作者 | 高飛
編輯 | 周周
來源 | 科技行者
在GTC2025大會上，英偉達CEO黃仁勛在一場至頂科技等全球媒體共同參與的記者會上表示， AI正在成為一個全新的制造業(yè)。AI不是傳統(tǒng)意義上的軟件開發(fā)，而是一場需要基礎(chǔ)設(shè)施、能源和資本投入的產(chǎn)業(yè)革命。
英偉達也正在經(jīng)歷一次轉(zhuǎn)型，由一個AI芯片公司，轉(zhuǎn)型為AI基礎(chǔ)設(shè)施公司。這也是為什么他會在昨天的主題演講中一次性公布未來三年產(chǎn)品路線圖的原因，因為英偉達構(gòu)建的是AI基礎(chǔ)設(shè)施，一次部署可能就價值數(shù)千億美元，需要給產(chǎn)業(yè)鏈更多的準備時間。
黃仁勛又再次強調(diào)了計算架構(gòu)的突破方向，"在縱向擴展之前，應該先橫向擴展。"為推動AI基礎(chǔ)設(shè)施的極限，英偉達正在開發(fā)從單個芯片到超級計算集群的全棧解決方案。他預測："這個行業(yè)將是萬億美元規(guī)模的大產(chǎn)業(yè)。"
提問 ：我知道你通常不太談論未發(fā)布的產(chǎn)品，不過你昨天談到了Vera Rubin。我想問關(guān)于Feynman的問題。Vera Rubin似乎使用了臺積電3納米工藝，我想知道Feynman是否會使用環(huán)繞式柵極晶體管(gate-all-around transistors)，這將應用不同的工藝。如果是，我們能期待從這種新型晶體管類型中獲得什么樣的性能和其他優(yōu)勢？
黃仁勛：如果我們使用新晶體管，性能就會提升20%。我們會接受這樣的提升，但它不會改變世界。當然，我們會接受一切可能的優(yōu)化，20%的提升在大數(shù)據(jù)量上確實很顯著。
但正如你所見，在AI工廠、AI基礎(chǔ)設(shè)施、這種規(guī)模的計算中，每個處理器都很重要，但在整體架構(gòu)中，它的影響相對較小。原因是管理所有這些處理器的開銷變得最為重要。這些處理器系統(tǒng)的擴展是最困難的事情，如果擴展不當，損失會非常大。
昨天我解釋過，在縱向擴展(scale out)之前，應該先橫向擴展(scale up)。在我們通過網(wǎng)絡(luò)連接百萬個GPU之前，應該先在一個計算架構(gòu)(fabric)上連接數(shù)百個、也許是數(shù)千個GPU。這里有一個區(qū)別 - 計算架構(gòu)(fabric)和網(wǎng)絡(luò)(network)是不同的。（計算架構(gòu)就像巧克力餅干）
所以NVLink是一種計算架構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的開銷非常低，這意味著所有GPU可以作為一個整體工作。實際上，它們互相通信是在訪問彼此的內(nèi)存。通過NVLink連接的所有GPU本質(zhì)上是一個巨大的芯片。
但NVLink在擴展方面有挑戰(zhàn)，因為它只能覆蓋有限距離。重要的是，你要盡可能地先縱向擴展，然后再橫向擴展，這就是為什么NVLink的發(fā)明如此重要。我們現(xiàn)在已經(jīng)到了NVLink交換機的第六代了。
這種架構(gòu)技術(shù)從服務角度看非常具有挑戰(zhàn)性，從單位能耗的性能角度也很有挑戰(zhàn)性，因為大量數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地流動。而且因為我們在架構(gòu)本身內(nèi)部做了大量計算，這也很有挑戰(zhàn)性。架構(gòu)中流動著大量的算法、數(shù)學和邏輯，這樣我們可以減少必要的工作量。這可能是行業(yè)關(guān)于”縱向擴展"重要性的最大發(fā)現(xiàn)之一，它之后才是“橫向擴展”。
“橫向擴展”也很有挑戰(zhàn)性，不過現(xiàn)在我不會詳細講，除非有人提問。這就是我們發(fā)明Spectrum X的原因，這關(guān)系到所謂的"抖動"(jitter)問題。
舉一個例子。當如果我們所有人一起工作，在某個時刻大家都開始發(fā)送答案。
我給每個人一個小項目，最后你們需要發(fā)回結(jié)果（我們稱之為部分結(jié)果），（但是）你們必須發(fā)回所有結(jié)果。但當你們發(fā)送結(jié)果時，信息會互相競爭，導致一些信息沒能及時到達，這就叫抖動。最后一個提交答案的人實際上拖慢了所有人。所以衡量標準不是答案傳遞的平均速度(這是以太網(wǎng)的設(shè)計目標)，而是最長尾部答案的時間。誰最慢，誰就拖慢了整個系統(tǒng)。
以太網(wǎng)和InfiniBand工作方式的區(qū)別非常顯著。InfiniBand設(shè)計用于低延遲、低抖動、低流量競爭和均等路由時間，嘗試讓所有人同時到達，而以太網(wǎng)則關(guān)注平均值。
提問：今天早上在CNBC節(jié)目上，你提到了關(guān)稅。你說在短期內(nèi)它們不會有實質(zhì)性影響。我有點困惑，為什么在美國的（芯片）制造業(yè)尚未達到水平的情況下，會沒有實質(zhì)性影響？
黃仁勛：我們有一個非常靈活的供應商網(wǎng)絡(luò)。它們不僅僅在中國臺灣，也不僅僅在墨西哥，不僅僅在越南，或者其他單一地點它們分布在很多地方。這取決于什么東西在美國生產(chǎn)，什么東西在美國購買，以及產(chǎn)品的最終目的地。所以有很多因素需要考慮，還取決于哪個國家被征收關(guān)稅。
我認為在短期內(nèi)，基于我們所知道的情況，我們預計不會對我們的展望和財務狀況產(chǎn)生重大影響。長期來看，我們希望保持靈活性，但增加一個非常重要的部分，那就是境內(nèi)制造。
最簡單的理解方式是，我們現(xiàn)在的靈活性很棒，但缺少境內(nèi)制造。如果到今年年底我們能增加這部分，我們應該會處于非常好的狀態(tài)。
提問：我了解到，有一個趨勢是定制基礎(chǔ)芯片(base die)。英偉達如何看待這種模式？
黃仁勛：基礎(chǔ)芯片的定制讓你可以將原本位于主芯片上的一些邏輯移到基礎(chǔ)芯片上。這只是一個工程優(yōu)化。這是一件好事，它只是表明，既然我們有了堆疊硅和協(xié)同設(shè)計，就有很多不同的方式來移動組件。高帶寬內(nèi)存堆棧的基礎(chǔ)芯片就是優(yōu)化區(qū)域之一。
我認為這就像是把東西從這個抽屜移到那個抽屜。沒什么大不了的，不需要為這種優(yōu)化發(fā)新聞稿。這是個好主意，但就像是把東西從一個抽屜移到另一個抽屜。我是不是冒犯了提出基礎(chǔ)芯片想法的人？這很好，基礎(chǔ)芯片很好。但有沒有基礎(chǔ)芯片（你懂的）。
提問：看著英偉達的擴展戰(zhàn)略，特別是Rubin Ultra和新的Kyber機架的刀片設(shè)計，你的客戶現(xiàn)在基本上得到了一個完整的超級計算機集群(Super Pod)，在單個機架中具有驚人的計算密度。展望未來，這是否會成為建造AI工廠唯一可行的方式？
黃仁勛： 是的。
提問：空氣冷卻最終會被淘汰嗎？
黃仁勛： 是的。
聽著，如果你問的問題完全成熟、自成一體、邏輯一致，沒有大量需要禮貌拆解和反駁的復雜沖突，如果你像他那樣精確提問，你就會得到一個"是的"回答。
提問：我來自韓國。我有一個問題，…有沒有可能與三星合作生產(chǎn)HBM3內(nèi)存？
黃仁勛： 是的。我認為希望是三星如你所知，我們已經(jīng)與他們一起制造了許多DGX內(nèi)存、圖形內(nèi)存。三星在內(nèi)存制造方面非常出色。說到基礎(chǔ)芯片，三星將三星的基礎(chǔ)能力和內(nèi)存能力結(jié)合起來會非常好。對于半定制基礎(chǔ)芯片，這將是一個很好的能力。我完全預期三星將參與HBM3芯片。他們做得很好。
提問：你對AI擴散技術(shù)限制的擔憂程度如何，包括阿聯(lián)酋、沙特阿拉伯、以色列、瑞士？這些都是英偉達的忠實客戶和合作伙伴。
黃仁勛： 正如你所知，AI擴散政策不會產(chǎn)生短期影響。但從長遠來看，我認為AI是每個國家都需要的技術(shù)，也是每個行業(yè)、每個公司都需要的技術(shù)。所以AI實際上是主流軟件。今天我們談論AI，好像它是一種神奇的技術(shù)，但它實際上只是軟件，我們都知道。它是非常好的軟件，但它就是軟件。因此每個國家都將有能力運行軟件。
我還認為，在可能的范圍內(nèi)，我們很樂意能夠用美國技術(shù)和按照美國標準支持每個國家。因此，我認為對于社會所需的計算能力來說，讓各國獲得訪問權(quán)限對兩國都有利，對美國也有利。
提問 ：隨著你們每年推出新一代產(chǎn)品和加速器，內(nèi)存制造商是否也保持同樣的節(jié)奏？當你們設(shè)計每一代系統(tǒng)并獲取所需供應時，這種關(guān)系有多緊密，尤其是當超大規(guī)模廠商擴大他們的AI工廠時？
黃仁勛： 答案是非常緊密。如果我向他們傳達我們的路線圖，這種關(guān)系會更緊密，這也是我向全世界公布英偉達未來三到四年路線圖的原因�，F(xiàn)在每個人都可以規(guī)劃了，對吧？
我們正在構(gòu)建的基礎(chǔ)設(shè)施非常重要。昨天我做的一些事情本質(zhì)上與這樣一個想法有關(guān)：我們不再只是制造芯片了。那些是美好的舊時光。在舊時代，你制造芯片，有人買芯片，放進電腦，然后賣電腦。那是美好的舊時光。
而我們現(xiàn)在做的是構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施，一次部署價值數(shù)千億美元。所以你最好好好規(guī)劃。AI基礎(chǔ)設(shè)施不是今天決定購買、明天就部署的東西。它是你提前兩年投資的東西，而且你要為整整兩年做規(guī)劃。然后希望能夠快速搭建起來，這意味著每個人的信息必須保持一致。我們必須共同規(guī)劃，為世界構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施。
這很重要。第一點是，英偉達是一家AI基礎(chǔ)設(shè)施公司。我們是一家基礎(chǔ)設(shè)施公司，不只是買賣芯片。所以我的規(guī)劃周期必須上游延伸數(shù)年，下游也延伸數(shù)年。
昨天我解釋的第二件事是，我們現(xiàn)在是一家AI工廠。這意味著工廠幫助客戶賺錢。我們的工廠直接轉(zhuǎn)化為客戶的收入。這不僅僅關(guān)于一個芯片或其他東西。整個工廠非常復雜，正如我剛才解釋的，它處于物理極限。我們所做的一切都擴展到了最大限度。
通過這樣做，通過將性能每瓦特、性能每能量推向物理極限，基本上意味著如果你受到功率限制而每家公司都受到這個限制那么你將實現(xiàn)的最大收入就取決于AI工廠是否具有最佳的性能功耗比。性能直接可轉(zhuǎn)化為每秒生成的令牌(tokens)數(shù)量。
所以我們現(xiàn)在是一家AI工廠，商業(yè)門檻比以前高得多，競爭門檻比以前高得多，我們所有客戶的風險容忍度比以前低得多。因為他們的收入直接與此相關(guān)。這是一個多年的投資周期，因為我們談論的是數(shù)億美元。這是一個基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務，是一個AI工廠業(yè)務。
最后，我昨天說的是，AI是一項基礎(chǔ)技術(shù)，不僅對我們?nèi)绱�，對每個行業(yè)的每家公司都是如此，這也是為什么這么多合作伙伴在這里的原因。我們這里有很多行業(yè)，從汽車公司到金融服務公司再到零售公司。每個行業(yè)都在這里，每個國家都在這里，每家公司都在這里，因為我們已經(jīng)成為其他公司得以建立的基礎(chǔ)公司。
這三個想法是過去一兩年發(fā)生變化的內(nèi)容。人們已經(jīng)注意到GTC的感覺真的改變了。出席的人（能量場）真的改變了。我想這是因為這三件事。因為我認識到了這一點，我決定改變我們向其他人傳達自身信息的方式。
我們是歷史上第一家一次宣布四代產(chǎn)品的科技公司。這有點像今天我要宣布我接下來的四部手機。這沒有意義，對吧？就像路易威登今天宣布2026年、2027年和2028年的產(chǎn)品一樣。這種事情不會發(fā)生。但我們這樣做了，因為我們是一家基礎(chǔ)設(shè)施公司。我們是世界的工廠，我們是一家基礎(chǔ)性的公司。
提問：我很好奇為什么英偉達能夠如此頻繁地推出新軟件。我認為這是英偉達與其他芯片公司的區(qū)別之一。你能告訴我公司有多少軟件工程師，軟件工程師在所有工程師中占多大比例？
第二個問題是關(guān)于美國生產(chǎn)。臺積電最近宣布在美國追加投資，他們說他們將在亞利桑那州生產(chǎn)AI芯片。有多少Blackwell或Rubin將在美國生產(chǎn)？
黃仁勛：英偉達制造芯片，但我們不是一家芯片公司。我們實際上是一家算法公司。我們是當今世界領(lǐng)先的計算機圖形算法創(chuàng)造者。當DeepMind和迪士尼研究院想與某家公司合作研究物理算法、非常精細的物理算法時，他們與英偉達合作。機器人物理算法、計算光刻技術(shù)...英偉達是唯一一家與每家計算光刻公司合作的計算光刻公司。
我們是一家算法公司。計算光刻是逆向物理學。我們在物理學上非常擅長，在逆向物理學上也非常擅長，在計算機圖形學和光線追蹤方面也非常擅長。在這兩種情況下，都涉及正向物理和逆向物理。我們非常擅長算法。
我們將所有算法知識提煉為一個稱為CUDA的通用架構(gòu)。然后我們在CUDA上構(gòu)建芯片。所以從很多方面來說，我們從算法、從數(shù)學開始思考世界。這也是為什么當深度學習出現(xiàn)時，我們對此如此適應。我們有數(shù)百名AI研究人員，我們自己研究算法。我們在很早之前就開始研究，在擴散技術(shù)出現(xiàn)之前，你可能已經(jīng)看到了我們在漸進式GAN方面的早期工作。擴散有點漸進性。你可能已經(jīng)看到我們在變分自編碼器方面的工作。
我們在做的工作是開創(chuàng)性的工作。原因是英偉達是少數(shù)幾家現(xiàn)在思考整個計算系統(tǒng)的技術(shù)公司之一。從處理器一直到交換機和網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的算法，網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議。我們非常擅長發(fā)明網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。所以我們可以發(fā)明自己的交換機，擴展以太網(wǎng)做成超級以太網(wǎng)。我們非常擅長做這些事情，因為我們擁有完整的系統(tǒng)能力。當你將這兩點結(jié)合起來，我們就能夠快速創(chuàng)新。但這是因為我們首先了解算法。
我認為芯片設(shè)計幾乎是次要的。我們?yōu)榇烁械椒浅Ｗ院�，我們制造非常復雜的芯片。但我們擅長解決算法問題。
關(guān)于制造，我們有能力在美國制造很多產(chǎn)品。不是全部，但很大一部分。
提問：你提到你每次演講最喜歡的幻燈片是英偉達的加速庫，它使眾多研究人員、科學家和工程師在各種不同領(lǐng)域的畢生工作成為可能。我想知道，當我們進入Blackwell時代，有沒有一個你個人期待看到添加到那張幻燈片上的領(lǐng)域，或者你期待下一步加速的行業(yè)？
黃仁勛： 是的，我非常感謝這個問題。優(yōu)秀的問題。
首先，加速計算不僅僅是頂層的軟件和底層的芯片。它完全不是那樣工作的。你必須關(guān)注中間的這一層。有點像AI，它不僅僅是關(guān)于提示框和底層的計算機。中間有一個模型。那個模型在AI中非常重要。模型不是AI，因為AI是模型和其他東西的系統(tǒng)。但模型對AI非常重要。
所以庫不是應用程序，但該庫使解決那個應用程序、那個應用程序的數(shù)學成為可能。該庫可以是Spark中的數(shù)據(jù)處理，Pandas數(shù)據(jù)處理。它可以是計算光刻。它可以是計算數(shù)字生物學。它可以是地震處理。它可以是逆向物理，CT重建。它可以是各種有趣的東西它可以是流體動力學，粒子物理學。它可以是我們剛剛用Newton做的事情。機器人我喜歡Newton，針對剛體和軟體的非常精細的物理學。
這些庫中的每一個對它們來說都是必不可少的。
我超級興奮并且非常期待的一個領(lǐng)域是計算機輔助藥物發(fā)現(xiàn)。
我這一代人、我的行業(yè)是由電子設(shè)計自動化(EDA)這個理念成為可能的。如果沒有Cadence和Synopsys以及隨后出現(xiàn)的公司，以及因此而產(chǎn)生的所有工具，如Mentor Graphics和西門子。如果沒有這些公司，我們就無法構(gòu)想這些令人難以置信的東西，也無法在沒有仿真和模擬工具(我們稱之為數(shù)字孿生)的情況下建造這些驚人的機器。沒有這些工具和庫，就不可能做到我們現(xiàn)在所做的事情。
我認為，如果我們?yōu)樯飳W創(chuàng)建類似的工具，讓醫(yī)生和生物學家能夠?qū)⒌鞍踪|(zhì)、細胞、器官和組織表示為數(shù)字孿生，并能夠模擬從納米到米、從納秒到年的生物學，表示如此巨大的尺度范圍，我認為我們將徹底改變藥物行業(yè)的運作方式和醫(yī)療保健的思考方式。
我們最近與Arc Institute研究所合作的Evo2項目，從蛋白質(zhì)到細胞，將細胞表示為數(shù)字孿生體，一個細胞的表示。然后到多個細胞。當我們能夠達到這種表示和規(guī)模的復雜性時，我認為生物學將被徹底改變。所以我有點期待這個。
我要感謝大家今天的到來。這次GTC確實非常重要，它展示了我們公司從計算機技術(shù)公司到AI基礎(chǔ)設(shè)施公司的轉(zhuǎn)變。它展示了從數(shù)據(jù)中心(計算機訪問數(shù)據(jù)并托管應用程序的地方)到AI工廠的轉(zhuǎn)變。它展示了一個新行業(yè)的出現(xiàn)。這就是為什么所有這些公司都在這里，所有這些開發(fā)人員都在這里，初創(chuàng)公司都在這里，來自所有這些不同公司、國家和行業(yè)的原因。
提問：在正常情況下，英偉達在中國市場將有巨大的機遇。您能告訴我們您對英偉達和AI在中國的愿景嗎，無論是否有貿(mào)易戰(zhàn)或關(guān)稅問題？
黃仁勛： 我們有根本性的義務來經(jīng)營我們的業(yè)務，遵守法律，盡最大努力競爭和服務客戶。這是每家公司的基礎(chǔ)。我們不會改變。隨著世界變得更加復雜，這些不是我們公司能夠明智處理的考慮因素。我們只是明智地確保我們始終遵守法律，并盡最大努力在市場上服務客戶。我認為你可以說這就是我們做的事情。這就是我們對這個問題所需要思考的全部內(nèi)容。
我做了一個觀察也許這只是一個觀察是世界上50%的AI研究人員來自中國，這是迄今為止人數(shù)最多的群體，沒有其他國家能接近。因此，可以推斷，將會有大量AI研究貢獻來自中國，僅僅因為50%的研究人員來自中國（巨大的基數(shù)），美國的每個AI實驗室都有許多優(yōu)秀的中國研究人員，每一個，沒有例外。我找不到例外。所以無論中國如何培養(yǎng)這么多優(yōu)秀的計算機科學家，無論這是如何做到的，請繼續(xù)保持。
提問：關(guān)于與GM的合作伙伴關(guān)系公告，特別是關(guān)于Drive AGX將用于未來車輛，當然您與其他OEM如Rivian和Lucid也有合作關(guān)系，這些車輛已經(jīng)上市。您是否認為有一天，消費者會因為車內(nèi)搭載了英偉達技術(shù)而購買車輛，就像人們因為有英偉達顯卡或英特爾芯片組而購買PC一樣？
黃仁勛： 是，也不是。我的車里沒有英偉達技術(shù)，我對此完全沒問題。我的法拉利對我來說太重要了。然而，我的Rimac C Two有，我很感激。
所以是，也不是，我只是在開個玩笑。
讓我告訴你為什么是也不是。首先，我認為汽車對人們來說非常個人化。它是一種反映他們性格和生活方式的方式。所以我認為這超越了技術(shù)。
另一方面，正如你所知，在自動駕駛汽車領(lǐng)域，這是機器人技術(shù)的一部分，對我們來說是一個非常重要的領(lǐng)域，是我們非常重要的計劃。我們已經(jīng)研究物理AI、機器人系統(tǒng)和機器人超過10年了。
我們的戰(zhàn)略是三種計算機戰(zhàn)略，不僅僅是汽車計算機的戰(zhàn)略。我們的戰(zhàn)略是三計算機戰(zhàn)略：機器人的AI基礎(chǔ)設(shè)施、機器人的AI模擬器和機器人的AI計算機。
因為首先，你必須訓練AI。其次，在把它放到路上之前，你必須模擬AI。你把它放在虛擬道路上。你給機器人一個虛擬廚房。為什么要毀掉你的廚房？然后你使用一種叫做"Sim to Real adaptation"的技術(shù)，將AI放入機器人中。
我們與世界上幾乎每家機器人公司和每家汽車公司在這三臺計算機中的至少一臺上合作。有時是汽車中的計算機。那只是那很少見。主要是訓練AI計算機，模擬AI和汽車計算機，或者可能只有數(shù)據(jù)中心和模擬。但我們正在與汽車公司和機器人公司合作，自主送貨機器人、拾取放置機器人。不同機器人配置的數(shù)量相當大。我們在這三臺計算機中的一臺上與幾乎所有人合作。
有時我們甚至開發(fā)了一整套軟件。正如你最近看到的，昨天，我們宣布了世界上第一個通用機器人基礎(chǔ)模型開源。我們稱之為Groot-N1。我們創(chuàng)建了一個模型來合成物理正確的虛擬世界。我們稱之為Cosmos。
有時我們只提供汽車內(nèi)的軟件堆棧，特別是與AI安全相關(guān)的部分。在機器人系統(tǒng)中實現(xiàn)AI安全非常困難。你必須在芯片系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、算法、軟件堆棧、工具和方法論甚至工程文化中實現(xiàn)多樣性、冗余、透明度和可解釋性。你必須以可訪問的方式展示從芯片到人的整個系統(tǒng)，以保證安全。這與空中交通安全沒有什么不同。
未來，人們將采用我們擁有的相同系統(tǒng)。我們在這方面非常嚴格。我們稱這整個系統(tǒng)為HALOS。我們在該領(lǐng)域非常嚴格，世界級的機器人安全。我相信這種專業(yè)知識有一天會帶來巨大回報。如果我們有機器人在各處運行，我們希望它們是安全的。我們在這個領(lǐng)域已經(jīng)投資了10年。
所以三臺計算機，汽車、四輪、兩條腿、兩輪、三條腿，都沒關(guān)系。兩個大的，沒有腿，無論什么機器人系統(tǒng)，我們都有適合你的計算系統(tǒng)，計算架構(gòu)。這對我們來說已經(jīng)是一個價值數(shù)十億美元的業(yè)務了。它已經(jīng)超過五百萬美元。我認為這將成為我們公司長期最大的業(yè)務之一，長期內(nèi)最重要的AI應用之一。
提問：英偉達正在改變，對吧？你們不僅提供世界領(lǐng)先的芯片，還提供世界領(lǐng)先的算法、基礎(chǔ)設(shè)施和軟件。英偉達正成為AI的一站式商店，對吧？特別是企業(yè)AI。這令人興奮。我真正想問的是，這對公司的未來意味著什么？因為使英偉達偉大的是，它也是一個成功的地方，是每個人的寵兒，對吧？現(xiàn)在你們正在進入你們客戶的一些領(lǐng)域。如果你們在某種程度上成為他們的競爭對手，他們會如何反應？這意味著什么？
黃仁勛：我非常感謝這個問題。顯然，我們在解釋我們做什么方面做得非常糟糕。
實際上，我會這樣解釋。英偉達是唯一的這樣一家AI公司：
英偉達無疑擁有云端AI、汽車AI、機器人AI和企業(yè)AI。正如你提到的，我們是全棧的。我們擁有整個基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)、交換機�，F(xiàn)在我們有存儲技術(shù)，當然還有計算技術(shù)。每種大小和形狀，從小小的Spark到超級Super Pods。
所以從很多方面來說，我們在整個技術(shù)棧中、在所有這些行業(yè)中都擁有基礎(chǔ)技術(shù)。然而，接下來是然而的部分。我們構(gòu)建一切，但我們以他們希望采用的任何方式將其提供給世界。
原因是我們不是一家解決方案公司。我們不做那最后的你決定多少百分比那最后50%的價值創(chuàng)造。我們構(gòu)建原始技術(shù)，并與我們的生態(tài)系統(tǒng)合作創(chuàng)建解決方案，這就是為什么思科是我們企業(yè)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的合作伙伴。戴爾和HPE、聯(lián)想與我們合作進行企業(yè)計算。DPN和NetApp等等。戴爾和EMC，名單很長。日立和IBM，都是我們存儲領(lǐng)域的合作伙伴。
這就是為什么一方面，我們是一家AI公司，但Salesforce、ServiceNow、SAP、Cadence、Synops，它們都是我們在AI領(lǐng)域的合作伙伴。因為我們毫不費力地將我們創(chuàng)建的核心技術(shù)提供出來，讓他們將其集成到他們的解決方案中，讓他們將其推向市場。
因此，我們成為世界上唯一與世界上每家AI公司合作的AI公司。一方面，我可以為奔馳構(gòu)建整個自動駕駛汽車技術(shù)棧。我可以為通用汽車做同樣的事情。另一方面，豐田可以以他們的方式與我們合作。特斯拉可以以他們的方式與我們合作。Waymo等等，名單還在繼續(xù)。他們可以以他們的方式與我們合作。
我們毫不費力地以任何人的方式與任何人合作。這就是英偉達的特別之處。我們毫不費力地以任何人的方式與他們合作。在幾乎所有情況下，如果他們決定做更多，從我們這里拿更少，我沒有問題。
所以這就是為什么我們在多個堆棧中構(gòu)建我們的技術(shù)。只有芯片，只有系統(tǒng)，只有系統(tǒng)軟件，只有算法，你決定。你可以從我們這里取兩個、三個、四個、或者不取。我們的理念是，從我們這里買你想買的任何東西，只要請從我們這里購買。
所以我們實際上是技術(shù)基礎(chǔ)公司。我們構(gòu)建了很多技術(shù)，但實際上是為了使他們能夠發(fā)揮作用。我們希望使生態(tài)系統(tǒng)能夠發(fā)揮作用。這就是為什么每家公司都在這里。
提問 ：今天你宣布了英偉達將加入 xAI、黑石集團和微軟等共同參與的 300 億美元人工智能基礎(chǔ)設(shè)施基金。我只想了解英偉達在聯(lián)盟中的角色是什么。
另外，正如你昨天提到的，對能源供應有很大的擔憂。例如在巴西，我們90%的能源來自可再生資源。我想知道這個聯(lián)盟的角色是什么，以及你是否也為數(shù)據(jù)中心的全球能源供應提供咨詢和支持？
黃仁勛： 是的。首先，我會倒序回答。
第一，AI是一個新行業(yè)。實際上，這是一個新的制造業(yè)。沒有人認為軟件是制造業(yè)，因為以前是人在打字。即使世界將紡織品視為制造業(yè)，他們也不將軟件視為制造業(yè)。但軟件是制造業(yè)，只是人工制造。一切都是手工制作的。
在AI的情況下，它是制造業(yè)，但是工業(yè)化制造業(yè)。產(chǎn)品是由機器制造的。但AI是一個行業(yè)，AI是制造業(yè)。制造業(yè)需要能源。
簡單的問題不是人們是否想建造數(shù)據(jù)中心。思維往往轉(zhuǎn)向錯誤的地方。問題是，國家是否想在這個新行業(yè)中進行制造？你想生產(chǎn)AI嗎？如果你想生產(chǎn)AI，那么你需要使用能源。
現(xiàn)在問題是，在所有需要能源的事物中，你最希望生產(chǎn)什么？你是否更愿意使用能源來生產(chǎn)水泥？眾所周知，生產(chǎn)水泥需要大量能源。你是否愿意使用能源來生產(chǎn)鋼鐵？是否愿意使用能源來進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)？是否愿意使用能源來生產(chǎn)AI？這是一個簡單的問題。但這是一個制造業(yè)，它需要能源。
我相信在10年內(nèi)，這個行業(yè)將是萬億美元規(guī)模的大產(chǎn)業(yè)。它將是一個相當大的行業(yè)，我們將在全世界制造它。
你的第一個問題關(guān)于合作伙伴關(guān)系。這是一個合作關(guān)系，因為我們都投入了資金。這是一個投資工具，用于為數(shù)據(jù)中心的能源建設(shè)提供資金，這需要相當多的資本。
所以這個行業(yè)需要相當多的資本，相當多的能源，但至少是相當多的資本。這種合作關(guān)系允許實體、合作伙伴關(guān)系幫助資助數(shù)據(jù)中心、AI工廠的開發(fā)、準備和資金支持。所以我們所做的部分是提供我們的專業(yè)知識，但我們做的部分事情是帶來資本。這將需要資本。
提問：我們了解到，英偉達一直將中國臺灣供應商視為關(guān)鍵組成部分，并致力于他們的成功。在過去幾年里，英偉達加深了與許多合作伙伴的合作，如聯(lián)發(fā)科和富士康。同時，你也在全球范圍內(nèi)投資越來越多的初創(chuàng)公司，你能分享這些合作伙伴關(guān)系和投資在這個階段對英偉達的戰(zhàn)略意義嗎？您希望實現(xiàn)哪些目標？
黃仁勛： 我們與你提到的公司合作臺達電子、聯(lián)發(fā)科，當然還有臺積電和富士康以及其他公司。我們與他們合作是因為他們坦率地說是世界一流的。這始于敬佩和尊重。
當然，多年來，當你與某人合作30年，你會產(chǎn)生一些喜愛和友誼。這就是與我合作過的許多公司的情況，因為如你所知，我是世界上唯一工作這么長時間的科技CEO。
我可能解釋一下為什么我今天有點累，昨晚有14個派對，我參加了其中13個。我還在工作。
（但）這就是它的真正來源。在技術(shù)投資方面，我們尋找創(chuàng)新的公司，創(chuàng)造新事物的公司，也許是在正常創(chuàng)新路徑之外的事物。所以我并不認為這兩者有真正的聯(lián)系。
我們與供應鏈和生態(tài)系統(tǒng)中的公司合作，純粹基于一個理念，那就是他們的卓越性。通過共同合作，將他們的卓越與我們的卓越連接起來，我們可以一起做一些偉大的事情。就是這樣。這是100%。這是整個戰(zhàn)略。
作為公司的理念，你也知道，我們是一家相當小的公司。我們只有36,000人。我們比硅谷這里幾乎每家科技公司都小。我們這樣做的方式是，我們只嘗試做我們需要做的事情。關(guān)于之前問到的關(guān)于技術(shù)棧和我們所做的所有事情的問題，注意到我們所做的事情，它們看起來是必不可少的。但這是因為我們不做任何其他不必要的事情。如果我們能避免做某事，我們會避免。
我們不會為了競爭而戰(zhàn)斗。那不是英偉達的風格。注意當你來和我們交談時，沒有一個工會說，我們?yōu)槭袌龇蓊~而戰(zhàn)。為什么要為市場份額而戰(zhàn)？為了做什么？創(chuàng)造新事物。所以當我們致力于讓我們的公司只做創(chuàng)造新事物的事情時，當然，它感覺像我們一直在創(chuàng)造很多東西。但那是因為其他所有事情我們都從其他人那里借用。
如果他們構(gòu)建了非常出色的東西，我們會使用它。我不在乎是哪家公司。我們與AMD、英特爾、博通和Marvell合作。當然，我們最近宣布了與聯(lián)發(fā)科的一項偉大合作伙伴關(guān)系，共同開發(fā)某些東西。我們嘗試與每家公司合作，以便我們可以將我們非常稀缺的精力集中在世界上沒有的東西上。
提問：清晰地闡述了為何要制定未來三年達到600千瓦機架功率的發(fā)展規(guī)劃。我想了解，根據(jù)您從當前數(shù)據(jù)中心行業(yè)獲得的反饋，他們認為在未來幾年內(nèi)能夠?qū)嶋H支持的技術(shù)極限是什么？是否會受限于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（一個網(wǎng)絡(luò)還是多個網(wǎng)絡(luò)）？
黃仁勛： 一個數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在是250兆瓦。這是每個機架的某種限制，其余的只是細節(jié)。
如果你說一個數(shù)據(jù)中心是一吉瓦，那么我會說每個機架一吉瓦聽起來是個不錯的限制。但當然，其余的是工程上的實際性。有必要把所有東西都放在一個機架里嗎？
如果沒有理由擴展超過幾千個處理器，因為縱向擴展和橫向擴展的數(shù)學特性，以及縱向擴展和橫向擴展的并行化是這樣的，超過1,000或5,000個GPU后就有收益遞減，那么之后我們可以用許多機架橫向擴展。
但如果縱向擴展非常有效，比如在72和144和288和576之間，在這個水平上，擴展上去如此有效，我們應該盡可能地縱向擴展。這就是我們目前的情況。
有一天，我敢打賭我們會發(fā)現(xiàn)收益遞減，在這種情況下，我們會擴展到我們的數(shù)字4,000，x千。之后，我們可以橫向擴展。然后你不必將它們堆疊得如此密集。
提問：最近有報道稱英偉達是收購英特爾的聯(lián)盟的一部分。所以我想知道，你是否計劃與臺積電一起收購它？會發(fā)生什么？
黃仁勛： 我不知道這從哪里來的，但沒有人邀請我們加入聯(lián)盟。我不是說這不是新聞，但沒有人邀請我。所以可能有其他人參與，但我不知道�？赡苡袀�派對，我沒被邀請。
提問 ：作為一名開發(fā)者和產(chǎn)品經(jīng)理，我應該將時間和資源集中在物理AI這一波浪潮的哪個方向？
黃仁勛：AI的挑戰(zhàn)仍然是數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和訓練戰(zhàn)略。這一點沒變。例如，在過去幾年中，有人說我們已經(jīng)用完了數(shù)據(jù)。你記得嗎？當然，這非常愚蠢。而且它也沒有考慮到，實際上，我們現(xiàn)在有幾乎無限的數(shù)據(jù)，因為有強化學習。
所以強化學習的發(fā)現(xiàn)和可驗證結(jié)果和獎勵，以及人類多年來通過數(shù)學和證明和定理已經(jīng)解決了很多問題的事實，科學發(fā)現(xiàn)甚至有趣的游戲。你可以證明誰贏了國際象棋比賽。你可以一直玩到你贏。所以你可以證明誰贏得了獎杯。
這些是可證明的事情。因此，這意味著我們現(xiàn)在有無限量的數(shù)據(jù)來訓練模型進行推理。我認為物理AI也有同樣的挑戰(zhàn)。我們必須弄清楚我們的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和訓練戰(zhàn)略是什么。
你看到我談到了其中的一些內(nèi)容，即使用人類示范，然后使用生成式AI和模擬，我們可以生成無限數(shù)量的相關(guān)場景。這就像我們給AI一個代數(shù)問題。然后我們可以想出一大堆它必須解決的代數(shù)例子。它最終必須解決所有這些問題。
我們可以對物理操作做同樣的事情。也許還有關(guān)于跑步的事情。然后最終，如何教AI如何做需要相當協(xié)調(diào)的操作和關(guān)節(jié)活動的體育活動？所以有數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，有訓練戰(zhàn)略。
然后還有最后一部分，即使用策略，關(guān)于如何最好地提示AI來產(chǎn)生答案。這是軟件編程的現(xiàn)代版本。提示是軟件編程的現(xiàn)代版本。所以我們在物理AI中也有同樣的事情。我們?nèi)绾翁崾続I進行物理推理？進行物理推理。所以物理推理顯然非常重要。這些是富有成果的領(lǐng)域。
提問：你提供了硬件方面的四年展望，你認為未來四年產(chǎn)業(yè)內(nèi)會如何發(fā)展？
黃仁勛： 我認為我們要做的第一件事當然是將推理能力放入一切之中。將推理放入一切的好處是，我們不必給AI非常具體的提示。我們可以更多地關(guān)注任務導向。我們可以連接具有某些技能的代理系統(tǒng)。然后我們只需給它一個目標。
你甚至可能只是這是輸入，這是輸出，這是我希望你達成的輸出。中間有很多轉(zhuǎn)換、很多推理和很多問題解決，從這個到例如，這是我的預測，這些是公司中的所有組件，這些是所有供應商。我的供應鏈是什么？我的預測是什么？物料清單和我如何預測一切？
那個優(yōu)化系統(tǒng)相當復雜，因為它受到過多約束。所以它需要很多推理，很多優(yōu)化，數(shù)學等等。但也許我可以給出兩個端點，它就去解決了。
所以我認為下一代AI將非常能夠應用推理，使用工具，使用訪問信息，然后產(chǎn)生必要的結(jié)果，這是非常多步驟的，嵌套的多步驟。所以我對此感到非常興奮。我?guī)缀蹩梢杂|摸到它。技術(shù)的各個部分將會非常好。
提問：你昨天介紹了你的路線圖。其中的數(shù)字和在AI上的支出簡直令人難以置信。我想知道，僅美國就將在"星門計劃"(Project Stargate)上花費5000億美元。歐盟剛剛宣布為AI超級工廠投入2000億美元。中國也在花大筆錢。那么這是不是一個等式？誰花費最多，誰就首先獲得AGI？這個等式正確嗎？或者存在過度支出和資源錯誤分配的風險？
黃仁勛： 你們知道世界上最聰明的人是誰嗎？你們在乎嗎？我認為這就是答案。
我相信我們需要實現(xiàn)AGI，這樣我們才能使AI有用，解決我剛才描述的問題。最聰明的AGI可能并不那么重要。我不知道我是否雇用了世界上最聰明的員工。我想我有。但我不完全確定，我也不相信這對我來說那么重要。我需要卓越的智能。
但我仍然相信，將智能應用于非常具體的目的，目的的選擇，戰(zhàn)略的選擇，任務的選擇仍然非常重要。領(lǐng)域?qū)I(yè)知識仍然非常重要。我相信這是世界價值的99%，而不是第一部分，即我雇用了世界上最聰明的孩子。如果可以，那就雇用。
但我不認為其他人都有麻煩。所以第一，我不認為這關(guān)于誰先得到它，說實話。
我們已經(jīng)擁有幾萬億美元用于通用計算機。我們知道未來最重要的問題是基于機器學習的、基于科學計算的、基于AI的。
所以我認為我們應該做的第一件事是投資未來，建造盡可能多的數(shù)據(jù)中心和原生AI的計算機。今天這應該是多少？5000億美元。這是世界今年花費的金額。當然，它增長得相當迅速。到2030年，比如說一萬億美元，我相信這一萬億美元的100%應該是原生AI的。
所以這是第一點。世界的計算資本支出應該以AI為重點。以上是第一點。
第二，正如我們早些時候提到的，AI不僅僅是數(shù)據(jù)中心。AI是制造業(yè)。你在制造什么？你在制造稱為智能的東西，如果你重組它，它就變成了文字、故事、法律文件、分析報告。對嗎？音樂、電影、廣告、活動？如果你重組它，它會變成所有這些不同的如果你重組它，它會變成機器人行動。如果你在方向盤激活方面正確地重組它，你必須以正確的方式重組它。
但這是關(guān)于制造tokens。世界應該將多大比例的120萬億美元用于制造智能？我認為是一個非常大的比例。那是我的希望。那是我的信念。如果今天看起來不合邏輯，只需回顧300年，問問世界GDP中有多少是能源生產(chǎn)？
就像我們今天，如果你想產(chǎn)生智能，就要更努力地思考。我們自己做到這一點。但顯然，隨著時間的推移，能源行業(yè)成為世界上最大的行業(yè)之一。它只是將兩件事轉(zhuǎn)化了。將物理轉(zhuǎn)化為電子�，F(xiàn)在我們將電子轉(zhuǎn)化為數(shù)字。
因此，基于我剛才所說的，是每年將有多少資本支出用于這種我們稱為GPU的機器、GPU基礎(chǔ)設(shè)施？我認為會是數(shù)萬億美元。這是我的信念。我希望它會發(fā)生，因為我相信當有一個稱為智能制造的行業(yè)時，我們都會更好。
FIN 科技行者團隊出品
