黄仁勋罕见聊成长史：9岁跟哥哥赴美 边工作边读书
如果时间回到 1993 年，很少有人会相信，一家只有几个人、押注图形计算的创业公司，未来会成为 AI 时代最重要的基础设施提供者。
更没人会想到，这家公司的创始人，曾是一个从中国台湾来到美国、在餐馆端盘子和洗厕所赚零花钱的移民少年。
30 多年后，黄仁勋和他一手创办的英伟达站上了全球科技产业的中心。从 GPU 到 AI，从游戏显卡到大模型训练，几乎每一次关键技术浪潮背后，都能看到 NVIDIA 的身影。
近日，在斯坦福大学胡佛研究所推出的访谈节目《Only in America》中，黄仁勋罕见将话题从 AI 和商业竞争拉回到自己的人生经历，讲述了移民美国后的成长故事、创业初期的艰难时刻，以及那些改变他命运的关键选择。
9 岁时，跟着哥哥两个人赴美
主持人：Jensen，谢谢你邀请我来到美丽的 NVIDIA 园区。我们认识很长时间了，也都与斯坦福有着一定的渊源。我想从那个 9 岁时来到美国的男孩说起。美国在很多方面都是一个宏大的移民故事，而你的故事非常独特。谈谈你刚到这里时的感受吧，那一定不容易。
黄仁勋：我出生在中国台湾。5 岁时，父亲到泰国工作，参与建设一家炼油厂，于是我们全家搬到了泰国，并在那里生活了大约四年。1973 年，泰国局势动荡，我的父母觉得那里已经不再安全。
那时，我哥哥 10 岁，我 9 岁。父母希望尽快把我们送出去，于是联系了住在华盛顿州塔科马的叔叔，请他暂时照顾我们。
我对美国的第一印象是：我以前从来没有在铺着地毯的房子里走过，第一次走在那样的环境中，感觉很奇特，就像穿着鞋走在床上一样。
接下来看到的一切都让我感到新鲜：早餐吃的谷物麦片、早晨播出的《赛车手》（Speed Racer）、下午的《帕特里奇家庭》（Partridge Family），还有各种各样的糖果和巧克力。一切都超出了我的想象，这个国家简直太神奇了。汽车、地毯，以及身边的一切，都让我觉得不可思议。
我们在塔科马住了大约三个月，之后父母把我们送到了肯塔基州奥奈达的一所寄宿学校。
那是当时美国学费最便宜、门槛也最友好的学校之一，而我父母的积蓄十分有限。那是一所很棒的学校，接收来自各种背景的学生，其中很多孩子家境困难，也有一些国际学生。我在肯塔基州奥奈达生活了大约两年。
主持人：在这之前我从未听说过肯塔基州的奥奈达。
黄仁勋：如果你去 Google 地图上搜索那个地方，会发现周围几乎什么都没有，只是地图上的一个小点。当时那里的人口大约只有 600 人。
对于两个独自在异国他乡生活的孩子来说，那段日子既艰难又让人害怕。但我哥哥非常勇敢，而我一直跟在他身后。
试想一下，一个 10 岁的孩子带着自己 9 岁的弟弟，从泰国出发，来到一个从未踏足过的国家。他们先降落在塔科马，随后又前往肯塔基，中途还要在芝加哥机场转机。芝加哥机场大得惊人，而我们必须自己找到下一趟航班的登机口。
现在回想起来，我哥哥真的非常了不起。他几乎独自完成了这一切。
主持人：这听起来风险很大，但你的父母觉得留在原地风险更大。当时人们对你们友好吗？
黄仁勋：那是 1973 年的肯塔基，当地依然存在不少偏见。学校里的人从未见过中国孩子，我哥哥和我是那里仅有的两个。当然，我们会遭遇偏见，也会面对作为外来者进入一个从未见过你这样的人群的小镇时所遇到的种种挑战。
但孩子终究是孩子。对当时的我们来说，美国依然令人惊叹。我参加了游泳队，也加入了足球队。那里的食物同样让人觉得新鲜有趣——香肠肉汁，谁会不喜欢呢？还有汉堡包。
游泳比赛结束后，教练带我们去了世界上最神奇的一家餐厅。食物装在盒子里，菜单闪闪发亮，整个餐厅看起来就像一艘宇宙飞船。那就是麦当劳。
移民通常没有太高的物质期待，却怀揣着巨大的梦想。你会对自己拥有的一切心怀感激，那种对奇迹的感受和由衷的感恩都非常真切。
后来，我的父母也来到了美国。他们变卖了全部家产，只带着几个行李箱来到这里。母亲在一所天主教学校做女佣，父亲则是一名工程师。他们努力工作、拼命攒钱，只为给孩子创造更好的生活。
我记得父亲买过一辆绿色的小货车，车里甚至没有座位。他在后面铺上地毯，又放了几个牛奶箱。全家人就这样坐在车里，从俄勒冈州一路开到洛杉矶，去看迪士尼乐园。那也是我们全家唯一一次一起度假。
“AMD 赞助了我”
主持人：你是如何进入大学，然后去斯坦福，以及在 Denny's 工作的那段经历是什么样的？
黄仁勋：我大概是 Denny’s 餐厅最好的品牌大使了，我特别喜欢那里。那时候，我从没想过自己能负担得起去外地上大学，所以原本打算留在俄勒冈州。
我一直很喜欢数学和科学。在高中时，如果你热爱数学和科学，身边通常也就会有两三个志同道合的朋友。我也有几个不错的朋友，我们一起成立了数学俱乐部、科学俱乐部和计算机俱乐部。每次活动结束后，大家就跑去打街机游戏、打乒乓球。
我的好朋友 Dean 选择去了俄勒冈州立大学，而我的父母和哥哥也都在那里，所以我后来也去了。那所学校的工程专业非常出色，不过这纯属机缘巧合。
也是在那里，我遇见了 Lori。她是班里仅有的三个女生之一，而整个班有 250 个男生。我是学校里年龄最小的学生，当时只有 16 岁，Lori 比我大一岁半。
我非常有“策略”地让自己进入了她所在的实验小组，一下子把竞争对手从 250 人缩减到了 3 人。后来，我用了那句经典的搭讪词：“想看看我的作业吗？”
就这样，我们一直走到了今天。
主持人：后来你是怎么去斯坦福的？
黄仁勋：我一直想去顶尖大学读研，但从来没觉得自己能负担得起。
大学毕业后，硅谷的招聘人员来到俄勒冈招人，我接受了 AMD 的工作机会。事实证明，那是一个非常正确的决定。工作本身很有意思，同事们也都非常优秀。
AMD 当时有一个项目：只要你被斯坦福录取，公司就会承担全部学费，而且继续给你发工资。对我来说，这简直就是梦想成真。我一边在 AMD 工作，拿着不错的薪水，一边由公司资助去斯坦福读书。
在斯坦福的那段时间，我的生活也逐渐步入正轨。我和 Lori 结婚了，有了孩子，还创办了 NVIDIA。
现在回头看，在学校读书的时候，你有时会觉得学到的东西太偏学术，不太确定以后到底有什么用。但当你一边工作、一边学习时，情况就完全不同了。尤其是在斯坦福，我能够非常清楚地看到课堂上学到的原理，是如何直接应用到工作中的。
我的家庭、孩子、公司、在斯坦福的学习，以及在 AMD 的工作，全都同时发生在那段时期。所有事情交织在一起，仿佛被放进了一个巨大的“大熔炉”里。
主持人：人们常说硅谷是一个生态系统，但你用的“大熔炉”这个词很贴切。斯坦福对你意味着什么？
黄仁勋：它完全塑造了我对计算机科学及其对产业影响的看法。那种技术、应用、基础科学与计算机科学战略之间的交叉，在那段时间深深印刻在我的脑海中。
NVIDIA 的诞生：通用计算不可能是唯一的计算方式
主持人：聊聊 NVIDIA 创立时的故事吧。创业初期的经历总是特别吸引人，因为那意味着你要承担巨大的风险，而当时谁也不知道最后会不会成功。
那么，在最开始的时候，是什么让你产生了“也许我们发现了一件了不起的事情”的感觉？那个点燃一切的灵感火花，究竟来自哪里？
黄仁勋：当时正处于个人电脑革命的早期阶段，也是摩尔定律和 CPU 时代刚刚起步的时候。整个硅谷几乎都围绕着 CPU、通用计算和 PC 在运转。
我和我的两位联合创始人 Chris 和 Curtis 一直在思考两个问题。
第一个问题是：所有真正重要的应用，难道都只能运行在 CPU 上吗？
我们觉得并不是这样。有很多极其复杂的问题，比如实时图形处理——那在当时几乎是计算机科学里最难的问题之一——还有物理模拟等任务，传统 CPU 架构并不是最理想的解决方案。
第二个问题是：我们能不能创造一种工具来增强 CPU，把那些不适合通用计算的工作交给它来完成？
就像家里不会只有一把万能工具一样，厨房有厨房的工具，车库有车库的工具。我们相信，计算机世界同样需要一种全新的工具，一种能够把普通计算机变成超级计算机的工具。
但困难很快就出现了：如果你发明了一种能让应用运行得更快的新架构，就需要开发者愿意为它开发软件；有了开发者，用户数量才会增长；用户增长后，销量才会上升；销量上升，又会吸引更多开发者加入。这本质上是一个正向循环。
可问题是，在此前几十年里，几乎所有应用都是围绕 CPU 构建的。你怎么说服开发者去拥抱一种全新的架构？这几乎是一个典型的“先有鸡还是先有蛋”的问题，而且非常难解。
后来，我们找到了第一个切入点——3D 图形。
但当时的 3D 图形市场其实很小。摆在我们面前的新问题是：如何找到一个既迫切需要这种新架构，又拥有足够大市场规模、能够推动它普及的应用场景？
最终，我们把目标锁定在电子游戏上。
现在回头看，我当时的商业计划书在很多人眼里几乎是不可能拿到融资的。因为里面充满了各种“先有鸡还是先有蛋”的难题。很多投资人都觉得，这件事根本做不成。
但这恰恰也是硅谷最迷人的地方。
最终，红杉资本、萨特山创投（Sutter Hill Ventures）决定投资我们。也正因为如此，我们得以聚集起世界上最聪明的一批计算机科学家。
从一开始，我们就坚持一个非常朴素的信念：通用计算不可能是唯一的计算方式。
这个世界上还有很多极具价值的问题，需要用全新的计算架构去解决。我们最初从图形处理开始，随后又扩展到地震数据处理、CT 图像重建、超声波处理、分子动力学模拟等领域。
后来有一天，几位研究人员——斯坦福大学的 Andrew Ng（吴恩达）、多伦多大学的 Geoffrey Hinton，以及纽约大学的 Yann LeCun——都在试图攻克同一个问题：深度学习。
他们发现，我们的架构与这个领域天然契合。
我很快意识到，这可能是一个 NVIDIA 能够做出巨大贡献的方向。随着我们的持续投入，计算机视觉取得了前所未有的突破。
而这也促使我们开始思考更深层的问题：为什么它会奏效？它还能做些什么？它最终能发展到什么程度？又会给整个工业界带来怎样的影响？
我们不断拆解这些问题，从第一原理出发，一步一步重新定义 NVIDIA 在这个世界中的位置。
这个过程需要推理，需要愿景，需要战略，也需要纪律、耐心和信念。
但归根结底，最重要的是韧性。在外界真正开始关注我们之前，我们已经在这个方向上默默耕耘了整整十年。没有外部激励，也没有多少正面反馈。很多时候，你只能依靠内心的信念，坚持相信自己正在走的方向是正确的。
AI 与未来
主持人：你是一个“谨慎的乐观主义者”。请解释一下这个词。
黄仁勋：智能是社会、工业和我们所从事的一切工作的基石。其核心成分就是智能。我们需要谨慎，是为了确保技术的进步是可控的，确保它能像承诺的那样工作。功能性的东西才是安全的。我希望我的车能像承诺的那样行驶，AI 也必须如此。
目前的一个挑战是定义“什么是 AI”。我把它看作一个五层蛋糕，我们必须在每一层都取得胜利：
能源层：电力、土地和热量。
芯片层：这是我所在的领域。
基础设施层：类似云服务。
AI 模型层：这是目前大众讨论最多的层。
应用层：这是对国家最重要的层。
将 AI 应用于医疗、军事、国防、网络安全、交通和制造业。虽然美国目前在各层都处于领先地位，但在技术转折点上，领导地位是可能发生变化的。我们的政策不应阻碍应用层的发展，因为谁能最好地利用这一层，谁就能最大程度地发挥这场工业革命的价值。
