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45年历史上首位华裔女总裁兼ceo——45岁的苏姿丰（lisa su），最近带领amd攻占intel英特尔的芯片霸主地位，让amd处理器市场份额大幅度增加，股价也走出12年来新高。

早期求学

来自台湾的她是位典型“学霸”，拥有麻省理工学院（mit）博士学位，曾经效力ibm、德州仪器，从事芯片行业工作20余年。

现年45岁的苏姿丰生于台湾，3岁移民来美国，在纽约长大，父母从小就鼓励她和哥哥学习数学和科学。后来，苏姿丰考入麻省理工学院，攻读当时难度最高的电气工程专业。

大一时，她就进入100级的半导体无尘室，接到的第一个研究任务是制作一个两英寸的光刻掩模晶圆。半导体芯片看似枯燥，但方寸之间，却蕴含着极致的速度与广度，是所有高科技行业创新的基础。做完之后，她就爱上了这一行。

在mit，苏姿丰一口气从学士读到博士，毕业后，她先后进入德州仪器、ibm。2007年，苏姿丰作为首席技术官加盟飞思卡尔公司，领导制定公司技术发展蓝图并负责相关的研究发展。2012年跳槽amd，2014年10月，她在coo任上接棒，成为$amd公司(amd)$ 首位华裔女ceo。【美股微信公众号tradesmax】

作为出身麻省理工的工程师，苏姿丰有一点一直不服气：“我在mit的很多同学都是工程师。我曾经问过自己：‘为什么这么多麻省理工的博士要给哈佛的mba打工？’很多工程师包括我自己都会想：‘为什么这些人做的决策这么蠢？’”她坦言：“自己去当决策人是挺有意思的，这是一个非常美妙的机会。”

在苏姿丰看来，现在的确是一个变革的年代，尤其是技术变革的速度，不再按年来计算，人人都可以在更短的时间周期看到变革。未来，全球市场将有500亿台设备联网，这中间会演化出不同的应用，需要不同的技术来满足。

刚上任的她就立即制定amd变革目标：

第一，专注于打造伟大的产品，在数据中心、云计算，人工智能方面创新，发力

第二，创造并深化全球客户合作关系，继续差异化发展，力求与英特尔不同

第三，简化运营，积极调配技术人员，让amd在市场中变得更具进取心。

美股投资网分析师称amd今年正在重新获得pc芯片市场份额，因英特尔陷入产品延迟和管理上的不确定性，amd在与英特尔的竞争中正在迅速获得优势。这可能预示着两家公司之间的竞争将发生重大变化。amd将在2019年推出7纳米rome产品，与英特尔的cascade lake (14纳米)展开竞争。而华尔街越来越多的人认为，amd的7纳米芯片制造工艺目前正处于与 $英特尔(intc)$ 10纳米工艺相当的水平，甚至优于英特尔的10纳米工艺。

“7纳米”和“10纳米”是指芯片制造商能够在计算机芯片上制造出运行的晶体管的大小。一般规则是，晶体管越小，芯片使用功率就会更快、更高效。

在amd公布季度财报之后，研究amd的33名分析师中，有14名上调了该公司股票目标价格，平均目标价格目标提高至16.10美元，而财报发布前的平均目标价格为14.88美元；有13名分析师给予amd股票“买入”或“增持”评级，14名给予“持有”评级，6名给予“出售”或“减持”评级。

接下来介绍另外一位美籍华裔ceo，nvidia联合创始人兼ceo黄仁勋

早期求学

黄仁勋1963年生于台湾，父亲是化学工程师，母亲是一位教师。小时候随家人搬到了泰国。由于当时国家局势动荡，黄仁勋在九岁的时候和他的哥哥被父母送到了美国，与刚刚移民到美国的叔叔和阿姨同住。叔叔阿姨随即把他们送到了肯塔基州乡下的一所学校。

他从俄勒冈州立大学取得了电机工程学位，并且在当时就立志要建立自己的图像王国。随后他在斯坦福取得了硕士学位，而这也是他迈入硅谷的第一步。

毕业之后，黄仁勋先后在amd以及lsi logic工作过，并取得了丰富的技术经验。在这期间，对黄仁勋之后的事业有着重要影响的一件事就是他在设计部门工作了两年之后主动调到了销售部门。这让他对于产品开发设计与市场都有在1993年，30岁的黄仁勋和与前sun microsystems工程师chris malachowsky和curtis priem联合创立了nvidia英伟达，立志于制造速度更快、画面感更加真实的特制芯片。

当时，这个领域的前景并没有十分明朗，但是他们却深深相信即将来到的浪潮。不久，英伟达迅速在市场上辟出了一席之地。经过与47家显卡芯片生产商的激烈争夺后于1999年上市，而其他公司要不就是被收购了，要不就是倒闭了，只留下amd还在和英伟达两强相争。

十年蛰伏，深度学习爆发，gpu时代来临

1995年nvidia发布了第一代nv1芯片，可惜销售情况并不理想。由于几乎耗尽了开发费，这家年轻的公司濒临破产，而黄仁勋也被迫解雇了将近70%的员工，只留下了核心人员。但是黄仁勋承诺，如果将来nvidia取得了成功，依然会将他们重新召回公司。

终于在1997年，nvidia发布的第三代芯片riva128得到了市场和消费者的认可，公司也从此找到了自己的定位，走上了正确的发展道路。此后，nvidia以惊人的速度发展，而其和amd也成了现今仅有的两家存活下来的gpu公司。了更深刻的认识，也为nvidia之后的成功打下了坚实的基础。

nvidia最受欢迎的业务当属目前大热的人工智能，并且被广泛应用于深度学习领域。谷歌、微软、facebook，都在大量的购入nvidia的产品。特斯拉的自动驾驶技术也是在nvidia的gpu基础之上实现。nvidia的gpu也广泛的应用于vr产品之中。

全球3000多家ai初创公司里，有很多都将其开发的各类产品建立在nvidia的平台之上。目前nivdia的市场份额高达70%，是绝对的行业老大。nvidia之所以有这样的优势，正是由于其早于竞争对手开产深度学习的业务，并且多年来坚持自己的初衷。【美股微信公众号 tradesmax】

现在能够把“大数据”交给gpu，用非常复杂的深度神经网络算法进行“机器学习”，这才点燃了ai的迅猛发展。gpu是计算机的图像处理单元，也就是显卡的核心组成。一个最老旧的显示器640x480的分辨率，也有30万个像素，让cpu去一个接一个的计算是很费劲的。所以gpu在诞生之初就是为了解决同时对每一个像素进行编码运算的难点，也就是并行计算。

拓展新领域

多年来，为了让英伟达拓展新的市场领域，黄仁勋一直都会事先做好风险预估工作。ai领域与英伟达相关的一次成功大概是cuda——2006年推出的一套编程语言，允许开发者利用显卡芯片的计算开发应用。

cuda的一大卖点是自动开展复杂编程。黄仁勋为了将英伟达由游戏芯片制造商转型成运算系统卖家，派出了cuda来打头阵。cuda为英伟达打开了广阔市场的大门，不过这种做法也有一定的危险，要想进入高性能运算市场，英伟达必须对自家芯片作出相应的改进。而这种改变代价高昂，市场能否容纳并给予同等回报尚未可知，不过，黄仁勋还是坚持推进了这项计划。

英伟达花了好几年才让cuda牵住了客户，不过cuda也帮英伟达在高性能运算市场索回了相应的回报，2012年深度学习ai才开始逐渐推广开来，很多客户还是第一次使用这种产品。工程师moorhead说：“如果不是cuda，英伟达在ai领域可能还没有今天的成就。”

最近，英伟达将目标指向了生产提高企业数据中心服务器性能的显卡芯片。新一季度在这方面的业务收入已达4.09亿美元，占公司本季度所有业务收入的21%。除此之外，英伟达也为amazon web services，微软和谷歌提供运营商业云ai服务的显卡芯片。

企业数据中心是黄仁勋慧眼预见到的另一cuda应用领域，英伟达前cuda项目工程师表示，“黄先生认为数据中心不仅让显卡芯片增值，还能加快运算。”

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