2016年，黄仁勋为OpenAI送去了全球首台DGX-1超算
很明显，你我都不会去做这样的投资，也不一定有机会成功，但就是黄仁勋在这种细分业务上的投入，让一小部分科学家实现改变世界，而这才是回答你问题的关键所在。
那些一路陪伴黄仁勋走过这一过程的人，获得了超乎想象的回报，他们也都意识到，（有些项目）尽管听起来很疯狂，但决策最终是对的。所以才会让很多人觉得，“好吧，我们没法质疑这个人。”
翻一翻他的演讲你会发现，在英伟达成立的前20年里，他从未谈论过人工智能。
2010年，它们还为GPU并行计算编写过教材，AI都不在它们规划的应用场景里——由于历史上人工智能经历了很多失败的投资时代，所以在那个年代，一个学术计算机科学家如果进入人工智能领域，就等于注定要选择了贫困，根本没有商业化的机会。
英伟达力推并行计算架构之前，它也经历了数十次的失败，所以对于英伟达来说，投资CUDA，搞并行计算的风险就在于，怎么将冷门的AI、频频失败的并行计算结合起来，创造出可以成功的产品。
现在回过头看，当并行计算取得成功后，很多人看到英伟达独享这种成功的效益，甚至黄仁勋一开始也没能预料到这种成功，但
他的特点就在于，只要见识到并行计算的潜力之后，就会比其他人更敏捷地响应
——仅仅3个月之后，他就将英伟达从一家GPU公司，重塑为人工智能公司。
2013年、2014年，当年没有什么人工智能应用，没有ChatGPT，这种布局风险极大。他的首席科学家比尔·戴利告诉我，“黄仁勋在看到神经网络在GPU并行计算上展现的能力时，第一个意识到GPU的潜在价值。”
腾讯科技：
黄仁勋说英伟达早期没有对GPU的并行计算进行大力营销推广，听闻杰弗里·辛顿曾经向英伟达申请过GPU，但未得到回应，是不是代表英伟达没有怎么和辛顿这样的AI科学家、研究院分享技术？
斯蒂芬·威特：
英伟达一直在尝试引起科学家们的关注，只不过辛顿团队（凭借AlexNet卷积神经网络）在ImageNet上大放异彩之前，几乎没有得到外界的关注。
事实上，英伟达每年都会举办年度技术大会，邀请AI领域专家来演讲，辛顿在当时只是几百名演讲专家其中之一，没有获得足够的关注。AlexNet亮相之后，辛顿团队的研究受到了来自谷歌创始人拉里·佩奇、黄仁勋等硅谷巨头的关注，只不过在和黄仁勋面谈机会之前，英伟达内部像卡坦扎罗这样的工程师就已经针对这项技术给他做了充分的汇报。
所以，他其实很早就意识到了GPU之于神经网络的价值——不仅仅是为玩游戏而制作显卡，而是能彻底改变整个技术领域。
你看，2005年、2006年，如果你取出一个英特尔微芯片，撬开外壳用显微镜观察，然后对英伟达芯片做同样的事情，英伟达芯片看起来完全不同，这种差异必须是领域专家或专业人士才能理解。
尽管
英伟达的人知道自己拥有非常强大的力量，我认为他们在传达自己所构建的东西有何特别之处时，遇到了一些困难，所以华尔街和投资者当时并未理解这一点
，以至于这家公司的股票在10年期间起起落落
，看起来真的很糟糕。投资者意见不一致，导致财务表现不佳，他们并不认为英伟达的产品有什么特别之处，直到人工智能的出现证明了英伟达的正确性。
腾讯科技：好运在这个过程中起到了很大的作用吗？
斯蒂芬·威特：我问你一个问题，假设有一群人在码头上钓鱼，其中一个人拿着网在海滩捕鱼，码头上的人们都在嘲笑他，但这个人还是坚持了十年，期间一无所获，直到有一天，他捕到了一条有生以来见过的最大的鱼，你认为那家伙是运气好，还是有远见？
腾讯科技：
