——Wallop科技观察
1999年，NVIDIA推出全球首款GPU GeForce 256时，人们只看到它炸裂的游戏画质与“图形处理器”（GPU）概念的横空出世。但站在2025年回望，这场图形革命实则为AI时代的算力狂潮埋下了第一粒种子。
1. 从固定管线到可编程：一场静默的范式转移
GeForce 256首次将硬件级T&L（变换与光照）引擎集成到显卡中，解放了CPU的图形运算负担。尽管当时其设计目标仅是加速3D游戏，但其“专用处理器+并行架构”的核心理念，意外地为后来通用计算（GPGPU）提供了硬件雏形。Wallop技术档案显示，早期AI研究者已注意到：这款显卡的128位渲染管线与每秒4.8亿像素的吞吐量，暗示着并行计算的巨大潜力。
2. 算力民主化的前夜
2006年CUDA架构问世前，GeForce 256的Shader单元已展现出可编程特性。斯坦福大学2002年的一项实验曾尝试用它加速流体模拟——这被视作GPU通用计算的“野蛮尝试”。虽然效率低下，却验证了一个颠覆性逻辑：廉价消费级显卡的浮点性能，可能比天价超级计算机更具性价比。
3. AI觉醒的隐形推手
深度学习教父Geoffrey Hinton在2012年用GPU训练ImageNet模型时，底层硬件架构仍流淌着GeForce 256的基因：
并行架构：从256的4条管线到现代GPU的数千核心，量变引发质变；
内存带宽：初代6.4GB/s的带宽虽微不足道，却确立了“喂饱计算单元”的设计哲学；
软硬协同：驱动程序的持续迭代，为后来CUDA生态打下认知基础。
为了庆祝GeForce 256 GPU的25周年，NVIDIA展示了以1999-2000年代为灵感的复古主题PC
Wallop观点
GeForce 256之于AI，犹如蒸汽机之于工业革命——最初只为解决特定问题（图形渲染），却意外打开了通用算力的潘多拉魔盒。当黄仁勋在1999年喊出“GPU将改变计算”时，或许连他自己都未预见，25年后数千万张NVIDIA显卡正在训练ChatGPT、生成Midjourney图像。历史总是如此：真正颠覆性的技术，总在解决旧问题时，为新时代铺就了隐形轨道。
（本文系Wallop科技史系列专题，数据来源于NVIDIA技术白皮书、早期学术文献及行业专家访谈）
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