责人山姆．奥特曼掌权。马斯克在和OpenAI开的最后一次会议上告诉员工，他将会辞职，回到特斯拉做自己的AI研究。「一位年轻的研究人员质疑马斯克的决定，认为这会加剧AI的军备竞赛，马斯克骂这位研究人员是『混蛋』，接着就怒气冲冲走出大楼，」《华尔街日报》（The Wall Street Journal）如此报导。
伊利亚．苏茨克维留下来了。这位AlexNet的共同创作者继续发表各项重要的研究成果，和自己当初的导师杰佛瑞．辛顿并驾齐驱，成为这个领域中获得引用最多的学者之一。苏茨克维全心投入AI，并放下其他的一切，尤其他愈来愈不修边幅：鬍鬚开始打结蓬乱，眉毛浓密欠修整，头发日益稀疏，只剩下一些零零落落的枯藁短发在头顶巴着不放。正如辛顿的观察，苏茨克维的强项在于能够一看到某项好构想，就立刻转向。
差不多在马斯克大发雷霆的时候，苏茨克维则是看到萨泽尔在某次研讨会上展示的transformer，并立刻看出这套架构的潜力。他回到OpenAI的办公室，建议同事立刻抛弃那什么AI电玩高手，而是来打造一些能改变世界的东西。「真的就是隔天，无论是我或是我们，都清楚意识到transformer已经打破递迴神经网路的局限，」苏茨克维说。「我们立刻改用transformer。」时任负责人奥特曼也对这项策略转变表示赞成。
苏茨克维想用transformer打造的理想产品，是能够提供人类可读懂的高品质文字，也能回答任何我们想像得到的问题。他看过萨泽尔和凯瑟用假的维基百科文章所做的概念验证，觉得可以在这个基础上继续发展。只要先用大量文本对这个模型进行「预训练」（pretrain），接着就能让模型生成自己的文本。结合目的、方法与架构之后，得到的结果就是「生成式预训练Transformer」（Generative Pre-Trained Transformer，缩写为GPT）。
GPT-1于2018年6月推出，而它学习阅读所用的语料，来自约有七千本自费出版免费电子书的BookCorpus资料集，主要的书籍类型是科幻、浪漫与奇幻小说，其中很多都是《暮光之城》（Twilight）的仿作。这个第一代GPT既然读的都是些三流的吸血鬼小说，程度之差不难想像，回答使用者问题的时候，满口都是达达主义（Dadaist）式的胡言乱语。马斯克对此嗤之以鼻，并且在GPT-1发表之后寄了一封令人相当不快的电子邮件给OpenAI，写道：「据我评估，要是OpenAI不在执行与资源投入方面做出重大改变，想要在DeepMind／Google眼中还有点份量的机率，就是个0％。」
2020年，OpenAI发布GPT-3，训练过程用的文本资料超过1TB，相当于一千亿个字。这些训练资料的细节少有人知，一切隐藏在令人望而生畏的保密协议丛林之中；后来的分析则显示，OpenAI对于「合理使用」（fair use）原则的解读极为宽松，不但把整个英文维基百科全部纳为己用，就连那些有版权保护的网路连结也没放过，包括像是《纽约时报》的档案库，时间上溯至1851年。这时候的训练资料集除了吸收那些自费出版的吸血鬼浪漫小说，还有另外一些神神秘秘的文本，标记为Books2。许多人猜测Books2是取自地下电子书资源集LibGen，里面有大约四百万本遭破解的电子书，多年来以点对点的形式在共享网站上流传。〔许多畅销作家后来发现，GPT输出的内容和自己的作品太过相似，因而将OpenAI告上法庭，包括强纳森．法兰岑（Jonathan Franzen）、约翰．葛里逊（John Grisham）、茱迪．皮考特（Jodi Picoult）、乔治．马汀（George R. R. Martin），以及《时代》杂志（Times）。〕接着，OpenAI再以人工做一些「微调」，修改掉某些比较令人反感的内容。
GPT-3有许多项涌现的能力，让科技专家为之惊叹，包括能够解开逻辑问题，也能编写出实际可以运作的程式码。话虽如此，GPT-3并未立刻掀起热潮，大众多半未有所觉。要到2022年底，苏茨克维团队发布ChatGPT，也就是运用最新OpenAI模型和人互动的聊天机器人，世界才终于看见这项技术。关于这些模型的内部运作，各项细节都属于保密资讯；此时，微软已经向OpenAI的获利有限子公司投下至少上百亿美元，而且并不愿意将专有的资料分享给竞争对手。能够透露的部分是，ChatGPT特别针对「和人类对话」的功能做调整，使用的训练资料除了网路文本，更包括YouTube影片的逐字稿，以及经过授权的第三方资料。保守估计，背后的模型至少有一兆个参数。如果以突触数量来计算，这已经接近猫的大脑。
ChatGPT在2022年11月30日开放测试版，没有做行销、也没有订阅方案。这个走向征服世界的入口，就只是一个极为朴素、灰阶背景的网站，有个游标在那里闪烁，等待使用者输入任何指令。而且，真的是任何指令。ChatGPT甚至还会写诗！而且这里讲的可不只是粗俗蹩脚的歪诗，就连技法讲究的十四行诗、幽默俏皮的五行打油诗、结构精緻的六节诗，也都难不倒它。它能够写剧本、写论说文，也能写出实际可用的电脑程式码。它能够写短篇故事、写读者投书，甚至也能提供良好的育儿建议。五天内，註册试用的人数就超过百万人。到了2023年1月，ChatGPT的每月活跃用户人数已经来到一亿人。2023年3月，OpenAI透过这个入口网站发布GPT-4。为了量化判断这项科技之作的智力到底多高，OpenAI让这套模型做了一系列的学术测验。结果GPT-4通过律师资格考试；在大学先修课程（AP）考试的艺术史、美国歷史、美国政府、生物学与统计学科目都得到满分5分；在研究生入学考试（GRE）的语文项目得分位居前1％；侍酒师入门考试得分则位居前8％。研究人员为这个神经网路加上一个视觉辨识层之后，发现GPT-4不但能够完美描述各种图像，还能看懂复杂的视觉笑话。例如有一次，研究人员餵给GPT-4的图像中，有一条1990年代笨重的电脑用线连到一台iPhone，接着研究人员请GPT-4解释它看到了什么。这个模型的回应是：「这张图片的幽默在于一种荒谬感：把一个大型、过时的VGA连接头，插进一个小型、现代的智慧型手机充电埠。」后来，一位社群媒体用户也示范GPT-4能根据餐巾纸上的草图就架起网站。
大约在这个时候，我开始担心自己工作不保。我曾经请ChatGPT让我落泪；结果它就讲了一对鸣禽的故事，其中一只不幸撞上玻璃窗死亡之后，另一只不离不弃守着牠们的空巢。我也曾经请ChatGPT让我发笑；结果它就请我想像隔壁车有个男人在大挖鼻孔的样貌。然而，我并没有用ChatGPT来写这本书，我实在不敢。
竞争者
一种常见的误解是，在技术上很难离开CUDA。但这项操作其实很简单；有时候，开发人员只要改几行程式码就能完成。另一种常见的误解，则是觉得企业里负责採购的人只想打安全牌。（产业分析师汉斯．摩西士曼就模仿一句过去人们谈到IBM的老话，评论道：「没有人会因为买辉达的产品而遭到开除。」）但等到我实际访谈一名硬体採购人员，他告诉我，他一直都在试用那些竞品，十分渴望哪天会有同样物美、但更为价廉的产品问世。「这玩意他X的太贵了，」他对辉达的运算堆叠给出这样的评价。
辉达之所以成功，并不是因为产品的电路更优秀，反而是因为软体更杰出。现在谈到如何提升晶片效率，只剩下很小一部分用的是过去「在晶片里塞进更多电晶体」的经典策略；显然摩尔定律已成明日黄花。目前大部分的方式，则是来自比尔．达利、伊恩．巴克，以及其他辉达科学家的做法，採用一些数字上的魔法来加速矩阵乘法。辉达的工程师让GPU学会一些新的指令，就像是魔术方块的速解手法。为了提升效能，他们把处理器的原生指令集换成简化、但有效的资料类型，就像是从写书法改用速记。他们也会剪除矩阵里那些「死掉的」突触，基本上也就是删除神经网路当中无用的资讯，效果很像是《王牌冤家》（Eternal Sunshine of the Spotless Mind）电影里面那部消除记忆的机器。从2012到2022年间，辉达的单晶片AI推论效能加速了一千倍，远远超越摩尔定律预期的成果。然而其中，大概只有两倍半的加速来自电晶体；剩下的四百倍多半都是出自辉达的数学工具。「老实说，AMD能做的晶片并不输我们，」辉达的硬体工程总监阿尔琼．普拉布说：「但他们就是没办法把运算速度提高到跟我们一样快。」
除了这个强大的引擎，辉达还为专业程式设计师打造出各种适用于特定领域的工具。像是汽车研究用的Drive、药物探索用的BioNeMo、医学影像用的Clara、网路安全用的Morpheus，甚至还有Highlights，是用来撷取在《要塞英雄》（Fortnite）游戏当中致命一击的画面。到了2020年代，辉达提供高达近三百款像这样的专门工具组，领域涵盖游戏、动画、行星科学、气候学、数学、物理、金融、生物化学、量子运算等。这些软体工具完全免费、人人皆可使用、无须付费取得授权，黄仁勋把这些工具送到科学家手中，简直像是阿嬷在劝乖孙多吃一点。他把这些工具组称为他的「宝藏」（treasures）。
当然，黄仁勋可不是在做什么善事。放长线钓大鱼，就是要用免费软体绑住研究者，让他们跳不出辉达的硬体升级周期。2024年初，加州理工学院资料中心的一位管理员就告诉我，学校要等H100晶片到货，得等上将近十八个月。他曾鼓励学校教授找其他供应商，但发现愿意这么做的人很少。「他们宁可等这些硬体，也不想放弃CUDA，」他说。真正让对手难以和辉达竞争的原因，并不是硬体、而是那些程式码。新创企业或许能设计出新款晶片，但光是这样还不够：辉达软体工程主管德怀特．迪尔克斯的手下，可有着高达万名的程式设计师。「很多人就是不懂，我们其实是软体公司，」迪尔克斯说。
迪尔克斯和黄仁勋一样，总是紧迫盯人，让团队永远处于紧张状态，不断推出最新的必备功能。在他手下工作很辛苦，待过辉达的程式设计师经常说，职业倦怠是他们离职的原因。迪尔克斯穿着格纹衬衫和牛仔裤在两栋太空船总部里走来走去，看起来就像是被幽浮绑架的农场主，但他这身不搭调的外型，让人看不出来他对截止日期的坚持。辉达的软体产品不见得总是美观或容易上手，有些介面还停留在十年前的风格。但迪尔克斯并不注重外表；他唯一在意的事，就是追求第一。每次出现哪个看来大有可为的新科学领域，他都能立刻现身，提供各种虽然外型欠佳、但就是实用的最新工具。对手可能稍后抵达战场，带来更简练、运作成本也更低的产品，但为时已晚，产业标准已然定案。所以比尔．达利告诉我，他并不担心这场开源竞争。「毕竟我们可是把油门踩到底！」他说。「始终领先他们好几个世代。」
员工
在海明威的《太阳依旧升起》（The Sun Also Rises）里，身无分文且醉醺醺的退伍军人麦克．坎贝尔（Mike Campbell）被问到他是怎么破产的。「分两阶段，」他回答：「先是慢慢的，然后是突然的。」同一句话，也能用来描述黄仁勋如何致富。二十年投资的逐渐累积，现在带来无比丰厚的红利。
辉达一如许多公司，允许员工以低于市价的价格购买公司股票。而辉达的员工方案有一项特殊之处：员工能够以「过去两年内最低点」的折扣价购买辉达的股票。尽管设有金额上限，但随着辉达股价直线上升，这简直像是现金大放送，那些每年都买到上限的人，可说是做了这辈子最划算的交易。这笔意外之财，连中阶管理人员也雨露均霑，有些新进员工就很担心，老员工一夕暴富，是不是会出现「半退休」的心态。然而，高层并不这么认为。负责公司游戏业务的杰夫．费雪，是辉达最早的三十名员工之一。「在钱这一块，我们很多人都可以算是在做志工了，」他说：「但我们相信辉达的使命。」
企业的成功，让辉达能够用自己的标准来挑人。目前辉达开出每个职缺，都有高达数百人申请。只要是具备雄心壮志、想为AI革命有所贡献的人，通常就会觉得辉达是不二选择。这里的员工组成大概也能说是一种「多元」，根据午餐时间我在自助餐厅的目测调查，员工大约有三分之一来自南亚，三分之一来自东亚，还有三分之一则是白人。印度菜的队伍排得最长。
辉达并没有向我透露正式的人口统计数据，但是从照片和访谈看来，就算是到了2000年代，当时大多数员工应该都还是美国白人。像这样员工组成改以亚洲人为主的现象，一方面是整个硅谷普遍的趋势，另一方面却也反映出黄仁勋的重点转移。「你也知道，以前讲到电脑图学，不会觉得是个特别光荣的领域，」一位资深的高阶主管这么跟我说：「讲起来好像就是有点丢脸。」
但是AI带来了尊重。现在申请进入辉达的人，已经不再是穿着工作短裤的长发美国人，而是印度、中国与台湾顶尖科技大学的毕业生。一位前经理特别提到，这些亚洲毕业生会受到很大的家庭压力，必须找到一份体面的工作，特别是要进入辉达。「这些孩子的家人会给他们三个选项：要嘛是医师，要嘛是工程师，再不然……其实好像也没有第三个选项，」他说。「这些人非常好胜、非常聪明，但也承受着巨大的压力。」
在黄仁勋的明确指示下，辉达努力雇用更多女性员工，也成功在2024年把女性员工的比例拉到超过四分之一。（就在2020年前后，辉达那位性感的CGI黎明女神也从行销资料中神秘消失。）黄仁勋的太太洛丽为了照顾孩子而离职，而当黄仁勋谈到辉达在疫情缓解后，依然保有宽松的在家工作规定时，我可以感觉到，他应该很想弥补洛丽职涯中断的遗憾。「我们希望利用这种顶尖的视讯会议科技，让年轻人、特别是年轻女性，既能打造生活、建立家庭，同时还能兼顾事业，」黄仁勋说：「这一点我绝不想放弃。」
不过，辉达雇用黑人员工的努力就没那么成功了。2020年，在辉达全球的员工当中，黑人员工的比例还不到1％。同样的，在一定程度上，这反映出能够胜任这份工作的美国黑人电机工程毕业生人数有限，但或许更重要的一点是，这反映出美国任何人种的电机工程毕业生人数都有限。目前这个领域採取全球徵才路线，而来自东亚、南亚、中东与欧洲的申请人数，和美国本土申请人数相比，比率高达十比一。「我们在多元化遇到最大的问题，其实是得让美国人，不论任何肤色，愿意来读这个学科，」一位大学教授告诉我。
至于黄仁勋，无须多言，他的父亲和哥哥、弟弟三人都是工程师。虽然黄仁勋的两个孩子本来都进入餐旅业，但经过父亲多年温柔的威吓，纷纷回归自家阵营。黄敏珊原本读的是料理，后来曾到巴黎工作，任职于LVMH集团，但她在2020年回到辉达担任行销总监。黄胜斌则是曾经在台北和人合开一间以「实验室」为名的酒吧，还获评为「亚洲五十间最佳酒吧」，可惜未撑过疫情。黄胜斌于2022年加入辉达的机器人团队。在辉达内部，胜斌与敏珊并没有明显的特殊待遇。「他们也会负责做投影片，也得打永无止尽的无聊电话，也会去自助餐厅用餐，」一名员工这么说。
辉达的员工把黄仁勋奉若神明，但这也真不能怪他们。毕竟，他们可是有钱得很，有钱得莫名其妙、毫无道理，而这都多亏黄仁勋。他把一款原本卖给怪咖的小众产品摇身一变，成为这个时代主流的运算平台。这些员工眼中的黄仁勋——抱歉，应该说是Jensen——不只是个领导者，而是一位先知，不但能做出种种预测，而且预测还总会成真。而且每次预测成真之后，太空船里所有成员的净资产金额就会再加上一个零。
政治与未来
我每次访谈黄仁勋，都会再次追问这个问题。而他每次都用不同的方式给我一样的答案。我提出杰佛瑞．辛顿的忧虑。（辛顿在接受美国公共电视台採访时表示：「人类只是智慧演化过程的一个过渡阶段。」）黄仁勋嘲笑这种说法：「很多学者都搞不懂他为什么这样说。可能只是要让人注意他的研究吧。」这句话让我瞠目结舌。要说AI史上最具远见的学者，除了辛顿别无他人，辉达现在如此大发利市，和辛顿在实验室里的成果直接相关，而黄仁勋也多次承认这项事实。辛顿不是那种在街上举牌高唿阴谋论的人，他可是AI领域最伟大的思想家，继承现代程式逻辑运算先驱乔治．布尔（George Boole）的精神。正是这样的人在告诉世人，我们应该非常、非常担心。
我又一次访谈卡坦察罗的时候，给他看了克拉克那段影片，他很兴奋，挺起身子，手指也再次开始梳起头发。「所以那些保守派的人觉得，普罗米修斯（Prometheus）活该被锁在大石上、肝脏遭到啄食，因为他把火给了人类，而人类根本不配。」他说。「但进步派的人觉得，世界可以变得更好，应该变得更好，而且我们有责任让它变得更好。我每次看到周遭人类面对的问题，都相信人类确实需要更高的智力。」
但我反驳道，话虽如此，高等智慧却可能造成危险。人类这个物种，透过农业、畜牧、採矿与都市化，就改变了地球表面，减少、甚至消灭所有竞争物种，现在只剩下极少数受保护的栖地未被人类染指伤害。我问卡坦察罗，AI会不会对人类做出一样的事？
「在我看来，我们太常陷入科幻小说的视角当中，」卡坦察罗说。他向后躺进椅子里，让我可以好好看到他毛衣前面绣着的那只大大的猫头鹰。「AI才没兴趣跟人类玩什么零和游戏，这个宇宙要做的事情还多着呢。举例来说，要是AI想要建一个巨大的资料中心，才不会想放在人类居住的地方，反而会想挑选其他地点，或许是摆到地底下。你知道地底下的空间有多大吗？」
卡坦察罗的话匣子打开了，我可以感觉到，他在工作上没有多少机会可以分享这种观点。「AI并不需要待在这个生物圈，甚至不需要待在地球上，因为AI的特性之一，就是能以光速传播。而且你也知道，人类就得拖着个身体到处走。但AI只要在另一端也设置天线，就能透过无线电讯号移动过去。」卡坦察罗解释说，因为AI不受各种生物上的限制，自然可以迅速传播到整个太阳系、甚至是更远的地方。「人类的天性就是爱对抗，像是大脑的边缘系统内建领地意识，要我们保卫自己的领土，」他说。「而AI如果真的有智慧，会感兴趣的肯定不只是人类赖以生存的这个薄薄地壳。我认为，AI并不会有兴趣从人类身上拿走什么东西，反而还会想要照顾人类。」
辉达并不否认全球暖化的问题，公司里的研究人员很快就指出，超级电脑最早的用途之一就是用在气候建模。科学家真锅淑郎在2021年获颁诺贝尔物理学奖，因为他证明了微量二氧化碳会使大气中的热量难以散去。不过，他早在1960年代末，就已经用IBM的电脑做出原始地球模拟而得到这项结论。当时的IBM电脑重达70吨，耗电量足以供应十个街区的用电。1980年代，美国太空总署（NASA）的科学家也使用功能远远更强大的电脑，在当时一般观测还无法察觉的情况下，准确预测地球平均温度即将上升好几度。这些模拟也预测，随着地球暖化，热量被困在地表附近，高层大气反而会冷却收缩而变薄。时至2020年代，卫星资料显示大气层确实出现塌陷变薄的现象。
我们对气候变迁的了解，几乎都必须仰赖强大而极为耗电的超级电脑。自2000年代晚期以来，科学家就持续採用辉达的硬体来跑气候模型，辉达甚至自己就设有气候部门，进行极为精密的预测。（像是辉达的Earth-2模拟平台，就号称能够预测某个指定城市街区的风速。）气候变迁一直是辉达首席科学家比尔．达利十分担心的议题。他常常造访冰川壮丽的阿尔卑斯山与风暴频传的加勒比海，对于气候变迁的多方影响可说是具有第一手的见证体验。他之所以做AI研究，原因之一就是他相信AI有助于人类走向碳中和的未来。「如果要说有哪个问题，是我认为全世界所有人都应该为此辗转反侧，那就是气候变迁，」他说。「整个地球能不能活下去，必须是我们首要关心的问题。」
辉达一向是全球化的受益者，过去也不太需要担心种种地缘政治纠葛。然而，事情在2023年10月7日起了变化，哈玛斯武装分子入侵以色列，无差别杀害平民。迈伦公司创办人艾亚尔．瓦德曼的小女儿在这场屠杀中丧命，辉达工程师亚维那坦．欧尔（Avinatan Or）遭到俘虏。（截至2024年11月，欧尔仍生死未卜。）在哈玛斯最初的袭击当中，超过一千一百人死亡，两百五十多人沦为俘虏。
这在中国造成一种不寻常的局面。中国官媒会说电玩游戏是「精神鸦片」，国家也规定未成年人每周游戏时间不得超过三小时。但中国科学家（军队更不用说）却对军民两用（dual-use）的游戏硬体需求极高。在禁令生效前的几天，辉达全速出货，让TikTok母公司字节跳动能够取得足够的A100晶片来训练十套ChatGPT。就算在禁令生效之后，高端晶片还是不断设法进入中国。据路透社2023年6月的报导，在深圳的大型电子市场摊位上，就能看到A100的黑市水货以零售价两倍的价格出售。黄仁勋告诉我，他绝对遵守法律，但他反对禁令。「要是不让他们向我们买，他们只会自己去做，」他说。
黄仁勋面临的更大问题，是中国对台湾的企图。中国拥有全球最庞大的海军，而且长期以来一直声称台湾是中国的一部分。习近平的2024年新年贺词就表明，和台湾的「统一」是「歷史必然」。而根据2024年4月公布的卫星图像显示，中国在戈壁沙漠仿造疑似台湾总统府的建筑物，可能是为了模拟两栖入侵。
要是真的发生此等规模的入侵，诺曼地登陆只会是小巫见大巫，全球经济也将受到灾难性的影响。台积电在台湾的制造工厂，本来就已经左右全球的生产制造节奏。台积电生产最先进晶片的速度与精度，全球各地无人能及。光是因为疫情期间影响晶片生产速度，就让全球汽车延迟交货长达数月。一旦发生战争，延误将会以年来计算，而且不限于汽车与AI领域，还包括智慧型手机、消费性电子用品、医疗设备，以及其他使用高端晶片的产品领域都将同遭波及。
但我大吃一惊的是，辉达并没有应付这种可能性的紧急计画。「一旦台湾和台积电出事，影响之大，就像是要我回答如果加州掉进海里要怎么办一样，」黛博拉．萧奎斯特这么说。萧奎斯特任职于全球市值最高的半导体公司，负责后勤物流事宜，但黄仁勋告诉她完全不用考虑这个问题。「我不希望她花半个脑细胞来思考怎么处理这种状况，因为这根本不是她能处理的事，」他说。萧奎斯特推测，如果战事发生，辉达会把订单转移给韩国的三星与全球其他合作伙伴。「我能告诉你事情会怎么发展，」她说：「那就是所有人的产品都得降低一个档次。」
意识到台湾的地缘政治风险，各国政府都开始出资打造自己的晶片制造工厂。在美国，拜登总统拨款数百亿美元税收，在俄亥俄州与亚利桑那州兴建工厂；日本、韩国与欧盟也有类似的计画。「全球化，至少在半导体方面，已经是没有了，」张忠谋在2023年底向台积电的员工如此表示：「最重要的还是国家安全。」
最后一次采访
当天我们的访谈是从一片和乐开始。我先恭喜黄仁勋主题演说表现精彩，再问了他在台湾的生活、他的家庭，以及他如何适应这份初来乍到的名气。他的回答简短扼要。接着我明确问到，AI可能创造哪些新的就业机会？
「这个嘛，你可以问问自己，如果做数学的边际成本为零，你接下来会做些什么？」他说。
「我不知道，」我说。
「嗯，你刚才问的其实就是这个问题。OK的啦，你跟我一样聪明，一定能想出答案。」
我呆了一下，一头雾水。这对我来说实在太复杂，黄仁勋对我的聪明程度只是过奖，我远远不到他的等级。我一时不知道该怎么问下去，就决定让他看看那个曾经让卡坦察罗反应激动的科幻小说家亚瑟．克拉克受访影片。随着影片中克拉克絮絮叨叨讲着机械演化可能的未来，我也看着黄仁勋的脸上逐渐失去血色。
「我觉得你访错人了，」他冷冷的说。「你似乎是在访谈马斯克，但我不是他。」我停了一下，不知道该说什么，但为时已晚，我已然引爆地雷。
「这会……会不会毁掉工作就业？」黄仁勋道，语气中的怒火愈烧愈旺。「计算机会毁掉数学吗？这话题搞了这么久，我真的是受够了，」他说。「我再也不想谈这个话题！每次都是同样的对话，讲了又讲、讲了又讲、讲了又讲。人类发明农业，让生产粮食的边际成本降到零。这对社会是好事！我们大规模生产电力，让砍树、生火、搬运火苗与火把的边际成本也几乎降到零，然后人类就能去做点别的事。然后，我们也让计算的边际成本变成零，现在谁还做什么长除法！成本都是零了！」他这个时候已经是在大声怒吼。「我们让各种事物的边际成本降到零，就这样一代、一代、再一代，但每次都还要再谈一次这一模一样的对话！」
我想要转换话题，却只是徒然。他的怒火开始交杂着厌恶。他开始教训我，彷彿我是个任性的小屁孩。他说，他本来对我寄予厚望，但我让他失望，我浪费他的时间、浪费大家的时间；这整本书的整个计画都开始遭到质疑。黄仁勋的两位公关代表也在现场，但没有任何打算插手的迹象；他们可不想引火上身。
柯克觉得黄仁勋那场怒火是背后有所盘算。但我可以说，当时我并没有那种感觉。黄仁勋似乎就是无法克制他的愤怒，炮火勐烈四射，而且完全不恰当。我并不是他的员工，他对我发火没有任何好处。他似乎就是感到厌烦，不想再被问到自己在打造的工具可能带来什么负面影响。他觉得这个问题太蠢，他也被问过太多次。
「这就不是什么荒谬的科幻故事，」他说。他向桌子另一端那两位动也不动的公关代表示意。「你们懂吗？我不是看一堆科幻故事长大的，这也不是什么科幻电影。我们都是一群严肃的人，在做严肃的工作！」他说。「这才不是什么玩笑话！不是在重复什么亚瑟．克拉克的小说情节。我没读过他那些该死的书。我才不管那些书！这才不是，我们就不是什么科幻小说！这间公司不是什么《星舰迷航》！我们不做那些事！我们是一群严肃的人，在做严肃的工作。而且，这就是一间严肃的公司，我是个严肃的人，在做的是严肃的工作。」
接下来长达二十分钟，黄仁勋的语气时而指责、时而愤怒、时而轻蔑，质疑我的专业、质疑我的採访方式，也质疑我对这项计画认真的程度。他指责我是在对他做精神分析，他说他非常不喜欢回答我那些传记式的问题，特别是那些刺探他精神状态的问题。「我不喜欢这些挖人隐私的问题，」他说。「我不喜欢谈我自己，好吗？！我不想搞什么心理治疗。」他觉得我问的问题很蠢，说那些问题「缺乏想像力」。虽然一切证据都明摆在眼前，但他就是不承认自己有什么特殊之处。「你看，我这个人，我就是个超级普通人啊，」他说。
「我从来没遇过你这样的人，」我说。
「我就是超普通，」黄仁勋说。
慢慢的，那股怒火散去。黄仁勋几次改变话题，谈到即将推出的产品，关心那两位公关代表的福利，谈到已故的约翰．尼科斯对CUDA专案的重要性，甚至还有一次谈到罗马帝国。他继续温和的训斥，他已经受够我了，接着我就被带出门外。我就这样在困惑中结束访谈。我和许多高阶主管有过许多剑拔弩张的对话，但从来不曾有人如此对我大发雷霆。我一方面大感震惊，但说实话，也有点飘飘然。就某种意义而言，能成为黄仁勋发怒的对象也是种荣幸：想进到他的核心圈子，都得经过这样的仪式。离开会议室的时候，我把头转向其中一位公关代表。
回想起来，显然黄仁勋是刻意要让情绪失控，刻意要对我大发雷霆。在表演开始之后，他的怒火确实是出于真心，但一切都只是为了表达他背后一个更大的重点：他非但不读科幻小说，其实更对科幻小说深恶痛绝。他这个人，走的是严肃而认真的路线。
黄仁勋之所以能在其他人都鎩羽而归的领域，如平行运算、AI、Omniverse等取得成功，正是因为他不接受对未来只有空想。他就是从第一原理出发，冷静审视各种技术，不为乐观或恐惧所动，只谈冷酷而有耐心的商业逻辑；正是这份独有的能力，让他能把企业的前瞻推到最远的极限。至于在那极限之外的事，他既不去看、也不去多做想像。人类灭绝的可能性已经超出公司策略的范畴，因此对他来说，这就像是在地图上未探索的地区画上一条恶龙同样愚不可及。
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