碩士學歷黃仁勳，剛剛當選美國工程院院士。

以後他還是教主、老黃、“核武狂魔”，但也得尊尊敬敬地被叫一聲“黃院士”了。

作爲美國工程師最高榮譽之一，今年（2024 年）共新增 114 名新院士和 21 名國際院士。

其中最受矚目的，莫過於英偉達創始人兼 CEO 黃仁勳。

入選理由是：其高性能圖形處理單元 (GPU)，推動人工智能革命。

這也是繼鋼鐵俠馬斯克、微軟納德拉之後，又一位科技圈風雲人物當選美國工程院院士。

需要注意的是，三人都沒有博士學位（doge）。

另外，一同入選的還有谷歌搜索副總裁 Nayak Pandurang、哥倫比亞大學執行副校長周以真、IEEE 首任華人主席劉國瑞、清華電子工程系黃翊東教授等。

老黃爲啥能當選？

這次黃仁勳得以入選的理由是：

英偉達高性能 GPU 正在推動人工智能革命。

黃仁勳作爲英偉達的靈魂人物，曾在採訪中毫不客氣地表示：

我們就是 AI 的世界引擎。

而英偉達跨入 AI 領域、站上這一頂峯，黃仁勳是關鍵。

1993 年，黃仁勳、克里斯・馬拉科夫斯基、柯蒂斯・普利姆創辦英偉達。早期，英偉達的業務專注於圖形芯片，主要服務於電子遊戲市場。1999 年，英偉達在納斯達克掛牌上市。沒過多久，它就推出了廣爲人知的 GeForce 系列。

在《雷神之錘》等視頻遊戲的推動下，GeForce 系列很快成爲備受遊戲玩家追捧的顯卡。

英偉達“命運的齒輪”，也在這時開始轉動。

要知道，英偉達能夠成爲 AI 計算的硬件霸主，很大一部分原因來自軟件 CUDA。這一架構能讓開發人員充分利用 GPU 的並行計算能力。

英偉達能夠找到這一支點，核心還在於老黃的慧眼識珠。

2000 年，斯坦福計算圖形學研究生 Ian Buck 將 32 張 GeForce 顯卡並行，通過 8 臺投影儀，他打造出了一臺 8K 分辨率的遊戲機。

Ian Buck 想知道 GeForce 顯卡除了能讓他在遊戲裏發射手榴彈之外，還有什麼其他用途。所以他黑進了顯卡的着色器，查看其中的並行計算電路，將 GeForce 顯卡改造成了一臺超級計算機。

隨後，黃仁勳火速將 Ian Buck 挖入了英偉達。

從 2004 年開始，Ian Buck 一直負責 CUDA 的開發 ——CUDA 是英偉達得以稱霸 AI 計算的關鍵，它提供的一系列庫和工具，能讓開發人員更輕鬆利用 GPU 的並行計算。

老黃提出，希望 CUDA 能在每一張 GeForce 卡上工作，讓超級計算大衆化。

與此同時，英偉達的硬件團隊也開始向着超級計算方向推進，他們開發出包含十億個電子晶體管的顯卡，能以更快速度完成計算。

2006 年，英偉達正式推出 CUDA。這在當時備受商業市場質疑，因爲“它花費了數十億美元、瞄準的卻是計算科學領域一個不起眼的角落”。這也一度導致了英偉達股價大縮水。

但正是這個“不起眼的角落”帶動英偉達撬動萬億市場。

2009 年，人工智能之父 Hinton 的研究小組開始使用英偉達 CUDA 平臺訓練神經網絡。因爲訓練結果超出預料，Hinton 之後一直鼓勵學生使用 CUDA。

深度學習神作 AlexNet，正是用 2 塊 GeForce 卡和 CUDA 平臺訓練而來。由於效果好、得分過高，當時甚至被懷疑是否作弊。

但最終，AlexNet 不僅拿下當年 ImageNet 冠軍，還標誌着深度學習卷積網絡正式誕生，同時也在學術圈徹底帶火了英偉達計算卡。

在這之後，深度學習浪潮到來。2013 年左右，黃仁勳正式將英偉達的未來押在了人工智能方向上。他當時得出的結論是：神經網絡將徹底改變世界，他可以利用 CUDA 在必要硬件上壟斷市場。

黃仁勳在一份內部郵件裏寫道：

一切都將進入深度學習階段。我們不再只是一家圖形計算公司了。

英偉達向 OpenAI 交付的第一臺專用人工智能計算機 DGX-1，由黃仁勳親自帶到 OpenAI 辦公室，馬斯克完成開箱。

2017 年，英偉達推出專門針對 AI 計算優化的 GPU 架構 Volta。它引入了張量核心（Tensor Cores）和深度學習加速器（Deep Learning Accelerator），進一步提高了 GPU 在深度學習任務中的性能和效率。

3 年後，英偉達再次自我革新，推出 Ampere 架構。

如今被各大廠商爭奪的一代“神卡”A100，正是基於這一架構。它針對 AI 和數據中心工作負載進行優化，引入了第三代張量核心（Tensor Cores）和結構化嵌入（Sparsity）技術，進一步提高了 GPU 在深度學習和大規模數據處理任務中的性能和效率。

ChatGPT 誕生前 8 個月，英偉達又推出全新 Hopper 架構，它專爲 Transformer 打造，能讓這類模型在訓練時保持精度不變、性能提升 6 倍，意味着訓練時間從幾周縮短至幾天。

幾次重大發布，英偉達幾乎都是恰好踩在趨勢上。

由此也讓黃仁勳 —— 這位站在英偉達背後的男人，有了更多傳奇色彩。

黃仁勳出生於 1963 年，今年 61 歲。

1972 年，9 歲的黃仁勳和哥哥一起被送到美國讀書，沒有父母陪同。由於是學校內“唯二”的亞洲面孔，他們經常遭受霸凌。爲了融入環境，他一度學着抽菸，但是並沒有學壞。

後來黃仁勳轉學，並且一直學業成績優異，在高中時連跳兩級，16 歲畢業，進入俄勒岡州立大學，主修電子工程。

畢業後，黃仁勳先後在 AMD、和 LSI Logic 等公司擔任工程師和高級管理職位。但因爲覺得自己“知道的不夠多”，他又開始在斯坦福攻讀碩士學位，1990 年，他在斯坦福大學獲得電子工程碩士學位。

1993 年，他正式創立英偉達。帶領英偉達幾經沉浮，走到現在。他對內部的“瘋狂管理方法”也開始被業內津津樂道。

如今，英偉達已市值突破萬億美元，成爲全球第六大公司，全球人工智能芯片市場份額可達 90%。

值得一提的是，公司名字源於拉丁語 invidia，意思是“仰慕”。原因是當時三人將所有的規劃文件都存在“NV”（意思是“下一版本”）的名頭下，因此需要一個既含有這兩個字母、又能夠展現對未來憧憬的名字。

公司最初的辦公場所是一家餐廳，因爲這裏比家裏安靜，還有便宜的咖啡。

還有哪些？

除了老黃以外，今年還有這些產業界知名企業的大佬入選。

• 谷歌搜索副總裁 Pandurang Nayak，負責網絡搜索排名技術。

• IEEE 首位華人主席、Origin AI 創始人、董事長兼首席技術官劉國瑞。

• Databricks 創始人兼執行主席 Ion Stoica，也是加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學教授。

• IBM 首席量子架構師 Matthias Steffen，曾參與從 Shor 算法到首次部署公開可用的量子計算機。

• 蘋果硬件工程總監 Cedric Xia，在電子和汽車產品做出了重要貢獻。

• 蘋果產品完整性高級總監 Carolyn Duran，曾英特爾公司工作 25 年，最後擔任零部件研究副總裁。

• 微軟科學家 Surajit Chaudhuri，專注於數據系統，用於自動化數據庫系統調優、數據庫查詢優化和數據清理。

……

另外還有哥倫比亞大學研究執行副校長周以真，清華電子工程系黃翊東教授等華人面孔，人機交互先驅、普適計算領域創建者之一 Yvonne Rogers，密歇根大學安娜堡分校機器人系首任系主任兼教授 Dawn Marie Tilbury 等學界教授當選。

美國國家工程學院是美國工程學界的最高學術團體，也是美國四大國家學術機構之一，與美國國家科學院、美國國家醫學院，以及美國國家科學研究委員會並列。

目前院士總人數達到 2310，外籍院士總人數達到了 332 個。

而能當選的標準十分簡單直接：

在工程研究、實踐或教育方面做出傑出貢獻的個人。

包括不限於對工程文獻做出重大貢獻、開拓新的和發展中的技術領域、亦或是在傳統領域取得重大進展，或開發 / 實施創新的工程教育方法等方面。

結合這兩年當選結果來看，也能看到一些特定的趨勢：

產業界人士矚目。相較於學界專家而言，產業界的人士佔了更大的比重。從企業中的架構師、技術負責人再到創始人、CEO 董事長在內，都在入選的大名單中。去年有馬斯克、 納德拉，今年有黃仁勳，以及每年像谷歌、微軟、蘋果等在內的企業高管都有多位成員入選。

技術領域覆蓋廣泛。既包括比如機器人、生物醫藥、航空航天、納米光學、新能源材料、集成電路等前沿領域代表，以及像冶金、石油、土木環境的傳統產業專家入選。

不唯學歷。包括馬斯克、納德拉、黃仁勳在內，其實都沒有“博士”學歷。更多的是工程導向，產業貢獻導向。

名利雙收黃仁勳

最後不得不說，老黃可謂是名利雙收。

近期，英偉達股價大漲，多次刷新歷史新高。

前兩天（2 月 5 日）總市值更是達到了 1.71 萬億美元，已是 AMD 的六倍，甚至很有可能超越亞馬遜和 Alphabet，僅次於蘋果和微軟。

有人統計，2024 開年以來 6 周時間內，市值增加了約 5000 億美元，幾乎相當於整個特斯拉了……

老黃妥妥人生贏家啊~

參考鏈接：

• [1]https://www.newyorker.com/magazine/2023/12/04/how-jensen-huangs-nvidia-is-powering-the-ai-revolution

• [2]https://www.nae.edu/312025/NAENewClass2024

本文來自微信公衆號：量子位 （ID：QbitAI），作者：明敏 白交

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