人世间大部分人都想成为富翁，说得委婉一些就是实现财务自由。但残酷的是，只有极少数人能实现财务自由，而且实现的路径也屈指可数，要么经商，要么当官。后者的所谓权钱交易和权色交易也指明了操作的具体环节。
显然，百工百业，以及打工，是绝不可能财务自由的。这一点，国内某公司的董事长已经讲得比较清楚了。他最近在社交媒体发文称，打工可以赚钱，但不可能赚大钱发大财的。不论你多努力工作，也只能就是养家糊口，没有人可以通过打工赚到财务自由的钱。想财务自由只能创业，只有创业这条路，没有其他选择。
但是，世界上还真的是一切皆有可能，打工者不 知不觉就财务自由了。近日，有投资人透露，英伟达78%的员工已成为百万美元富翁，其中一半的人净资产达到2500万美元（约合人民币1.83亿元）。目前，英伟达市值达3.22万亿美元，已成为全球市值第二的大型公司，仅次于苹果。
一个公司的近8成员工都成为了百万美元富翁，其中一半的人净资产达2500万美元，这应当算是实现了不少人所梦寐以求的财务自由了吧？
然而，英伟达公司的大部分实现了财务自由的员工都不是老板，都是在为该公司的老板黄仁勋打工。不过，在英伟达工作的员工有一个实现财务自由的关键条件，能通过员工股票购买计划获得一些股票，员工最多可以拿出工资的15%，以15%的折扣购买公司股票。从2019年年初以来，该公司股价已飙升逾3000%，这也是英伟达公司大部分员工能实现财务自由的基础，但也说明，打工也可以实现财务自由。
但是，打工实现财务自由的要素并不少，至少需要苦干和机遇，并且二者缺一不可。
打工实现财务自由的第一个必要条件是要吃得苦中苦，还要牺牲很多休息时间。不少英伟达员工吐槽，他们每周工作7天，经常加班至凌晨2点，同时还面临密集的会议和严格的时间管理要求。很多员工几乎没有时间陪伴家人，甚至开始考虑“半退休”，以缓解工作带来的负面影响。
从这个意义上来说，英伟达和其他能实现财务自由的公司的企业文化本就如此，是一种苛刻的需要员工百之二百付出时间、精力和才干的行为模式和文化。对员工来说也印证了一个并不过时的道理，早起的鸟儿有虫吃，天道酬勤。
英伟达的CEO黄仁勋也承认，为他工作并不容易。2024年4月，黄仁勋在接受《60分钟》采访时表示，无论如何，在英伟达工作本来就不应该是一件轻松的事。“如果你想做非凡的事情，那就意味着不会像探囊取物一样。”
打工实现财务自由的第二个必要条件是机遇和选择，而且这样的机遇一旦出现在眼前，就要牢牢抓住。不只是英伟达的员工在财务自由和个人自由、健康之间发生冲突之时，当然有选择权，要么离开，要么留下。但现实的情况是，在压力巨大和工作强度极高的英伟达，员工的离职率并不高，远低于业内平均水平。英伟达2024财年的“可持续发展报告”表明，2023年，该公司的离职率为2.7%，而半导体行业的整体离职率为17.7%。
这种情况可以解读为员工的自我选择，愿意珍惜和抓住可以实现财务自由的机会，因此，才在财务自由与个人自由和健康之间选择了前者。当然，一个不容忽视的情况是，英伟达员工的离职率低是因为他们还面临公司股票的控制。英伟达的股票兑现通常是4年一次，提前离职的人可能会错过丰厚的报酬。说到底，还是巨额经济收入成为了员工是留下还是离开的首选因素。
更多的员工选择继续留在英伟达以及其他IT、人工智能和互联网行业的打工者是因为更清楚地看到未来的职业发展方向和社会运行趋势，并珍惜在人工智能、芯片行业的领军企业从事尖端技术工作的机会，一些人想要选择这样的工作也恐怕没有机会，同时也欠缺能力。自己一旦有机会，当然要牢牢抓住，不轻易放弃。
无论是自由创业当老板实现财务自由，还是打工以实现财务自由，都必须顺应和预测社会、科技和经济发展走势，以深邃长远的眼光，洞察未来，选择朝阳产业和长盛职业，才有可能实现财务自由，而AI及其行业就是这样一种拥有无限未来的行业。
作为英伟达的CEO黄仁勋同样有这种选择，否则就无法让自己实现财务自由的同时，也让近80%的员工也实现财务自由。AI行业的特质决定了人们实现财务自由的几率最大，但也最辛苦。
20世纪60年代，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出，每隔2年，集成电路上可容纳的晶体管数目会增加一倍。后来，英特尔的CEO大卫·豪斯又提出，约每18个月芯片性能会提高一倍。这就是摩尔定律。
按照摩尔定律，芯片的算力每10年可以有约100倍的增长。而根据英伟达的数据，在过去8年里，英伟达芯片的算力已经增长了1000倍。10年100倍是摩尔定律，8年1000倍比前者又提高了10倍，这是什么呢，就是“黄氏定律”。也因此，在算力上，社会已经从摩尔定律时代进入到“黄氏定律”时代。
2024年诺贝尔物理学奖得主之一杰弗里·辛顿发明了深度卷积神经网络（AlexNet），然而，如果没有黄仁勋和英伟达研发的GPU，AlexNet在实际用途上并不被看好，甚至连辛顿也认为用处不大。不过，在2012年，采用两块英伟达生产的GTX580GPU训练AlexNet需要6天，但是到2018年时，采用常用的英伟达DGX-2GPU训练AlexNet，只需要18分钟。英伟达芯片的算力不只是让AlexNet进入到实用阶段，而且让今天的语音助手、刷脸支付、人脸识别，以及整个AI技术走向了产业化和实用化。
当过几年芯片的算力就要翻番时，AI和IT行业的员工工作是不是也要相应增加和扩大，否则，如何保持竞争力和效益的连续提升，如何实现财务自由呢？
实现财务自由需要加倍努力工作，更需要有长远的眼光和抓住机遇。不过，在财务自由与健康之间也存在两难选择。如果身体状况还可以，不妨继续高强度工作，如果身体难以为继，早一点退出同样可取。
