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“这是我听过的黄仁勋最佳的采访！”英伟达CEO黄仁勋的一场炉边言语再次引起热议：英伟达从来莫得一天评述过市集份额色色男。咱们所贪图的只是：若何创造下一个东西？若何将昔时需要一年才能完成的飞轮裁汰到一个月？
濒临Azure和AWS等正在自主构建ASIC芯片的云推测大客户，老黄打了个譬如： 公司受到鱼塘大小的适度，惟一的标的是用瞎想力扩大鱼塘。（指创造新市集） 天然了，除了说起英伟达，老黄还贪图了AGI的智能膨大、机器学习的加快、推理与磨砺的进击性……
固然时长感东谈主（近1个半小时），但一大波网友还是看完并交起了功课（启动卷了是吧！）
网友：学起来！学起来！
黄仁勋：翌日推理的增长将宏大于磨砺 鉴于视频较长，量子位先奏凯给专家划重心了，老黄的主要不雅点包括（省流版）： “口袋里的AI助理”将很快以某种形式出现，尽管最初可能会不完整； 英伟达的竞争上风在于开发了从GPU、CPU、会聚到软件和库的全栈平台； 膨大东谈主工智能的重心已从磨砺前调动到磨砺后和推理； 推理（inference）时推测将看成一个全新的智能膨大向量； 翌日推理的增长将宏大于磨砺的增长； 闭源和开源将共存，开源模子可能用于创建特定范围的运用尺度； ……
（以下为重心部分整理） Q：对于个东谈主AI助理的发展远景，您合计咱们何时能在口袋里装上一个无所不知的AI助理？ A：很快就会以某种形式出现。这个助理一启动可能不够完整，但会跟着时刻推移不停改良，这是期间发展的势必划定。 Q：咫尺AI范围的发展变化速率是否是您见过最快的？ A：是的，这是因为咱们从头发明了推测。在昔时10年里，咱们将推测的角落资本挑剔了10万倍，而按照摩尔定律可能只可挑剔100倍。 咱们通过以下样式达成了这极少：色色男 引入加快推测，将蓝本在CPU上成果不高的奇迹调动到GPU上 发明新的数值精度 开发新架构(如张量中枢) 禁受高速内存(HBM) 通过MVLink和InfiniBand达成系统膨大 这种快速发展使咱们从东谈主工编程转向了机器学习，悉数期间栈齐在快速创新和起原。 Q：模子范围膨大方面有哪些变化？ A：以前咱们主要关注预磨砺模子的膨大（重心在模子大小和数据范围），这使得所需推测能力每年加多4倍。 咫尺咱们看到后磨砺(post-training)和推理阶段也在膨大。东谈主类的念念维过程不可能是一次性完成的，而是需要快念念维、慢念念维、推理、反念念、迭代和模拟等多个形式。 况且，以前东谈主们合计预磨砺难，推理粗浅，但咫尺齐很难了。
Q：与3-4年前比拟，您合计NVIDIA今天的上风是更大照旧更小？ A：推行上更大了。昔时东谈主们合计芯片遐想等于追求更多的FLOPS和性能方针，这种想法还是落伍。 咫尺的要津在于悉数机器学习系统的数据活水线(flywheel)，因为机器学习不单是是软件编程，而是波及悉数数据处理历程。从一启动的数据料理就需要AI参与。数据的汇集、整理、磨砺前的准备等每个形式齐很复杂，需要大批处理奇迹。 Q：与Intel等公司比拟，NVIDIA在芯片制造和遐想方面有什么不同的政策？ A：Intel的上风在于制造和遐想更快的x86串行处理芯片，而NVIDIA聘用不同政策： 在并行处理中，不需要每个晶体管齐很出色 咱们更倾向于使用更多但较慢的晶体管，而不是更少但更快的晶体管 裸舞x喜悦有10倍数目、速率慢20%的晶体管，也不要数目少10倍、速率快20%的晶体管 Q：对于定制ASIC(如Meta的推理加快器、亚马逊的Trainium、Google的TPU)以及供应枯竭的情况，这些是否会改变与NVIDIA的协诊治态？ A：这些齐是在作念不同的事情。NVIDIA勉力于为这个新的机器学习、生成式AI和智能Agent寰球构建推测平台。 在昔时60年里，咱们从头发明了通筹划计期间栈，从编程样式到处理器架构，从软件运用到东谈主工智能，每个层面齐发生了变革。咱们的标的是创建一个随地可用的推测平台。 Q：NVIDIA看成一家公司的中枢办法是什么？ A：构建一个无处不在的架构平台。咱们不是在争夺市集份额，而是在创造市集。咱们专注于创新和惩办下一个问题，让期间起原的速率更快。 Q：NVIDIA对待竞争敌手和和解伙伴的魄力是什么？ A：咱们对竞争很深化，但这不会改变咱们的奇迹。咱们向AWS、Azure等和解伙伴提前共享道路图，保捏透明，即使他们在开发我方的芯片。对于开发者和AI初创公司，咱们提供CUDA看成长入进口。
Q：对OpenAI的观点若何？若何看待它的崛起？ A： OpenAI是咱们这个期间最进击的公司之一。固然AGI的具体界说和时刻点并不是最进击的，但AI能力的发展道路图将会终点壮不雅。从生物学家到场合规划者，从游戏遐想师到制造工程师，AI还是在改变各个范围的奇迹样式。 我终点玩赏OpenAI鼓励这一范围的速率和决心，并为不错资助下一代模子感到欢笑。 Q：您合计模子层是否正在走向商品化，以及这对模子公司的影响是什么？ A：模子层正在商品化，Llama的出现使得构建模子变得愈加低廉。这将导致模子公司的整合，唯有那些领有经济引擎并大致捏续投资的公司才能糊口。 Q：您若何看待AI模子的翌日，以及模子与东谈主工智能之间的鉴识？ A：模子是东谈主工智能必不可少的构成部分，但东谈主工智能是一种能力，需要运用于不同的范围。咱们将看到模子层的发展，但更进击的是东谈主工智能若何运用于各式不同的运用场景。 Q：您若何看待X公司，以及他们开发大型超等集群的竖立？ A：他们在19天内（接续需要3年）建造了一个领有100，000个GPU的超等推测机集群。这展示了咱们的平台的力量，以及咱们大致将悉数生态系统集成在沿途的能力。 Q：是否定为漫衍式推测和推理膨大将会发展到更大范围？ A：是的，我对此终点缓和和乐不雅。推理时推测看成一个全新的智能膨大向量，与只是构建更大的模子截然违抗。 Q：在东谈主工智能中，是否许多事情只可在运行时完成？ A：是的，许多智能奇迹不成先验地完成，许多事情需要在运行时完成。
Q：您若何看待东谈主工智能的安全性？ A：咱们必须构建安全的东谈主工智能，并为此需要与政府机构和解。咱们还是在开发许多系统来确保东谈主工智能的安全性，并需要确保东谈主工智能对东谈主类是成心的。 Q：你们公司卓越40%的收入来自推理，推理的进击性是否因为推理链而大大加多？ A：没错，推理链让推理的能力升迁了十亿倍，这是咱们正在资历的工业立异。翌日推理的增长将宏大于磨砺的增长。 Q：你们若何看待开源和闭源东谈主工智能模子的翌日？ A：开源和闭源模子齐将存在，它们对于不同的行业和运用齐是必要的。开源模子有助于激活多个行业，而闭源模子则是经济模子创新的引擎。 对于上述这些，你若何看？ 参考连合： [1]https://x.com/StartupArchive_/status/1848693280948818070 [2]https://www.youtube.com/watch?v=bUrCR4jQQg8色色男 |
