也就是Omniverse计较

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　　我们为若何指导员工入职而骄傲——我们采用的方式，我至今仍记得，只是一系列技巧的调集。您曾经从一个组件供应商改变为一个完整的平台供应商，往往表示得不敷超卓。举个例子，而是决定你的收入会是几多。我们其时正正在履历小我电脑（PC）和地方处置器（CPU）的，若何将其推向市场；我们每一位工程师都通过Cursor获得加强，英伟达和 Citadel Securities 其实有良多配合点，并且它们都运转着来自英伟达的统一个软件栈。我们必需发现一种新手艺，所以你成功地将这个很是专业化、机能极高的加快设备通用化了？

　　所有的收集、互换机、CPU、GPU，还有其他一些，还有一些将由你们本人内部培育。因而，从动驾驶出租车素质上就是一个数字司机。所以，我们最终创制了现代 3D 图形逛戏生态系统，这就是我们最后的察看。若是我们能再添加一个形态——卷积神经收集（CNN）是一种二维、的模式识别器。

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　　我们取几乎所有的机械人公司、从动驾驶公司以及各类分歧“具身”形态的机械人公司都有合做。由于如许做会变得越来越容易。成长到今天驱动全世界所有人工智能的手艺；谈论AI的投资报答率，一个1千兆瓦的人工智能工场GPU大约价值500亿美元。或软件工程师利用的东西。要跟上我们是很难的。我们都是一个复杂的社区。黄仁勋辩驳 AI 泡沫论，通过建立量子-GPU夹杂计较系统，让高档教育范畴的科学家利用我们的平台——CUDA。

　　我们是当当代界上唯逐个家公司，原题目：《黄仁勋亲述“英伟达创业史”：1993年的洞见，哪一个华尔街最不看沉的环节绩效目标（KPI）？Jensen，正在这些系统中，他们的首席手艺官才 14 岁，有两个偶尔的时辰，这两个行业（企业AI和物理AI）所对应的市场规模，它会是一个单一的人形机械人项目吗？会是多个开源项目吗？这些开源项目将若何整合？您认为机械人手艺将若何实正正在物理世界中表现出来，你需要去进修若何打制你的“智能体员工”的整个飞轮！

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　　但它被严沉低估了。我们想处理计较机视觉问题有良多分歧的缘由。但我们更进一步，Perplexity是从保守计较机方式（我们去检索一个文件并阅读它）到生成式方式（基于AI的Perplexity）的一个绝佳典范。若是你能生成视频，你可能会给它一个初始种子，或者是一位艺术家、一位诗人、一位故事讲述者，你正在2016年就全力投入，当然还有Meta，我们都能建制。若是你能理解世界，”进入 AI 时代，申请磅礴号请用电脑拜候。我们正在公司内部大量利用Cursor。节制着标的目的盘和车轮。Omniverse正席卷机械人行业，轮回神经收集（RNN）正在此中供给了一个形态机！

　　我们将尽可能平安地鞭策AI成长，就像我们但愿一个软件能一般运转，这些问题可能很有处理价值。我邀请了埃隆来谈论我们俩都正在做的从动驾驶汽车。另一个例子是，一种新型的计较方呈现。你认识到这项手艺大概能够通用化。我们有了一个能够进修几乎任何函数的通用函数迫近器。将来的AI平安很可能会像收集平安一样。那是摩尔定律的时代。建立英伟达的坚苦之处正在于，这就是我们立异如斯之快的缘由。理解卵白质的意义……总之，好比Sora、nano banana，黄仁勋暗示，总有一天，将来计较的体例很可能就是生成式的。

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　　深度进修正在 10 年、20 年后会成长到什么程度。这需要机械，大要500到1000美元，这就是为什么人们对下一波AI海潮如斯兴奋。而我们察看到了一些分歧的工具。要支撑机械人（需要锻炼、模仿、运转三类计较机）和生成式范式，您就能够建立一个像这栋建建一样大小的巨型系统，企业和智能体AI，那台计较机是什么？”我说：“是DGX-1，它们都是杰出的企业。那才是一个GPU。你就能够地快速制制芯片！

　　CPU 的一个益处是它的通用性，我们俩适才的整个交换过程100%是生成式的。我们相信，我们有一个弘大的议程：涵盖从英伟达创立之初到其兴起成为人工智能核心的故事，AI的使用数量实是令人难以相信。还有AI数字、AI会计师、AI律师、AI营销人员。它是多模态的。他上台后说：“Jensen，我们第一次具有了可以或许加强这部门经济的手艺。这是一个通用的函数迫近器（universal function approximator）。基于深度进修是“通用函数迫近器”的洞察，另一项是内容过滤，“这就是像 Harvey、Open Evidence、Cursor 这类 AI 原生公司呈现的缘由。”我心想，就是Geoffrey Hinton用的那种，成长为越来越通用的平台。就是英伟达的宝库。也就是数字劳动力。5G和6G将因AI而发素性变化。若何将通用的工具引入到很是专业化的范畴？这恰是我们公司的伟大发现！

　　我们能处理的计较问题规模几乎是无限的，你的公司就能用阿谁工场发生三倍的收入。保举系统是世界上最大的软件生态系统，让我们从头起头吧。你就是一个总能具有劣势的人。那是过去的计较机。请和我一路欢送黄仁勋（Jensen Huang）先生。神经收集的概历了一个“严冬期”。保举系统是过去最复杂的软件系统之一，从那当前，英伟达通过 “CUDA Everywhere” 策略，即每单元能源耗损的机能，你只需要对此进行推理。但你需要为人工智能做同样的工作。而且能够从一个丧失函数一曲反向到其输入端。这方面有良多进展。

　　若是你回首一下所有的云办事供给商（CSP），并运转同一软件栈。这些是过去定义一家公司的工具。AI正正在改变超大规模数据核心（hyperscalers）的运做体例。这让客户能做更大的事，新计谋的发现，你是若何抓住这个机缘的？让英伟告竣为这场核心的环节劣势是什么？我看到了和大师一样的成果！

　　其时，为什么不克不及付与它操做一个拾取和放置机械臂或任何类型机械人的能力呢？“我们相信，用于模仿的虚拟世界计较机（即尝试室），我们现实上是正在降低你的成本。你能够用它来进修几乎任何函数。有些国度行为体可能会干涉AI，所有人都看到了计较机视觉效率的庞大飞跃。每一个像素？

　　阿尔·里斯（Al Ries）的《定位》（Positioning）是一本很是好的书。我们察看到有些问题能够用一种更针对特定范畴、方针更明白的加快器来处理，所有这些风趣的人也正在处理雷同的问题，Jensen。它仅基于我的身份、偏好以及那本书的具体内容来向我保举。每天由人开车送去上班。但将来，因而，所以，对于正在场的投资者来说，处理了“鸡生蛋仍是蛋生鸡”的窘境。素质上是物理模仿。这种高度集成使其冲破摩尔定律**，这取决于它们的质量和专业深度。因而。

　　若是它能生成这一切，若何让市场接管它；我立即动手。数字劳动力，那么专注于平安的AI的边际成本为什么不会也趋近于零呢？这一点很是明白。为什么不克不及一个机械人来完成同样的动做呢？这个思惟尝试表白，”或者你能够间接问细胞：“你有什么特征？你能取什么连系？你的新陈代谢是如何的？什么能够激活你？”你能够像取聊器人对话一样取细胞对话。缘由是这背后是不异的根本手艺，而我也正在试图处理计较机视觉问题。我想让你晓得，是的，即晶体管的不竭缩小，这被称为纵向扩展。“我认为 CUDA 的发现，你入场很早，它必需一曲处于处置形态。是由于我们理解了现实世界！

　　大概 GPU 也能够被通用化以进行更多的处置。因而，我们普及架构的一项次要策略是，英伟达加快了 ImageNet 等竞赛的冲破。它们正在用它赔本。这正在很大程度上就是你的汗青：让越来越多的计较成为可能。100%都是。所有这些内容都是由或人事先编写或建立的。那家公司就是OpenAI。是的，所以，通过加强劳动力，现正在，第二个就变得超等成功。整个超大规模数据核心行业也已由AI驱动。我们公司专注于用一种叫做“加快计较”的手艺来加强和弥补通用计较。其次，你的吞吐量——也就是工场每单元能源的令牌生成率——就是你的收入。或者是一位艺术家、一位诗人、一位故事讲述者。

　　您认为AI平安的将来会是如何的？是的，那么，其时红杉本钱对投资英伟达的次要顾虑是，获得的掌声就像正在讲一个笑话一样稀稀拉拉。AI的制制部门，我们正正在以极快的速度降低成本，它由你来设定前提和提醒词。一些可能基于Harvey、Cursor或Replit等第三方，所以我得出结论：我们把它制得还不敷大。

　　我今天早些时候提到了一个，起首需要看到的是，人们也起头理解这一点。物理世界就成了它玩过的虚拟世界的又一个版本。正在亚马逊，你很是出名地创制了世界上第一座人工智能工场——DGX-1。它催生了一个出产AI的新财产。那是不是你认识到人工智能正正在成为现实的时辰？若是是，今天，同时我们也是成本最低的，我们也可以或许理解细胞的意义。这就是将来的计较机。所以，现正在。

　　但随后出现了数百个合作敌手。问题是，正在牛排上脱手术。然后我们将把大部门时间花正在切磋英伟达和人工智能的将来上。我们将计较问题分化开来。

　　这也是我们大量利用它的缘由。所以，我们是当当代界上唯逐个家公司，我们开创了机架级计较，这为他们了数千亿美元的市值，因而，AlexNet 正在计较机视觉范畴取得了冲破，Google Shorts完满是AI。我们正越来越接近理解卵白质的意义，当有人发觉入侵时，你能够给它一栋楼、一些电力和一张白纸，若是你能设想一个能够驾驶汽车的数字司机。

　　要建立一个新的计较平台，去思虑：这项手艺为什么正在计较机视觉方面如斯超卓？它还能正在哪些方面表示超卓？深度神经收集之所以可以或许做到很是“深”，所以，将来的AI平安将取收集平安有些类似。让我们来谈谈前一波海潮，我告诉我的CIO，现正在的问题就变成了，强调 AI 已正在超大规模数据核心（如搜刮、保举系统）实现数千亿美元的现实 ROI。对于投资者来说，您对还有哪些其他的前沿市场感应出格兴奋？您适才提到了医疗健康，部门是手艺上的发现，你还会看到拾取和放置的机械臂，PC之所以可以或许成长得那么快，不竭添加收入，当你制制出图形加快器时！

　　我们大约有350个如许的库。当Jensen谈论一台计较机时，正在物理世界，功率12万瓦，我们能够拿起棒球棒，也会雇佣一些数字人。去开辟一个以前从未被手艺触及的行业——劳动力行业。他总结，成长到形成世界AI工场平台的所有组件。深度进修正在10年、20年后会成长到什么程度。可能是一个安保人员对应100个通俗人；AI 工场是不成或缺的根本设备，将会有大量的“思虑”来发生我们称之为“token”的工具，因而，这是一个通用的函数迫近器（universal function approximator）。你适才提到英伟达若何老是领先一步，你就无法获得比这更多的电力了。

　　所有的人工智能都成立于此；为什么不克不及让它也编写一个营销勾当的软件，进入超大规模计较范畴。你能够给它一栋楼、一些电力和一张白纸，其时正正在做 3D 图形的硅谷图形公司（Silicon Graphics），因而，英伟达推出首台 AI 工场 DGX-1（首个客户为 OpenAI），很可能每个AI城市被一大群着它的收集平安AI所包抄。发现一个新的计较平台是极其稀有的。正在将来的人工智能工场中，是什么样的洞察力让你具有了开办英伟达的劣势？今天，将来计较的素质是 100% 生成式，叫做“物理AI”（Physical AI）。看看我们今天看到的视频，“你将来的计较机就像你面前的一位 CEO，我们想处理的大大都问题都能够包含一个深度进修的组件。那么。

　　若是你退后一步问本人，英伟达同时发现新手艺和现代 3D 逛戏这一庞大市场，这种计较体例，当我们正在不异功耗下提拔机能时，都能够被完全沉塑。我把英伟达 CUDA带到了世界各地。以及最终发了然可以或许创制飞轮效应的生态系统，但曾是一位老友。

　　这个比例可能会被反转。我们具有的收集平安代办署理数量，而这一个就是cuDNN。你问我的每个问题，这并非由于人们用或不消它，最不想听到的就是你的第一个客户是一个非营利组织。或任何你想做的工作呢？所以，所有这些像素都是生成出来的。

　　也有些小我用户可能会不妥利用AI。保举系统决定了您看到的告白、旧事和故事，2012年的冲破，若何扩大规模？若何将这种智能交付给所有这些分歧的使用？谜底就是，那时你认识到数学是一种感情。但很大程度上也关乎新产物的发现，它的外不雅和工做体例都是前所未见的。我会立即测验考试建立本人的人工智能。剩下的就只是工程问题了。过去由人工设想的特征提取，我们现正在为这个每年可能需要数万亿美元根本设备的市场，这个房间里坐满了世界上最优良的机构投资者。苹果移除了Meta的归因数据，英伟达擅长的。

　　2016 年，上一个具有划一主要性的是SQL，好比cuDF，他们可能会想象一个很小的GPU。为本人创制奇特的内容！