就在5月30日，Nvidia跻身成为万亿美元的超级巨企，60岁的黄仁勋成为继亚玛逊（Amazon）的贝索斯（Jeff Bezos），第二位创下这里程碑的创业者。人工智能的冒起成就了Nvidia跃飞，这也可说是黄仁勋15年前的慧眼，为他带来今天的伟大成就。
在电脑业界中，爱好者会昵称黄仁勋为老黄，一身的皮革战衣是他的标志。 2021年因新冠疫情关系，Nvidia发布会改在线上举行，穿着皮革的老黄在一个厨房烤炉拿出当时最新的高阶显示卡RTX3090——在这张巨型显卡中，搭载了10496个CUDA核心。
CUDA全称统一计算架构，CUDA核心是Nvidia显示卡中，显示核心（GPU）的一个重要组成部分，CUDA应用可想像为利用GPU提供除中央处理器（CPU）外的另一组运算机器，协助和弥补CPU的不足。
2007年，老黄意识道显示卡不仅可以作为图形显示，更可以作为运算工具，他决定建立名为CUDA的新架构，允许工程人员编写程式，让GPU进行多种运算。 CUDA最初应用在绘图加速，早期的突破是在影片上压缩与解码：如Adobe利用CUDA，让GPU可以进行影片压缩上的速度，较传统CPU快5倍以上。
GPU运算并非只有Nvidia独有，但Nvidia大力推进CUDA发展，几乎把旗下所有GPU都搭载CUDA核心，间接推广了CUDA使用。加上2010年近10年期间Nvidia的最大对手，AMD经历一段长时间低潮期，让CUDA逐渐成为GPU运算中的标准配备。 CUDA运算的资料库在这15年间快速增长，衍生出大量运算工具。今天CUDA的运用非常广泛，从3D建模、分析数据、天气模拟、医疗映像呈现等都能使用。
在加密货币掘起之际，CUDA被运用在“掘矿”的运算上；今天的人工智能，AI深度学习与运算，都是依赖CUDA完成。 AMD或其他对手虽然尝试投入AI领域，开发出如GPUFORT让使用者能从Nvidia过渡至AMD的工具，但CUDA的基础已牢不可破。 CUDA广泛地被一些最流行的深度学习框架所支持，如TensorFlow和PyTorch。
简单来说，就是Nvidia的CUDA成为今天AI的唯一使用运算工具。要使用或训练AI，就是要购买Nvidia显示卡。
Stable Diffusion与ChatGPT的兴起，让Nvidia瞬间跃飞，再因为每张Nvidia的显示卡都搭载CUDA，只要手执Nvidia显示卡，包括中低阶的消费显示卡都可以使用CUDA技术，让AI训练和应用下放至一般使用者也能运用。至于企业可选购Nvidia专为企业设计的AI运算专用GPU。老黄的远见，间接让AI爆红。
