風光無限的輝達也曾面臨倒閉危機!面對失敗,為何黃仁勳說「承認錯誤」很關鍵?
風光無限的輝達也曾面臨倒閉危機!面對失敗,為何黃仁勳說「承認錯誤」很關鍵?

「剛從大學畢業時我感到很成功,直到我創辦了輝達(NVIDIA)」,黃仁勳在 2023 年 5 月受邀到台灣大學演講,卻說創辦出一家全球市值前十大的公司,讓他首嘗失敗?

黃仁勳指出,輝達一路以來經歷多次失敗,有幾次甚至差點倒掉,但因為能夠接受失敗、快速調整,最終安全度過,不僅生存下來,還有今天的成績。

他提醒這群就讀頂尖大學,被認為是人生勝利組的學子們,對於聰明且曾經成功的人來說,承認自己的錯誤並尋求他人幫助,並非易事;然而,這正是他能夠在創新領域取得今日成就的關鍵。

認清事實,尋求協助,讓世嘉拯救輝達免於破產

《輝達黃仁勳》記敘,1995 年,輝達推出第 1 款產品 NV1,這款個人電腦的多媒體卡,因為銷售不佳,營利無法支持公司營運,輝達只好裁員,從 100 多人縮減到 30 多人。

當時輝達還有另一款產品 NV2,是為了遊戲公司世嘉(SEGA)所開發。1994 年,輝達收了 700 萬美元訂金後,著手開發新的顯示卡,然而一年過後,卻發現微軟(Microsoft)推出 Windows 95 作業系統,與輝達的技術不相容,同時有許多公司已經在開發支援這個標準的晶片,這讓輝達陷入兩難:繼續為世嘉開發技術,會讓公司成為市場的落後者,但如果終止合作,公司無法獲得所需資金,面臨倒閉風險。

黃仁勳向世嘉當時的執行長入交昭一郎承認技術發展錯誤,請他更換合作夥伴,但希望世嘉還是把款項付清,不然輝達就要破產。入交昭一郎一直很欣賞黃仁勳,也希望幫助輝達成功,他最終同意付款,這筆資金讓輝達得以繼續生存。現在回頭看,黃仁勳仍舊感念入交昭一郎的幫助,他也認為當時能夠免於倒閉,是因為他面對自己犯下的錯,並以謙遜的態度向他人求助。

從第一名掉到最後一名,那就觀察別人怎麼做

2013 年對奧勒岡大學(Oregon State University)的演講,黃仁勳分享了另外一個失敗的故事。1993 年輝達成立初期,是遊戲產業從 2D 轉向 3D 圖形的時候,當時要發展 3D 圖形顯示卡,需要動態隨機存取記憶體(DRAM),但那時候 DRAM 價格很高,導致最終顯示卡可能要價 1000 美元,所以輝達想發展減少對記憶體需求的技術,進而降低成本;不料後來 DRAM 價格大幅下降,沒有人需要輝達的技術,輝達從第一名變成了最後一名。

落後市場的輝達,沒有時間猶豫,當時資金只夠撐 9 個月,他們必須盡快修正方向,開發出新產品。「當先行者是好事,但有時候當最後一名也是好事,因為你可以知道其他人都在做什麼,」於是,輝達開始研究其他競爭對手的技術,並開發市場需要的產品;傳統發展晶片的周期是 2 年,先把晶片做出來,運行看看並進行修正,但輝達沒有時間,所以黃仁勳豁出去,花了能讓輝達營運 3 個月的錢,買了一台機器模擬晶片運作的狀況,但最後出來的晶片就會是最終版,無法再優化。

透過這個方式,輝達只花了 6 個月,在 1997 年推出 RIVA 128,因為高性價比,加上比競爭對手更早推出新技術,受到市場歡迎,在 4 個月內賣出了 100 萬台。當一般企業要花 2 年的時間,輝達在 6 個月內就推出了新的晶片,也讓他們從最後一名,回到市場領導地位,黃仁勳回想這段經歷,表示「如同玩遊戲,如果這是你最後一手牌,你將有不同打法;當有人全押時,他們可以做一些你做不到的事情。」

做無法保證成功的事,才能開發出還不存在的產品

勇於冒險、承擔失敗,也是黃仁勳想為輝達建立的企業文化,他指出很多企業都說自己鼓勵創新,但就他而言,除非這些企業能接受失敗的風險,不然不算鼓勵創新。

他希望能為員工培養「知識性誠實(intellectual honesty)」的精神,《富比士》(Forbes)解釋,這指的是領導者能夠拋開個人偏見,根據事實做出理性判斷,對黃仁勳而言,這包含出錯時,能大方承認並調整執行方向。他認為,多數人都害怕承認失敗,但如果他當初沒有對世嘉承認開發方向錯誤,並打掉重練,輝達不會有現在的地位,因此他鼓勵員工勇於失敗,但學會快速站起來。

黃仁勳曾講過一段很有意思的話,也為他面對失敗的心態做了最好的說明:「創新需要一點實驗,實驗需要探索,而探索往往會導致失敗;如果你無法忍受失敗,那你就永遠不會實驗,不嘗試實驗,你就永遠不會創新。如果你不創新,你就不會成功,最後只會變成一個呆子。」

就像遊戲裡,如果這是你最後一手牌,你的打法會不同。當有人全押時,他們可以做你做不到的事情。
If you're playing a game and this is your last hand, you're going to play it a little differently. When somebody goes all in, they can do things that you can't do.

有時候當先行者是好的,但有時候最後一個也是好的,因為你可以知道其他人都在做什麼。
It's often times good to be first, and it's often times good to be last. The benefit of being last is that you know what everybody else is doing.

黃仁勳遭遇失敗時,會怎麼做?

2 件事,第一確認這是不是你想做的,第二是你的夥伴值不值得信任,如果是的話,就再繼續。1995 年輝達面臨技術失敗,我們討論的就是這 2 件事,我們認為 3D 圖形仍是趨勢、也相信彼此,所以繼續嘗試,做出 RIVA 128。(資料來源:2013 年俄勒岡大學(Oregon State University)演講)

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本文授權轉載自:經理人

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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