黄仁勋最新2万字对话全文：未来10年算力将再提高100万倍
英伟达CEO黄仁勋
英伟达面临的技术、市场和地缘政治风险，短期内受到最大威胁。未来十年，这些因素将成为公司最大的挑战，对其成功至关重要。
2024年初，NVIDIA英伟达CEO黄仁勋重返母校斯坦福大学，受邀出席斯坦福商学院SIEPR经济峰会和View From The Top系列活动，分享其对行业未来的见解。
在两场公开回放中，英伟达 CEO 黄仁勋深入探讨了：
* 英伟达的市场定位和 AGI 发展的愿景
* AI 算力的指数级增长
* 通过人类反馈将 AI 与人类价值观相结合的途径
* "皮衣黄"的传奇起源
黄仁勋坦言，AI技术缩小了人类的技术差距。
随着人工智能的兴起，掌握编程技能的 1000 万人面临挑战。生成式人工智能有可能让编程变得过时，导致其他 80 亿人落后。
借助人工智能的提示工程，编程不再是技术专家的专利。YouTube展示了AI的威力，人们利用它创造非凡的作品，即使他们不懂编程。通过与ChatGPT对话，用户可以获得准确的编程指令。人工智能正在缩小技术差距，让所有人都能参与计算机科学的革命。黄仁勋指出，这种人机交互是计算机科学领域对世界的重大贡献。
AGI有望在未来五年内通过人类测试，在法律、医疗等领域发挥至关重要的作用。尽管专家们对人类思维的运作方式尚未达成共识，但AGI的发展前景光明。
NVIDIA 誓言提升 AI 算力，在未来十年内实现 100 万倍提升。这将赋能 AI 计算机进行持续训练、推理和学习，并将其应用于各个领域，使超级 AI 逐步成为现实。
“因此，我们会做更多的计算。我们会将计算的边际成本降低到接近零。”黄仁勋表示。
英伟达作为 AI 工具的领军者，深受地缘政治影响。其在全球半导体市场占有关键地位，使其成为地缘政治博弈的焦点。
AI将成为时代变革的关键技术。过去数月，AI已展现其成为国家"主权"的潜力。国家必须掌握自己的数字智能，确保自主掌控AI主权。
美国拥有限制其科技出口的权利，并已行使其权力。这对于企业而言既带来了挑战，也带来了机遇。面对限制，企业需要敏捷应对，遵守政策；同时，限制也打开了其他市场的可能性。
科技巨头英伟达 CEO 黄仁勋标志性的皮衣来自妻子贴心选择。妻子考虑到黄仁勋对衣物发痒的敏感，精心挑选了不引起不适的皮衣。结果，黄仁勋的衣橱逐渐被单一的皮衣所占据。
黄仁勋自信地展示他的黑色皮衣，表示他拥有大量备选。他幽默地暗示，如果有人不喜欢这件，他可以无限更换，因为他还有许多备用。
在计算的时代，英伟达致力于通过其芯片和系统改变信息处理方式。生成式 AI 正在崛起，它将信息“种子”转化为全新的内容，使未来高度依赖生成而非检索。
面对80%的暴跌，“逆势而行”：坚持信念，保持前行。英伟达创始人黄仁勋回溯“寒冬”时，坚守核心，不改其道，最终带领公司走出困境。
黄仁勋还认为，液冷技术将成为AI算力的下一个趋势性领域。
面对未来十年挑战，英伟达将专注于技术创新和市场拓展。
尽管面临来自工业、地缘政治和社会层面的阻力，英伟达决心通过坚持其核心优势，改变世界格局。
目标远大：成为历史铭记的“改变一切”的力量。
以下是黄仁勋在斯坦福大学的两场访谈对话摘录：
NVIDIA 首席执行官黄仁勋与未来商业领袖交谈，探讨 AI 的最新突破及其对社会的潜在影响。
主持人：Jensen，非常荣幸能邀请到您，谢谢。
黄仁勋：能来这里我很高兴，谢谢。
在离开斯坦福加入 LSI Logic 后，我建立了良好的声誉。然而，创业的热情驱使我离开，投入自己的事业。
黄仁勋：是 Chris 和 Curtis（两位英伟达联合创始人、黄仁勋的好友）。当时我在 LSI 做工程师，他们在 Sun 工作。我当时跟 CS 领域最聪明的人共事，制造各种工作站包括图形工作站。有一天 Chris 和 Curtis 说，他们想离开 Sun 。他们想让我帮忙想想做什么好。我的工作很棒，但他们坚持要我加入他们一起思考如何创立一家公司。他们过来时，我们就在 Denny’s 聚会，那几乎算是我最初效力的公司。我成为 CEO 之前的第一份工作是洗碗工，那份工作我做得很出色。总之，我们经常聚会，而那段时期正值微处理器革命。
在1992至1993年，个人电脑革命方兴未艾。我们预见到了微处理器的巨大潜力，并于此期间创立了公司。我们的使命始终如一：设计和制造专门解决通用计算机无法解决的问题的计算机。
利用计算机科学的进步，我们征服了复杂市场中的难题，例如：
* 计算机药物设计
* 天气模拟
* 材料设计
我们促进了机器人、自动驾驶汽车和人工智能的自主软件的发展。通过持续的技术进步，我们实现了接近于零的计算成本。这开启了由计算机自行编写软件的新时代，即我们今天所称的人工智能。
作为一家面向新兴市场的初创企业，如何说服硅谷顶级投资者红杉资本的创始人唐·瓦伦丁合作？
我们的CEO以其信念和清晰的愿景，向瓦伦丁展示了我们的团队如何解决一个亟待解决的问题。尽管市场尚未明确，但我们坚信我们的解决方案具有潜力，最终说服了瓦伦丁投资我们。
在书店中偶遇 Gordon Bell 的著作《如何写商业计划书》，激发了黄仁勋创业的灵感。这本书的指导让黄仁勋即使缺乏经验，也能创建出成功的商业计划。
对于利基市场，本书标题高度针对。仿佛专为小众群体打造，其中包括我。购买后，我意识到这是个错误。戈登才华横溢，智者言多，导致我无法透彻理解。
面对撰写商业计划书的挑战，作者拿起一本450页的指南，但意识到无法完成阅读。作者认为阅读该指南所需的时间会耗尽宝贵资源，因此放弃了阅读计划，选择了采取其他行动。
在财务困境中，Laurie 和我带着两个孩子和一条狗，仅凭微薄的存款维持生计。为了立即采取行动，我直接联系了 Wilf Corrigan，而不是耗费时间制定商业计划。
某公司前高管分享创业经历，却被前任老板评价为"史上最糟糕的推销之一"。尽管进行了详细介绍，但老板Wilf却表示完全不解，直言"这是我听过的最烂的创业推销之一。"
斯坦福大学教授决定推荐他的才华横溢的学生，致电硅谷风投领袖唐·瓦伦丁，热切地表示：“我要推荐我 LSI 团队中最优秀的人。相信他会成为您投资组合的宝贵补充。”
把握机会，创造卓越。无论是在洗碗还是服务，始终倾注全力。组织严谨、计划周密，全力以赴完成任务。这种不懈的努力将引领你从平凡迈向不凡。
不懈努力铸就非凡，从勤恳工作到领导卓越，这段旅程永无止境。高效执行，不断精进，为成就卓越 CEO 奠定基础。
当资金不足时，我意识到最初的愿景不切实际。89家中类似公司中脱颖而出，成为最优秀的并非易事。我们调整了目标，专注于核心优势，打造一个独特的产品，以求获得增长和投资。
NVIDIA 的愿景建立在「加速计算」的基础上，将 3D 图形作为其杀手级应用。此举专注于电子游戏市场，让 NVIDIA 确立了其在尖端计算机图形领域的先锋地位。NVIDIA 团队的这一战略性决定为公司奠定了基础，使其成为业界领先的图形技术提供商。
创立契机：
当时，廉价3D图形技术遥不可及，硅谷图形芯片动辄百万美元。然而，蓬勃的电子游戏市场价值为零，创造了一个既难以商业化的技术与尚未存在的市场的独特交集。
创立点：
在这个交叉点上，我们公司应运而生，致力于提供让大众触手可及的高性价比3D图形技术。
尽管面临挑战，我们仍不断探索创新，开拓 PC 游戏市场。历经多年耕耘，我们始终致力于为玩家带来卓越的游戏体验。
我们意识到，为了把百万美元的计算机图形技术商品化，使其适配进入售价300美元、400美元、500美元范围的电脑，你不仅要创造新技术，还得发明新的计算图形处理方式。同时你还需要去开拓全新的市场。因此，我们必须不断创造新技术、新市场。这种「创造技术、开拓市场」的理念定义了我们公司。我们做的几乎每件事情都是创造技术、创造市场。这就是人们说的「生态链」的本质。过去30年里，NVIDIA的核心领悟就在于：为了让别人购买我们的产品，我们必须亲手开拓这个新市场。
通过提前布局自动驾驶和深度学习，我们已成为多领域的先驱。除了计算药物设计和发现之外，我们还致力于技术创新，并将这些创新推向市场，开拓未来发展的新天地。
微软推出 Direct3D 标准后，图形处理市场激增，催生了众多公司。然而，这项公司赖以创立的 3D 图形发明技术与 Direct3D 标准不兼容，导致激烈的市场竞争。
一次至关重要的发明濒临失败，因为我们发现它不符合行业标准。灵活应对，我们果断调整战略，克服了技术障碍，确保我们的技术能够与领先行业的标准兼容，为我们铺平了通向成功的道路。
识别竞争对手的激烈程度：我们面临着89个竞争者的挑战，促使我们重新评估现有策略，探索更有效的成长途径。
在一家名为 Fries Electronics 的书店，我偶遇了《OpenGL 手册》，它定义了硅谷计算机图形的处理方式。虽然不确定这家书店是否仍在营业，但那次经历对我意义重大。我当时购买了三本，每本售价 68 美元，这证明了我的巨大兴趣。
携创新理念回归办公室，我分享了三本书，预示着我们公司的未来。书籍包含折叠插页，展示OpenGL流水线的计算机图形处理过程。我将这些宝贵知识托付给我的天才联合创始人，共同探索新的篇章。
革新OpenGL流水线，打造了前所未有的体验。我们汲取了宝贵的经验教训，证实了即使在未知领域，我们也能自信地开拓未来。
面对未知，我始终保持开放的态度。认为任何事都能通过探索学习解决。无论是新概念还是原理，我相信通过阅读书籍或研究论文，就能深入理解其本质。
探索创新的奥秘，汲取论文中的真知灼见。
借鉴前人经验，洞悉解决之道，而非盲目模仿。回归问题本质，思考如何在当下条件下，利用现有资源，重塑事物、重构概念、重新设计解决之道，为创新铺平道路。
在当今不断变化的技术格局中，创新至关重要。我们必须重新思考传统方法，探索新的可能性。无论是汽车、计算机还是软件，都应采用以人为本的设计，提升用户体验，为未来需求做好准备。
随着技术格局的不断演变，审视软件和计算的本质变得至关重要。从单一超级计算机架构到解耦式软件，现代技术景观促使我们重新评估我们的方法。通过回归问题本质，企业和个人可以创造丰富的机遇，并驾驭技术进步带来的无限潜力。
一位化学教授的通话启发了 NVIDIA 的创新方向，推动了公司上市后的四年营收增长 9 倍的飞速发展。这通电话促使 NVIDIA 从优先考虑图形转向聚焦人工智能和数据科学，最终确立了其在这些领域的领先地位。
英伟达开启全新计算方式，不仅仅局限于计算机图形。
图像处理、粒子物理、流体等领域已采用英伟达技术，解锁无限应用潜力。
我们赋予处理器可编程性，实现了算法的多样化表达。
通过发明可编程着色器，我们使图像处理和计算机图形可编程，这是一个重大突破。我们不断探索利用处理器计算复杂算法的方法，以充分发挥其与 CPU 的差异化优势。
2003年，我们开发了CG (C for GPUs)，比CUDA早三年。CG由教科书作者Mark Kilgard创建，该教科书曾为公司挽救了生命。
计算机图形学 (CG) 风靡一时，我们的教科书助力其蓬勃发展。我们开展教学并开发工具，随后多位研究人员欣然接受 CG，其中包括斯坦福大学的学者和学生。现任 NVIDIA 工程师中的许多人参与了早期的探索。
马萨诸塞州放射科医生创新使用 CG 技术，用于 CT 图像重建，增强诊断精度。一位量子化学家也利用 CG 的强大功能，可视化复杂算法。
随着人们表现出的明显需求，我们深入探索了此计算领域的可能性。这种计算方式可以应对传统计算机无法解决的挑战，进一步验证了我们持续投资的正确性。
作为 NVIDIA 的领导者，我善于发现技术拐点，并提前押注于创新应用。就好像苹果掉落前，我已经准备好了皮夹克去接住它。我的信念源自对技术趋势的深入理解和预见未来需求的能力。通过不断探索新应用和推动物理极限，我们能够在技术革命的浪潮中不断取得突破。
黄仁勋认为，他们的信念驱动着创新，推动他们创造突破性的技术。他们相信 CPU 和通用计算存在局限，但他们致力于解决复杂问题，打造超越常规的解决方案。
NVIDIA 在过去的十年间专注于未来投资，尽管当时市场尚未成熟。我们大胆创造了今天繁荣发展的市场，引发了颠覆性技术浪潮。面对未知，我们带领团队、合作伙伴和投资者踏上征途，推动了计算机图形技术的发展。这是一个极具挑战的旅程，但我们坚信，大胆创新和对未来的展望将带来无限可能。
制定成功策略：关键绩效指标（KPI）是早期预示因素，即使在市场出现之前也能指明前进方向。虽然 KPI 理解起来可能有些复杂，但它们对于识别潜在机会和制定有效策略至关重要。研究证明了技术的潜力，但洞察市场至关重要，而 KPI 提供了这一洞察所需的早期指标。
制定有效的绩效指标（KPI）至关重要。避免使用结果性指标（如毛利率），而是专注于早期预测未来成功的指标。通过及时监控这些指标，您可以早期发现并纠正偏离轨道的情况。
EIOFS：未来成功早期指标
EIOFS（早期成功指标）揭示了公司的潜力。它关注解决关键问题的解决方案，为公司带来希望。
虽然市场尚未成熟，但解决这些问题至关重要。通过可持续发展，公司致力于创造一个在未来出现需求的解决方案。
解开成功的秘密：
衡量指标是成功的基石。投资于遥远的愿景需要坚定不移的信念，但也要辅以早期指标来验证你的行动是否正确。
建立核心信念，一旦确定，请坚持下去，直到有证据表明需要调整。主动寻找未来的成功迹象，为你的决策提供坚实的基础。
主持人：NVIDIA的产品团队使用过哪些早期指标呢？
黄仁勋洞察到深度学习的巨大潜力，尽管最初对其缺乏了解。他敏锐地意识到其广泛的应用，为NVIDIA在人工智能竞赛中奠定了基础。
我们打造了 KU-DNN，一种领域特定编程语言，让深度学习算法在我们的处理器上无缝运行。
作为深度学习领域的 "SQL"，KU-DNN 赋予开发人员数据库语言般的便捷性，从而简化深度学习模型的部署。
我们开发了一种专为深度学习设计的编程语言，就像该领域的 OpenGL 一样。该语言将深度学习数学转化为代码，使研究人员无需掌握 CUDA 等复杂技术就能表达其计算。
尽管当初市场规模几乎为零，我们仍坚持创建了这种工具，因为我们相信研究人员的远见卓识。即使他们身无分文，只要信念坚定，公司也愿意为遥遥无期的回报做出投入。
我们致力于追求具有重大科学价值的工作。评估一项工作的价值标准是其对关键领域的科学推动作用。我们从创立伊始便着重于工作的意义，而非市场规模，因为重要性是未来市场存在的先行指标。
放弃形式主义的数据分析，专注于实质。别为报告而工作，而是让工作本身更有意义。公司应该培养“懒惰”精神，对可他人代劳的事务保持漠然，从而释放精力投入真正重要的领域。这是一种“终极懒惰”的境界，也是确保世界持续进步的关键。
相信自己，承担责任，成就大事。
我们致力于选择具有深刻影响的项目，如深度学习，其早期成功已得到验证。吴恩达的人工智能模型能够识别猫，证明了这一领域的巨大潜力。
数据驱动的计算机科学家深入解析了深度学习的架构，充分理解其运作原理，并确信其变革能力。此范例证明了这一技术对各个领域的潜在影响。
即使在金融危机导致公司市值蒸发 80% 的重压下，这位领导者仍坚定地掌控局面，让团队专注于长期目标。通过坚定信念，他们克服了挑战，引领公司度过艰难时期。
面对股价暴跌80%，黄仁勋坚称自己的反应始终如一，与过去几周别无二致。尽管承认这一挫折令人尴尬，但仍强调专注于工作。他承认情绪上的低落，但强调坚持不懈的重要性。
我在同一时间醒来，用同样的方式规划我的一天。我回归初心：我相信什么？你必须始终牢记核心，你相信什么？最重要的事情是什么？一项项确认。这样做有帮助。家人爱我吗？是的，很好。你就得逐条确认。再回到你的工作核心，继续工作。然后每一次对话都回到工作核心，让公司的注意力集中在核心上。你坚信吗？有什么东西改变了吗？股价变了但还有其他东西变了吗？物理定律变了？万有引力变了？那些促使我们做出决定的事情，那些假设、那些信念有变化吗？
恒久不变的原则引领持续的发展。当核心要素保持稳定，则无需大刀阔斧的改变。秉持这份坚持，永不止步，方能成就非凡。
作为一名亲力亲为的领导，我与团队紧密合作，保持高效沟通。尽管我偶尔需要处理其他职责，但我始终致力于在关键时刻在场，聆听员工的需求和想法。
黄仁勋：不，不幸的是作为领导者你得让人看到，这才是难的地方。
作为一名电气工程专业的学生，我以16岁的年龄早早接触到了大学生活。尽管天生内向害羞，但我选择直面挑战，克服了对公开演讲的恐惧。即便面临公司股价暴跌80%的逆境，我也能从容应对，站在所爱之人面前侃侃而谈。
主持人：他们可能那么想，但您领导的团队没有一个人离开。
NVIDIA 汇聚了全球顶尖管理团队，拥有令人赞叹的专业人才。我们的团队从商业、市场、销售、工程到研究，均处于行业领先地位。凭借他们的非凡才智，我们不断突破技术界限，引领行业的未来。
扁平化组织结构的优势
打造扁平化组织结构，鼓励多层次人员直达领导，可保证领导深入了解团队需求，无视微观工作细节。此结构可培养团队自主权，并确保领导与下属之间的持续透明度。
未来组织设计的思考
未来组织架构应考虑以下因素：
* 透明度和沟通：创建开放的沟通渠道，让信息自由流动。
* 协作性和敏捷性：建立团队合作和快速决策的文化。
* 创新和适应性：鼓励员工提出新想法，并快速适应不断变化的环境。
洗过无数厕所的洗碗工黄仁勋，凭着自己的毅力与勤勉，成为一位成功的企业家。他坚信，只要肯努力，没有什么是做不到的。
赋能自我：探索专家思考脉络
当您寻求我的见解时，我不仅提供反馈，还揭示我的思考过程，为您提供洞察。了解我如何思考决策，让您获益良多。
通过了解他人思考方式，您可增强自己的洞察力，发现：
“原来别人是这样思考这类问题的！”
清晰处理模糊不清的信息，掌握应对不确定性、看似艰巨挑战的方法。通过推理和战略规划，赋权他人预测事件的发展，分解问题。通过内容审查的双向合作，实现经验分享和技能提升，共同拓展知识和能力。
成就他人是富有回报的，但挑战性十足。为高智商人群增值需要达到他们的水平，消耗大量的情感和智力能量。这种付出令人精疲力竭，但它为我们身边卓越的人群创造了价值。
CEO应拥有最多直接下属，因为他们所需管理最少。CEO下属甚少不合逻辑，除非掌握极其机密信息，只能告知少数人。反对基于信息垄断的权力文化，提倡信息共享和开放沟通。
作为领导者，我们的使命是为同事服务，营造一个吸引和留住人才的环境。通过解决复杂问题、指导团队、鼓舞人心以及支持和赋能团队，我们可以建立一个有利于员工发挥才能和实现职业目标的氛围。我们的目标是创造一个团队成员选择并热衷于为之工作的环境，而不是其他令人赞叹的公司。
我们的目标是打造一个环境，让您拥有毕生的事业。实现这一点的关键在于：
- 优化工作条件，确保您的长期满意度
- 创造机会，帮助您发挥潜力，实现职业抱负
嗯，这种条件会带来很大的自主性。只有当你了解环境时你才会获得这种自主性，对吗？你必须了解所处状况的背景才能想出好点子。我必须创造让你知晓背景情况的环境，你得有知情权。得到知情权的最佳方式是减少信息扭曲的层次。这就是为什么我很经常在这样的场合下进行推理。我会说，这是最初的事实，这是我们拥有的数据。我要这样进行推理，以下是一些假设。以下是一些未知因素，以下是一些已知因素。所以你就进行推理了。现在，你已经建立了一个高度自主的组织。
NVIDIA有3万人。我们是世界上最小的超级公司。但每位员工都有很大自主权，每天帮我做明智决定。原因是他们理解我的状态。他们理解我的状态。我对人很透明，我相信我可以把信息托付给你。信息可能难理解、情况很复杂但我相信你可以应付。我对很多人说过「你们是成年人、可以应付这个的。」但有些人不是真正的成年人，只是刚毕业（开玩笑的）。我刚毕业时不能算成年人，但我幸运地被信任和托付。我想这样做。我想为人们创造能够做到这一点的条件。
AI已达临界点，生成式技术和计算加速引领突破。令人振奋的应用包括：
* 个性化内容创作，提升用户体验
* 自动化任务，节省时间和资源
* 医疗诊断和药物发现，改善患者预后
黄仁勋：你必须回归初心，问问自己什么是生成式人工智能？发生了什么事？我们有了可以理解事物的软件它们可以理解为什么……我们将所有东西数字化了。基因测序，数字化基因。但这意味着什么呢？那串基因序列有什么意义？我们已经将氨基酸数字化但这是什么意思呢？我们现在有能力数字化文字、数字化声音，我们数字化图像和视频，我们数字化了很多东西。但是这意味着什么呢？通过大量学习、大量数据以及从模式和关系中，我们现在理解了它们的含义。我们不仅理解它们的意思还可以在它们之间进行转换，因为我们了解这些事物在同一个世界中的含义。
通过将语言学习视为一个整体，我们不仅理解其组件，还掌握了它们之间的关联性。这种关联性让我们能够在口语、文字、段落和词汇之间轻松转换。
这种转换能力转化为实际应用，例如：
* 视频转文本（字幕）
* 文本转图像（Midjourney）
* 文本转文本（ChatGPT）
现在，我们不仅能理解语言含义，还能将其有效地转换为其他形式，大幅增强我们的信息生成能力。
面对人工智能的最新突破，审视其对各层面的深远影响至关重要。就像曾经对 AlexNet 抱有期待一样，我们必须深入思考：这项技术蕴藏着怎样的潜力和变革性影响？它对我们生活的方方面面意味着什么？从基础计算到行业应用，人工智能将塑造我们的未来，因此了解其影响并为之做好准备至关重要。
在数据驱动的时代，NVIDIA 赋能计算创新。我们先进的芯片和系统重塑信息处理，而变革性的软件定义未来应用程序。这种革命性的转变将带来突破性的应用程序和前所未有的计算能力，为各个行业开启无限可能。
未来的计算：生成式人工智能崛起
传统的模型基于检索已记录的信息。未来，提示词将成为起点，从中生成新的内容。
生成式人工智能 (AIGC) 的兴起将改变计算方式。随着计算越来越依赖生成，检索的重要性将下降。
例如，在对话中，很少的信息是检索的。大多数是由 AIGC 生成的，将提示词转化为内容。
回到原点，你们创业时得自问哪些行业会因此被颠覆？我们还会对网络持有同样的看法吗？我们还会对存储持有同样的看法吗？我们还会像今天这样滥用互联网流量吗？可能不会。我们此刻在对话，但不是你每问个问题我就上车离开。我们不必像过去那样滥用信息传输。什么会更多出现？什么会减少？哪些新的应用程序？等等之类的问题。你可以审视整个行业格局自问：什么会被颠覆？什么会改变？会出现哪些新事物？诸如此类。推理过程始于「发生什么了？什么是生成式人工智能？」从根本上，到底什么正在发生？对所有问题都回归本质。
我还想聊聊组织架构，你之前提问我忘了回答。创建组织的方式得回归本质，别管其它公司的组织架构。你记住组织是用来做什么的。过去的架构是上面一个CEO下面是辅佐大臣，层层向下，最底层就是普通员工。这样设计的目的是希望员工获得的信息越少越好，因为士兵们的根本任务就是在战场上卖命。牺牲而不问，原因你们懂的。我只有3万名员工，我不希望任何人去送死。我希望他们质疑一切，能理解吗？过去的组织方式与今天的组织方式截然不同。
问题是「NVIDIA要创造什么？」组织架构的目标，是让我们更好地去创造我们要创造的东西。大家创造的东西不同，为什么还要用相同的组织架构方式呢？为什么采用相同的组织架构、而不考虑你们要创造的是什么？毫无道理。你造计算机用一种架构去组织。你提供医疗服务还用完全相同的架构去组织。这完全说不通。你得回归本质自问：需要什么样的架构？输入是什么？输出是什么？这个环境有什么特性？这种动物必须生活在什么样的环境中？它的特性是什么？大部分情况下是稳定的吗？是不是每时每刻都努力榨干最后一滴水？还是时常变化、随时会被攻击？你得明白，作为CEO你的工作就是架构这个公司。这是我的首要工作——创造条件让你能做毕生的事业。架构必须正确你必须回归本质，思考这些问题。
在29岁时，我审视未来，塑造一家企业文化：
* 定义愿景和使命，勾勒公司的目标。
* 确定核心价值观，指导行为和决策。
* 创造积极的环境，鼓励合作和创新。
* 促进员工成长和发展，打造高绩效团队。
作为英伟达联合创始人兼首席执行官，我渴望重新定义明天，尤其关注一项至关重要的改变：加速人工智能的普及。通过让人工智能技术触手可及，我们可以释放创新潜力，解决前所未有的挑战，并创造更美好的未来。
黄仁勋：我们是不是应该事先想想这个问题？要不然我会给您一个糟糕的答案。
我个人观点，世上有很多事我们无法控制，你的工作是做出独特贡献、有目标的生活，做一些只有你才能做或会去做的事。做出独特贡献，在你离开世界后，大家会觉得因为有你，世界变得更好了。对我来说我就是这样过日子的。我会快进到未来再往回看。你的问题其实和我思考问题的视角完全相反，我不从当前位置向前看，我快进到未来，再往回看。因为这么做更容易。我会往回看，翻看历史。我们用这种做法、那种方式解决了某些问题……说得通吗？
这有点像你们解决问题的方式。你搞清楚最终想要的结果，然后反推实现它的方法。所以我设想NVIDIA为推动计算领域发展做出独特贡献，因为计算是推动整个人类进步的最大动力。这不是自我吹捧，而是因为这是我们擅长的领域，且难度极高。我们坚信自己能做出绝对独特的贡献。到今天，公司已经走过了31年，但我们的征途才刚开始。这是极难的目标。当我回首往事时我相信我们会被铭记，成为一家改变了世界的公司，不是因为我们到处宣讲通过言行改变世界，而是因为我们坚持做一件难度极高的事，这件事是我们擅长、热爱而且做了很久。
作为 GSP 项目负责人，我预见公司未来十年将面临挑战，包括技术进步、市场竞争加剧和客户需求不断变化。我们将通过投资创新、培养人才和实施客户至上的战略来应对这些挑战，以确保公司持续增长和成功。
黄仁勋：提出这个问题时，我脑中浮现了诸多挑战，从技术难题到市场开拓难题。目前，困扰我的是技术方面的问题，而昨天，我可能更关注市场开拓。我渴望开辟新市场，但需要与合作伙伴携手实现这一目标。
NVIDIA，一家技术平台公司，旨在助力客户实现梦想。公司致力于推动生物学领域实现计算机辅助设计领域的变革，如同40年前的芯片设计行业。通过创新技术，NVIDIA相信能够让生物学领域取得突破性进展，成就更美好的未来。
今天，我们有能力将计算机辅助药物设计与基因、蛋白质、甚至细胞结合。我们非常非常接近能表示和理解细胞的含义，那是大量基因的组合。细胞代表着什么？如果我们能像理解文字那样理解细胞，想象一下前景。我迫不及待地期待那一天的到来对此感到很兴奋。还有一些我感到兴奋、确信马上要取得突破的领域。比如，以人为导向的机器人技术非常接近取得突破。理由是，如果你能将语音进行切分成单元并理解那么，为什么不能对动作进行同样的处理呢？因此，一旦你在某个领域想通了这些计算机科学技术，就会去思考：既然能做这个为什么不能做那个？这些让我很兴奋。这个领域的挑战是令人愉快的挑战。
面临着产业、地缘政治和社会方面的挑战，我们正面临着不可忽视的障碍。社会矛盾、地缘政治紧张加剧，造成冲突和分歧。让我们抛开偏见和批判，携手解决这些问题，促进全球和谐与合作。
AI技术快速发展引发监管担忧。Jose，2023年GSB学生，询问是否需要实施监管措施以确保AI的负责任使用。
黄仁勋：答案是肯定的也是否定的。现代AI最伟大的突破是深度学习，有了长足的进步。但另一个不可思议的突破是人类常有、常使用的一项能力。我们把它应用在语言模型上称为基础、强化学习、人为反馈。我每天都在提供强化学习与人为反馈。这就是我的工作。在场的各位家长，你们也一直在提供强化学习与人为反馈。如今，我们才弄清楚如何将这个系统性地应用在人工智能上。还有很多其它防范手段：例如，微调、基础。如何生成遵循物理定律的数据？
在AI模型中，物理现实的缺失导致物体漂浮、违反物理定律。技术至关重要，它可提供解决方案，包括保护、调整、对齐AI目标以及确保安全性。
飞机的安全性归功于多样化和冗余自动驾驶系统，以及创新的功能安全和主动安全措施。类似技术的发展至关重要，以确保安全与人工智能的和谐共存。随着人工智能技术的快速演进，网络安全和人工智能之间的界限将变得模糊。必须加速技术进步，以保护网络免受人工智能带来的潜在威胁。
技术进步的加速对于社会至关重要。然而，有必要实施强有力的监管框架，以确保其安全使用。
政府机构，如 FAA 和 FDA，已制定针对特定产品的法规。此外，专业认证（如律师职业资格考试）有助于建立并维持行业标准。这些措施旨在保护消费者，促进负责任的创新。
避免过度监管，让监管更加精准。不应该建立横跨所有行业的“超级监管”，而是专注于加强现有产品和服务的监管，在人工智能背景下提升其有效性。监管会计行业的监管机构应专注于其专业领域，避免越界监管医疗等其他行业。
AI对社会的广泛影响值得关注。通过细分问题，我们可以避免过度关注特定领域，确保在常规领域做到位。这样做有助于防止因忽视其他领域而造成不必要的伤害，例如在交通和航空中。
很务实。（你们）能再问一个问题吗？
主持人：好吧，按照惯例，我们有些快问快答问题。
黄仁勋：好的，我一直努力避免来着。好的，好的，请开始。
在传奇的 Denny's 餐厅开启餐饮生涯，现获专属卡座致敬。最难忘的回忆：与顾客建立的温馨联系和为他们提供卓越的服务。
NVIDIA创始人黄仁勋忆起他的早期职业生涯，赞扬了他在AMD担任的第二份工作，称其为"很棒的公司"和一段"真心喜欢"的经历。
主持人：如果全球各地都出现黑色皮夹克短缺，您会穿什么？
黄仁勋：我储备了一大堆黑色皮夹克，我是最不需要担心这个的人。
主持人：您谈了很多关于教科书的事。如果您要写一本，主题会是什么？
黄仁勋：我不会写的。您问的是一个假设性、毫无可能性实现的问题。
主持人：这很公平。最后，如果您能分享一条简短的建议给斯坦福，会是什么呢？
坚持核心信念，坚定不移地追求目标。与挚爱并肩同行，走上正确的道路。NVIDIA 的成功之路，源于永不懈怠的努力和持之以恒的信念。
主持人：Jensen，和您聊的这一个小时太愉快了。感谢您抽出宝贵时间。
解锁 NVIDIA CEO 黄仁勋 SIEPR 主题演讲洞察：
观看视频，聆听他分享的最新技术趋势和 NVIDIA 的创新战略。由 AI 翻译，经人工整理和修正，保证内容准确。
斯坦福大学经济学名誉教授 John Shoven 主持下，由 SIEPR 前任董事长共同探讨经济前景。
晶体管作为半导体技术的里程碑式突破，为人工智能的发展奠定了坚实基础。通过提供小型化、低功耗和可扩展性，晶体管使机器学习和神经网络等复杂计算任务成为可能。由此可见，半导体技术的发展与人工智能的进步密切相关。
黄仁勋：首先，晶体管显然是一个伟大的发明，但最伟大的能力是它使得软件成为可能。人类能够以可重复的计算方式表达我们的想法和算法，这是突破。我们公司在过去31年里致力于一种新的计算形式，称为加速计算。我们的想法是，通用计算并不适用于每一个工作领域。我们说，为什么不发明一种新的计算方式，以便我们能够解决通用计算不适合解决的问题？我们在特定计算领域有效地做到了这一点。这本质上是算法的可以并行化。我们已经将计算机的计算成本降低到接近零。
当你能够将某物的边际成本降低到接近零时，会发生什么？我们启用了一种新的软件开发方式，过去是由人类编写的。现在我们可以让计算机来编写软件，因为计算成本接近零。你不妨让计算机去处理大量的经验。我们称之为数据，数字经验，人类的数字经验，让它去发现关系和模式，从而代表人类知识。这个奇迹发生在大约十五年前。我们看到了这一点，我们让整个公司都投入到这个领域。结果，在过去的10年里，我们将深度学习的计算成本降低了100万倍。
很多人说，Jensen，如果你将计算成本降低了100万倍，人们就会买得更少。但事实恰恰相反。我们看到，如果我们能够将计算的边际成本降低到接近零，我们可能会用它来做一些疯狂的事情。大型语言模型，从互联网上提取所有的数字人类知识，将其放入计算机中，让它找出知识是什么。这个想法，将整个互联网的内容刮取出来，放入一台计算机中，让计算机找出程序是什么，这是一个疯狂的概念，但如果没有将计算的边际成本降低到零，你永远不会考虑去做它。
突破性语言模型现已启用：
解锁新一代软件开发，让计算机理解数字知识的含义，超越模式识别。数字化数据（如基因测序和氨基酸质谱）不再仅是数据，而是可以理解其含义的信息，为创新创造无限可能。
借助先进的蛋白质结构预测，我们无需繁琐的实验即可揭示氨基酸序列中的结构信息。计算机在这方面表现优异，能够理解文本内容并将其总结。通过将人工智能与基因和蛋白质关联起来，我们正处在探索新领域的边缘。因此，人工智能作为一种加速计算新形式，有着深远的意义，可能是计算机史上最伟大的发明之一。
这可能是21世纪最重要的事情。
随着人工智能的持续发展，英伟达展望未来五年后，见证H700 GPU芯片的发布。这种先进的芯片将推动AI的界限，为我们开启前所未有的可能性。
H700将赋能我们超越当前能力，解决更复杂的问题、探索新的领域，并创造变革性技术。它将加速人工智能的发展，解锁创新和解决未来挑战的潜力。
优化后内容：
台积电研发的芯片重达70磅，由35,000个组件组成，其中仅8个由台积电制造。此芯片取代了数据中心中的旧CPU，创建了一台功能强大的计算机，为企业数字化转型提供支持。
这些节省，因为我们计算得非常快，这个计算机的节省是难以置信的。
然而，它是世界上最昂贵的计算机。我们卖出了世界上第一个价值25万美元的芯片，但这个系统它所取代的，仅仅是连接所有这些旧计算机的电缆就比芯片贵。这就是我们所做的。我们重新发明了计算，结果，计算的边际成本降到了零。这就是你刚刚解释的。我们将整个数据中心压缩成了这一个芯片。它非常擅长于尝试这种计算形式，如果没有变得奇怪的话，我们称之为深度学习，它非常擅长于这个叫做人工智能的东西。这个芯片的工作原理，不仅仅是在芯片层面，而是在芯片层面、算法层面和数据中心层面，作为一个团队一起工作。所以当你看我们的一台计算机时，它是一件了不起的事情。
只有计算机工程师会觉得它了不起，但它确实了不起。它很重，有数百英里的电缆。下一个即将到来的是液冷技术，它在很多方面都很美。它以数据中心的规模进行计算。在未来的10年里，比如John所说的，我们将深度学习的计算能力再提高100万倍。当你这样做时，会发生什么？今天我们学习，然后我们应用。我们去训练推理，我们学习，然后我们应用。在未来，我们将有持续学习。我们可以决定是否将那个持续学习的结果部署到世界上的应用中，但计算机将观察视频和新文本，并从所有互动中不断改进自己。
我们采用强化学习循环：推断、训练、应用。此循环不断迭代，基于交互和合成数据进行强化学习。
就像学习一样，我们从信息碎片开始，运用第一原理推导，然后通过模拟在脑海中想象各种状态。这种方法让我们能够将抽象概念转化为现实。
未来的人工智能计算机也会这样做。它会进行合成数据生成，它会进行强化学习，它将继续以真实世界的经验为基础。它会想象一些事情，它会用真实世界的经验来测试它。它会以此为基础。整个循环就是一个巨大的循环。当你能够将计算的边际成本降低到接近零时，就会有很多新的方法去做你愿意做的事情。这和我愿意去更远的地方没有什么不同，因为交通的边际成本已经降到了零。我可以相对便宜地从这里飞到纽约。如果它需要一个月，我可能永远不会去。这和我们所做的每件事都是一样的，我们将计算的边际成本降低到接近零。
因此，我们会做更多的计算。
NVIDIA 在推理市场面临的竞争日益激烈，但我们认为这是一个单一的市场。我们预计不会出现专门用于训练或推理的芯片市场。相反，芯片将能够同时处理训练和推理任务，甚至可能在同一芯片中完成。
AI革命的驱动：推理
无论你在使用ChatGPT、Copilot还是其他AI服务，都在进行推理。推理是AI的核心，赋能交互式、智能化的用户体验。
所以，它为你生成信息。每当你这样做时，背后的是什么？100%都是NVIDIA的GPU。所以NVIDIA，你们现在参与的平台，当你在做推理时，我们是世界上100%的推理。现在推理难还是容易？很多人，当他们看到训练时，他们会说，这看起来太难了。我不会去做那个。我是一个芯片公司，这看起来不像一个芯片。你必须为了证明某事是否有效而投入20亿美元。你投入了20亿美元，两年时间，然后你打开它，发现它并不是很有效。你投入了20亿美元和两年时间，探索新事物的风险对客户来说太高了。
所以很多竞争对手倾向于说我们不做训练，我们做推理。推理非常困难。让我们想一想。推理的响应时间必须非常快，但这是容易的部分。这是计算机科学部分。推理的难点在于，做推理的人的目标是吸引更多的用户，并将其软件应用于庞大的安装基础。推理是一个安装基础问题。这和在iPhone上编写应用程序的人没有区别。他们这样做的原因是因为iPhone有一个如此庞大的安装基础。几乎每个人都有一部。如果你为那部手机编写一个应用程序，它将受益于能够触及每个人。在NVIDIA的情况下，我们的加速计算平台是唯一真正无处不在的加速计算平台。因为我们已经在这方面工作了很长时间，如果你为推理编写了一个应用程序，并在视频架构上部署了那个模型，它实际上可以在任何地方运行。
扩大影响力关键在于建立庞大的安装基础。这需要耐心、多年的执着和对技术细节的投入。通过建立坚实的安装基础，你可以触达更多受众，产生更深远的影响。
面对竞争对手提供物美价廉的替代品，AMD构成了潜在威胁。尽管 NVIDIA 在技术上保持领先，但 AMD 可能会凭借竞争性产品和价格优势赢得市场份额。
为了在竞争激烈的行业脱颖而出，我们超越竞争对手，主动与客户合作，了解他们的需求并预测他们的计划。我们不仅展示当前的技术，还展示未来路线图，通过展示我们的领先优势和对未来的投资，赢得客户的青睐和投资。
所以我们在与行业里的几乎每个人合作时都是完全开放的。我们的优势在于几件事情，我们的优势在于，你可以为一个特定的算法构建一个芯片。记住，计算不仅仅是Transformers。有一个叫做Transformers的概念。有各种各样的Transformers物种，而且我们正在发明新的Transformers。软件的类型非常丰富。软件工程师喜欢创造新事物，创新。我们希望NVIDIA擅长的是加速计算的广泛领域。其中之一是数据中心的生成性AI，它希望拥有大量客户，其中一些在金融服务领域，一些在制造业等等。在计算世界中，我们是一个伟大的标准。我们在每一个云中，我们在每一个计算机公司中。我们公司的架构在大约30年后成为了一种标准。所以这真的是我们的优势。如果客户可以做一些特定的事情，那更具有成本效益。坦白说，我甚至对这一点感到惊讶。
原因是这样的。记住，我们的芯片只是一部分。当你看到现在的计算机时，它不像笔记本电脑。它是一个数据中心，你需要运营它。所以购买和销售芯片的人考虑的是芯片的价格。运营数据中心的人考虑的是运营成本，我们的总拥有成本（TCO）非常好。即使竞争对手的芯片是免费的，它也不够便宜。我们的目标是增加如此多的价值，以至于替代品不仅仅是关于成本。这需要很多努力，我们必须不断创新。我们不能把任何事情视为理所当然。但我们有很多竞争对手。
主持人： 但也许不是每个人都知道，有一个术语叫做AGI。
优化后内容：
因在经济论坛上的失言，黄仁勋表示悔意，承诺未来将更谨慎处理。他承认对手的存在让他措手不及。
在一次即兴采访中，当被问及“通用人工智能何时达到人类水平”的问题时，专家指出他们尚未思考这个问题，并认为思考它可能会阻碍自发性。因此，专家和采访者在没有准备的情况下探讨了该主题。
NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋透露，他将提供具体说明。此外，他强调了激动人心的发展，为即将到来的公告增添了期待。
我们正在训练多模态人工智能模型，从视觉、文本和声音等多渠道学习。这样做至关重要，因为人工智能需要根植于人类价值观。
Chat GPT 的创新之处在于，它使用强化学习和人类反馈，将人工智能与我们的价值观紧密相连。这与之前的语言模型不同，无法根植于这些原则。
人工智能栩栩如生地生成图像和视频，展现人物的真实动作和环境交互。它巧妙地遵循物理定律，确保手不会穿透物体，脚稳固地踩在地上。无论是在讲述故事还是创造身临其境的世界，人工智能都能将想象力变为现实。
目前，人工智能必须通过观察大量不同的例子，理想情况下主要是视频，来学习世界中的某些属性。它必须创建一个所谓的世界模型。首先，我们必须理解多模态。还有许多其他模态，如我之前提到的基因和氨基酸、蛋白质和细胞，这导致了器官等等。所以我们希望多模态。第二是越来越强的推理能力。我们已经做了很多推理技能。常识是我们所有人都默认的推理。我们的许多知识，互联网上已经编码了推理，模型可以学习那个。但还有更高层次的推理能力。例如，有些问题你问我。
现在，当我们谈话时，我主要是在做生成性AI，我没有花太多时间推理问题。然而，有一些问题，比如规划问题，这很有趣。让我想想。我在脑海中循环，我提出了多个计划。我穿过树，我遍历我的图，我修剪我的树，说这没有意义，但我会玩，我会在脑海中模拟它，也许我会做一些计算等等。那种长思考，那种长思考AI今天不擅长。你提示ChatGPT的一切都是即时回应，我们希望提示ChatGPT给它一个使命声明，给它一个问题，让它思考一会儿。不是吗？
系统思考，即规划和推理，是计算机科学的研究重点。人工智能（AI）正在取得突破，未来您与 AI 的交互方式将发生显著变化。
您可以通过以下方式与 AI 交互：
- 询问问题，立即获得答案。
- 提出问题并要求 AI 深入研究，在指定时间内提供最佳答案。
- 设置预算，让 AI 在预算范围内提供最佳解决方案。
AGI 的本质问题在于其缺乏明确定义。这种最高问题需要一个规范来确定成功的标准。工程师知道，没有标准测试来衡量 AGI 的能力。因此，确定 AGI 的准确定义对于评估其进展至关重要。
AI正以惊人的速度发展，预计在5年内将通过人类的智力测试。只要提供充足的数学、推理、历史、生物学、医学和法律考试等数据，AI就能通过这些领域的考试。这意味着AI将具备与人类相媲美的智力。
人工智能（AGI）的明确定义仍然难以捉摸，其实现的难度也未知。但求知和改进的动力在推动着我们不断探索 AGI 的可能性。
AI在药物发现中展现出巨大潜力，从靶点识别到临床试验优化，它能显著加快药物开发流程，提高药物有效性和安全性。
解锁数据的力量！借助 AlphaFold 的突破，我们揭开蛋白质结构的奥秘。蛋白质掌握着生命的基本要素，为我们提供了前所未有的洞见，从而推进医疗、生物技术和人类对自身的理解。
但问题是，这个蛋白质的含义是什么？这个蛋白质的功能是什么？如果我们能像和ChatGPT聊天一样，和PDF文件聊天，你把PDF文件，不管是什么，加载到Chat中，然后就像和研究人员聊天一样。你只是问，是什么激发了这项研究？它解决了什么问题？突破是什么？当时的艺术状态是什么？有什么新颖的想法？就像和人类一样聊天。在未来，当我们拿到一个蛋白质，把它放入Chat GPT，就像PDF一样，你是什么？什么酶激活你？什么让你开心？
通过理解生物学的含义，我们可以解锁其深层意义。多模态理解为卓越的工程师和科学家提供了关键指引。
生物学信息反映在基因中，代表着细胞的本质、功能和潜力。通过理解这些基因，我们揭示了生命的基本组成部分，并为创新和科学突破奠定了基础。
这是我对你的问题的深入和浅出的回答，我认为这可能是我们可以做的最深刻的事情。
俄勒冈州立大学和斯坦福大学对你引以为豪。斯坦福大学聚集了许多雄心勃勃的企业家和学生，他们可能主修计算机科学或某种工程学专业。针对这些学生的成功，斯坦福大学建议：
* 拥抱风险并勇于创新。
* 尋求導師，從他人經歷中獲益。
* 建立人脈，拓展你的網路。
* 关注解决问题，创造价值。
黄仁勋： 我认为我的一大优势是，我期望值很低。我认为大多数斯坦福毕业生期望值很高。你们应该有这样的期望，因为你们来自一所伟大的学校。你们非常成功，你们是你们班级的顶尖学生。显然，你们能够支付学费，然后你们毕业于这个星球上最好的机构之一。你们周围都是其他令人难以置信的孩子。你们天生就有很高的期望。期望值很高的人通常韧性很低。不幸的是，韧性在成功中很重要。我不知道如何教你们，除了我希望痛苦发生在你们身上。我很幸运，我成长的环境中，我的父母为我们提供了成功的条件，但同时，也有足够的挫折和痛苦的机会。
直到今天，我在我们公司里用“痛苦和折磨”这个词，非常高兴。
塑造企业文化，始于受过磨难的睿智。培养卓越并非智力使然，而是性格所致。塑造受训者性格，展现企业伟大风貌，成就卓越。
所以，如果我能为你们所有人许愿，我不知道怎么做。
掌控员工动力保持简单高效的秘诀：
* 建立明确的愿景和目标：让员工了解公司使命及其对他们日常工作的意义。
* 提供持续的认可和奖励：认可成就，培养团队精神和个人动力。
黄仁勋： 我被55个人——我的管理团队包围。所以我被直接报告的高管有55个人。我为他们中的任何一个都不写评价。我给他们不断的反馈，他们也为我提供同样的反馈。我给他们的报酬是Excel的右下角。我只需拖动它。实际上，我们的许多高管薪水完全相同。我知道这很奇怪。它有效，我不和他们中的任何一个进行一对一的会谈。除非他们需要我，否则我会为他们放下一切。我从不和他们单独开会。他们永远不会听到我只对他们说的话。我绝不会把任何信息告诉他们，而不告诉公司的其他人。
我们的设计采用敏捷方法，以加速信息传递。通过释放团队成员的潜力，我们赋予他们以能力，而非知识，让他们能够快速执行任务，创造切实成果。
我得到了，答案是我的行为。
作为文化塑造者，我每天都在寻求灌输公司价值观。我通过行动和语言营造积极的文化氛围。
我积极肯定成功，同时将其视为旅程的垫脚石。我坦然面对失败，将其视为成长的良机。
我不断审视自己的行为和动机，并将其与公司价值观进行比较。我拥抱进步，同时保持对最终目标的清晰愿景。
我意识到旅程中的每一步都很重要，它们塑造了我作为个人和专业人士的身份。我以开放的心态和坚定的步伐踏上这段征程。
主持人：下面让我们开放一些问题，先从董事会成员Winston开始。
皮夹克故事: 经典皮夹克，见证岁月变迁，承载着无与伦比的时尚与耐用性。
AI半导体需求: 未来 5-10 年，支持人工智能发展所需的额外半导体制造能力预计将达到 20-40% 的大幅增长。
黄仁勋感恩妻子为他选择衣着，因他肤质敏感，难以找到舒适的面料。自17岁起，妻子就了解他的这一特质，并成功为他挑选到不会引起瘙痒的衣物，让他十分感激。
为满足敏感肌肤的需求，她不懈寻找不会引起瘙痒的面料。现在，衣柜中布满了衬衫，反映了她对舒适度的优先考量。虽然并非是她喜爱的款式，但只要不引起不适，她即可接受。若不满意，她会自行购物；否则，这些衬衫已满足她的基本需求。
第二个问题，关于预测，实际上，我非常不擅长预测，但我非常擅长基于第一原则的推理。所以让我先为你推理。我不知道需要多少晶圆厂，但我知道一件事。我们现在做计算的方式。信息是由某人编写的，由某人创建的。基本上是预先录制的所有文字，所有视频，所有声音。我们所做的一切都是基于检索的。这有意义吗？就像我说的，每次你触摸手机，记住，有人写了那个并存储在某个地方。所有模态都是预先录制的。在未来，因为我们将拥有一个理解当前情况的AI，因为它可以接入世界上所有最新的新闻等等，这被称为基于检索的。
人工智能理解上下文，因为它理解您的查询背后的意图。它生成个性化且准确的信息，使未来计算更具生成性。
目前所有内容都是预先录制的，但未来将转向 100% 生成性内容。这将塑造计算的未来，并引入新的可能性。
我们对计算能力的需求持续增长。算法和处理效率不断提高，但需求也在同步上升，抵消了效率提升带来的优势。随着技术的进步和扩散，晶圆厂扩建必不可少。最终，计算能力将达到临界值，彻底改变我们的科技世界。
编程的重要性不断演变。尽管技术领域内的大型公司占据主导地位，但成立和发展公司的机会依然存在。鼓励学生探索替代选择，例如创业和解决问题的能力，可以为他们提供更全面的职业选择。
黄仁勋：首先，我说得太差了，你重复得也太差了。我并没有说，如果你喜欢编程，那就去编程。如果你想要的是煎蛋，那就去做煎蛋。我不会编程，编程是一个推理过程。这是好事。它能确保你的工作吗？一点也不。世界上的程序员数量肯定会继续很重要。NVIDIA需要程序员。然而，在未来，你与计算机的互动方式不会是C++，至少对我们中的一些人来说不是。这是真的，但对你来说，为什么用Python编程这么奇怪？在未来，你会告诉计算机你想要什么。计算机会说，嗨，我想让你提出一个建造计划，包括所有供应商和建造材料，基于我们为你提供的预测。然后根据这个区域所需的所有必要组件提出建造计划。
与计算机对话无需编程代码。只需用英语交流即可。如果您不满意，还可以使用Python程序自定义建造计划。
第二次，如果你不喜欢，你可以用Python程序来修改建造计划。所以记住，我刚才说的第一点，我只是想用英语和计算机交流。所以英语，顺便说一下，是人类未来最好的编程语言。你如何与计算机交流？你如何提示它？这被称为提示工程。你如何与人交流？你如何与计算机交流？你如何让计算机做你想要的事情？你如何微调给计算机的指令？这就是提示工程的艺术。例如，大多数人对此感到惊讶，但这对我来说并不奇怪，但这是令人惊讶的。例如，你让我生成一张图片，一只小狗在夏威夷的冲浪板上，在日落时，然后它生成了一个，你说更可爱，让它更可爱。它回来了，更可爱，你又说没有比这更可爱的了。它回来了。为什么软件会这样做？有一个结构性的原因。但例如，你需要知道计算机在未来有这样的能力。如果你不喜欢第一次的答案，你可以微调它，让它在你可以的上下文中给出更好的结果。
编程的价值不断演变。随着 AI 技术的发展，程序员可以通过 AI 自动化某些任务，从而专注于更具战略性和创造性的工作。
另一方面，让我告诉你，因为人工智能，我们缩小了人类的技术差距。今天，大约有1000万人因为知道如何编程而有工作，这让其他80亿人落后。未来不是这样。我们都可以编程计算机。这有意义吗？你只需要看看YouTube，看看所有使用提示工程的人，所有的孩子，他们正在用它做出惊人的事情。他们不知道如何编程。他们只是和Chat GPT交谈，他们知道如果我告诉它做这个，它就会做那个。所以这和未来与人交流没有什么不同。这是计算机科学行业对世界的伟大贡献。我们缩小了技术差距。
地缘政治风险已考虑在内，并采取措施将其影响降至最低。这包括与可靠合作伙伴的合作、供应链多元化和持续监控全球事件。
NVIDIA 首席执行官黄仁勋强调，人工智能是当今时代的重要技术，赋予公司地缘政治影响力。凭借其人工智能工具，NVIDIA 处于地缘政治风险的最前沿，影响着全球格局。
美国掌握限制战略性技术的权力，并已采取行动限制76个国家获得此类技术，行使其 souvering 的权利。
随着监管政策的不断变化，保持敏锐的洞察力和适应力至关重要。这些政策既限制了某些领域的机遇，又为其他领域创造了新的机会。因此，企业应主动了解并遵守监管要求，以最大限度地利用有利的市场环境。
觉醒：数字主权
近几个月，全球各地意识到数字主权的重要性。印度必须保护其数据，避免外包至他国转为智能并进口回国。
保护数字主权意味着控制自己的人工智能、语言和文化，以促进国内产业发展。这种觉醒正席卷全球，印度同样不能忽视。
定制化解决方案可针对特定客户需求量身打造，提供更精准的服务。随着客户群的不断壮大，我们将探索定制化解决方案的可能性，以满足客户的独特需求，提升客户满意度。
黄仁勋：我司定制平台的成本较高，因每代平台包含五种不同芯片：GPU、CPU、网络处理器和交换机。每个芯片的研发成本为数亿美元，仅设计完成就耗资数亿美元。因此，定制门槛相对较高。
每一代产品包含五个组件，包括系统、网络设备、光通信设备和大量软件，共同构建一个庞大而复杂的计算机系统。
定制化方案灵活多变，可根据特定需求量身定制。若定制方案基于现有架构并新增专属功能（如安全系统、机密计算或数值处理），则有望实现快速扩展。作为开放的合作伙伴，我们欢迎深入探讨定制化需求。
我们的客户充分了解我们的承诺，并意识到如果偏离现有轨道，我们投入的近 1000 亿美元将付诸东流。因此，他们渴望充分利用我们的生态系统。我们对此心怀感恩并始终支持他们的需求。
万水千山总是情，点个在看行不行
-对此，您有什么看法见解？-
-欢迎在评论区留言探讨和分享。-