第136章英伟达

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    回到公馆时，天已经彻底黑了，洛杉矶的夜风有点干。
    车刚停稳，格兰特安排的美国律师团队便等在会议室里。
    一叠文件放在桌上。
    SpaCeX老股转让份额：1%。
    估值不低，条款也不算友好。
    陆静怡脱下风衣，坐下后只翻了两页，眉头便微微皱起。
    “马斯克还真是一点便宜都不给。”
    律师解释道：“SpaCeX目前不缺普通资金，能开放老股转让窗口，已经很难得。”
    陈默坐在旁边，喝了口水：“万事开头难，能拿到1%我已经很满意了。”
    陆静怡耸了耸肩，她还是不理解为何陈默会对一家持续亏损的民营航天公司兴趣这么大。
    她把这个归结于每个国人都有一个奔月梦想。
    律师继续说明风险。
    老股来源复杂，需要早期股东确认，还要处理美国本土合规、税务和权益登记。
    更麻烦的是，创生最近已经被华盛顿背景咨询机构注意到。
    虽然现在还只是背景调查，但SpaCeX这笔交易一旦推进，创生在美国科技圈的存在感会更强。
    陈默听完，没有太多反应。
    “正常推进，如果遇到监管问询，按规则走流程，如果有人私下试探，先汇总给陆总。”
    律师点头。
    ……
    第二天上午。
    车队驶向硅谷。
    和SpaCeX的粗粝不同，英伟达给人的第一感觉要安静许多。
    大楼外墙简洁，园区里不少人背着电脑包，步子很快。
    有人站在楼下喝咖啡，另一只手还在比划着什么曲线。
    陆静怡下车后看了一眼。
    “这里终于像科技公司了。”
    陈默笑道：“芯片和造火箭可不一样。”
    英伟达的接待规格比SpaCeX要周到得多。
    在独立会议室里，墙上挂着几块造型精致的最新图形芯片展示板。
    十分钟后，黄任寻走了进来。
    依旧黑色皮衣，身形不高，步子很稳。
    他先和陆静怡握手，随后看向陈默。
    “陈先生，欢迎来到英伟达。”
    中文说的还是比较流利的。
    陈默起身。
    “黄总，久仰。”
    双方坐下后，黄任寻没有绕太远。
    “最近来找英伟达的投资人很多。他们大多关心游戏显卡、毛利率、渠道库存和股价。”
    他说到这里，笑了一下。
    “陈先生想问什么？”
    陈默看着他。
    “CUDA。”
    会议室里静了一秒。
    黄仁勋脸上的笑意没有消失，但眼神变了。
    “你关心CUDA？”
    “对。”
    “为什么？”
    “因为游戏显卡只是让GPU活下来的市场。”陈默说道，“不是它的终局。”
    黄仁勋点了点头：“继续。”
    陈默没有拿资料。
    他伸手拿过白板笔，在会议室白板上写下两个词。
    串行、并行。
    “CPU擅长复杂逻辑，GPU擅长大规模并行计算。”
    “过去并行计算最直观的场景是图形渲染，所以GPU被很多人理解成图形设备。”
    “但未来，不是所有问题都要靠人写规则。模型会越来越大，数据会越来越多。”
    “训练模型，就需要并行计算。”
    黄仁勋没有打断。
    陆静怡坐在旁边，看见他身体微微前倾，这是一个明显的信号。
    陈默继续写下几个词。
    图像识别、语音、自动驾驶、推荐系统、生成模型。
    “这些东西现在看起来很分散。可底层都有共同需求。数据、模型、算力。”
    “谁能提供稳定、可编程、可扩展的算力底座，谁就能吃到下一轮计算平台的红利。”
    黄任寻终于开口。
    “你认为GPU会取代CPU？”
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    “不会。”
    陈默回答得很快。
    “GPU永远不会彻底取代CPU，黄总。”
    “但在未来的智能时代，它会成为整个数字工业体系里，唯一的蒸汽机。”
    会议室里又静了一下。
    黄任寻没有马上说话。
    片刻后，他摘下眼镜，自嘲般地笑了一声：
    “这个比喻……实在是太宏大了。”
    “所以市场也会很大。”
    陈默放下笔。
    黄任寻带上眼睛，神色凝重：“陈先生，既然你看到了这一步，那你认为，这场由GPU驱动的算力红利，究竟会从哪一个行业最先迎来爆发式喷发？”
    “顶级科研机构、高阶自动驾驶、以及全工业体系的图像语音识别。”
    陈默顿了顿。
    “还有内容平台。”
    “内容平台？”
    “我在国内投了一个短视频产品。”
    陆静怡侧头看了他一眼。
    陈默继续道：“现在它看起来只是娱乐工具。”
    “但真正决定它能走多远的，不是工具本身。而是用户打开它之后，下一条内容是什么。”
    黄任寻的表情认真了些。
    “推荐算法。”
    “对。”
    陈默在白板上画了一个简单循环。
    “内容平台会产生大量行为数据，数据会喂养模型，模型会提升推荐效率。”
    “推荐效率提升，用户停留时间就会增加。”
    “创作者看到流量，又会生产更多内容。”
    “这个飞轮一旦转起来，会不断吃算力。”
    他看向黄任寻。
    “短视频只是第一个吃算力的应用，不会是最后一个。”
    黄任寻靠在椅背上，目光仍停在白板上。
    他见过很多投资人。
    太多人把英伟达当成显卡公司。
    他们会问游戏市场，会问主机周期，会问PC销量。
    眼前这个年轻人，却直接绕过这些，谈到了CUDA、并行计算、模型训练和推荐系统。
    这些东西有些还很早，早到大多数资本市场的人根本懒得听。
    可黄任寻听得懂。
    也正因为听得懂，他才意识到，对方在预测GPU未来可能通向的地方。
    “陈先生，”黄仁勋神色复杂地看着他，“你说的这一切，需要漫长的时间去验证。”
    “我知道。”
    “在这个过程里，英伟达可能会面临无数次资本市场的抛售与失败。”
    “我知道。”
    “华尔街和公开资本市场从来都没有这种耐心。”
    “创生资本，有的是耐心。”
    黄仁勋先是一怔，随即大笑：“哈哈哈！这句话我喜欢。”
    这场会面成了。
    陈默让黄任寻意识到，创生不是普通财务投资人。
    它更懂英伟达未来想走的路。
    接下来的谈话变得顺畅许多。
    创生会在未来六到十二个月内，通过多个账户逐步建立英伟达长期仓位，并且会逐步收购其余结构手中需要出手的英伟达股份。
    同时，创生还计划建立一个小型算力实验室。
    早期服务于推荐算法、视频内容分发和AI研究。
    英伟达愿意安排战略合作团队，与创生保持长期沟通。
    黄任寻还提出，可以让技术团队对接创生未来的算法实验室需求。
    话说到这里，已经不用继续往深谈。
    第一次见面要得到的已经够了。
    离开会议室前，陈默在走廊里停了一下。
    不远处的一间开放办公区里，一个年轻华裔工程师正站在白板前，和两名同事争论。
    白板上写满了CUDA内核优化和内存访问路径。
    那人说话很快，手里的马克笔几次差点戳到白板。
    黄仁勋顺着陈默的目光看过去。
    “林启航。刚加入不久，很聪明，也很倔。”
    陈默看了几秒，没有说话，只是默默记下这个名字。

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