Nvidia 的研究如何依靠快速失敗和大膽想法蓬勃發展

圖片來源：Nvidia

短短幾年間，英偉達  (NVDA) 已成為一家領先的晶片公司，營收從 2023 財年的 270 億美元飆升至 2025 財年的 1305 億美元。例如 Blackwell Ultra。

該公司的研發部門 Nvidia Research 成立於 2006 年，是其許多突破性技術背後的支柱，包括用於逼真遊戲圖形的光線追踪，以及用於以 AI 系統所需的速度實現 GPU 和 CPU 之間通信的 NVLink 和 NVSwitch。目前，Nvidia 的研究工作集中在新的晶片架構、量子運算以及幫助機器人和自動駕駛汽車在現實世界中行駛的軟體。

儘管取得了成功，但與其他矽谷公司相比，Nvidia 的研究團隊規模相對較小。 Nvidia 研究部資深副總裁 Bill Dally 表示，該團隊只有 300 人，但規模雖小，卻能產生重大影響。達利強調了在研究過程中經常失敗的重要性，並指出如果每個專案都成功了，那麼說他們還沒有足夠突破界限。

一個典型的例子就是 Nvidia 的光線追蹤技術，花了十多年的時間開發，但現在已廣泛應用於各大遊戲和設計軟體。同樣，Nvidia 的深度學習超級採樣 (DLSS) 技術起步並不順利，但已不斷發展，大幅改善了遊戲視覺效果，最新版本 (DLSS 4) 甚至可以顯著增強《賽博朋克 2077》等要求嚴格的遊戲的性能。

雖然並非所有研究項目都會直接貢獻收入，但它們透過擴大 GPU 市場間接推動銷售。一個這樣的例子就是 Sana 項目，這是一個文字到圖像的生成網絡，雖然它不是商業產品，但仍然推動了對 GPU 的需求。

由於 Nvidia 面臨來自 AMD 等公司（正在開發自己的 AI 晶片）以及創建專用處理器的客戶的日益激烈的競爭，其研究工作至關重要。該公司新推出的 Blackwell Ultra 和 Vera Rubin 超級晶片正值其市值因 DeepSeek 的 R1 AI 車型而大幅下降之際。

隨著亞馬遜、Google、Meta 和微軟等大型科技公司準備大力投資人工智慧基礎設施，Nvidia 的研究對於保持其在快速發展的市場中的地位至關重要。Nvidia 的方法很明確：快速失敗、學習，然後繼續前進。

 

 

 

 

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