# 英伟达的阳谋、破绽与野心 | 对话行云创始人 Mackler 季宇 > 42章经 精读 - 发布日期：2024-06-10 - 主持：曲凯 - 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6666dd6a94977a26ef5e07b7 - 网页版：https://42zhangjing.qiaomu.ai/ep/6666dd6a94977a26ef5e07b7.html - 精读字数：约 6499 字（阅读约 14 分钟） > 本文为 42zhangjing.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。 2024 年 6 月，英伟达市值刚跨过 3 万亿美元，超过苹果成为全球第二。同一时间，42 章经的主持人曲凯请来了一位被好几个人同时推荐的人，行云集成电路创始人季宇（知乎 ID：Mackler）。季宇是清华物理本科、计算机体系结构方向博士，做过华为天才少年，在海思做过 AI 编译器。硬件、软件、开发者三层的视角他都有，所以聊英伟达这件事，他能从指令集一路讲到开发者为什么不愿意换芯片。 这期节目没有花时间做名词解释的堆砌。CPU、GPU、CUDA 用几分钟讲完，剩下的时间全在一个问题上：英伟达到底是怎么从英特尔那个看起来无懈可击的垄断体系里杀出来的？季宇的答案是一连串「阳谋」，而且这套阳谋今天正在被英伟达自己用在新对手身上。 季宇对英伟达的判断很直接：**算力芯片这个市场是垄断市场，垄断的机会从来由每家公司自己创造，大势所趋给不出来。**这句话既是复盘英伟达的过去，也是他创业做行云的出发点。下面按时间顺序把这场对话的核心内容整理出来。 ## 几个老教授和几万个小学生 1:26 节目开头，季宇用两个比喻把基础概念讲清楚了。CPU 像一个能解高等数学的老教授，擅长串行的、复杂的、单线程的任务。GPU 像几万个小学生，单个拎出来只会做小学算术题，但胜在人多，可以并行地把海量简单计算同时做完。 CUDA 则是调度这几万个小学生的指挥部，是一套让开发者能利用这种并行算力的通用开发方式。曲凯追问：CPU 有没有类似 CUDA 的东西？季宇的回答是，CPU 太通用了，上面的语言极其丰富，C 语言、各种编译器、操作系统，都是大家自发围绕 CPU 建起来的。英特尔不需要自己建，因为整个计算机行业都在替它建。 这正是英伟达要面对的巨大势能差。**英特尔是偏半导体基因的公司，很多事是别人帮它做的；英伟达要自己把上面一层层全建起来。**季宇说，这是他理解英伟达历史的起点，也是很多人低估黄仁勋的地方。 ## 说英伟达靠运气，是低估了老黄 4:21 九十年代有一波 3D 图形加速卡的热潮，英伟达不是最早入场的那批。很多后来的叙事是：英伟达押中了赛道，坚持投入，所以赢了。季宇不认同这个讲法，他认为这把黄仁勋的战略魄力讲小了，听起来更像靠运气。 他给出的框架是英特尔的开放体系逻辑。历史上除了 3D 图形加速卡，还出现过很多其他加速卡。英特尔开放这套体系，目的是让围绕 CPU 的计算机系统能进入所有行业。每个行业有独特需求，CPU 一时满足不了，就让加速卡先上；等加速卡把需求做收敛了，CPU 一集成，加速卡的市场就没了。 3D 图形加速当时正处在这个过程里。如果英伟达没有深刻洞察这一点，几年后图形加速市场大概率会被 CPU 集成掉，然后消失。英伟达的应对是提了一个当时看起来很狂的目标：**英特尔按摩尔定律十八个月翻一番，我们要做到六个月翻一番。** 逻辑很硬：只有跑得比 CPU 快得多，才能避免被集成。曲凯提到前几天大家算过，英伟达过去十年性能提升了一千倍。季宇说，这个曲线在当时就定下了，而且真的做成了，所以 GPU 变成了独立的品类。今天大家默认独立显卡是打高端游戏的必需品、集成显卡是垃圾，这个「默认」其实是事在人为的结果。 ## 解构英特尔：不做替代品，做外挂 5:34 季宇反复强调一个容易被误解的点：GPU 不是 CPU 的升级替代，而是 CPU 的外挂和延展，两者要合起来用。 他把 CPU 比作一颗具备 A、B、C、D、E 多种能力的芯片，小到 PC 大到超算全用它。英伟达的做法是把其中一部分能力单独拿出来，做到足够强，而不是去做一颗更好的 CPU。很多场景真正需要的是 B、C、D、E 这几种能力的组合，那就在这几个维度上做得比英特尔强，其他维度可以放弃。 这个选择背后是对计算机行业惯性的判断。季宇说，想彻底颠覆整个计算机系统非常难，这套系统是几代人积累出来的，没人会为了一个新需求就把整台机器换掉。所以英伟达没有说「我要取代 CPU」，它做的是把计算机系统的形态从纯 CPU 拖到 CPU 加 GPU 的组合体系里来。这个过程是平滑的，因为它没有把 CPU 扔掉。 > 他不是做了 GPU 去取代 CPU，他是把计算机系统的形态从纯 CPU 拖到了 CPU 加 GPU 的体系里来。 季宇认为这是以小博大的经典打法。英伟达和英特尔竞争的不是「买谁的设备」，而是「在计算机系统里谁更重要」。更妙的是，英伟达推的体系建立在竞争对手的地基上：英特尔把 CPU 做得更好，CPU 加 GPU 的体系也会更好，英伟达可以免费搭车。曲凯的总结是「先进入你的生态，再慢慢把宿主转化掉」。 ## 一场三层嵌套的阳谋 15:47 曲凯问：英特尔为什么拿它没办法？季宇把答案拆成三层，每一层都是一道让英特尔难受的选择题。 第一层，未来的计算机系统是纯 CPU，还是 CPU 加 GPU？对英特尔来说，纯 CPU 最简单，因为它本来就是老大。但只要 CPU 加 GPU 这个组合做得足够亮眼，纯 CPU 体系就会被取代。英伟达在这一层已经赢了一步，因为它把战场从 CPU 拖到了 GPU。 第二层，如果英特尔认了 CPU 加 GPU 的形态，自己下场做 GPU，那就等于和大家一起推动 GPU 飞速发展，让 GPU 在体系里越来越重要。英伟达又赢一步。 第三层，才是谁的 GPU 成为主流。可这时候赛道是英伟达主推的，它有先发优势。英特尔的基本盘在 CPU，被拖到一个陌生赛道，要么加入对方把自己原来的赛道干没，要么退回原地。 季宇说，这就是阳谋的意思：**我是好的，你也知道我在做什么，但你拿我没办法。**英特尔也没法把门关上，因为那套开放体系是它自己立的招牌，关上门等于破坏整个计算机系统的可扩展性，等于自断根基。 曲凯拿软件公司做对比：Google 如果出一个 Perplexity 式的搜索，是在打自己的份额。硬件这边，CPU 加 GPU 反而扩充了英特尔的体系。季宇补充，它同时也在解构 CPU 的作用：纯 CPU 时代所有需求最后都换算成买多少颗 CPU，变成 CPU 加 GPU 之后，CPU 只负责控制，计算归 GPU。 英特尔什么时候开始认的？季宇的判断是，3D 图形加速这个小市场，九九年之后英特尔基本认了，但那时它觉得显卡不是人人要，数据中心还在大把赚钱。真正的转折是 AI 应用爆发，英伟达抓住机会在数据中心里的份额越来越大，AI 软件生态也高速积累起来。等到其他家回过神，差不多要到 2016、2017 年。但直到今天，英特尔也没有完全放弃「计算应该回到 CPU」的念头，这符合它的利益，也是它纠结的根源。 ## 护城河不是芯片，是芯片之上的生态 23:41 曲凯问，挡住后来者的到底是硬件还是软件生态。季宇的回答很干脆：软件生态。 他的解释是，计算芯片的算力是有形态的。算力芯片涉及指令集、编程模型，编程模型又影响上面的编程语言和所有开发工具。当上面已经积累了海量软件，下面这颗芯片的指令集和编程模型就成了事实标准。想撼动它，光把算力指标做上去不够，算力形态本身也很难撼动。这是一条隐形护城河，它也守护了英特尔 x86 体系这么多年，哪怕英特尔犯了很多错，地位依然难被摇动。 季宇由此区分了两类半导体公司。AMD 是标准画像：擅长半导体技术，跟英特尔拼 CPU，跟英伟达拼 GPU，但很难定义新的半导体品类。定义新品类是极特殊的能力，像苹果发明智能手机，之后一堆厂商可以卷智能手机，但发明这件事本身极难。它不只是技术问题，更关键的是产品怎么面向开发者、怎么撬动软件行业的人投入到一个新体系里。 标准品类的竞争逻辑是把毛利率打下来，价格越打越低。算力芯片不是这样，它是高度垄断的，因为你没法靠「技术更强、价格更低」去取代它。英伟达是唯一一个在这种游戏规则下玩得顺畅的公司，甚至把英特尔挤成了边角料。 曲凯用细胞分裂来比喻：本来是单细胞（英特尔），慢慢分裂出另一个细胞（英伟达），中间还连着。AMD 则是在两边都提供方案，靠纯硬件层面拼。季宇认可这个框架，并补充说 AMD 能吃到 CPU 市场，是因为 x86 有交叉授权，形态已经一致，它可以用标准半导体的方式去卷。 那为什么没有另一家同等体量的创业公司跟英伟达同时起跑？季宇说，塑造阳谋不会变成大势所趋，大势所趋是行业保持现状。你改造成功了，你也垄断了；改造不成功，没人会认为那是趋势。芯片和计算机系统形态是「最放门头」的东西，一旦改变就很难往其他方向纠正。越靠近应用，稳定性越差但短期越赚钱；越往下，可替代性越难被搬动。 ## 老黄一开始就想清楚了 31:54 曲凯问，黄仁勋是不是一开始就想得这么清楚。季宇说一定是。回头看早年的采访，他那时就已经有这些认知：六个月翻一番，以及「这是关于 PC 灵魂之争，不是一台设备的争夺」。 季宇给黄仁勋的能力下了个定义：**他非常擅长卷上层那套逻辑，面向软件生态，面向怎么调动开发者和需求，把计算机系统往他想要的方向推。** 他用生物进化来打比方。所有生物都从单细胞开始，计算机系统也一样。今天世界上存在的所有动物都是可能的形态，各有各的活法，但一个大的行业里最多只会有一到两种可能性。所以争夺的重点是「往哪个方向进化」。英伟达在做的，是不断塑造进化的方向，让它对自己有利。 大海要你走上陆地，你是长出脚，还是把原来的鳍演化出来？英伟达是带大家走上陆地的那一方，英特尔则想往深海走。长出新器官还是让旧器官发生量变，这个选择背后是软硬件必须统一往前走。季宇说，这也是芯片产品难定义的原因：**软件公司做不了这件事，因为你得知道硬件的边界在哪。** 以小博大的具体解法是单点打爆。英伟达选的是吞吐。CPU 像大学教授，擅长解微积分，但没法在很短时间内做完几万道小学算术题；一万个小学生可以。多核、多线程这些技术英特尔也有，改改参数就能往 GPU 形态演化，但这么做的代价是单线程延迟崩掉。英特尔必须保证解一道复杂数学题的速度足够快，这两个目标天然冲突。 > 他选了一个自身一定有矛盾和博弈的点，逼着对方如果要打你，就得做选择。 季宇说，英伟达整体塑造的是一系列阳谋，不是单个招数。 ## 破绽：越全能，越可能被解构 38:07 曲凯问季宇看好英伟达到什么程度。季宇说，它的能力在半导体行业独一无二，今天还是巨无霸，垄断性比大家想象的更难打破。有人讲 Transformer 收敛了、护城河变薄了，他举了个反例：今天大家对 x86 CPU 还有多少需求？没多少，但英伟达想扳倒它都要花很大精力布局，能不能成还要看未来几年。 他也不认为英伟达的护城河是某个专利或某个 PhD 才能做的技术。技术本身很难构成真正意义上的护城河，否则市场早就演化成多家巨头，像内存条那样三家分天下。 那破绽在哪？季宇说，不在大势所趋层面，那些它一定会改。要跟英伟达竞争，本质上要像它当年一样，给它塑造一整套阳谋。有人提 GPU 加 NPU，专门针对 AI，季宇认为不现实，因为 AI 正是英伟达的优势区。他拿互联网时代打比方：那时互联网企业主要跑数据库和 Web 服务，你说做一个数据库专用处理器，没有机会，因为那本来就是英特尔最强的 IO 和控制领域。 真正的切入点在于，AI 让 GPU 承担的功能变得非常庞大：计算、显存、互联，什么都要。**一个芯片越全能，反而越可能被解构，因为要兼顾的东西太多。**当年英伟达定义的是「CPU 做控制面，我做计算面」，今天计算面本身变得极其综合，有没有机会再拆一次，季宇说，还是事在人为。 曲凯追问：这些组成部分英伟达也能拆开卖，那拆解还有什么意义？季宇说，它的拆是在自己体系内给配置选项，比如交换机和 GPU 的配比，但买什么都在它的全家桶里。他判断，把整个计算机系统变成 NV 全家桶，符合英伟达的利益，它一定会往这个方向走。英特尔当年的开放体系逻辑其实也类似：你们帮我试错，试完我集成，集成完我还是全能。 ## 开放体系被扔到一边，就是别人的机会 45:23 季宇在这里讲了他认为最有意思的一层：英伟达今天把体系搞得越来越封闭，恰恰给了别人机会。 计算机系统是一个有机体。如果你驾驭一个开放体系往你想要的方向走，这个体系出来还是你说了算。但如果你想从这个开放体系里 fork 出一个封闭体系，等于把开放体系扔到一边，那别人就有机会把它重新激活。 他提到白盒体系，也就是类似英特尔当年那套开放体系。英伟达往私有化走，行业是受损的，只有它拿到高溢价。如果能推动白盒体系起来，全行业会有第二选择。今天的 x86 处理器还有 AMD，英伟达很多处理器也用 AMD 的，但如果它想把 x86 也踢掉，完成整个计算机系统的闭环，对产业发展是不利的。 这也是行云这类公司的宏观出发点：塑造新的芯片品类，让开放体系重新有竞争力。**PC 产业也好，互联网产业也好，硬件底座一定要是白盒的开放体系；一个高度垄断的体系，最终会让全行业的投入产出比算不过账。** 曲凯总结：GPU 这仗早就打完了，只看 GPU，未来不会有人能跟英伟达竞争，除非整个体系变化。季宇同意，并补了一句：算力芯片是垄断市场，垄断企业都是独一无二的，垄断机会一定是每家公司自己创造出来的。想分一杯羹，最终目标一定是走向垄断，至少在某一个芯片品类上。 ## 大模型的 one shot，是深度学习没覆盖的新东西 49:27 节目最后聊到大模型和算法。季宇说，算法演进和芯片的逻辑很像。很多人说深度学习不行，想另起炉灶，但深度学习的潜力远不止过去看到的那样。取代它的，往往不会是完全另做一套，更可能是从深度学习里演化出别的新东西。 他承认自己过去想得更复杂，没想到大模型用这么简单的方式就产生了新东西。反思之后，他认为大模型相对深度学习的关键变化是 one shot 能力：它能理解上下文，从上下文里快速学东西，而过去的深度学习只能从数据集里学。这个能力一定程度上来自语言。OpenAI 的人讲「压缩」，季宇说压缩本身是深度学习就有的能力，大模型的新东西是把语言的抽象和 one shot 能力一起压缩进模型，让模型获得了语言附带的能力。**这个能力没有被今天的 scaling law 覆盖，所以还有扩展空间。** 他判断，未来更可能发生的是：语言模型在上下文、模型尺度上发展到一定阶段，某些尺度变得极其庞大，又产生新的雕花方式，雕着雕着出现新的平台化能力。这是更长时间尺度的事。 ## 英伟达的微妙处境，和给三个人的建议 51:54 曲凯问英伟达的出货和营收会怎么变。季宇说，英伟达很知道怎么把市场做大，但它的商业利益又要求它卖得越来越贵。AI factory 的概念、「买得越多省得越多」，本质是「我把规格提升一百倍，收你十倍价格」。这里有个微妙的两难：当高溢价真正伤害行业、让行业冷下来时，它有很强动力把市场重新做大；但在市场还愿意高度投入的阶段，它一定希望溢价足够高，并借趋势把计算机系统做成完全封闭的形态。 它一直在找契机。只要发现 CPU 和 GPU 之间有瓶颈，它就会立刻鼓吹这个瓶颈很重要，把行业往这个方向推；如果软件上找不到好办法，它就能推成；如果大家有别的方式，它就推不成。这是一个博弈过程。 如果今天你是黄仁勋，最重要的事是什么？季宇说两件：第一，把大模型产业真正推起来，让市场真正变大；第二，在那套游戏规则里真正变成全家桶，把今天的计算机系统改造成 NV 全家桶。第二件事的收益是生态位，如果它在封闭体系里演进十年以上，软件体系跟它绑得极死，那时候再想突破就极其困难，护城河会比今天大家想象的深得多。 如果今天你是英特尔？季宇说它很矛盾：一方面不愿承认 CPU 只做控制，还想把计算拿回 CPU；另一方面，对它更好的做法可能是把 PCIe 这类带宽提升起来，让围绕它的开放系统重新有竞争力，拉着全行业做 GPU、做 AI 芯片的人一起去跟英伟达卷。它现在不愿意承认自己在这场争夺里已经失败了。 如果今天你是 AMD？季宇说 AMD 在两边 follow，是 x86 很重要的一环。如果能牵引整个系统，至少 CPU 围绕这个系统能做得更好。但它也做 GPU，看起来更诱人的做法是从 GPU 直接跟英伟达竞争，虽然在他看来几乎不可能成功。 把这场对话听完，能带走的判断大概有三条。第一，英伟达的护城河不在某一代芯片，而在它几十年塑造出来的算力形态和软件生态，评估任何挑战者都要先问「它有没有定义一个新品类、并把开发者拉进来」。第二，判断英伟达的下一步，看它怎么处理「做大市场」和「收高溢价」这对矛盾，这比看单季财报更能说明问题。第三，如果你在做芯片或 AI 基础设施，别在英伟达最强的维度上做替代品，去找它因为太全能而不得不兼顾、因而露出缝隙的地方，然后像它当年那样，塑造一个让对手必须做选择的阳谋。