原本时间线，英伟达生产出了第一台AI超级计算机之后，黄仁勋亲手把它送到了OpenAI，接近20万美金的第一台超算设备，直接白送。

当时马斯克也在现场，两人共同在机身上签字，合影留念。

短短六年之后，OpenAI掀起AI语言技术革命，AI大模型直接将英伟达送上神坛，也算是投桃报李了。

不过，有关今天的会议，孟繁岐不知道的事情是，原本GTC2014会议，三月份就该召开了。他对月份没啥印象了。

正是因为孟繁岐接连做出惊人的突破，这才导致黄仁勋在几个月前稍微调整了一下自己的战略方向。

路线临时发生了偏移，难免时间上面有所推迟，这才推迟到了现在。

老黄上来还没有一分钟，就进入了日常辱英特尔的环节。大屏幕上一个大大的计算能力对比图，用英伟达的显卡算力来对比英特尔的CPU算力。

两者的运算能力，在11到12年，就已经拉开了五六倍的差距。

“在2010年，我们的主要目标还只是高速的运算，而在2012年，我们的高度并行显卡，就已经开始进入科学领域，譬如自然、物理、地理等领域。”

“今年，我们郑重地宣布，英伟达今后将会把大数据分析、机器学习和计算机视觉，作为公司的核心任务和首要目标！”

黄仁勋大手一挥，屏幕上出现了许多家公司的Logo。

这些逐年增加的公司们，便是在这三个新方向上，已经重度依赖英伟达计算设备，开展了深度合作的代表者们。

“英伟达的显卡在这三个方向上的应用，包括我们CUDA工具的使用，是我本次演讲的主题。”

黄仁勋背后的荧幕上出现了“无处不在的CUDA”字样。

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所谓CUDA，就是一种英伟达推出的并行计算架构，用以使得GPU可以解决复杂的计算问题。

显卡发明的初衷是为了图形方面的应用，或者说为了游戏。不过很快，由于显卡的能力太过强大，仅仅只是做来做图形计算就显得太可惜了一些。

这种设备的计算能力已经远远超过通用的CPU，不知不觉之间，它开始接过其他设备的工作来。

而CUDA就是为了让这些其他业务更加方便可以完成的的一个工具和平台。

英伟达最后成为了人工智能界的硬件皇帝，不单纯是因为他的硬件设备。

它的显卡固然强大，不过CUDA这个软件工具也是同样非常重要的。

单独硬件本身，是缺乏用户粘性的，这就像是擂台上打拳，只要上来一个更加威猛的大汉一拳把你打倒，你的用户就很可能大量流失。

往后的市场当中，你就会被瞬间吃掉一大块。

这也是为什么英特尔称霸了CPU这么久，后来仍旧被AMD挑战得浑身难受。

若是软件作为核心竞争力，则最怕别人写轮眼。

不仅是对你方法和模式的学习，人家甚至可以连用户界面和使用方式，都完全抄伱。

让你的客户更换软件平台没有任何的阻碍，没有学习成本，上手就能用。

企鹅系早期就是此道高手，别管你什么东西，我全给你抄了。