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如果没有他，Google、脸书正在研究的机器学习、人工智能（AI）可能无法进展那么快。他，也是让Tesla创办人马斯克（Elon Musk）亲自写Email，表达希望成为第一个拿到最新AI GPU的人。他是黄仁勋，NVIDIA创办人暨执行长。
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NVIDIA执行长黄仁勋指出，台湾政府应把AI列为重点发展产业，工业4.0的基础就是AI，不是钢也不是蒸气。
科技界的变色龙
如果要用一个动物来形容NVIDIA，应该是变色龙，倒不是因为那亮绿色为底的LOGO，而是对环境的洞悉力，NVIDIA常常能抓到产业将迎来什么大风，或是预先察觉即将到来的革命，提前做出准备，就像变色龙根据周遭环境来变换体色一般，使它走出瓶颈，打开新局。
以传统PC产业来看，现在还能具备亮点、吸引投资人的公司几乎没有，不论是深度学习、机器学习、自驾车、虚拟实境（VR）、电竞，每一个都跟NVIDIA大有关系，那不是「xx概念股」这种凑合式的关系，而是真真切切的应用，没有NVIDIA技术在底层打下坚固的基石，这场AI革命不可能来得那么快。
今日在台湾举办的GTC（GPU Technology Conference）技术大会上，被黄仁勋吸引而来的听众塞爆了整个会场，他畅谈AI就是魔术，这场革命已经到来，他秀出专为深度学习打造的Pascal GPU，更令人印象深刻的是，NVIDIA没有额外写一个程序、完全靠机器学习打造的自驾车BB8。他也罕见地向台湾政府喊话，「应把AI列为重点发展产业，工业4.0的基础就是AI，不是钢也不是蒸气！」
「三年前我在做Pascal时，没有人听过深度学习，那时我要投资20亿美元，大家回答：你自个儿来吧」他说，「我做别人不喜欢做的事」，那股意气风发的姿态，全场都感受到了。
但是，他也不是一路走来都能享受成功滋味，当年智能手机翻天覆地而来，NVIDIA试图要以Tegra系列处理器打进手机以及平板电脑市场，有了Tegra加持，可协助手机公司打造性能佳的多媒体手机，打电玩、看影片顺畅又清晰，一度吸引不少手机品牌支持，包括摩托罗拉、宏达电、LG等，但不是不受市场欢迎就是爆出不少问题，最终，NVIDIA还是不敌高通或是中低价的联发科，只好在两年前无奈退出手机市场，不过这反而让NVIDIA将Tegra聚焦在汽车领域，并发展GPU新的应用领域如人工智能，从结果论来看，当初的跌跤或许是好事一桩。
NVIDIA不是GPU公司，我们是人工智能运算公司——黄仁勋
后来，就是大伙看到的事了。
近一年来，NVIDIA股价一路上攻，股价站上60美元。Google、微软、IBM、Facebook找他合作AI，Google自驾车之父Sebastian Thrun、宾士、Volvo找他合作自驾车，让站在台上的黄仁勋能够大声说：「NVIDIA不是GPU公司，我们是人工智能运算公司」。
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NVIDIA近一年股价一路走高。
Ｗhy GPU?
为什么GPU会在AI扮演如此重要的角色？为什么AI研究人员都选择GPU做深度学习？这其实要从2012年谈起，多伦多大学研究生Alex Krizhevsky发现可以利用GPU来训练他发明的神经网路运算逻辑AlexNet，他用了两个NVIDIA GeForce GTX 580 GPU在两天就训练了AlexNet辨识影像，这篇论文赢得ImageNet比赛的冠军，吸引了全球研究AI人员的注意。「这就是AI Big Bang（大爆发）的起源」。
黄仁勋进一步解释，GPU电脑绘图运算其实就是模拟人类智慧，例如你把眼睛闭上，想像两个人打乒乓球，当我们思考时，大脑会产生心理图像，我们的大脑就像GPU，上千的小型处理器通过突触、神经元并行连结的方式工作，就像人的大脑一样。
运算产业每隔十年就会风云变色，当微软推出Windows 95，是杨致远创办雅虎的那一年，展开了网路和电脑的革命，10年后，亚马逊布署AWS云端服务，开启了行动运算服务纪元。我们也看到电脑架构在改变，Wintel平台、X86处理器形成了模组化的PC，行动云端时代看到了ARM处理器及SoC系统单芯片，那么现在呢？
新的电脑革命就叫做人工智能，他指出，深度学习是全新的运算模型，跟统计、机率有关的运算，有几个重点：一是训练，当你创造一个软体后，它会自己重新编写，然后我们又给电脑经验，它就变得更聪明，持续训练之后变成神经网路，就像是受过教育的大脑，再利用语音辨识及推论技术达到智慧。
今日，NVIDIA也宣布与台湾大学合作成立人工智能实验室，由台大资工系教授徐宏民领导，NVDIA将提供AI超级电脑DGX-1进行相关实验与技术研发，同时NVIDIA也可以提供研究所需的资金，加上NVIDIA本身有庞大的人工智能研发团队，双方一起合作开发更多新型态的人工智能技术。黄仁勋强调，「台湾政府应该把AI当成重点产业，那我也会带更多研究资源进来。」
自驾车技术让人眼睛一亮
机器学习从训练、推论之后就是到装置的连结，其中，「汽车是一个产值高达10兆美元的产业，远比电脑产业大太多，过去很难用电脑协助汽车产业提升价值，但现在汽车也要有感知能力、推理能力。」
我们没有写任何程序，只是让这辆车跟着我们跑，他就自己学习怎么开车。——黄仁勋
GTC主题演讲上，播放了一段NVIDIA开发的自驾车技术影片，相当令人惊艳。NVIDIA自驾车代号为BB8，内建了自家开发、结合自动巡航、自动驾驶的单处理器DRIVE PX2，黄仁勋强调：「我们没有写任何程序，只是让这辆车跟着我们跑，他就自己学习怎么开车」。
「当我们打乒乓球，不会有人用牛顿定律教你怎么打，所以我们为什么要教导一辆车物理学呢？而是让他去学开车，BB8在停车场上了第一场教练课，没有物理、没有数学，只有AI，晚上、下雨都可以开。」他强调。
黄仁勋接着说，目前自驾车的技术都是透过感测器、镜头侦测哪边有车、有人，让汽车去回避这些物体，但是当人类在开车的时候，大脑想的是侦测安全的地方，往没有障碍物的车道或方向前进，那是一种自由空间的意识，与一般回避型的保护意识完全相反。所以BB8特别之处就在于模拟学习，他要让汽车学习人类的行为。
而目前的先进驾驶辅助系统（ADAS）只能侦测目标，但自动驾驶是人工智能运算的问题，包含了感知、推理和驾驶，需要一个超级AI电脑，高准确度的AI演算法和大量的软体才能成功。现阶段DRIVE PX2已获得Sebastian Thrun采用，也正与Volvo在瑞典测试全新自驾车，此外，先前于新加坡上路的nuTonomy自驾计程车同样是采用NVIDIA的技术。
在台湾，NVIDIA也携手工研院合作自驾车，会采用跟BB8相同的平台、相同软体，希望一同创造出台湾首部自驾车，除此之外还有地图的合作，黄仁勋指出，未来自驾车要上路，必须绘制3D高解析度的地图，所以将和工研院一同绘制台湾的云端高解析地图，「很多国家都已经在做，台湾不可不做」。例如NVIDIA已经跟中国百度合作，打造「云端到汽车」的自驾车平台，就是结合高画质地图、人工智能演算法、车载超级电脑。
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NVIDIA携手工研院合作自驾车，将采用与NVIDIA自驾车BB8相同平台、相同软体，希望一同创造出台湾首台自驾车。
谈VR，将物理特性带到虚拟
过去出现在科幻小说或电影的世界，现在已经有了基础，除了AI，还有一个热门的技术就是VR，对他来说，发展VR最重要的是如何把物理世界带到虚拟世界，例如模拟声音、与虚拟世界互动的触觉，这些如果没有好好处理，这个虚拟世界就不会被消费者所相信。
所谓的将物理特性带到虚拟，就是提供近乎真实性的呈现，他以NVIDIA VR FUN HOUSE平台为例，FUN HOUSE呈现一个节庆的乐园环境，当玩家射水枪时，液体碰到板子上停住或黏在上头的表现，或是射火剑时，火焰的燃烧状态、怪物头发的晃动度，全都是模拟现实世界的物理特性。FUN HOUSE为开放原始码，截至目前已被下载10万次。
科技业常遇到的问题是当你比他人更早看到趋势，但却可能碍于风险过高而不敢投入，黄仁勋在六年前就看好AI的发展，在当时，深度学习是一种特殊的运算模式，初期投入的综效很低，风险却很高。
但他似乎不太容易掉进这个圈套，「关键就在找出综效。」他说，当时他思考，如果做深度学习的成果能应用到其他领域，那么就能拉高综效，降低风险，所以他们尝试、学习、尝试、学习，成功就投入更多资源，相反，那就减少。
他说，在AI革命里，我们将看到新的运算模式、新的电脑公司、新的生态系统出现，NVIDIA除了与大公司合作，也跟全世界的新创公司合作，包括台湾的倍利科技、创意引晴、盾心科技、SkyREC。虽然作为AI的传教士，NVIDIA目前的营收有超过七成依旧是来自PC游戏相关产品，「如果你问我长期看潜力高的，我会说AI，因为NVIDIA是一家AI运算公司，AI革命才刚开始，现在正是响应的时刻！」他有自信地说。摩尔精英
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