汽车作为另一个方向，但进展也谈不上精彩。
2011年的英伟达，还是在依靠高端游戏显卡芯片这一块的利润，来维持企业的技术研发进程。
“珣珣啊，老黄他们现在整个英伟达，实际上我最看得上的，还是它的cuda芯片。
CUDA相当于把极其复杂的显卡编程，包装成了一个简单易用的接口。当越来越多的程序员，使用CUDA来快速提升算力；而CUDA又和英伟达芯片的封闭适配时，就基本锁定了芯片的市场占有率。
英伟达利用软件生态、绑定硬件的做法，可以说是屡试不爽。”
“爸，我们当时也和老黄他们一样，也搞了类似于cuda这样的东西，算力提高了，但当时的研发团队很多人觉得实现不了利润，包括现在还是这样。”
2005年前后，季宇宁也建议他家的大儿子和老黄一样，开发cuda这样的通用并行计算平台和编程模型，支持C、C++、Python等语言，实现CPU与GPU协同计算。
RoseFinch开发的编程模型名字叫RFDA，RoseFinch Device Architecture。
其性能，和英伟达的cuda差不多。
“现在看着没什么用，我们搞的编程模型，好像一个学术方面的东西，好像不能带来直接利润，但是用不了几年，就会体现出来价值了。”
前世，2012年以后，人工智能企业开始采购GPU。
2015年的GTC大会上，英伟达的老黄就踌躇满志地表示，英伟达将不再是一家纯粹的游戏公司，而是向AI企业转型。
到了2016年英伟达的业绩就开始直线攀升了。
这一年，英伟达发布了更适合深度学习的Tesla P100芯片。英伟达数据中心业务也开始出现加速。
这一年，英伟达的营收增长更是在150%以上。其数据中心的发展，也终于改变了英伟达多年以来的增长乏力。
之后，游戏行业、AI行业的发展，为英伟达带来增长动力。
2017年末时，英伟达已经有10余个季度业绩超出华尔街预期了。这一年加密货币又大涨，用GPU挖矿，给英伟达送来了一笔横财，市面当时可谓是一卡难求。
到季宇宁穿越的时候，CUDA生态覆盖全球95%以上的AI开发者。
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