黃仁勛重新定義英偉達(dá)。

作者｜蘇霍伊

編輯｜王博

發(fā)自美國(guó)圣何塞

比預(yù)定的時(shí)間晚了幾分鐘，黃仁勛來(lái)到了GTC媒體會(huì)的現(xiàn)場(chǎng)，在回答媒體提問(wèn)之前，他要了一杯加冰的可樂(lè)。

黃仁勛本人不喜歡接受采訪，所以每年GTC媒體會(huì)成為了全球媒體為數(shù)不多可以向他本人提問(wèn)的機(jī)會(huì)。

從英偉達(dá)最新發(fā)布的GPU Rubin以及將在2028年發(fā)布的GPU Feynman開(kāi)始，黃仁勛回答了AI基礎(chǔ)設(shè)施與工廠化、GPU與AI的未來(lái)、全球供應(yīng)鏈與合作、AI與能源、物理AI與機(jī)器人以及英偉達(dá)的定位與核心競(jìng)爭(zhēng)力等問(wèn)題。

黃仁勛重新定義了英偉達(dá)：“我們不是一家芯片公司，而是一家算法公司。”

他在會(huì)上反復(fù)向媒體強(qiáng)調(diào)AI工廠的概念，他認(rèn)為AI工廠是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新引擎，數(shù)據(jù)中心將會(huì)升級(jí)為AI工廠，它們不僅僅是托管應(yīng)用，而是直接創(chuàng)造收入。

這也引發(fā)了媒體的質(zhì)疑，有媒體記者提問(wèn)：“英偉達(dá)正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，不僅提供世界領(lǐng)先的芯片，還提供算法、基礎(chǔ)設(shè)施和軟件，正在成為一站式AI解決方案提供商。這對(duì)公司的未來(lái)意味著什么？英偉達(dá)之所以偉大，在于它一直是一個(gè)成功的平臺(tái)，受到廣泛歡迎。而現(xiàn)在，你們正在進(jìn)入部分客戶的領(lǐng)域，如果在某些方面成為他們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，他們會(huì)如何反應(yīng)？”

黃仁勛對(duì)這個(gè)問(wèn)題給出很高的評(píng)價(jià)，并回應(yīng)：“我們是全球唯一一家與所有AI公司合作的AI公司。”

而談到中國(guó)時(shí)，黃仁勛說(shuō)：“我們能做的就是始終確保合規(guī)，并全力在市場(chǎng)中服務(wù)客戶。”他還肯定了中國(guó)的AI研究：“全球50%的AI研究人員來(lái)自中國(guó)，沒(méi)有任何其他國(guó)家能接近這個(gè)比例。據(jù)此可以推測(cè)，未來(lái)大量AI研究成果將來(lái)自中國(guó)。”

黃仁勛在大約一個(gè)小時(shí)的媒體會(huì)上顯得有些疲憊，他坦言：“這兩天里我只攝入了大約100卡路里的食物。”

但他依然強(qiáng)調(diào)這次GTC非常重要，它展示了英偉達(dá)從計(jì)算機(jī)技術(shù)公司向AI基礎(chǔ)設(shè)施公司的轉(zhuǎn)型，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心如何從數(shù)據(jù)訪問(wèn)和應(yīng)用托管進(jìn)化為AI工廠，他希望大家見(jiàn)證一個(gè)全新行業(yè)的崛起。

比較遺憾的是，在今天的媒體會(huì)上，黃仁勛沒(méi)有回答任何中國(guó)大陸地區(qū)媒體的提問(wèn)。

「甲子光年」現(xiàn)場(chǎng)參加了媒體會(huì)，并精選了部分問(wèn)答內(nèi)容。為了方便閱讀，相關(guān)內(nèi)容做了不改變?cè)獾姆g、編輯和備注。

黃仁勛在媒體會(huì)回答提問(wèn)

1.談定位：英偉達(dá)不是一家芯片公司

問(wèn)：為什么英偉達(dá)能夠如此快速地推出新軟件？你們有多少軟件工程師？

黃仁勛：英偉達(dá)制造芯片，但我們不是一家芯片公司，而是一家算法公司。

我們是目前全球計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域最領(lǐng)先的算法開(kāi)發(fā)者。當(dāng)谷歌DeepMind和迪士尼研究院（Disney Research）想要合作開(kāi)發(fā)高精度物理算法時(shí)，他們最終選擇了英偉達(dá)。

再舉個(gè)例子，計(jì)算光刻（注：Computational Lithography，是一種利用計(jì)算技術(shù)來(lái)優(yōu)化和改進(jìn)光刻工藝的方法）。英偉達(dá)是唯一一家與所有計(jì)算光刻公司都合作的企業(yè)，而計(jì)算光刻正是“逆向物理” （注：Inverse Physics，已知輸出，反推出系統(tǒng)輸入或系統(tǒng)參數(shù)的過(guò)程） 的典型應(yīng)用。我們?cè)谖锢韺W(xué)、逆向物理學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和光線追蹤等領(lǐng)域都非常擅長(zhǎng)，而這些技術(shù)本質(zhì)上都涉及物理學(xué)——無(wú)論是正向物理（forward physics）還是逆向物理（inverse physics）。

我們擅長(zhǎng)算法，將所有算法知識(shí)提煉到一個(gè)通用架構(gòu)CUDA，并沿此框架拓展。在許多方面，我們從算法和數(shù)學(xué)的角度看待計(jì)算世界。這也是為什么當(dāng)深度學(xué)習(xí)興起時(shí)，我們能迅速適應(yīng)。

我們擁有數(shù)百名人工智能研究人員，并且比許多公司更早開(kāi)始研究。

在擴(kuò)散模型流行之前，你可能見(jiàn)過(guò)我們?cè)跐u進(jìn)式增長(zhǎng) （注：Progressive Growth， 通常指的是通過(guò)逐步增加復(fù)雜性或能力來(lái)改進(jìn)AI系統(tǒng)的性能或表現(xiàn)） 方面的早期研究，擴(kuò)散模型正是其中的一種漸進(jìn)式方法。

你可能也見(jiàn)過(guò)我們?cè)谧兎肿跃幋a器 （注：Variational Autoencoders，VAE，是一種基于概率圖模型的深度生成模型） 方面的研究。

通常，很多公司的CEO不會(huì)談?wù)撨@些內(nèi)容，但我們的研究是先鋒性的，我們對(duì)算法領(lǐng)域非常熟悉，這是英偉達(dá)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，我們的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)。

英偉達(dá)是少數(shù)幾家能夠完整設(shè)計(jì)從處理器、交換機(jī)到網(wǎng)絡(luò)整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)的公司。我們開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)算法和協(xié)議，擅長(zhǎng)發(fā)明新網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)自己的交換機(jī)，將互聯(lián)網(wǎng)拓展為“超級(jí)互聯(lián)網(wǎng)”。

英偉達(dá)之所以能快速創(chuàng)新，正是因?yàn)槲覀儚牡讓铀惴ǔ霭l(fā)，全面掌握計(jì)算系統(tǒng)。

我認(rèn)為芯片設(shè)計(jì)反而是次要的。雖然我們對(duì)此感到自豪，且能制造極其復(fù)雜的芯片，但我們真正的優(yōu)勢(shì)在于解決問(wèn)題的能力，包括制造體系的優(yōu)化。

問(wèn)：英偉達(dá)每年都會(huì)推出新一代加速產(chǎn)品，與此同時(shí)，存儲(chǔ)器制造商是否需要同步升級(jí)？你們?cè)谙到y(tǒng)設(shè)計(jì)和供應(yīng)鏈協(xié)作中的關(guān)系有多緊密？供應(yīng)規(guī)模的增長(zhǎng)是否推動(dòng)了生產(chǎn)集成度（PII）？

黃仁勛：合作關(guān)系非常緊密。如果我向他們明確提供了英偉達(dá)的產(chǎn)品路線圖，這種關(guān)系會(huì)變得更加緊密。這正是我向全球公布英偉達(dá)未來(lái)三到四年發(fā)展規(guī)劃的原因。

英偉達(dá)為千瓦級(jí)AI工廠鋪平道路，從2025年一直規(guī)劃到了2028年

第一，我們已經(jīng)不再只是制造芯片的廠商，發(fā)展模式也不再是購(gòu)買(mǎi)芯片，將其安裝到計(jì)算機(jī)中，然后銷(xiāo)售計(jì)算機(jī)。

我們正在構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模非常龐大，部署規(guī)模達(dá)到了數(shù)千億美元，因此規(guī)劃必須做到極致完善。AI基礎(chǔ)設(shè)施并不是今天決定購(gòu)買(mǎi)，明天就能部署的。它需要提前兩年投資，并進(jìn)行全方位的規(guī)劃，然后在合適的時(shí)間完成部署。這意味著所有相關(guān)信息必須保持一致，我們需要協(xié)同規(guī)劃，共同打造這一基礎(chǔ)設(shè)施。

我的產(chǎn)品迭代周期需要同時(shí)考慮上游和下游的多年規(guī)劃。

第二，我們是一家AI工廠。

這意味著，這家AI工廠可以直接幫助客戶創(chuàng)造收入。它不僅僅關(guān)乎某一塊芯片或某個(gè)產(chǎn)品，而是一個(gè)極其復(fù)雜的整體系統(tǒng)，這已經(jīng)接近物理極限。

我們將相關(guān)產(chǎn)品的單位功率性能、單位能耗性能推向物理極限。這意味著如果你的功率受到自然法則的限制，事實(shí)上每家公司都面臨這種限制，那么你能實(shí)現(xiàn)的最大收入也受到這個(gè)限制。因此，AI工廠的最佳性能直接決定了客戶收益的百分比。

我們正在打造AI工廠，而在這一領(lǐng)域，商業(yè)門(mén)檻、競(jìng)爭(zhēng)門(mén)檻比以往任何時(shí)候都要高，而客戶的風(fēng)險(xiǎn)容忍度比以往更低。這是一個(gè)跨越多個(gè)投資周期，涉及數(shù)千億美元的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

第三，AI是一項(xiàng)基礎(chǔ)性技術(shù)。

不僅對(duì)我們?nèi)绱耍瑢?duì)所有公司、所有行業(yè)都是如此,這也是為什么這么多合作伙伴齊聚在GTC，他們來(lái)自汽車(chē)、金融、零售等行業(yè)，我們已經(jīng)成為眾多企業(yè)賴(lài)以構(gòu)建自身業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)性公司。

這三個(gè)核心理念，是過(guò)去一兩年發(fā)生的重大變化。大家已經(jīng)注意到，GTC的氛圍發(fā)生了明顯變化，現(xiàn)場(chǎng)影響力、活力以及參與者的構(gòu)成都已不同往昔。我認(rèn)為，這種變化正是來(lái)自上面三個(gè)核心理念，而我也意識(shí)到了這一點(diǎn)，因此我決定調(diào)整我們對(duì)外溝通的方式。

我們是歷史上首家一次發(fā)布四代產(chǎn)品的科技公司。這就像……你想想看，有人站出來(lái)說(shuō)：“今天，我要發(fā)布我未來(lái)幾年的所有工作流。”這似乎聽(tīng)起來(lái)毫無(wú)道理，但我們必須這樣做。

問(wèn)：英偉達(dá)正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，不僅提供世界領(lǐng)先的芯片，還提供算法、基礎(chǔ)設(shè)施和軟件，正在成為一站式AI解決方案提供商。這對(duì)公司的未來(lái)意味著什么？英偉達(dá)之所以偉大，在于它一直是一個(gè)成功的平臺(tái)，受到廣泛歡迎。而現(xiàn)在，你們正在進(jìn)入部分客戶的領(lǐng)域，如果在某些方面成為他們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，他們會(huì)如何反應(yīng)？

黃仁勛：非常感謝你的提問(wèn)。顯然，我們?cè)诮忉屛覀兯龅氖虑樯献龅煤茉愀狻?/p>

實(shí)際上，我會(huì)這樣描述。英偉達(dá)是唯一一家同時(shí)擁有云端AI、汽車(chē)AI、機(jī)器人AI和企業(yè)AI的AI公司。正如你所說(shuō)，我們是全棧的，擁有完整的基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)、交換機(jī)，現(xiàn)在還包括存儲(chǔ)技術(shù)，當(dāng)然還有計(jì)算技術(shù)，涵蓋從小型DGX Spark （注：英偉達(dá)最新推出的桌面?zhèn)€人AI超級(jí)計(jì)算機(jī)） SuperPOD（注：英偉達(dá)為支持大規(guī)模 AI 和高性能計(jì)算任務(wù)而設(shè)計(jì)的超級(jí)計(jì)算集群）各種形態(tài)。

GTC展區(qū)中的DGX Spark

從多個(gè)層面來(lái)看，我們?cè)谡麄€(gè)技術(shù)棧和各個(gè)行業(yè)中提供基礎(chǔ)技術(shù)。然而，關(guān)鍵在于，我們雖然構(gòu)建了完整的技術(shù)體系，但始終以客戶希望的方式將其提供給世界。

我們不是一家解決方案公司，我們提供核心技術(shù)，并與生態(tài)系統(tǒng)合作創(chuàng)建解決方案。

這就是為什么在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，我們與思科合作；在企業(yè)計(jì)算領(lǐng)域，我們與戴爾、HPE、聯(lián)想合作；在存儲(chǔ)領(lǐng)域，我們與DDN、NetApp、戴爾EMC、日立、IBM等公司合作。

這也是為什么雖然我們是一家AI公司，但Salesforce、ServiceNow、SAP、Cadence、Synopsys等企業(yè)依然是我們的AI合作伙伴。我們將核心技術(shù)開(kāi)放，讓他們集成到自身解決方案中，并推向市場(chǎng)。

我們是全球唯一一家與所有AI公司合作的AI公司。

我們能夠毫無(wú)障礙地適應(yīng)任何客戶的需求，與任何企業(yè)合作，這正是英偉達(dá)的獨(dú)特之處。我們不設(shè)限制，讓客戶以最適合他們的方式使用我們的技術(shù)。如果他們決定自主研發(fā)更多技術(shù)，減少對(duì)我們的依賴(lài)，我們也完全接受。

這就是為什么我們?cè)诙鄠€(gè)技術(shù)層面進(jìn)行研發(fā)。無(wú)論是芯片、系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件還是算法，都由客戶決定他們需要哪部分。他們可以選擇從我們這里獲取兩項(xiàng)、三項(xiàng)、四項(xiàng)，甚至不獲取任何產(chǎn)品。我們的理念是：客戶可以自由選擇，但希望他們能從我們這里采購(gòu)所需的技術(shù)。

我們構(gòu)建了大量核心技術(shù)，但目的不是取代客戶，而是賦能生態(tài)系統(tǒng)，使他們能夠更好地運(yùn)作。

2.談合作：將有限的精力集中在世界上尚不存在的技術(shù)上

問(wèn)：中國(guó)在AI方面雄心勃勃，正常情況下，英偉達(dá)在中國(guó)市場(chǎng)將有巨大的機(jī)會(huì)。你能告訴我們，在中國(guó)，你對(duì)英偉達(dá)和AI的愿景是什么嗎？這些愿景是否會(huì)受到貿(mào)易戰(zhàn)和關(guān)稅的影響？

黃仁勛：我們的首要責(zé)任是經(jīng)營(yíng)好業(yè)務(wù)，遵守法律，盡最大努力競(jìng)爭(zhēng)并服務(wù)客戶。全球局勢(shì)變得更加復(fù)雜，但這些并不是我們能左右的。我們能做的就是始終確保合規(guī)，并全力在市場(chǎng)中服務(wù)客戶。

我觀察到，全球50%的AI研究人員來(lái)自中國(guó)，沒(méi)有任何其他國(guó)家能接近這個(gè)比例。據(jù)此可以推測(cè)，未來(lái)大量AI研究成果將來(lái)自中國(guó)，僅僅因?yàn)槠潺嫶蟮难芯咳藛T基數(shù)。在美國(guó)的每個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室，都有許多出色的來(lái)自中國(guó)的研究人員，毫無(wú)例外。無(wú)論中國(guó)是如何做到的，請(qǐng)繼續(xù)保持。

問(wèn)：你在之前的受訪中提到了關(guān)稅，并表示短期內(nèi)不會(huì)有實(shí)質(zhì)性影響。我理解你對(duì)臺(tái)積電的立場(chǎng)，你也提到了富士康，但畢竟美國(guó)的制造業(yè)能力仍然遠(yuǎn)未達(dá)到理想水平，為什么不會(huì)有實(shí)質(zhì)性影響？

黃仁勛：我們擁有一個(gè)高度靈活的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)。供應(yīng)商不僅限于臺(tái)灣地區(qū)，以及墨西哥、越南，而是分布在多個(gè)國(guó)家或地區(qū)。關(guān)稅的具體影響取決于生產(chǎn)地、采購(gòu)地以及最終產(chǎn)品的目的地。這其中涉及許多變量，最終受哪國(guó)關(guān)稅影響，要看具體情況。

在短期內(nèi)，根據(jù)我們目前所知的情況，我們不認(rèn)為會(huì)有顯著影響。我們的供應(yīng)鏈目前已具有很強(qiáng)的靈活性，而如果進(jìn)一步增強(qiáng)本土制造能力，將使供應(yīng)鏈更加完善。我們今年在增加制造能力上應(yīng)該有所進(jìn)展。

問(wèn)：想了解英偉達(dá)在美國(guó)的生產(chǎn)情況。臺(tái)積電最近宣布了在美國(guó)追加投資，并表示將繼續(xù)在亞利桑那州生產(chǎn)芯片。那么，英偉達(dá)會(huì)有多少產(chǎn)品在美國(guó)生產(chǎn)？

黃仁勛：我們具備在美國(guó)大規(guī)模制造的能力，但并非所有產(chǎn)品都會(huì)在美國(guó)生產(chǎn)。

問(wèn)：近年來(lái)，英偉達(dá)加深了與聯(lián)發(fā)科、富士康等企業(yè)的合作，同時(shí)也在全球投資越來(lái)越多的初創(chuàng)公司。能否分享這些合作伙伴關(guān)系和投資在當(dāng)前階段對(duì)英偉達(dá)的戰(zhàn)略意義？你希望實(shí)現(xiàn)哪些目標(biāo)？

黃仁勛：我們與臺(tái)達(dá)電子、聯(lián)發(fā)科、臺(tái)積電、富士康等公司合作，因?yàn)樗鼈兪鞘澜缫涣鞯钠髽I(yè)。

這種合作始于敬佩和尊重，已經(jīng)持續(xù)了約30年，彼此之間自然會(huì)建立深厚的關(guān)系。就像大家知道的那樣，我是全球任職時(shí)間最長(zhǎng)的科技公司CEO之一。

關(guān)于技術(shù)投資，我們關(guān)注具有創(chuàng)新能力的公司，特別是那些突破傳統(tǒng)創(chuàng)新路徑的企業(yè)，這與供應(yīng)鏈合作并無(wú)直接聯(lián)系。

我們選擇合作伙伴的唯一標(biāo)準(zhǔn)是卓越。通過(guò)合作，將他們的卓越與我們的能力結(jié)合，可以共同實(shí)現(xiàn)更偉大的目標(biāo)。

英偉達(dá)是一家規(guī)模相對(duì)較小的公司，全球僅有36000名員工，遠(yuǎn)少于硅谷的大多數(shù)科技公司，我們的策略是只專(zhuān)注做必要的事情。

英偉達(dá)不會(huì)為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)而戰(zhàn)，那不是我們的風(fēng)格。我們的員工不會(huì)談?wù)摖?zhēng)奪市場(chǎng)份額，因?yàn)槲覀兊哪繕?biāo)是創(chuàng)造新事物。

如果某家公司打造了優(yōu)秀的產(chǎn)品，我們會(huì)使用它，無(wú)論它是誰(shuí)。我們與AMD、英特爾、博通、Marvell等公司合作，并與聯(lián)發(fā)科達(dá)成重要合作，共同開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品。

我們始終與各家公司合作，以便將有限的精力集中在世界上尚不存在的技術(shù)上。

問(wèn)：最近有報(bào)道稱(chēng)，英偉達(dá)是收購(gòu)英特爾聯(lián)盟成員之一，未來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

黃仁勛：我不知道這個(gè)消息的來(lái)源，但沒(méi)有人邀請(qǐng)我們加入任何聯(lián)盟。我不是說(shuō)這不是真的新聞，但至少?zèng)]有人找過(guò)我。所以可能有其他人在參與，但我不清楚。或許有個(gè)計(jì)劃，但我沒(méi)被邀請(qǐng)。

問(wèn)：英偉達(dá)宣布加入由xAI、黑石集團(tuán)和微軟等共同參與的300億美元人工智能基礎(chǔ)設(shè)施基金。想了解英偉達(dá)在這個(gè)聯(lián)盟中的具體角色是什么？

黃仁勛：這是一個(gè)投資合作，因?yàn)樗袇⑴c方都投入了資金。這個(gè)基金是一個(gè)投資工具，主要用于支持?jǐn)?shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，而這需要大量資本。

AI行業(yè)需要大量資金和能源，至少需要龐大的資本投入。這個(gè)合作關(guān)系允許各方共同出資，幫助資助AI數(shù)據(jù)中心和AI工廠的建設(shè)、開(kāi)發(fā)和資金支持。

英偉達(dá)的角色之一是提供專(zhuān)業(yè)知識(shí)，同時(shí)也參與資本投入。這個(gè)行業(yè)的發(fā)展將離不開(kāi)充足的資金支持。

問(wèn)：我的問(wèn)題關(guān)于英偉達(dá)與通用汽車(chē)的合作，此前英偉達(dá)也與Rivian、Lucid等廠商合作，這些車(chē)輛已上市。你認(rèn)為未來(lái)消費(fèi)者會(huì)因?yàn)槠?chē)搭載英偉達(dá)技術(shù)而購(gòu)買(mǎi)，就像他們因?yàn)橛ミ_(dá)或英特爾的芯片而選擇個(gè)人電腦一樣嗎？

英偉達(dá)與通用汽車(chē)合作

黃仁勛：是，也不是。

我自己的車(chē)就沒(méi)有搭載英偉達(dá)技術(shù)，我覺(jué)得完全沒(méi)問(wèn)題，我的法拉利對(duì)我來(lái)說(shuō)太重要了。 （笑）

不過(guò)，我的Rimac Concept Two （注：一款高性能電動(dòng)超級(jí)跑車(chē)） 搭載了英偉達(dá)技術(shù)，我對(duì)此很滿意。

首先汽車(chē)對(duì)人們而言是高度個(gè)性化的，它反映了個(gè)人風(fēng)格和生活方式，因此技術(shù)并不能完全左右人們的購(gòu)車(chē)選擇。

另一方面，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，汽車(chē)屬于機(jī)器人技術(shù)的一部分，這對(duì)我們來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。我們研究物理AI、機(jī)器人系統(tǒng)和自主系統(tǒng)已超過(guò)十年。

我們的戰(zhàn)略不僅針對(duì)汽車(chē)計(jì)算機(jī)，而是涵蓋三大計(jì)算機(jī)架構(gòu)：機(jī)器人AI基礎(chǔ)設(shè)施、機(jī)器人AI模擬器和機(jī)器人AI計(jì)算機(jī)。

首先必須訓(xùn)練AI，然后在部署之前，AI需要經(jīng)過(guò)模擬測(cè)試，比如車(chē)要在虛擬道路上行駛，機(jī)器人要在虛擬廚房中操作。這種方法稱(chēng)為Sim-to-Real adaptation，即通過(guò)仿真來(lái)訓(xùn)練AI，再部署到真實(shí)環(huán)境中。

目前我們幾乎與全球所有機(jī)器人公司和汽車(chē)公司，在這三種計(jì)算機(jī)架構(gòu)中至少有一種展開(kāi)了合作。

我們甚至開(kāi)發(fā)了完整的軟件系統(tǒng)。就像昨天發(fā)布的，我們宣布了全球首個(gè)通用人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型GR00T N1，并創(chuàng)建了一個(gè)用于開(kāi)發(fā)物理AI的平臺(tái)——Cosmos。

在機(jī)器人系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)AI安全極具挑戰(zhàn)性，需要在芯片系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、算法、軟件堆棧、工具和方法論等方面實(shí)現(xiàn)多樣性、冗余性、透明度和可解釋性。整個(gè)系統(tǒng)必須是可訪問(wèn)的，以確保安全，這類(lèi)似于航空的安全標(biāo)準(zhǔn)。未來(lái)人們將采用我們開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)。

我們?cè)谶@一領(lǐng)域制定了嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)，稱(chēng)之為Halos （全棧式綜合安全系統(tǒng)） 。

黃仁勛在GTC演講中發(fā)布面向自動(dòng)駕駛汽車(chē)的全棧式綜合安全系統(tǒng)NVIDIA Halos

我相信，這種專(zhuān)業(yè)能力未來(lái)將帶來(lái)巨大回報(bào)。如果機(jī)器人普及，我們希望它們是安全的。

我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域已投資十年。不論是四輪車(chē)、兩輪車(chē)、雙足機(jī)器人還是無(wú)腿機(jī)器人，無(wú)論是什么機(jī)器人系統(tǒng)，我們都有適合的計(jì)算架構(gòu)。

這已經(jīng)成為一個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的業(yè)務(wù)，年收入已超5億美元。我相信，長(zhǎng)期來(lái)看，它將成為英偉達(dá)最大的業(yè)務(wù)之一，也是AI最重要的應(yīng)用之一。

3.談未來(lái)：當(dāng)“智能制造業(yè)”成為現(xiàn)實(shí)，我們所有人都會(huì)因此受益

問(wèn)：你昨天在主題演講談到了新一代芯片架構(gòu)Vera Rubin，Vera Rubin似乎使用了臺(tái)積電3納米工藝，我想知道再下一代芯片架構(gòu)Feynman是否會(huì)使用環(huán)繞式柵極晶體管(gate-all-around transistors)。如果是，我們能從這種新型晶體管中獲得怎樣的性能和優(yōu)勢(shì)？

黃仁勛：如果我們使用新型晶體管，性能估計(jì)能提升20%。這個(gè)結(jié)果可以接受，但這不會(huì)改變核心問(wèn)題。

雖然在大規(guī)模計(jì)算中，20%的提升是非常可觀的，但在AI工廠、AI基礎(chǔ)設(shè)施這樣規(guī)模的計(jì)算中，每個(gè)處理器都很重要，也就是說(shuō)，在整體格局中，它們的重要性會(huì)相對(duì)降低。

原因是，管理所有這些處理器的開(kāi)銷(xiāo)成為最關(guān)鍵的因素。擴(kuò)展這些處理器系統(tǒng)是最困難的事情，如果擴(kuò)展不到位，損失將是巨大的。

昨天我解釋過(guò)，應(yīng)該始終先擴(kuò)展（scale up）再縮小（scale down）。在將一百萬(wàn)個(gè)GPU連接到網(wǎng)絡(luò)之前，應(yīng)該先在計(jì)算結(jié)構(gòu)（fabric）上連接幾百甚至上千個(gè)GPU。

問(wèn)：你能否為全球數(shù)據(jù)中心的能源供應(yīng)提供一些建議？

黃仁勛：AI行業(yè)也是制造業(yè)，但它是工業(yè)化制造業(yè)，產(chǎn)品由機(jī)器制造，而制造業(yè)需要能源。

問(wèn)題的關(guān)鍵不是某個(gè)國(guó)家是否想建造數(shù)據(jù)中心，而是他們是否希望參與這個(gè)新行業(yè)的生產(chǎn)。AI是一種生產(chǎn)活動(dòng)，而生產(chǎn)需要能源。

那么問(wèn)題就變成：在所有需要消耗能源的行業(yè)中，國(guó)家更愿意支持哪一個(gè)？是用于生產(chǎn)水泥、鋼鐵，還是AI？這其實(shí)是一個(gè)選擇題。

我相信，在未來(lái)10年內(nèi)，AI將成為一個(gè)萬(wàn)億美元級(jí)別的行業(yè)，并在全球范圍內(nèi)發(fā)展。

問(wèn)：根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)中心行業(yè)的反饋，他們認(rèn)為未來(lái)幾年內(nèi)能夠?qū)嶋H支持的技術(shù)極限是什么？

黃仁勛：目前一個(gè)數(shù)據(jù)中心的功率大約是250兆瓦，這是機(jī)架的上限，其余的只是工程細(xì)節(jié)。

如果說(shuō)一個(gè)數(shù)據(jù)中心的功率達(dá)到1吉瓦，那么每個(gè)機(jī)架1吉瓦聽(tīng)起來(lái)就是合理的限制。但關(guān)鍵在于，是否有必要將所有計(jì)算能力都集中在一個(gè)機(jī)架中？

如果縱向擴(kuò)展非常高效，比如從72個(gè)GPU擴(kuò)展到144、288、576個(gè)時(shí)仍然能保持良好的擴(kuò)展性，那么就應(yīng)該盡可能地縱向擴(kuò)展，目前的情況正是如此。

未來(lái)某一天，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)縱向擴(kuò)展的收益遞減。一旦達(dá)到這一臨界點(diǎn)，我們會(huì)擴(kuò)展到大約4000個(gè)或更多的GPU，之后再橫向擴(kuò)展，而不必過(guò)度堆疊計(jì)算單元的密度。

黃仁勛在媒體會(huì)回答提問(wèn)

問(wèn)：你認(rèn)為行業(yè)未來(lái)四年將如何發(fā)展？

黃仁勛：我認(rèn)為首先要做的事情是將推理能力融入一切。這樣做的好處是，我們不必給AI提供過(guò)于具體的提示，而是可以更專(zhuān)注于任務(wù)導(dǎo)向。可以構(gòu)建具備不同技能的agent系統(tǒng)，并通過(guò)設(shè)定目標(biāo)讓它們自主工作。

優(yōu)化這樣的系統(tǒng)相當(dāng)復(fù)雜，因?yàn)樗艿蕉喾N約束，需要大量推理、優(yōu)化和數(shù)學(xué)計(jì)算。但如果能明確兩個(gè)端點(diǎn)，AI就可以自動(dòng)解決整個(gè)過(guò)程。

我認(rèn)為下一代AI將具備更強(qiáng)的推理能力，能夠調(diào)用工具、訪問(wèn)信息，并生成所需的結(jié)果。這個(gè)過(guò)程涉及多步驟嵌套式推理，我對(duì)此感到非常興奮。這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展已觸手可及，各個(gè)核心組件正在不斷完善。

問(wèn)：美國(guó)、歐盟、中國(guó)都在投入大量資金到AI基礎(chǔ)設(shè)施，這是否意味著誰(shuí)投資最多，誰(shuí)就能最先實(shí)現(xiàn)AGI（通用人工智能）？

黃仁勛：你們知道世界上最聰明的人是誰(shuí)嗎？你們?cè)诤鯁幔课艺J(rèn)為這就是答案。

我相信我們需要實(shí)現(xiàn)AGI，這樣AI才能真正發(fā)揮作用，解決我剛才描述的問(wèn)題，但最聰明的AGI可能并不是最重要的。我不確定自己是否雇傭了世界上最聰明的員工，也許有，但我不完全確定，而且我也不認(rèn)為這對(duì)我來(lái)說(shuō)那么重要，我需要的是卓越的智能。

但我仍然相信，將智能應(yīng)用于具體目標(biāo)，如何選擇任務(wù)、制定戰(zhàn)略，仍然是最重要的。領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)依然至關(guān)重要。我認(rèn)為這才是世界上99%的真正價(jià)值所在，而不是單純地去尋找世界上最聰明的人。

所以我認(rèn)為問(wèn)題的關(guān)鍵不在于誰(shuí)能最先實(shí)現(xiàn)AGI，我認(rèn)為最重要的事情是投資未來(lái)，建設(shè)盡可能多的數(shù)據(jù)中心和原生AI計(jì)算機(jī)。

那么，應(yīng)該投入多少？5000億美元——這是全球今年在AI計(jì)算上投入的資金，并且增長(zhǎng)速度極快。到2030年，這個(gè)數(shù)字可能達(dá)到1萬(wàn)億美元，而我相信，屆時(shí)100%的計(jì)算投資都應(yīng)該是AI原生的。

我認(rèn)為：第一，全球的計(jì)算資本支出應(yīng)該全面向AI轉(zhuǎn)移；第二，AI遠(yuǎn)不止是數(shù)據(jù)中心，AI是制造業(yè)。

AI在制造什么？AI在制造智能。這些智能經(jīng)過(guò)重組后，可以成為文本、故事、法律文件、分析報(bào)告，如果正確構(gòu)建，它還可以轉(zhuǎn)換為機(jī)器人行動(dòng)，甚至是汽車(chē)的方向盤(pán)控制。

本質(zhì)上，AI就是在制造tokens。那么，全球GDP應(yīng)該有多大比例用于制造智能？我認(rèn)為比例應(yīng)該非常大。這是我的觀點(diǎn)，也是我的信念。

如果今天這個(gè)預(yù)測(cè)看起來(lái)不合理，那可以回顧300年前，看看 當(dāng)時(shí)能源生產(chǎn)在全球GDP中的占比。當(dāng)時(shí)的“能源產(chǎn)業(yè)”只是依靠人力，比如體力勞動(dòng)。但隨著時(shí)間推移，能源產(chǎn)業(yè)成為世界上最大的行業(yè)之一。它的本質(zhì)是將物理能量轉(zhuǎn)換為電子能量，而現(xiàn)在，我們正在進(jìn)入一個(gè)新的階段——將電子能量轉(zhuǎn)換為智能。

那么，每年全球在GPU和AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上的資本支出會(huì)是多少？我相信這將是數(shù)萬(wàn)億美元級(jí)別的產(chǎn)業(yè)。

這就是我的信念，我希望它能發(fā)生，因?yàn)槲蚁嘈牛?dāng)“智能制造業(yè)”成為現(xiàn)實(shí)，我們所有人都會(huì)因此受益。

問(wèn)：在這波物理AI浪潮中，我們應(yīng)將時(shí)間和資源集中在哪個(gè)方向？

黃仁勛：AI的核心挑戰(zhàn)仍然是數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和訓(xùn)練戰(zhàn)略，這一點(diǎn)沒(méi)有改變。

過(guò)去幾年中，有人曾說(shuō)數(shù)據(jù)已經(jīng)用盡了，大家還記得嗎？這種說(shuō)法非常荒謬，也沒(méi)有考慮到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的作用。實(shí)際上我們現(xiàn)在幾乎擁有無(wú)限的數(shù)據(jù)來(lái)源，因?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)能夠不斷生成新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于，它可以通過(guò)可驗(yàn)證的結(jié)果和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制不斷優(yōu)化，而數(shù)學(xué)、定理和科學(xué)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)幫助人類(lèi)解決了許多問(wèn)題。例如，在游戲領(lǐng)域，國(guó)際象棋比賽可以通過(guò)計(jì)算確定贏家，AI可以一直推演直到找到獲勝策略。這意味著，我們現(xiàn)在可以利用可驗(yàn)證的方法生成無(wú)限量的數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練模型進(jìn)行推理。

物理AI也面臨類(lèi)似的挑戰(zhàn)，我們必須明確數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和訓(xùn)練戰(zhàn)略。

我之前談到過(guò)其中的一些方法，例如，通過(guò)人類(lèi)示范、生成式AI和模擬技術(shù)，我們可以生成無(wú)限數(shù)量的相關(guān)場(chǎng)景。這類(lèi)似于給AI一個(gè)代數(shù)問(wèn)題，然后生成大量不同的代數(shù)練習(xí)題，讓AI必須逐步解決所有這些問(wèn)題。

物理操作同樣可以采用類(lèi)似的方法，比如訓(xùn)練AI進(jìn)行跑步，甚至教AI如何完成需要高度協(xié)調(diào)和關(guān)節(jié)控制的體育運(yùn)動(dòng)。這個(gè)過(guò)程中涉及數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和訓(xùn)練戰(zhàn)略。

此外還有一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：使用策略，即如何最有效地提示AI以生成正確的答案。這相當(dāng)于現(xiàn)代的軟件編程方式，提示詞就是新一代的軟件編程語(yǔ)言。同樣，在物理AI領(lǐng)域，我們需要思考：如何提示AI進(jìn)行物理推理？這些都是極具價(jià)值的研究方向。

問(wèn)：你提到每次演講最喜歡的幻燈片是英偉達(dá)的加速庫(kù)，它讓眾多研究人員、科學(xué)家和工程師在各個(gè)領(lǐng)域的研究成為可能。隨著進(jìn)入Blackwell時(shí)代，你是否期待某個(gè)新領(lǐng)域被添加到這張幻燈片上？或者說(shuō)，你期待的下一個(gè)被加速的行業(yè)是什么？

NVIDIA CUDA-X加速庫(kù)服務(wù)于各行各業(yè)

黃仁勛：加速計(jì)算不僅僅是頂層的軟件和底層的芯片，它依賴(lài)于中間層。這類(lèi)似于AI，它不僅僅是提示框和底層計(jì)算機(jī)，中間的模型至關(guān)重要。模型本身不是AI，但它對(duì)AI系統(tǒng)至關(guān)重要。

庫(kù)不是應(yīng)用程序，但庫(kù)使應(yīng)用程序及其數(shù)學(xué)計(jì)算成為可能。它可以是Spark的數(shù)據(jù)處理，可以是計(jì)算光刻、計(jì)算生物學(xué)、地震處理、逆向物理、CT重建等。它涵蓋了流體動(dòng)力學(xué)、粒子物理學(xué)，每個(gè)庫(kù)對(duì)其領(lǐng)域來(lái)說(shuō)都是不可或缺的。

我最期待的領(lǐng)域之一是計(jì)算機(jī)輔助藥物發(fā)現(xiàn)。

我這一代人和我的行業(yè)受益于電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)。如果沒(méi)有Cadence、Synopsys以及隨后出現(xiàn)的Mentor Graphics和西門(mén)子等公司，我們無(wú)法構(gòu)建這些復(fù)雜的芯片，也無(wú)法在沒(méi)有仿真和模擬工具（即數(shù)字孿生）的情況下實(shí)現(xiàn)這一切。沒(méi)有這些工具和庫(kù)，我們無(wú)法做到今天的一切。

如果我們?yōu)樯飳W(xué)創(chuàng)建類(lèi)似的工具，讓醫(yī)生和生物學(xué)家能夠以數(shù)字孿生方式表示蛋白質(zhì)、細(xì)胞、器官和組織，并能模擬從納米到米、從納秒到年的生物過(guò)程，那將徹底改變制藥行業(yè)和醫(yī)療保健的方式。

我們最近與Arc Institute合作的Evo 2項(xiàng)目，已實(shí)現(xiàn)從蛋白質(zhì)到細(xì)胞的數(shù)字孿生表示，并擴(kuò)展到多細(xì)胞系統(tǒng)。當(dāng)這種建模和規(guī)模復(fù)雜性達(dá)到新的層次時(shí)，我認(rèn)為生物學(xué)將被徹底改變，所以我非常期待這個(gè)方向的發(fā)展。

（封面圖及文中配圖來(lái)源：「甲子光年」拍攝）