“这是我听过的黄仁勋最佳的采访！”

英伟达CEO黄仁勋的一场炉边说话再次引起热议：

英伟达从来莫得一天批驳过商场份额。

咱们所扣问的只是：如何创造下一个东西？如何将昔日需要一年才能完成的飞轮镌汰到一个月？

濒临Azure和AWS等正在自主构建ASIC芯片的云筹划大客户，老黄打了个譬如：

公司受到鱼塘大小的限定，惟一的地方是用假想力扩大鱼塘。（指创造新商场）

天然了，除了说起英伟达，老黄还扣问了AGI的智能彭胀、机器学习的加快、推理与练习的进犯性……

诚然时长感东谈主（近1个半小时），但一大波网友照旧看完并交起了功课（运行卷了是吧！）

网友：学起来！学起来！

黄仁勋：畴昔推理的增长将众多于练习

鉴于视频较长，量子位先胜仗给民众划重心了，老黄的主要不雅点包括（省流版）：

“口袋里的AI助理”将很快以某种神色出现，尽管当先可能会不完好意思；英伟达的竞争上风在于建设了从GPU、CPU、汇聚到软件和库的全栈平台；彭胀东谈主工智能的重心已从练习前改变到练习后和推理；推理（inference）时筹划将行动一个全新的智能彭胀向量；畴昔推理的增长将众多于练习的增长；闭源和开源将共存，开源模子可能用于创建特定畛域的利用圭臬；……

（以下为重心部分整理）

Q：对于个东谈主AI助理的发展远景，您以为咱们何时能在口袋里装上一个无所不知的AI助理？

A：很快就会以某种神色出现。这个助理一运行可能不够完好意思，但会跟着时候推移操纵更正，这是时期发展的势必限定。

Q：刻下AI畛域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筹划。在昔日10年里，咱们将筹划的旯旮资本诽谤了10万倍，而按照摩尔定律可能只可诽谤100倍。

咱们通过以下容颜竣事了这少量：

引入加快筹划，将原来在CPU上成果不高的奇迹改变到GPU上发明新的数值精度斥地新架构(如张量中枢)汲取高速内存(HBM)通过MVLink和InfiniBand竣事系统彭胀

这种快速发展使咱们从东谈主工编程转向了机器学习，统统这个词时期栈都在快速创新和朝上。

Q：模子畛域彭胀方面有哪些变化？

A：以前咱们主要关注预练习模子的彭胀（重心在模子大小和数据畛域），这使得所需筹划才气每年增多4倍。

刻下咱们看到后练习(post-training)和推理阶段也在彭胀。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、迭代和模拟等多个标准。

何况，以前东谈主们以为预练习难，推理浅薄，但刻下都很难了。

Q：与3-4年前比拟，您以为NVIDIA今天的上风是更大如故更小？

A：实质上更大了。昔日东谈主们以为芯片遐想即是追求更多的FLOPS和性能绸缪，这种想法照旧逾期。

刻下的要道在于统统这个词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，而是触及统统这个词数据处理经过。从一运行的数据料理就需要AI参与。数据的采集、整理、练习前的准备等每个标准都很复杂，需要多数处理奇迹。

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计策？

A：Intel的上风在于制造和遐想更快的x86串行处理芯片，而Nvidia汲取不同计策：

在并行处理中，不需要每个晶体管都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容许有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)以及供应缺少的情况，这些是否会改变与NVIDIA的合营动态？

A：这些都是在作念不同的事情。NVIDIA悉力于为这个新的机器学习、生成式AI和智能Agent寰球构建筹划平台。

在昔日60年里，咱们从头发明了统统这个词筹划时期栈，从编程容颜到处理器架构，从软件利用到东谈主工智能，每个层面都发生了变革。咱们的地方是创建一个随地可用的筹划平台。

Q：VIDIA行动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。咱们不是在争夺商场份额，而是在创造商场。咱们专注于创新和惩办下一个问题，让时期朝上的速率更快。

Q：VIDIA对待竞争敌手和合营伙伴的作风是什么？

A：咱们对竞争很理会，但这不会改变咱们的责任。咱们向AWS、Azure等合营伙伴提前共享道路图，保握透明，即使他们在斥地我方的芯片。对于斥地者和AI初创公司，咱们提供CUDA行动谐和进口。

Q：对OpenAI的意见如何？如何看待它的崛起？

A： OpenAI是咱们这个期间最进犯的公司之一。诚然AGI的具体界说和时候点并不是最进犯的，但AI才气的发展道路图将会至极壮不雅。从生物学家到欣慰筹办者，从游戏遐想师到制造工程师，AI照旧在转换各个畛域的奇迹容颜。

我至极抚玩OpenAI激动这一畛域的速率和决心，并为不错资助下一代模子感到平静。

Q：您以为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，唯独那些领有经济引擎并八成握续投资的公司才能糊口。

Q：您如何看待AI模子的畴昔，以及模子与东谈主工智能之间的永别？

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才气，需要利用于不同的畛域。咱们将看到模子层的发展，但更进犯的是东谈主工智能如何利用于各式不同的利用场景。

Q：您如何看待X公司，以及他们建设大型超等集群的成就？

A：他们在19天内（时时需要3年）建造了一个领有100，000个GPU的超等筹划机集群。这展示了咱们的平台的力量，以及咱们八成将统统这个词生态系统集成在一王人的才气。

Q：是否定为散播式筹划和推理彭胀将会发展到更大畛域？

A：是的，我对此至极热心和乐不雅。推理时筹划行动一个全新的智能彭胀向量，与只是构建更大的模子截然相背。

Q：在东谈主工智能中，是否好多事情只可在运行时完成？

A：是的，好多智能奇迹不可先验地完成，好多事情需要在运行时完成。

Q：您如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合营。咱们照旧在建设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故意的。

Q：你们公司特出40%的收入来自推理，推理的进犯性是否因为推理链而大大增多？

A：没错，推理链让推理的才气提升了十亿倍，这是咱们正在履历的工业翻新。畴昔推理的增长将众多于练习的增长。

Q：你们如何看待开源和闭源东谈主工智能模子的畴昔？

A：开源和闭源模子都将存在，它们对于不同的行业和利用都是必要的。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？

— 完 —

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