英伟达黄仁勋:没有魔法,只有每天努力工作

英伟达黄仁勋:没有魔法,只有每天努力工作 NVIDIA 在 3 月份继续推进,首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 推出了该公司最新的 GPU Blackwell。黄仁勋表示,Blackwell 在美国设计,在台湾制造,是有史以来最快的芯片,适合人工智能。“我们希望它能做出令我们惊讶的事情,”黄说。“这就是重点。”未来派的英伟达园区坐落在该公司朴素的诞生地加利福尼亚州圣何塞的一家丹尼店(Denny’s)的沿途。现年 61 岁的黄青少年时期曾在一家 Denny's 餐厅担任洗碗工。三十年前,在圣何塞丹尼 (San Jose Denny) 的一家酒吧里,他和两个朋友联合创始人克里斯·马拉乔夫斯基 (Chris Malachowsky) 和柯蒂斯·普里姆 (Curtis Priem) 设想了一种处理视频游戏图形的全新方法,并决定创办一家公司。当时,黄是一名 30 岁的电气工程师,已婚,有两个年幼的孩子。他和他的两位英伟达联合创始人不知道如何创办一家公司,但他们还是选择了创业。他们的伟大想法是利用新的图形芯片来加速计算机的处理能力。他们最初的尝试失败了,公司在 1996 年差点破产,但他们成功转型并最终创造了突破性的 GPU。NVIDIA 在 Denny’s 孵化仅仅八年后,该公司就跻身标准普尔 500 强。随后,黄仁勋将目光投向了为革命性的、GPU 驱动的超级计算机开发软件和硬件,这将使该公司远远超出视频游戏领域。对于华尔街来说,这似乎是一个冒险的赌注,但对于人工智能的早期开发者来说,这是一个启示。“这是由远见创造的运气,”黄说。他说,他们发明的技术能力对于人工智能研究人员来说是完美的。 2016 年,黄仁勋向时任 OpenAI 董事会成员的埃隆·马斯克 (Elon Musk) 交付了第一台 NVIDIA 的 AI 超级计算机,OpenAI 用它来创建 ChatGPT 的构建块。当人工智能起飞时,黄的声誉也随之提高。他现在是硅谷名人。黄说,作为一个九岁时从台湾移民到美国的人,他从未想象过自己能取得如此成功。(He's now a Silicon Valley celebrity. As someone who immigrated to the U.S. from Taiwan at age 9, Huang said he could never have conceived of his success. )黄告诉《60 分钟》记者比尔·惠特克:“比尔,一个普通的洗碗工能成长为这样,这是最不寻常的事情。” “没有什么魔法这只是 61 年每一天的努力工作。”(原文:"It is the most extraordinary thing, Bill, that a normal dishwasher-busboy could grow up to be this,"Huang told 60 Minutes correspondent Bill Whitaker."There's no magic it's just 61 years of hard work every single day.")与黄共事的人形容他要求很高,是一个完美主义者,而且是一个不容易为之工作的人。黄说所有这些描述对他来说都是正确的。“应该是这样的,”他说。“如果你想做非凡的事情,那应该不容易。”利用 NVIDIA 技术取得的人工智能进步在三月份的英伟达年度开发者大会上,人们的情绪不仅是乐观,而且是彻头彻尾的兴奋。超过 11,000 名爱好者软件开发人员、科技大亨和快乐的股东涌入圣何塞的职业曲棍球竞技场,拉开了为期四天的人工智能盛宴。黄展示了人工智能在过去几年中所取得的一些成果,例如人工智能对地球天气模式的模拟,最终将能够以比超级计算机快 3,000 倍的速度计算和预测天气,同时使用的能源少 1,000 倍,黄说。Cuebric 联合创始人 Pinar Seyhan Demirdag 依靠 NVIDIA GPU 立即将简单的文本提示转变为虚拟电影场景,而成本仅为当今某些背景的一小部分。她说她的公司得到了好莱坞的大力支持。在Generate:Biomedicines,研发主管Alex Snyder 博士正在使用NVIDIA 的技术来制造基于蛋白质的药物。她最初对人工智能用于药物开发持怀疑态度。然后她看了实验室数据,改变了主意。现在,她的团队要求其人工智能模型创造蛋白质来对抗癌症和哮喘等疾病。人工智能生成自然界中不存在的蛋白质,然后在实验室中进行严格测试。一种战胜冠状病毒的药物正在进行临床试验。“我们不会把弗兰肯斯坦放在人们身上,”斯奈德说。“我们正在利用已知的东西,我们正在真正推动这个领域,我们正在推动生物学。”Figure 是一家由 NVIDIA 资助的硅谷初创公司,开发了一款由 NVIDIA GPU 驱动的人形机器人。首席执行官布雷特·阿德科克 (Brett Adcock) 表示,这款机器人的设计目的是解决劳动力短缺问题,如果没有 NVIDIA 的技术,这一切都是不可能实现的。“我们认为他们在这方面可以说是世界上最好的,”阿德科克说。他的原型尚未完善,但早期结果非常有希望,德国汽车制造商宝马计划今年开始在其南卡罗来纳州工厂测试该机器人。阿德科克设想未来将有数十亿机器人与人类一起工作。解决对人工智能的担忧投资者看好英伟达,但其他人则担心人工智能技术飞得太高。去年,超过 600 名顶尖人工智能科学家、伦理学家和其他人士签署了一份声明,敦促谨慎行事,警告人工智能给人类带来的风险。一些人担心随着技术的进步人工智能会抢走工作岗位。“我认为随着时间的推移,人工智能和机器人技术将开始做越来越多的人类能做的事情,而且做得更好,”阿德科克说。在黄看来,当公司生产力提高时,收入就会增加,这意味着他们可以雇用更多工人。“你仍然希望人类参与其中,因为我们有良好的判断力,”黄说。“因为有些情况机器无法理解,只是无法理解。”黄仁勋认为人工智能的未来将是进步和繁荣的而不是机器成为我们的主人。对他来说,人工智能是一项改变游戏规则的技术。黄说:“我们需要人工智能来帮助我们探索宇宙中我们自己无法做到的地方。” ... PC版: 手机版:

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英伟达黄仁勋:Blackwell 是史上最成功产品 英伟达6月26日举行股东会,公司所提出的四个议案,股东全数通过。首席执行官黄仁勋特别强调英伟达新的 Blackwell 平台的优越性,同时展望公司在人工智能技术进化过程中能够得到的发展机会。英伟达向股东报告,黄仁勋在2024会计年度获得的薪酬合计3,420万美元,较前一个年度增加近60%。黄仁勋表示,英伟达已经将重心从游戏移至数据,公司寻求为人工智能创造新市场,如工业机器人等领域,将与各家电脑制造商和云服务从业者合作来达成目标。黄仁勋在会上表示,“Blackwell 可能是我们史上最成功的产品,也可能是电脑史上最成功的产品。”

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英伟达继续狂飙 黄仁勋回应Sam Altman 媒体指出,上一次英伟达的市值超过亚马逊是在 2002 年,当时两家公司的市值均低于 60 亿美元。因为市场对强劲人工智能需求的押注,推动了英伟达股价的上涨,使其成为所谓的“七巨头”中表现最好的股票,在过去 12 个月内飙升了 223%。今年迄今为止,Nvidia 的股价已上涨 46%。但对于这家可能是有史以来最强的芯片巨头,英伟达的创造历史之路,似乎还远未结束。人工智能改变了数据中心和英伟达Nvidia成立的目的是彻底改变游戏和多媒体领域的 3D 计算机图形技术。该公司最初在各种芯片上取得了成功,随后在 1999 年推出了世界上第一个图形处理单元 (GPU) Nvidia GeForce 256,并取得了重大飞跃。这一里程碑在最新的 GeForce RTX 40 系列中达到了顶峰,该系列可以借助深度学习超级采样 (DLSS)(Nvidia 的一项令人难以置信的创新)为数字内容提供逼真的图形。DLSS 使用人工智能(AI) 在视频游戏场景中创建额外的帧并增强图像质量。直到 2022 财年(截至 2022 年 1 月 30 日),游戏一直是 Nvidia 最大的收入驱动力。该部门当年的销售额为 125 亿美元,占公司总收入的 46%。但后来,一切都变了:数据中心曾经是公司存储有价值信息的地方,但后来发展成为在线操作的集中中心(也称为云计算)。如今,数据中心拥有 Nvidia 设计的强大芯片,用于处理人工智能工作负载。这种转变始于 2016 年,当时 Nvidia 向 OpenAI 交付了第一台 AI 超级计算机,该计算机用于开发早期的生成式 AI模型,最终形成了著名的 ChatGPT 在线聊天机器人。现在,Nvidia 领先的 H100 数据中心 GPU 售价高达 40,000 美元。微软和亚马逊等集中式数据中心运营商订购了数十万个数据中心,为云客户提供开发人工智能所需的计算能力。这使得 Nvidia 的数据中心收入在 2024 财年第三季度(截至 2023 年 10 月 29 日)同比飙升 279%。数据中心业务目前占英伟达总收入的 80%,将游戏业务远远甩在身后。Nvidia 现在是一个价值 1.8 万亿美元的庞然大物,其中 1 万亿美元的价值是在过去 12 个月内创造的。目前看来,英伟达的股价可能仍会走高。每个国家都要AI,数据中心将继续飚NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋周一在迪拜举行的世界政府峰会上对与会者表示,每个国家都需要拥有自己的情报生产能力。黄在与阿联酋人工智能部长艾尔·奥拉马(Al Olama)阁下进行炉边谈话时发表讲话,他将主权人工智能(强调一个国家对其数据及其产生的情报的所有权)描述为世界领导人的巨大机遇。“它记录了你的文化、你的社会智慧、你的常识、你的历史你拥有自己的数据,”黄在他们的谈话中告诉 Al Olama,这是来自 150 个国家的 4,000 多名代表参加的活动的亮点。黄敦促领导人不要被人工智能“迷惑”。人工智能具有前所未有的接受普通人类指导的能力,这使得各国拥抱人工智能、为其注入当地语言和专业知识变得至关重要。黄甚至反驳了多年来许多有远见的人提出的建议,他们敦促年轻人学习计算机科学,以便在信息时代竞争。“事实上,情况几乎完全相反,”黄仁勋说。“我们的工作是创造无需任何人编程的计算技术,并且编程语言是人类的:现在世界上的每个人都是程序员,这就是奇迹。”在同一场峰会上,黄仁勋还表示,我们正处于这个新时代的开始,将会发生的是,全球数据中心的安装基础价值将达到一万亿美元,在未来 4-5 年内,我们将拥有价值 2 万亿美元的数据中心,它们这为世界各地的软件提供动力,所有这些都将得到加速,这种加速计算的架构非常适合称为生成式人工智能的下一代软件。对于 NVIDIA 作为一家商业公司而言,Jensen 表示,“通用计算”并不是我们想要快速、高效且经济高效的人工智能的最佳方式,他描述了这一点通过描绘这样一个事实,我们在现代看到的加速计算促进了人工智能的增长甚至进入市场。他表示,该行业过渡到“下一代”状态的唯一途径是升级加速计算,而需要巨大的经济资源和高效的硬件作为关键武器。进军定制芯片设计业务,赢者通吃在英伟达最初的生意规划里,他们是希望用统一的GPU,去拿下所有的客户。但现在他们在看到客户纷纷逃离他们自研芯片之后。如文章开头所说,有传言指出,英伟达正在进军定制芯片业务,希望通过给他们的客户定制芯片,以进一步加固自己在AI市场的低位。据报道,Nvidia 成立的这个小组,负责打造新的商业模式,帮助客户使用 Nvidia IP 甚至小芯片构建自己的解决方案。通过这一举措,英伟达开始打造一个人工智能授权巨头。熟悉芯片行业的读者应该知道,许多自行设计芯片以降低成本或为计算需求提供更定制解决方案的公司已经与 Broadcomm 和 Marvell 等公司进行后端物理设计、SerDes 块或 IP(例如 Marvell 的高性能 Arm CPU 内核)的合作。Cadence 和 Synopsys 等 EDA 解决方案提供商在提供 IP 块方面做得很好,SOC 设计人员可以将这些 IP 块放入他们的芯片中,从而节省资金并加快上市时间。但这并不是什么新消息。例如,Sima.ai 在其边缘 AI 芯片中使用了 Synopsys 的图像处理器。Jim Keller 领导的初创公司 Tenstorrent 看到了这个机会,并将这家总部位于多伦多和奥斯汀的公司从 Nvidia 的潜在竞争对手转变为 IP 和设计商店,为 Kia 和 LG 等公司提供小芯片和知识产权。而在人工智能领域,我们又看到了一种新趋势,电视、汽车或网络设备的设计者希望构建定制解决方案以降低成本或提供包括人工智能在内的差异化解决方案,但他们没有必要或专业知识来构建整个芯片。至于谷歌、亚马逊 AWS、Meta(预计将在今年晚些时候使用自己的芯片)和微软 Azure 等大客户,它们已经拥有自己的用于内部人工智能的定制芯片以及面向云客户的 Nvidia GPU。他们可以与 Nvidia 合作进行未来的设计吗?我们可以假设,这些 Nvidia 定制芯片客户能否利用 Nvidia 的内部和 AWS 超级计算机来加速和优化这些设计工作?这将是一笔不错的额外收入,也是一个令人难以置信的差异化因素。如果是这样,这可能就是为什么 Nvidia 将其最新的“内部”超级计算机 Project Cieba 托管在 AWS 数据中心,那里已经提供了安全云服务的基础设施。Nvidia 可以在 Cieba 上提供芯片设计优化服务。虽然这种猜测可能有点太过分了,但这样做表明英伟达看到了不祥之兆,并且已经准备好再次改变这个行业。虽然这个猜测有点大胆,但是随着时间的推移,所有技术都会商品化,这是必然的。尤其是前几代硅。当 Nvidia 有意收购Arm 时,笔者就认为这次收购将使 Nvidia 有可能通过许可协议将他们不想产品化的产品货币化。看起来这正是 Nvidia 现在正在做的事情。回应Sam Altman,七万亿能买下全部对AI芯片行业而言,最近的热点之一,当然绕不开传言OPEN AI CEO Sam Altman计划募集七万亿美元资金,计划颠覆AI芯片和芯片制造。首先,我们必须说,这是好大一笔钱。其次,这也当然不会是一件容易的事情。姑勿论整个先进芯片制造很难,经过多年发展,全球仅有台积电、三星和英特尔能够进入领先的芯片制造市场。何况,投资一个先进晶圆厂要100亿美元(相对七万亿而言,九牛一毛?)。更重要的是,行业高管表示,寻找工程师来运营大量新工厂、获得机器来填充工厂以及获得足够的订单来证明这些工厂的合理性都存在不确定性。即使建造了大量新的芯片工厂,也不一定能解决 Altman 的近期问题生产 OpenAI 的 ChatGPT 等系统所需的人工智能芯片短缺。英伟达人工智能芯片生产的最... PC版: 手机版:

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