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3月18—21日，英偉達(dá)GTC2024大會召開，黃仁勛的開幕演講成為所有科技媒體的焦點(diǎn)。

其實(shí)這場科技盛會比大家想象更豐富，共有1010場活動，AI領(lǐng)域的專家學(xué)者齊聚一堂，內(nèi)容十分豐富。

今天，我們?yōu)榇蠹規(guī)硇畔⒚芏茸畲蟮囊粓觯?月19日黃仁勛與華爾街分析師的現(xiàn)場問答記錄。

黃仁勛現(xiàn)場回答了13個關(guān)鍵問題：英偉達(dá)未來是軟件公司還是硬件企業(yè)？GPU進(jìn)步的下一個方向？公司未來的市場上限，供應(yīng)鏈管理以及定價策略是什么？

每個問題都直戳技術(shù)專家、專業(yè)投資人痛點(diǎn)，原文共3萬字，經(jīng)過梳理現(xiàn)有1.5萬字，歡迎收藏后閱讀。

3月28日，前哨科技特訓(xùn)營直播也將專題點(diǎn)評GTC2024，屆時王煜全將為大家分享，他從GTC2024中看到哪些未來趨勢，人工智能的未來3年將如何變化。

歡迎點(diǎn)擊文首入口，3月28日晚8點(diǎn)，我們一起抓住下一個科技前沿！

提示：以下內(nèi)容不夠成投資建議，投資有風(fēng)險，入市需謹(jǐn)慎。

精彩要點(diǎn)

1.未來NVIDIA軟件業(yè)務(wù)的發(fā)展空間

NVIDIA正在創(chuàng)造一個新的AI軟件行業(yè),將提供稱為NIM的微服務(wù)以及NVIDIA AI Enterprise軟件套件,幫助企業(yè)部署AI應(yīng)用,未來會是一個非常大的業(yè)務(wù)。

2.NVIDIA的潛在市場規(guī)模

當(dāng)前數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模為1萬億美元,每年2500億美元。NVIDIA通過銷售系統(tǒng)而不是芯片,在這2500億美元中的占比會高于其他公司。此外,生成式AI也將創(chuàng)造巨大市場機(jī)會。

3.Grace Hopper到Grace Blackwell的過渡對NVIDIA業(yè)務(wù)的影響

黃仁勛建議客戶把精力放在更強(qiáng)大的Grace Blackwell平臺上。Grace Hopper的需求不會改變,因?yàn)榭蛻粢?wù)當(dāng)下業(yè)務(wù),但Grace Blackwell代表未來。

黃仁勛現(xiàn)場問答記錄

黃仁勛

早上好。很高興見到你們所有人。今天的計劃是什么？

科萊特·克雷斯（英偉達(dá)CFO）

感謝大家出席討論。老黃和我在這里會回答大家的所有問題，無論是昨天的開幕式演講，還是其他問題。

現(xiàn)在把話筒先交給老黃，由他做個簡單的介紹，然后回答大家的問題，我們也希望不要把這場活動做成另一場演講，希望大家多提問。

黃仁勛

是的，謝謝。我很高興見到你們。我昨天有很多想說的話，可能已經(jīng)說過了，但我想再說一遍。我必須承認(rèn)，我之前從未在搖滾音樂會上表演過。我試圖想象會是什么樣子，但在走上舞臺時，我仍然感到緊張。不管怎樣，我盡了我能做的。

我明白，下次巡演我會做得更好。我只需要多練習(xí)。我想告訴你們幾件事。你看，這就像做空間計算一樣。如果你有機(jī)會看到 Omniverse 在 Vision Pro 中的表現(xiàn)，你會覺得很驚奇。它實(shí)在太逼真了。

我們昨天談到了五件事，我想解釋第一件事。我認(rèn)為新的工業(yè)革命正在發(fā)生。兩個變化正在發(fā)生：一是從通用計算轉(zhuǎn)向加速計算。如果你只看通用計算的趨勢，你會發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)在放慢速度。

事實(shí)上，我們都知道，過去十年它已經(jīng)在放慢速度，但我們不得不面對這個事實(shí)。你可以看到，人們正在延長數(shù)據(jù)中心的使用期限。你可以買一套全新的服務(wù)器，但它并不會顯著提高整個數(shù)據(jù)中心的效率。

所以，你可能會繼續(xù)用你現(xiàn)有的設(shè)備一段時間。這種趨勢是無法逆轉(zhuǎn)的。通用計算已經(jīng)達(dá)到了極限。我們?nèi)匀恍枰驗(yàn)橛泻芏嘬浖枰\(yùn)行，但我們需要盡可能地加速計算。

許多行業(yè)已經(jīng)開始加速發(fā)展，其中一些是很大的工作負(fù)載，我們希望能進(jìn)一步加速。加速計算的好處是顯而易見的。

我昨天沒有研究數(shù)據(jù)處理，這是我真正感興趣的領(lǐng)域。NVIDIA有一套可以處理各種數(shù)據(jù)的庫。數(shù)據(jù)量很大，世界各地都在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理很重要，如果你沒有采用加速計算，處理數(shù)據(jù)的成本會越來越高。許多公司，如阿斯利康、Visa、美國運(yùn)通、萬事達(dá)卡，已經(jīng)通過與我們合作，將數(shù)據(jù)處理成本降低了95%。

我們有一個叫做rapids的庫，它的加速效果非常好。因此，Databricks公司宣布他們將使用NVIDIA的GPU來加速他們的光子引擎。

加速的好處是可以節(jié)省成本，并將這些節(jié)省下來的成本傳遞給客戶。這樣你就可以持續(xù)進(jìn)行計算。否則，你就會落后于趨勢。

我們已經(jīng)加速了算法，使得計算的成本在過去十年中大幅下降。這使得一種新的軟件，叫做生成式人工智能，成為了可能。生成式人工智能需要大量的計算，但現(xiàn)在它已經(jīng)可以經(jīng)濟(jì)高效地完成。

新的方式是使用計算機(jī)來編寫軟件，這需要大量的數(shù)據(jù)。我們使用GPU超級計算機(jī)來處理這些數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生我們可以享受的服務(wù)，比如ChatGPT。

我們的數(shù)據(jù)中心不是普通的數(shù)據(jù)中心，它是一家工廠。它不像過去的數(shù)據(jù)中心那樣被很多人共享，也不做很多不同的事情。它一直在運(yùn)行一個應(yīng)用程序，它的目標(biāo)不僅僅是省錢，而是賺錢。

這就像上一次工業(yè)革命的電動發(fā)電機(jī)。原材料是水，他們向水施加能量，轉(zhuǎn)化為電能。現(xiàn)在，我們的原材料是數(shù)據(jù)，我們使用數(shù)據(jù)處理和生成式AI模型來改進(jìn)它。

這樣我們就可以產(chǎn)生有價值的服務(wù)。我們將使用這種方法來生成軟件，處理數(shù)據(jù)，與你互動，就像ChatGPT在與你互動一樣。

我們的合作方式就像你和人工智能代理共同駕駛，你可以隨你喜歡的程度擴(kuò)展這個想法。這個想法來自一個叫做人工智能生成器的東西，我們稱之為GPU超級計算機(jī)，它正在產(chǎn)生軟件和代幣。

有兩個主要觀點(diǎn)。一個是，我們今天使用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心需要加速發(fā)展。它們正在現(xiàn)代化并影響越來越多的行業(yè)。所以，價值一萬億美元的數(shù)據(jù)中心一定會加速發(fā)展。但這個過程需要多少年才能完成？另一個觀點(diǎn)是，人工智能的好處將加速這個趨勢。

另外，我們有第二種數(shù)據(jù)中心，我們稱之為人工智能發(fā)電機(jī)或人工智能工廠。這是一個新事物，產(chǎn)生新的寶貴資源，將被公司、行業(yè)、國家創(chuàng)建，這是一個新的行業(yè)。

我們還有一個新平臺，叫做Blackwell。它的核心是一塊芯片，但它也是一個計算機(jī)系統(tǒng)。我們不僅僅是制造芯片，我們構(gòu)建了一整臺超級計算機(jī)，從芯片到系統(tǒng)，再到互連、NVLink、網(wǎng)絡(luò)，但最重要的是軟件。

你能想象你家里堆積如山的電子產(chǎn)品，你要如何編程？如果沒有多年來創(chuàng)建的庫，你就有了價值數(shù)十億美元的資產(chǎn)，你剛剛帶入了你的公司。任何時候它沒有被利用都會讓你花錢，而且費(fèi)用非常高。所以，我們不僅幫助公司購買芯片，還幫助他們開發(fā)系統(tǒng)并投入使用，然后一直與他們合作，使其得到更好的利用，這非常重要。

我們的工作方式是，我們構(gòu)建了這個垂直集成的系統(tǒng)，但我們以一種可以稍后拆卸的方式構(gòu)建它，并讓你分批購買。也許你想把它連接到x86，或者PCI-Express結(jié)構(gòu)，或者通過一大堆光纖連接它，也許你想要非常大的NVLink域，或者更小的NVLink域，等等。這有意義嗎？

以太網(wǎng)對人工智能來說不是很好，但你不能改變這個事實(shí)。但是，你可以使以太網(wǎng)非常適合AI，這就是我們所說的超級以太網(wǎng)。在大約三到四年內(nèi)，超以太網(wǎng)將會到來，這對人工智能來說會更好。但在那之前，以太網(wǎng)并不適合人工智能。所以，我們擴(kuò)展了以太網(wǎng)，并為其添加了一些東西。我們稱之為Spectrum-X，它可以進(jìn)行自適應(yīng)路由，做擁塞控制，做噪音隔離。

當(dāng)你有多個活躍的網(wǎng)絡(luò)用戶時，會占用更多網(wǎng)絡(luò)流量。但是，人工智能與網(wǎng)絡(luò)流量的平均量無關(guān)，而是關(guān)心最后一個任務(wù)何時完成。這就像在班級中，我們關(guān)心的是最后一個學(xué)生何時提交作業(yè)，而不是平均提交時間。如果把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計為優(yōu)化平均流量和最慢的用戶，那么會有不同的架構(gòu)。

就像人工智能把所有任務(wù)簡化為一個總?cè)蝿?wù)一樣，所有的計算單元（如GPU）都需要彼此通信，而最后一個完成任務(wù)的計算單元會阻止其他所有人。這就是網(wǎng)絡(luò)為什么會有影響。

所有設(shè)備都可以接入網(wǎng)絡(luò)，但可能會損失10%到20%的使用效率。如果設(shè)備的價格是10000美元，那么10%到20%的效率損失可能不是很大。但如果設(shè)備的價格是20億美元，那么10%到20%的效率損失就非常可觀了。這就是為什么超級計算機(jī)要按照特定的方式構(gòu)建的原因。

我們公司創(chuàng)建了一個平臺和相關(guān)軟件，以及所有必要的硬件設(shè)備，然后與客戶合作，將其集成到他們的數(shù)據(jù)中心。這是因?yàn)槊總€客戶的需求可能不同，比如安全需求、熱量管理、管理界面等。他們可能想要用于特定的人工智能任務(wù)，或者出租給其他人進(jìn)行各種人工智能任務(wù)。

我們考慮了所有這些因素，并已經(jīng)找出了如何滿足每個人的需求。所以，我們可以大規(guī)模制造超級計算機(jī)。但實(shí)際上，NVIDIA所做的就是建立數(shù)據(jù)中心。我們把它分解成小部分，然后作為組件出售。所以，人們把我們看作是一家芯片公司。

我們談到了一種叫做NIM的新軟件，這是大型語言模型的一種，例如ChatGPT。這些模型和聊天機(jī)器人非常神奇，而且反應(yīng)速度非常快。這都要?dú)w功于OpenAI團(tuán)隊，他們是世界頂級的計算機(jī)科學(xué)組織。

注： NIM，即Nvidia Inference Microservices，將優(yōu)化的AI推理引擎、標(biāo)準(zhǔn) API 和對AI模型的支持打包到云容器中，加速AI大模型開發(fā)的軟件服務(wù)。

為了讓每家公司都有能力構(gòu)建和運(yùn)行自己的人工智能，我們決定創(chuàng)建一種工具，它可以打包大型語言模型。你可以在我們的網(wǎng)站上購買和下載這個工具。這個工具本身是免費(fèi)的，但是使用這個工具運(yùn)行人工智能的成本是每年每個GPU4500美元。

我們把這個工具稱為NIM，或者NVIDIA推理微服務(wù)。你可以用NIM做很多事情，比如計算機(jī)視覺、語音識別、文本轉(zhuǎn)語音、面部動畫和機(jī)器人關(guān)節(jié)等等。你只需要從我們的網(wǎng)站下載NIM，然后根據(jù)你的需求進(jìn)行微調(diào)就可以了。

我們還有一個系統(tǒng)，它可以幫助你把人工智能的使用過程標(biāo)準(zhǔn)化，做到精確而且專業(yè)。這個系統(tǒng)可以讓你的人工智能更高效，而且可以根據(jù)你的需求定制化。

我們還提供了一個叫做Retriever的微服務(wù)，它可以幫助你處理數(shù)據(jù)庫，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。我們還會幫你從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并把這些信息轉(zhuǎn)化為向量，然后索引到一個新的數(shù)據(jù)庫中，你可以直接和這個數(shù)據(jù)庫交談。

這是你的庫存，你的倉庫里有的。所有這些都被稱為 NeMo，我們有專家來幫助您。我們把我們的NVIDIA基礎(chǔ)設(shè)施，我們稱之為DGX云，放在世界上所有的云中。在 AWS, Azure, GCP 和 OCI 中都有我們的 DGX 云。

我們與世界各地的企業(yè)公司合作，創(chuàng)建人工智能。當(dāng)人工智能完成后，它們可以在DGX云中運(yùn)行。這意味著我們把客戶帶到了世界的云中。我們是一個平臺公司，我們帶來系統(tǒng)廠商客戶，而CSP就是系統(tǒng)廠商。他們租用系統(tǒng)而不是出售系統(tǒng)。

我們把客戶帶到我們的 CSP，這很明智，就像我們把客戶帶到 HP、戴爾、IBM 和聯(lián)想等公司一樣。如果你是一家平臺公司，你就會為生態(tài)系統(tǒng)中的每個人創(chuàng)造機(jī)會。因此，DGX Cloud 使我們能夠把所有這些企業(yè)應(yīng)用程序遷移到全球 CSP 中。

下一波人工智能是關(guān)于工業(yè)人工智能的。大多數(shù)工業(yè)，以美元計算最多的工業(yè)，都是重工業(yè)，他們沒有從IT中受益。他們沒有從數(shù)字化中受益。我們的行業(yè)是完全數(shù)字化的，我們的技術(shù)進(jìn)步非常大。我們稱之為芯片設(shè)計。他們稱之為藥物發(fā)現(xiàn)，因?yàn)樗菑?fù)雜的。它是如此的變化，而且影響深遠(yuǎn)，因?yàn)樯倪M(jìn)化速度與晶體管不同。這些都是非常復(fù)雜的問題。

好的。工業(yè)物理學(xué)和我們使用的大型語言模型技術(shù)很相似。如果我們能標(biāo)記文字、語音和圖像，我們也能標(biāo)記發(fā)音。

我們可以標(biāo)記移動的蛋白質(zhì)，就像標(biāo)記語音一樣。我們可以標(biāo)記所有這些東西，包括物理學(xué)。理解它的含義，就像我們理解單詞的含義一樣。

如果我們能夠理解它的含義并將其與其他模式聯(lián)系起來，我們就可以做出生成式人工智能。12年前我就看到了這個可能性，我們公司在ImageNet上也看到了。

ChatGPT很有趣，但我們在看什么？它是在模仿我們的話語。如果它可以標(biāo)記單詞和發(fā)音，為什么不能模仿我們并以ChatGPT的方式概括它？因此，機(jī)器人技術(shù)的ChatGPT時代即將來臨。

我們希望人們能夠做到這一點(diǎn)，所以我們創(chuàng)建了這個操作系統(tǒng)，叫做Omniverse。Omniverse不是一個工具，也不是一個引擎，而是一個API，用于增強(qiáng)其他人的工具。

我對達(dá)索公司的宣布感到非常興奮，他們正在使用Omniverse API來增強(qiáng)3DEXCITE。Microsoft和羅克韋爾公司也已將其連接到他們的工具中，西門子也是如此。

這些API旨在增強(qiáng)第三方工具，我很高興看到它們被采用，特別是在工業(yè)自動化方面。這就是我們做的五件事。

我馬上就要結(jié)束了。我花了很多時間，但請讓我快速完成下一個。這張圖表傳達(dá)了幾件事。首先是開發(fā)人員。NVIDIA是市場創(chuàng)造者，而不是股票接受者。因?yàn)槲覀兯龅囊磺性谖覀冮_始的時候都不存在。

我們不得不去創(chuàng)造必要的算法。在我們創(chuàng)建實(shí)時光線追蹤之前，它并不存在。所以，所有這些功能在我們創(chuàng)建它們之前都不存在。一旦我們創(chuàng)建了它，就沒有應(yīng)用程序。所以，我們必須與開發(fā)人員合作，集成我們剛剛創(chuàng)建的技術(shù)，讓應(yīng)用程序受益。

我剛剛提到了我們創(chuàng)造的Omniverse。我們沒有從別人那里獲取它，它是我們的創(chuàng)新。為了使其有價值，我們需要開發(fā)者，如Dassault，Ansys，Cadence等。這就像羅克韋爾和西門子一樣。

我們希望開發(fā)者使用我們的API和技術(shù)。這些有時以SDK的形式提供。對于Omniverse，我很高興它有云API，因?yàn)檫@使得更容易使用。我們在Azure云中運(yùn)行Omniverse。每當(dāng)我們連接到客戶，都為Azure創(chuàng)造了機(jī)會。

所以，Azure是其基礎(chǔ)，是他們的系統(tǒng)供應(yīng)商。以前，供應(yīng)商通常是原始設(shè)備制造商，現(xiàn)在也是，但是供應(yīng)商在底部，開發(fā)者在上面。我們在中間創(chuàng)新技術(shù)。我們創(chuàng)新的技術(shù)最后就是芯片。

首先是軟件。沒有開發(fā)者，就不會有芯片的需求。因此，NVIDIA首先是一家算法公司，我們創(chuàng)建了這些SDK。這些被稱為DSL，即領(lǐng)域特定的庫。你可能聽說過SQL和Hadoop，這些都是領(lǐng)域特定的庫。

NVIDIA的cuDNN可能是世界上最成功的領(lǐng)域特定庫之一，僅次于SQL。cuDNN是一個專門用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的庫。如果沒有DNN，就無法使用CUDA，所以我們創(chuàng)造了DNN。

實(shí)時光線追蹤引擎導(dǎo)致了RTX的出現(xiàn)，這是很自然的。我們有很多領(lǐng)域特定的庫。Omniverse就是其中之一。這些領(lǐng)域特定的庫與軟件開發(fā)者結(jié)合，當(dāng)應(yīng)用程序被創(chuàng)造出來，并有需求時，它就會為下面的基礎(chǔ)創(chuàng)造機(jī)會。我們是市場的創(chuàng)造者，而不是接受者。這個理解了嗎？

所以，結(jié)論是，沒有軟件就無法創(chuàng)造市場。這一直是這樣，沒有改變。你可以制造芯片來改善軟件的運(yùn)行，但如果沒有軟件，就無法創(chuàng)造一個新市場。英偉達(dá)的獨(dú)特之處在于，我們可以創(chuàng)造自己的市場，并了解到我們正在創(chuàng)造的所有市場。

我們總是在談?wù)撐磥砗臀覀冋谂Φ氖虑椤Ｎ液芨吲d能與整個行業(yè)合作，創(chuàng)建計算機(jī)輔助藥物設(shè)計行業(yè)，而不僅僅是藥物發(fā)現(xiàn)或設(shè)計。

我們應(yīng)該像設(shè)計電腦芯片一樣設(shè)計藥物，而不只是發(fā)現(xiàn)它們。所以，我希望每年的產(chǎn)品都比前一年的更好，而不是像尋找松露那樣不確定。

因此，我們把開發(fā)人員放在首位。他們想要簡單易用的工具。他們需要你的技術(shù)來解決他們無法用其他方式解決的問題。對于他們來說，最重要的是有一個穩(wěn)定的基礎(chǔ)。因?yàn)槿绻麤]有人有硬件來運(yùn)行他們的軟件，他們的軟件就無法使用。

開發(fā)人員需要的是一個從未改變的安裝基礎(chǔ)。如果你在開發(fā)人工智能軟件，你需要一個可靠的基礎(chǔ)才能讓人們使用它。

然后是系統(tǒng)公司，他們需要能運(yùn)行殺手級應(yīng)用的硬件。因?yàn)闅⑹旨墤?yīng)用帶來了客戶需求，而客戶需求則需要硬件。

啟動這個循環(huán)是非常困難的。你能構(gòu)建多少個加速計算平臺？你能為人工智能、工業(yè)機(jī)器人、量子計算、6G和天氣預(yù)報提供加速計算平臺嗎？

你可能有各種不同的版本，每個版本都擅長某一方面，比如流體，粒子，生物學(xué)，機(jī)器人技術(shù)，人工智能，或者 SQL。但是，你需要一個足夠通用的加速計算平臺，就像上一個計算平臺能運(yùn)行一切一樣。

我們在NVIDIA上運(yùn)行了很多程序。如果你的軟件是加速的，我非常確定，它可以在NVIDIA上運(yùn)行。這就是NVIDIA的架構(gòu)。

我在演講時，我會談到這個架構(gòu)的所有方面，包括一些新的研究，比如Blackwell。這個架構(gòu)有很多好東西，值得你去研究。比如6G研究，人工智能和機(jī)器人MIMO。

為什么MIMO如此重要，為什么算法會在站點(diǎn)之前出現(xiàn)。我們應(yīng)該有像機(jī)器人MIMO那樣的站點(diǎn)特定的MIMO。所以6G肯定會是軟件定義的，肯定會有人工智能。

我們還談到了量子計算，我們期望成為量子計算行業(yè)的良好合作伙伴。你打算如何駕駛量子計算機(jī)？你打算如何模擬量子計算機(jī)？量子計算機(jī)的編程模型是什么？

所以我們已經(jīng)開始做了這個工作，并且我們正在與所有相關(guān)行業(yè)合作。總的來說，有很多令人興奮的事情發(fā)生。我們可以就所有這些事情做一個完整的主題演講。但我們已經(jīng)涵蓋了所有的領(lǐng)域。那就是昨天的事情了。謝謝你們。

問答環(huán)節(jié)

本·雷茨

你如何看待軟件業(yè)務(wù)的發(fā)展？你認(rèn)為它是否與芯片業(yè)務(wù)一樣重要？你是否更看重自己是一家芯片公司，還是更看重軟件的發(fā)展和行業(yè)建設(shè)？

黃仁勛

感謝你的提問，本。首先，謝謝大家的到來。我們在NVIDIA做的主要是兩件事情：一是開發(fā)能優(yōu)化計算機(jī)性能的算法；二是開發(fā)新的軟件。這些軟件能解決一些復(fù)雜的科學(xué)問題，例如Navier-Stokes的算法，這個算法非常復(fù)雜，需要很多的發(fā)明。因此，我們的工作主要集中在這兩個方面。

我們的軟件不僅對娛樂和媒體有用，還對科學(xué)有幫助。現(xiàn)在，我們正在將這些軟件打包成企業(yè)軟件，這將是前所未有的企業(yè)軟件。我們將有許多這樣的軟件包，我們會制造這些東西，支持它們，維護(hù)它們，保持它們的性能等，以支持我們的客戶。我希望這將是一個非常大的業(yè)務(wù)，是工業(yè)革命的一部分。

現(xiàn)在的IT行業(yè)有許多偉大的公司，如SAP，ServiceNow，Adobe，Autodesk等，但我們的工作不在這一層。我們的工作在上一層，那里有許多人工智能和算法。我認(rèn)為，我們是構(gòu)建這些算法的正確公司。我們會與這些公司一起構(gòu)建一些算法，我們自己也會構(gòu)建一些，但我們會將它們打包并在企業(yè)規(guī)模上部署。再次感謝你的提問。

薇薇克·艾莉亞

我想了解更多關(guān)于潛在市場規(guī)模的信息。我注意到大客戶中有30%至50%的支出用于購買你們的產(chǎn)品，但生成式AI在銷售額中的占比卻不到10%。這種差距會持續(xù)多久？市場規(guī)模有多大？我們在采用曲線的哪個位置？這基于它能實(shí)現(xiàn)的貨幣化程度。

黃仁勛

好的，我會盡可能簡短地回答你的問題。市場規(guī)模多大？這取決于我們能銷售多少產(chǎn)品。我們主要銷售的是數(shù)據(jù)中心。

我會把這個問題分解來討論。我們賣的是整個數(shù)據(jù)中心。你看到的芯片是我們產(chǎn)品的一部分，但我們并不是只賣芯片。你需要把這些芯片集成到我們的系統(tǒng)中，這是一個復(fù)雜的過程。我們?yōu)锳I構(gòu)建了整個數(shù)據(jù)中心。所以，我們銷售的是什么？機(jī)會在哪里？當(dāng)前的市場規(guī)模是1萬億美元，每年有2500億美元的市場。

我們賣的是整個數(shù)據(jù)中心，所以我們的市場份額可能會比只賣芯片的公司更大。我們的目標(biāo)是加速計算平臺數(shù)據(jù)中心規(guī)模，所以我們的市場份額可能會比過去更大。關(guān)于這個市場的可持續(xù)性，我有兩個觀點(diǎn)。

你購買我們的產(chǎn)品是因?yàn)槲覀兊腁I技術(shù)。如果你只用GPU做一個應(yīng)用程序，那么你的市場份額可能會達(dá)到100%。但是，如果你的價值主張包括AI訓(xùn)練模型，降低計算成本，加速計算，可持續(xù)計算，節(jié)能計算，那么NVIDIA就是你的選擇。

我們做得太好了，以至于人們忘記了我們還有其他的應(yīng)用，比如計算機(jī)圖形學(xué)和游戲。我們是一個加速計算公司，但人們可能會誤認(rèn)為我們只是一家游戲公司。總的來說，市場規(guī)模是1萬億，每年有2500億美元的市場。每年應(yīng)該有2500億美元用于加速計算，不論是否使用AI，都需要進(jìn)行可持續(xù)計算，處理SQL等任務(wù)。再加上生成式AI，市場的可持續(xù)性就更強(qiáng)了。

我認(rèn)為我們將生成文字、圖像、視頻、蛋白質(zhì)、化學(xué)物質(zhì)、動力學(xué)作用、操縱等等。我們將生成預(yù)測、賬單計劃、物料清單等等。

史黛西·拉斯貢

昨天的測試主要是新系統(tǒng)Grace Blackwell，它比Grace Hopper多了一個GPU。你們沒有深入談?wù)摢?dú)立GPU的測試，這是一個轉(zhuǎn)變嗎？你們是否在想要為未來的AI服務(wù)器增加更多CPU？另外，你們對ARM和x86 CPU的看法如何，你們似乎對x86的發(fā)展不太關(guān)注？

黃仁勛

是的，史黛西。我非常欣賞這個問題。其實(shí)我們對x86和ARM都看好，他們都非常適合數(shù)據(jù)中心。

Grace系統(tǒng)的設(shè)計有其原因，它是基于ARM的，這樣我們可以自由地設(shè)計NVIDIA系統(tǒng)架構(gòu)。我們可以創(chuàng)建一個叫做“芯片到芯片”的連接，比如連接GPU和CPU之間的NVLink。我們可以使兩端連貫，這樣當(dāng)CPU接觸一個寄存器時，GPU端的同一個寄存器會失效。這樣，CPU和GPU可以在同一個變量上協(xié)同工作。

目前在x86和外圍設(shè)備之間做不到這一點(diǎn)，但我們解決了這個問題。因此，Grace Hopper非常適合多物理場的CAE應(yīng)用。一些運(yùn)行在CPU上，一些運(yùn)行在GPU上。它非常適合不同的CPU和GPU組合。

我們可以將大內(nèi)存和每個GPU或兩個GPU連貫地關(guān)聯(lián)起來。因此，我們可以解決一些問題，比如數(shù)據(jù)處理，在Grace Hopper上非常優(yōu)秀。所以，解決這個問題并不是因?yàn)镃PU本身，而是我們無法采用這個系統(tǒng)。

其次，我想說的是，我展示了一張圖表，比較了Hopper和Blackwell，也就是Grace Blackwell在x86系統(tǒng)B100、B200和GB200上的表現(xiàn)。在這種情況下，Blackwell的優(yōu)點(diǎn)并不是因?yàn)镃PU更好，而是因?yàn)樵贕race Blackwell中，我們能夠創(chuàng)建一個更大的NVLink域。對于下一代AI來說，更大的NVLink域非常重要。

在接下來的三到五年里，如果你想要一個好的推理性能，你將需要NVLink。這就是我想要傳達(dá)的信息。我們將會更深入地討論這個問題。現(xiàn)在已經(jīng)很清楚了，這些大型語言模型，它們永遠(yuǎn)無法適應(yīng)一個GPU。但這并不是重點(diǎn)。為了讓你有足夠的響應(yīng)速度并具有高吞吐量以降低成本，你需要比你能適應(yīng)的GPU更多的GPU。為了讓大量的GPU在沒有開銷的情況下協(xié)同工作，你需要NVLink。

NVLinks的優(yōu)點(diǎn)不僅在訓(xùn)練中，推理中的作用也是非常重要的。這就是5X和30X之間的區(qū)別，另一個是6X，都是NVLink。新Tensor Core中的NVLinks，對不起。是的，沒錯。因此，用Grace我們可以按照需要構(gòu)建系統(tǒng)，而使用x86就更難了。但是我們兩者都支持。我們將有兩個版本。在B100的情況下，它只是滑入H100和H200進(jìn)入的地方。因此，從Hopper到Blackwell的過渡是即時的。當(dāng)它可用時，你只需要將其滑入，然后你就可以開始處理下一個數(shù)據(jù)中心。所以，我們在架構(gòu)的極限下獲得了極其出色的性能和易于轉(zhuǎn)換的好處。

馬特·拉姆齊

關(guān)于昨日提到的NIM，您能大概說說公司在企業(yè)和人工智能工具的發(fā)展嗎？另外，關(guān)于如何提供高達(dá)100千瓦的系統(tǒng)電源，我們有疑問，希望您能分享公司的合作方式。謝謝。

黃仁勛

好的，我先回答第二個問題。電力輸出，100千瓦對于計算機(jī)來說是很多的，但對于世界來說，需要的遠(yuǎn)不止120千瓦。所以電力不是問題，電力的傳遞和冷卻也不是問題。這些都不需要發(fā)明，只需要規(guī)劃供應(yīng)鏈。我們非常重視供應(yīng)鏈規(guī)劃，這就是我們與各公司建立良好合作關(guān)系的原因。例如，我們與維諦技術(shù)（Vertiv）研究冷卻系統(tǒng)，他們在設(shè)計液冷和其他數(shù)據(jù)中心供應(yīng)鏈中非常重要。我們還與西門子等公司建立了良好的合作伙伴關(guān)系。

關(guān)于NIMs，我們有兩種方式進(jìn)入企業(yè)。一種是通過創(chuàng)建NIM并通過GSI和解決方案提供商幫助公司將NIM轉(zhuǎn)化為應(yīng)用程序。另一種是為NVIDIA Synopsys、Cadence和Ansys等工具配備副駕駛，我們甚至為我們自己的工具構(gòu)建副駕駛，稱之為ChipNeMo。ChipNeMo非常聰明，知道如何對NVIDIA程序進(jìn)行編程。我們告訴新來的工程師使用ChipNeMo，他們可以在吃飯的時候讓ChipNeMo做一些事情。

我認(rèn)為，SAP、ServiceNow等公司會創(chuàng)建他們的副駕駛。他們會像雇用工程師一樣租用他們的副駕駛，這就像一個人工智能勞動力行業(yè)。我對我們與他們所有人的合作伙伴關(guān)系感到非常興奮，我總是告訴他們，他們坐在金礦上。

蒂姆·阿庫里

我有一個問題，現(xiàn)在，H100主要用在新的場所，人們不會用H100替換A100，但B100可能會用來更新舊的設(shè)備，比如拿掉A100，換上B100。這樣的話，我們可以服務(wù)的市場價值可能從1萬億美元變成2萬億美元，如果換新的周期是四年的話。你之前說的5000億美元主要是通過更新現(xiàn)有的設(shè)備。你對這個怎么看？

黃仁勛

這是個好問題。現(xiàn)在，我們主要是在更新數(shù)據(jù)中心里最慢的計算機(jī)，也就是CPU。這是我們應(yīng)該做的。然后你會看到新的設(shè)備更新。我相信，在未來五到八年，我們會開始看到我們自己設(shè)施的更新周期。但我不覺得現(xiàn)在就開始更新是最好的。你知道，安培的生產(chǎn)能力非常高。

布雷特·辛普森

在推理端，你怎么看B100的性能和成本，以及和ASIC或其他平臺的比較呢？謝謝。

黃仁勛

我認(rèn)為對于語言模型，新的 transformer 引擎和 NVLink 的大型語言模型 Blackwell 難以超越。因?yàn)閱栴}的規(guī)模很大。TensorRT-LLM 是一個優(yōu)化編譯器，它是我剛提到的。Tensor Core 下面的架構(gòu)是可以編寫程序的。NVLink 可以連接許多 GPU，幾乎沒有開銷。64個 GPU 可以組成一個可編程的 GPU ，這很了不起。

如果沒有 NVLink，通過網(wǎng)絡(luò)一樣聯(lián)接就不能實(shí)現(xiàn)。你就是在浪費(fèi)。因?yàn)樗鼈兌夹枰涣鳎运环Q為all2all。當(dāng)所有人都需要交流時，最慢的鏈接就是瓶頸。這就像兩座城市在河的兩邊，橋就是瓶頸。這就是吞吐量。那座橋就是以太網(wǎng)。一邊是 NVLink，另一邊是 NVLink，以太網(wǎng)在中間沒有意義。所以，我們必須把它變成 NVLink。現(xiàn)在，我們讓所有 GPU 協(xié)同工作。所以這是一個非常復(fù)雜的并行計算問題。所以我認(rèn)為--我認(rèn)為 Blackwell 已經(jīng)設(shè)置了很高的標(biāo)準(zhǔn)。它就像一座山。和 ASIC 或其他的比，無法超越。

CJ繆斯

你們說買的越多優(yōu)惠越多，那么你們在定價時是如何考慮的，這會如何影響你們的定價策略？我們該如何看待標(biāo)準(zhǔn)利潤率？謝謝。

黃仁勛

我們的定價策略始終從總體成本（TCO）出發(fā)。我很贊賞你的問題。

我們始終考慮TCO。然而，我們也希望擁有不同的TCO，而不只是針對特定的客戶群。比如，當(dāng)你的客戶群只有一個特定領(lǐng)域，如分子動力學(xué)，如果他們只有一個應(yīng)用程序，那么你就根據(jù)這個應(yīng)用程序來設(shè)定TCO。如果是醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)，TCO可能會非常高，但市場規(guī)模很小。我們的市場規(guī)模在每一代都在增長，對嗎？

我們希望所有人都能買得起B(yǎng)lackwell。所以在某種程度上，這是一個需要我們自己解決的問題。當(dāng)我們解決更大的問題，面向更大的市場時，有些客戶可能會覺得物超所值。但這沒關(guān)系。通過簡化業(yè)務(wù)，有一個基礎(chǔ)產(chǎn)品，你就能服務(wù)一個非常大的市場。隨著時間的推移，如果市場開始分化，我們可以進(jìn)行細(xì)分，但我們現(xiàn)在還遠(yuǎn)未到那個程度。因此，我認(rèn)為我們有機(jī)會創(chuàng)建一個產(chǎn)品，為許多人提供巨大的價值，為所有人提供良好的價值。這就是我們的目標(biāo)。

約瑟夫·摩爾

你說 GB200 的優(yōu)點(diǎn)很好，我特別喜歡它更大的 NVLink 功能。你能說說 GB200 和 GH200 的工作有什么不同嗎？你為什么覺得 GB200 可能更受歡迎？

黃仁勛

這是個好問題。簡單來說，GH200、100、200，也就是 Grace Hopper，在真正起飛之前，Grace Blackwell 就已經(jīng)存在了。Grace Hopper 承擔(dān)了一些額外的任務(wù)，這是 Hopper 沒有的。Ampere 剛好填補(bǔ)了這個空缺。A100 去了 H100，然后他們會去 B100，依此類推。

這些特定的底盤或用例已經(jīng)很成熟，我們會繼續(xù)前進(jìn)。軟件也是專門為此設(shè)計的。人們知道如何操作它等等。Grace Hopper 有些不同，它解決了我們以前沒有很好解決的一些新應(yīng)用。我之前提到過一些，比如需要 CPU 和 GPU 緊密協(xié)作的多物理場問題，或者非常大的數(shù)據(jù)集等等。

Grace Hopper 非常擅長解決這些問題。因此，我們正在為此開發(fā)軟件。現(xiàn)在，我給大部分客戶的建議是，先用 Grace Blackwell，我已經(jīng)給他們這個建議了。因此，他們將來用 Grace Hopper 的所有東西都會和現(xiàn)有的架構(gòu)完全兼容。這是一件非常好的事情。所以，不管他們現(xiàn)在有什么，不管他們以后會買什么，都是好的。但我建議他們把所有的精力都放在 Grace Blackwell 上，因?yàn)樗鼤谩?/p>

身份不明的分析師

我聽說你們的機(jī)器人技術(shù)正在接近ChatGPT式的突破，這意味著什么，以及機(jī)器人有什么新的進(jìn)展嗎？謝謝。

黃仁勛

好的，有幾個重點(diǎn)。首先，我很欣賞這一點(diǎn)。兩年前，我展示了 Earth-2。現(xiàn)在我們有了新的算法，可以預(yù)測3公里范圍內(nèi)的天氣。這需要巨大的計算能力，要比現(xiàn)在的天氣預(yù)測系統(tǒng)強(qiáng)大25000倍。天氣模擬需要大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)槭澜缈雌饋砗芑靵y，你需要模擬很多分布，對很多不同的參數(shù)進(jìn)行采樣，以理解天氣模式。對于預(yù)測一周后的天氣情況，尤其是極端天氣，這需要大量的數(shù)據(jù)采樣。因此，我們基本上是在做10000次天氣模擬。

兩年前，我展示了我們?nèi)绾斡?xùn)練人工智能來理解物理學(xué)，這在物理上是可能的。因此，我們聯(lián)系了世界上最值得信賴的天氣來源，天氣公司，以幫助世界各地的人們進(jìn)行天氣預(yù)測。無論你是航運(yùn)公司還是保險公司，或者你在東南亞地區(qū)，你都需要了解天氣狀況。

ChatGPT的工作原理是這樣的：它從我們?nèi)祟惖睦又袑W(xué)習(xí)并推廣。它可以理解上下文，生成區(qū)域形式，適應(yīng)自己的上下文含義，或者適應(yīng)了當(dāng)前環(huán)境，上下文。現(xiàn)在，它可以生成原始代幣，把所有東西都轉(zhuǎn)化為代幣。無論是聲音識別、氨基酸重建，還是運(yùn)動學(xué)習(xí)，我們都可以通過代幣化來理解和概括。

現(xiàn)在，我們需要一種被稱為對齊的方法。ChatGPT的偉大發(fā)明是它可以學(xué)習(xí)人類的反饋，通過嘗試和錯誤來自我改進(jìn)。當(dāng)然，現(xiàn)在的問題空間要復(fù)雜得多，因?yàn)樗俏锢淼臇|西。所以，你需要物理反饋。這就是Omniverse的作用，它是物理反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，把AI和物理世界聯(lián)系在一起。

我只是用同樣的概念描述了兩個完全不同的領(lǐng)域。所以我所做的是，我推廣了通用人工智能。通過概括它，我可以在其他地方重新應(yīng)用它。我們已經(jīng)開始為此做準(zhǔn)備。現(xiàn)在你會發(fā)現(xiàn)Isaac Sim，這是一個基于Omniverse的模擬環(huán)境，對于任何正在做這些機(jī)器人系統(tǒng)的人來說，都會非常有用。我們已經(jīng)為機(jī)器人創(chuàng)建了操作系統(tǒng)。我知道你們有很多問題，但我只能用這種方式回答。

阿蒂夫·馬利克

我有問題要問科萊特（英偉達(dá)CFO）。你提到Blackwell平臺會在今年晚些時候推出。具體是十月還是一月？關(guān)于供應(yīng)鏈，你們怎么準(zhǔn)備新產(chǎn)品，特別是B200 CoWoS-L封裝？你們怎么讓供應(yīng)鏈準(zhǔn)備好新產(chǎn)品？

科萊特·克雷斯

是的，我先回答你第二個問題，關(guān)于供應(yīng)鏈的準(zhǔn)備。我們一直在為新產(chǎn)品的上市做準(zhǔn)備。我們很榮幸有合作伙伴和我們一起發(fā)展供應(yīng)鏈。我們一直在提高彈性和冗余。但是，你說得對，新的領(lǐng)域，CoWoS的新領(lǐng)域，新的內(nèi)存領(lǐng)域，以及我們正在構(gòu)建的大量組件和復(fù)雜性。這正在進(jìn)行中，并將在我們推出產(chǎn)品時出現(xiàn)。所以，我們的供應(yīng)鏈也包括了幫助我們進(jìn)行液體冷卻的合作伙伴，以及準(zhǔn)備好構(gòu)建整個數(shù)據(jù)中心的其他合作伙伴。這項工作是為了簡化規(guī)劃和處理，以放入我們所有的 Blackwell 不同配置。說到你的第一個問題，我們何時會進(jìn)入市場？今年晚些時候，你會開始看到我們的產(chǎn)品進(jìn)入市場。我們已經(jīng)和很多客戶討論過設(shè)計和規(guī)格，他們告訴我們他們的需求。這對我們開始供應(yīng)鏈工作、開始生產(chǎn)和我們將要做的事情非常有幫助。這是真的，盡管在一開始，有一些需求可能會有限制。希望我回答了你的問題。

黃仁勛

要知道，Hopper 和 Blackwell 是為了滿足人們現(xiàn)在的操作需求而生的，而現(xiàn)在人們對 Hoppers 的需求非常大。我們的許多客戶已經(jīng)了解了Blackwel的情況。他們也清楚時間表和功能。我們會盡快讓更多人知道這些信息，以便他們可以規(guī)劃他們的數(shù)據(jù)中心，同時也注意到Hopper的需求沒有變。這是因?yàn)樗麄円獫M足業(yè)務(wù)需求。他們現(xiàn)在就有客戶，他們必須馬上進(jìn)行業(yè)務(wù)，而不是等到明年。

皮埃爾·費(fèi)拉古

我們會不會看到更多的芯粒組合？你觀察到哪些模型，它們會如何影響新一代的架構(gòu)？數(shù)據(jù)中心AI的GPU架構(gòu)會如何發(fā)展？

黃仁勛

是的，我將從第二個問題開始回答。我們的平臺優(yōu)勢在于能夠完成各種人工智能研究。因此，我們能夠觀察到各種新技術(shù)的發(fā)展。下一代模型都在努力提升現(xiàn)有系統(tǒng)的性能上限。例如，大的上下文窗口，大規(guī)模的合成數(shù)據(jù)生成，強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等。這些模型需要學(xué)習(xí)如何進(jìn)行推理和規(guī)劃。所以，我們需要完成一系列的計劃，包括推理系統(tǒng)和多步推理系統(tǒng)。這個過程可能會很復(fù)雜，就像下圍棋一樣。但是，研究這些問題是非常激動人心的。因?yàn)槲宜枋龅倪@些原因，未來幾年的系統(tǒng)可能會超乎我們的想象。有些人擔(dān)心互聯(lián)網(wǎng)可用于訓(xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)量，但其實(shí)不必?fù)?dān)心。模型之間的交互，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，都會生成大量的數(shù)據(jù)。今天，我們有一個計算機(jī)用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但是明天，可能需要兩臺計算機(jī)相互訓(xùn)練。就像AlphaGo一樣，通過多個系統(tǒng)的競爭，我們可以更快地完成這些計劃。因此，一些非常令人興奮的創(chuàng)新工作即將到來。

我們可以確定的是，這些GPU的規(guī)模，他們希望能更大。我們公司的SerDes是世界一流的。因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)速率和能量消耗都很低，我們能夠制造NVLink。請記住，NVLink是因?yàn)槲覀儫o法制造出足夠大的芯片，所以我們將八個芯片連接在一起。這是在2016年。現(xiàn)在我們使用的是NVLink Gen 5，它允許我們將576個芯片連接在一起。數(shù)據(jù)中心不一定需要靠得那么近，所以將它們分成576種方式是可以的。

現(xiàn)在，我們可以制造出更接近的芯片。軟件應(yīng)該是構(gòu)建出最大的芯片，然后將多個芯片放在一起。但是，你應(yīng)該從制造最大的芯片開始。否則，為什么我們過去不做多芯片呢？我們一直在推動，到極致。這是因?yàn)槠蠑?shù)據(jù)速率和片上能源使得編程模型盡可能均勻。所以，你沒有非均勻內(nèi)存訪問，你沒有奇怪的緩存行為。你沒有內(nèi)存局部性行為，這會導(dǎo)致程序根據(jù)運(yùn)行它們的系統(tǒng)所在的節(jié)點(diǎn)以不同的方式工作。我們希望我們的軟件無論在哪都能運(yùn)行得一樣。所以，你應(yīng)該從制造盡可能大的芯片開始。

這是我們第一種Blackwell架構(gòu)。我們將兩個芯片連接在一起，每秒10TB的技術(shù)是驚人的。以前沒有人見過每秒10TB的鏈接。這顯然消耗的功率非常少，否則它就只能做那個鏈接了。

你必須解決的第一個問題是CoWoS。它是世界上最大的CoWoS，因?yàn)榈谝淮鶦oWoS已經(jīng)是世界上最大的CoWoS。現(xiàn)在第二代更大了。我們的好處是這次我們并不感到驚訝。上一次的銷量增長需求相當(dāng)急劇，但這次我們有足夠的能見度。我們與供應(yīng)鏈合作，與臺積電密切合作。我們已準(zhǔn)備好迎接激動人心的坡道。

亞倫·拉克斯

我想了解NVLink和576個GPU的互連的原理，Spectrum 4產(chǎn)品的影響，以及NVLink與以太網(wǎng)的競爭情況。

黃仁勛

哈哈，首先，我們的算法非常簡單。我們的目標(biāo)是制造最大的芯片，如果再大一些，它就無法支撐自己。這就是我們的第一步。然后，如果可能，我們會將兩個這樣的芯片連在一起。但是，你不能把四個這樣的芯片連在一起，這是不可能的。這就是我們的第二步。

然后，你可能會遇到各種奇怪的效果。為了解決這些問題，我們采用了NVLink。然后，你就會遇到NVLink的問題。如果你沒有NVLink，你可能會遇到困難。但是，如果你有NVLink，你就可以盡可能地擴(kuò)大NVLink的規(guī)模，根據(jù)功耗和成本進(jìn)行調(diào)整。這就是為什么我們選擇直接鏈接NVLink，而不是使用光收發(fā)器。

然后，你有了一個巨大的芯片，有576個GPU。但這還不夠，我們還需要連接更多的芯片。然后，你需要使用InfiniBand或者以太網(wǎng)，并且增加一個我們稱之為Spectrum X的計算層，這樣我們就可以更好地控制系統(tǒng)中的流量。

所以，我們的目標(biāo)是讓最后一個完成的部分盡可能快。這就是我們的目標(biāo)，我們希望所有的部分都能在正確的時間完成。然后，我們需要盡可能地擴(kuò)大規(guī)模，這可能需要使用光學(xué)設(shè)備。

我希望你不要擔(dān)心我們對光學(xué)設(shè)備的需求，我們非常需要它們。我們對此沒有改變。我們只是讓計算機(jī)和GPU變得更大。這真是太有趣了。

威爾·斯坦

你能解釋一下你在阿拉伯聯(lián)合酋長國談?wù)摰闹鳈?quán)AI是什么嗎？你會如何向我91歲的母親解釋加速計算，我們該怎么理解它？

黃仁勛

好的。對于第二個問題，我會說要用對的工具做對的工作。現(xiàn)在，通用計算就像是用同一把螺絲刀做所有的工作。你每天都在用它，無論是刷牙還是打掃衛(wèi)生。但隨著時間的推移，人們開始制造出更多功能的螺絲刀，使其更適合各種任務(wù)。

我們創(chuàng)建了兩種不同的工具，CPU和GPU。CPU擅長處理順序任務(wù)，而GPU擅長處理并行任務(wù)。對于很多應(yīng)用程序，如Excel，它們需要處理的并行任務(wù)并不多，所以CPU是最佳選擇。然而，對于一些新的應(yīng)用程序，如計算機(jī)圖形學(xué)和視頻游戲，它們的運(yùn)行時間的99%都花在了處理1%的代碼上。這就是我們需要GPU的地方。

總的來說，我們選擇或者創(chuàng)建工具，是為了更好地處理那些需要大量運(yùn)行時間的代碼。這就是加速計算的含義。

至于主權(quán) AI。每個國家都有自己的自然資源，比如他們的語言和文化。這些都是他們的寶貴財富，就像印度有自己的語言和方言，有自己的情感，文化和歷史。這些都保存在他們的國家檔案館中，大部分都已經(jīng)數(shù)字化，但并未公開在網(wǎng)上，這都是他們的。

因此，他們應(yīng)該開發(fā)自己的主權(quán)人工智能，就像瑞典和日本正在做的那樣。各國都意識到他們的語言和文化是他們的自然資源，不能讓其他人隨意使用，更不能支付費(fèi)用將自己的資源買回來。他們應(yīng)該保護(hù)自己的數(shù)據(jù)，開發(fā)出自己的人工智能。所以，我們的產(chǎn)品可能受到出口管制。但在大多數(shù)地方，我們的產(chǎn)品并未受到出口管制。如果有出口管制，我們可以和美國政府合作確保產(chǎn)品順利出口。我們也確保我們的產(chǎn)品符合出口管制，在必要的時候，我們可能會提供降級版本的產(chǎn)品。但最重要的是，我們首先要遵守出口管制。這是一個很大的市場，因?yàn)閹缀趺總€文化都需要訓(xùn)練和改進(jìn)自己的人工智能。

黃仁勛

謝謝大家，這是一個特殊的時刻。我們很少經(jīng)歷這樣的時期，60年后，我們正在重新發(fā)明最重要的工具，新的軟件方式正在出現(xiàn)。軟件是我們創(chuàng)造的最重要的技術(shù)之一，你正在新的工業(yè)革命的開始。所以，接下來的10年，你絕對不想錯過。再次感謝。

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