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一周前，我在香港科技大学接待了黄仁勋博士，他刚接受了荣誉博士头衔，成为我们的校友。
在授衔仪式后，在和他的公开活动“炉边谈话”中，我请在这家过去10年市值增长了近300倍的公司担任30多年CEO的黄仁勋，和大家分享创业建议。
我问黄仁勋：“除了你20岁时，给你太太洛丽的承诺，30岁时一定要成为CEO，你还有什么别的创业建议分享给我们的学生吗？”
黄仁勋玩笑回应说：“那句话是我追我太太的说辞啦。我是班级里最小的孩子，我认为我当时唯一的优势就是看上去比较聪明。所以我和我太太说的第一句话是，‘你想看看我的作业吗？’。”全场哄堂大笑。
黄仁勋接着说：“后来我想向洛丽求婚，我那时才20岁，鼓足勇气承诺30岁成为CEO，其实我不知道成为CEO意味着什么。”
敢做梦，善思考，能实现。 如果把上面黄仁勋追太太的段子，换成他创办和塑造英伟达的故事，也一样成立。而黄仁勋正在英伟达实现的梦想足以改变人工智能技术发展，改变计算机行业，改变世界。
我在微软公司工作时，曾在西雅图总部多次接待黄仁勋。2004年初他来访时，正逢Windows系统版本迭代，这是大部分来访贵宾的关注重点。黄仁勋与众不同，他对我们说：“我真的不关心Windows的更新，我最关心有什么新的workload（计算机工作量）。我们英伟达能帮助和引领计算机行业的发展。”
后来，他点名提出想和微软研究院深度学习组的同事交流。那是2014年初，深度学习当时并没有在计算机产业的舞台中央，而是早期探索者的天地。10年后的今天，这个领域成为计算机行业最大的workload之一。
要理解黄仁勋对人工智能的贡献，离不开这个数字：8年1 000倍。 根据英伟达官方博客，在过去8年里，英伟达的算力实现了1 000倍的增长！
20世纪60年代，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出，每隔约两年集成电路上可容纳的晶体管数目会增加一倍（后由英特尔CEO大卫·豪斯提出，预计每18个月芯片性能会提高一倍）。在摩尔定律下，10年的算力可以实现约100倍的增长。相比8年1000倍，这意味着英伟达已经把算力基础设施从摩尔定律，带入黄氏定律的时代从摩尔定律到黄氏定律的意义，让我们略窥一二。
图灵奖得主杰弗里·辛顿曾在访问西雅图微软研究院期间，完成了极大推动深度神经网络在语音识别的研究工作。回到多伦多大学后，辛顿和他的两位学生研发出计算机视觉领域深度神经网络系统AlexNet。在AlexNet相关论文发表的2012年，同样计算使用两块英伟达生产的GTX 580 GPU需要训练6天，而使用2018年时常见的英伟达DGX-2仅需18分钟。辛顿曾说，因为算力的稀缺，他的这项工作的研究方向一度并不被看好，甚至很难立项。
算力从贫瘠到可用，某种程度上可以决定一项划时代研究工作的命运。
如果你未曾做过计算机基础科研，对这个比照不够熟悉的话，那么全世界都在使用的语音助手、刷脸支付，乃至整个人工智能技术的产业化，都因为底层计算能力的大幅提升而拥有了可能性。
摩尔定律为20世纪后半叶的世界经济增长筑底，驱动了一系列科技创新，生产效率的提高和社会的改革。个人电脑、互联网、智能手机等领域的技术创新都离不开摩尔定律。 而现在黄仁勋和他的英伟达，正以远超摩尔定律的速度，几乎是凭借一己之力，交付着人工智能算力能力的增长。
历史从不重复，但总是押着韵脚。也许我们马上就会经历人工智能时代寒武纪般的创新物种的大爆发。
算力就是生产力。算力的富足将我们带入计算时代。算力重新锚定了科技创新的坐标，在这个坐标系中，我们将摆脱算力贫瘠的假定，站到人类发展进程中的下一个真问题面前：那么，计算什么。
人们往往在尘埃落定之后，来勾勒一个伟大的故事。黄仁勋传记的不同在于，他伟大的创业故事还在继续。展现这个未完待续故事的必要性在于，它的起意、发生、发展，正在颠覆我们现在所熟悉的一切。 这样来看，不管你是否身处正在经历巨变的人工智能行业，阅读这本传记都意义非凡。
这是一部我非常推荐的传记。黄仁勋正用他的努力和远见告诉我们，所有华彩，皆为序章。
2024年12月
于香港清水湾