黄仁勋最新对谈：8年间GPU芯片性能提高1000倍 未来机器人将更像人类

黄仁勋最新对谈：8年间GPU芯片性能提高1000倍未来机器人将更像人类“马斯克可以预见未来，但我认为，黄仁勋正在思考改变整个世界模式的遗产。黄仁勋一手缔造了一场工业革命。”克莱默表示，他已经购买了英伟达的股票，并获得了大量资金回报。在MadMoney对外公布的共计20多分钟视频中，黄仁勋坦言，英伟达用“加速计算”技术重新发明了计算机。在过去的8年里，英伟达提高了每个GPU芯片性能，AI算力性能提高了1000倍。黄仁勋指的是全新的Blackwell架构B200芯片，比8年前的Pascal架构下的GPU产品提高1000倍AI性能。“现在，你可以拥有一台搭载GPU显卡、速度快100倍、能效高20倍、成本低20倍的计算机，能够解决复杂问题以及AI模型技术。”黄仁勋表示。黄仁勋也在对谈开头也感谢了股东的支持。他表示，在股东支持支持下，英伟达能够完成工作，实现英伟达的希望和梦想，为行业和世界做出真正的贡献。谈及全球AI军备竞赛，黄仁勋表示，无论是中国，还是美国、瑞典，各国需要做的重要事情是创造自己的AI技术，要有主权AI意识。“因为数据属于人民。这是他们国家的资产，他们的国家资源。它可以与其他所有人结合并共享，但我们很乐意提供硬件来帮助每个人做到这一点。”黄仁勋坦言，通过AI技术进步，他希望每个国家都应该收获一个自主可控的AI技术体系。展望未来，黄仁勋强调，未来的机器人将看起来更像人类，原因在于它能创造更多的自动化工厂，以及推动人类自动编写计算机软件。随着AI持续演进，使用AI技术的公司将更具市场竞争力，创造更多就业机会，从而使经济规模更大。（作者林志佳）以下是黄仁勋对谈整理，由AI机器进行翻译，钛媒体App进行编辑（有删减）：JimCramer：这是英伟达创始人、总裁兼CEO黄仁勋（JensenHuang），我叫他达芬奇。在我们深入了解这里发生的事情之前，先看一看，我们的观众想要感谢你让他们能够在你的股票上退休，让他们的孩子完成学业，改变他们的生活。我觉得这样说很有礼貌。黄仁勋：谢谢你们。我想对所有的股东说声谢谢。在他们的支持下。我们能够完成我们的工作，实现我们的希望和梦想，为行业和世界做出真正的贡献。所以我想谢谢你。JimCramer：我很感谢你。因为我们必须以这种方式开始，因为这是MadMoney——疯狂的钱。你在这里创造的东西是非凡的，股票市场正在回报，2万亿美元的市值。我问问，你觉得，英伟达做了什么才配得上这样的估值？也许它仍然很便宜。黄仁勋：我认为，可能从来没有一家科技公司，对世界上最重要的行业之一做出更大的技术贡献。在如此大的规模上，我们重新发明了计算机。从我出生的第二年到1964年，电脑一直是一样的。而我们用“加速计算”的想法重新发明了它。现在，你可以拥有一台速度快100倍、能效高20倍、成本低20倍的计算机，能够以无人想象的规模解决问题。比如，我们帮助解决了人工智能；我们在智能自动化方面取得了巨大的进步，智能是每一个行业的基础。这就是他们都在这里的原因。JimCramer：这是智能工厂吗？黄仁勋：这个在未来。你现在看到的就是这个。你们能看到这些服务器吗？是世界上最密集的计算机。这取代了过去的整个数据中心，并将它们缩小到这个小数据中心。这个机架可能比几乎所有的计算机都更强大。JimCramer：在世界“计算机”变局当中，它会有两年，还是几年的变革？这会很慢吗？黄仁勋：每隔几年就会出现一些更不可思议的东西。在过去的8年里，我们提高了每个芯片的性能。8年间，我们将其中一个芯片的性能提高了1000倍。JimCramer：这意味着它可以快速下载一部电影或者看书？或者说这么快是什么意思？黄仁勋：首先，它可能会读那些东西，可能会读关于电影的东西。如果你想问关于那些电影或书的问题，你可以说读这本书，现在让我和你谈谈这本书，你可以和它谈论现在买任何东西。JimCramer：它能让像苹果VisionPro一样，成为一种商业产品吗？如果能够像汽车一样制造它，了解它的感觉，它所看到的，那将是一件很棒的事情。也许这就是核心公司的销售要素。黄仁勋：首先，我很喜欢VisionPro，我得告诉你，它真的很棒。我真的很喜欢它，他们在这方面做得很好。跟踪世界、登记世界中的所有对象，你会认为是真的在场景里面。而非常棒的是，当我们将VisionPro与这个世界连接时，我们称之为Omniverse，它在这些计算机上运行。从本质上讲，我们创造了这个与物理世界重叠的数字世界，而苹果称之为空间计算。你觉得你几乎就在那里。JimCramer：AI能够解决医疗问题吗？帕金森氏症发展数十年，但没有人能够征服它，那现在有可能吗？黄仁勋：就像我们用AI技术去理解一本小说一样，我们可以用类似的技术去理解蛋白质的意义、生命的意义。现在，一旦我们能够理解生命的意义，并能够在计算机中操作和使用它，我们就可以使用计算机来模拟生命，这样我们就不必在潮湿的实验室中进行大量的筛选。我们可以在电脑上做很多筛选，电脑做得很快。我们可以探索更大的化学空间，探索目标蛋白质空间，更大，更快。因此，无论我们最终决定如何进行试验，都将有更高的可能性，利用AI技术真正通过试验发现更多的小分子技术。JimCramer：我很想鼓励人们观看你的演讲，特别是最后翱翔的未来以及华丽的演讲画面。但人们没有意识到，你其实是其他公司供应商，这就是什么我认为，人们不能理解英伟达是一家价值2万亿美元公司的原因之一，因为英伟达没有手机终端。黄仁勋：但也从来没有一家电脑公司像我们这样。我们创造了一种全新的计算方式，我们与每个人合作，每个人都将在这里工作。研究人员和科学家进入这个来自价值100万亿美元的AI行业，变革医疗保健、金融服务、制造业等。当我们完成所有这些计算机的构建后，我们将它们分解成多个部分，并将它们集成到微软、Azure、惠普、戴尔和IBM的产品当中，然后将其推向市场。而应用软件由Cadence和Synopsys等公司提供。实际上，与我们合作的公司真的很棒，我们将自己的技术整合到Autodesk、Adobe等企业产品当中，甚至集成到所有计算机制造商中，让世界与其（我们）连接在一起。这就是为什么，我们在每一个地方，每一个云，每一个数据中心都有英伟达。JimCramer：这是我们一直听到的，但亚马逊正在开发一个有竞争力的AI芯片产品装备。我从你那里听到的一切都是好的，似乎没有听到和顾客“打仗”。黄仁勋：我们做的是非常不同的事情。首先是我们的GPU架构，一方面可以做AI，另一方面也可以做计算机图形、物理模拟、数据处理、SQL数据处理等等。而这需要消耗大量的能源（量），大量的成本。对于许多客户来说，我们为他们减少了95%成本，持续使用的能源减少了20倍，连Google的数据支持现在也被GPU加速了。我们昨天宣布了与一家大公司合作的技术突破，利用GPU，他们能够将加快数据处理速度。而所有这些，都是你可以在英伟达上做到的事情。如果你是一名开发人员，你在NVIDIA上开发，你可以在AWS、Azure、惠普、戴尔上运行它。JimCramer：但现在需求很旺盛，很多人说没有足够多的英伟达产品。扎克伯格还发视频说缺少35万张GPU卡。黄仁勋：我们在AI计算爬坡的开始，人类正处于加速计算的开始阶段。JimCramer：它将持续几年才能够得到？我无法获得足够的科技力量的话，我该怎样才能和Jensen的公司合作？黄仁勋...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1427315.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1427315.htm

盘点五件来自数字时代的“蓝筹”收藏珍品

盘点五件来自数字时代的“蓝筹”收藏珍品艾达-拉芙蕾丝的《分析引擎草图》（1843年）拉芙蕾丝伯爵夫人奥古斯塔-艾达-金从小就接受数学教育，因为她的母亲担心她长大后会像她的父亲、文学巨匠拜伦勋爵一样。拜伦是历史上最臭名昭著的成绩优异的淘气包之一，被卡罗琳-兰姆夫人形容为"疯狂、坏、危险的人"。阿达与查尔斯-巴贝奇一起研究差分和分析引擎，成为历史上第一个认识到计算机的应用不仅仅局限于纯粹计算的人。几百年后，当社会回顾其发展历程时，这篇论文将代表人类首次尝试制造计算机。从另一个角度看，这也将成为一个标志性事件，因为她是女性，她的身份必须以"翻译者"的名义隐藏起来女科学家很少，尤其是100多年前的女科学家。与众不同的女数学家则更为罕见。拉芙蕾丝伯爵夫人奥古斯塔-阿达-金（又名阿达-拉芙蕾丝）是著名诗人拜伦勋爵唯一的合法子女，尽管在过去200年的大部分时间里，她都没有和她才华横溢的父亲一起被提及。然而，计算机在过去60年中的崛起，让人们对她与查尔斯-巴贝奇合作开发通用机械计算机"分析引擎"的工作有了新的认识。值得注意的是，她现在已经超越了"拜伦"的地位，成为计算机时代（以前默默无闻的）巨人之一。这份文件包含了世界上第一个计算机算法（左图），激发了无数书籍的灵感。它是我们对1834年构想的分析引擎最完整的高层次解释--这种机械式通用可编程计算引擎领先于它的时代一个世纪。阿达-拉芙蕾丝从小就爱上了数字，这要归功于她所接受的数学和科学教育，她的高等数学知识使她有机会与英国多面手查尔斯-巴贝奇一起工作。她成为了巴贝奇的助手，但在与巴贝奇的安全关系中，她成为了某种合作者，在时间的长河中，她的智慧使她比同时代的任何人都能看到更远的未来。她为巴贝奇雄心勃勃但却一穷二白的项目增添了补充技能，并被认为创造了一个经常被引用的比喻："我们可以最恰当地说，分析引擎编织代数图案，就像提花织布机编织花朵和叶子一样。"她在这份文件中的解释值得结合当时的背景来阅读："许多不懂数学的人认为，由于引擎的工作是用数字符号给出结果，因此其过程的性质必然是算术和数字的，而不是代数和分析的。这是一个错误。发动机可以将其数字量进行排列和组合，就好像它们是字母或任何其他一般符号一样；事实上，如果做出相应的规定，它可以用代数符号得出结果"。这幅阿达-拉芙蕾丝的《分析引擎草图》（1843年）于2019年12月11日在佳士得拍卖行以212,500英镑（280,775美元）的价格售出。这幅画的日期是1844年，是由艾达-拉芙蕾丝（AdaLovelace）亲笔书写的"献词副本"。上面写着"译者致意"，她在"译者注"一行下写下了自己的名字。图/佳士得虽然这只是180年前的事，但由于性别原因，她在这部作品中的身份不得不被模糊化。在这篇论文发表后的整整五年里，除了少数核心人物，没有人知道"译者"的身份。这篇1843年的论文是意大利数学家路易吉-费德里科-梅纳布雷亚（后来成为意大利总理）1842年撰写的论文的译文，题为"查尔斯-巴贝奇先生的机器分析概念"。该书以法文发表在瑞士的一份期刊上，是根据巴贝奇1840年在都灵发表的演讲稿编写的。虽然不完整也不准确，但它为巴贝奇和拉夫莱斯全面解释和宣传该项目提供了框架。洛夫莱斯将法文译成英文，然后添加了冗长的附录，结果这篇论文发表在1843年9月的《哲学杂志》上，现在它已成为早期最重要的计算机论文。1843年原作的复制品曾在2019年以280,776美元、2008年以170,500美元、2018年以125,000美元、2018年以100,000美元、2005年以78,000美元成交。现在的复制品非常罕见，只有少数几件进入了公开拍卖，但当竞拍者用完时，锤子落下，有时也能拍到这种好似蓝筹的便宜货。2019年12月4日，该论文的第一版期刊售价为（美元）15,075美元。摩尔定律的首次发布1965年4月19日，《电子》杂志发表了一篇文章，这篇文章对世界的改变可以说超过了历史上的任何一次。这篇文章的作者是飞兆半导体公司（FairchildSemiconductor）的研发总监戈登-摩尔博士（DrGordonE.Moore），摩尔定律的诞生日也被公认为是这篇文章的诞生日。图/RRAuction1965年4月19日，《电子》杂志发表了一篇文章，这篇文章对世界的改变可以说超过了历史上任何一次行动。这篇文章的作者是飞兆半导体公司研发总监戈登-E-摩尔博士（DrGordonE.Moore），一般认为摩尔定律的诞生日期就是这一天。这是推动计算机行业指数式增长并在短时间内改变世界的起点。正是因为这篇文章，现在世界上大多数人的口袋里都装着一台超级计算机。摩尔定律是指集成电路（IC）中的晶体管数量大约每两年翻一番。摩尔定律最初可能只是一种观察结果，但很快就成为一种历史趋势，促使当时的集成电路制造商必须跟上潮流，否则就会灭亡......并催化了真正的指数级变革。该杂志现存数量寥寥无几。对于那些崇拜集成电路的人来说，戈登-摩尔的文章使历史上最迅猛的技术进步成为可能。这也是摩尔定律开始对世界历史产生非凡影响的时刻。摩尔定律为我们带来了数字生活，对于那些不熟悉这个故事的人来说，摩尔和罗伯特-诺伊斯于1968年离开仙童公司，成立了名为英特尔（集成电子）的公司，该公司现已成为世界上最大的公司之一。他们的第一位员工是安迪-格鲁夫。2005年，在英特尔40岁生日即将到来之际，该公司发现自己没有一份包含摩尔原创文章的杂志原件，而他也没有。他把原稿借给了别人，但一去不复返。英特尔公司悬赏1万美元征集这本杂志，最终在英格兰北部一栋房子下面的塑料袋里发现了一本不太完美的样本。杂志的损耗率很高，这使得它们比普通书籍的存世量更稀有。这本杂志于2022年面世，与其他1965年版《电子》杂志装订在一起，曾是一所大学图书馆的藏品。这本杂志保存完好。即使是名著初版的破旧复制品，也能卖到数百万美元。目前已知的两本《摩尔定律》图书馆外的初版本之一，在2022年以6710美元的价格售出。当部落群体相遇时，他们的习俗往往各不相同。从小从事棒球卡、漫画和电子游戏交易的部落规定，等级最高的卡片标本才最有价值，电子游戏和磁带等出厂时都是密封的。像这样具有历史意义的"处女作"一开始是没有收缩包装的，但这并不意味着它们一文不值。2025年4月19日，摩尔定律诞生60周年。它给社会的方方面面带来了前所未有的变化，而......这一切都始于这里。博彩业第一季度的收入艾伦-奥尔科恩（AllanAlcorn）描述了游戏产业的诞生过程--从安迪-卡普（AndyCapp）酒吧里那枚卡住游戏机的硬币所附带的一封签名信中可以看出图/RRAuction计算机行业起步之初的故事众所周知，沃尔特-艾萨克森（WalterIsaacson）在他的著作《创新者》（TheInnovators）一书中或许讲述得最为精彩。在安迪-卡普的酒馆里，"Pong"街机的原型机被卡住了，这是诺兰-布什内尔和艾伦-阿尔科恩知道他们可以自筹资金的重要时刻。在弹球机平均每天收入10美元的环境下，《Pong》每天的收入却高达40美元。游戏开始了！非常真实。1972年末，当《乒乓》赢得了第一枚25美分硬币时，视频/电脑游戏产业开始兴起。此后，每年的销售额都屡创新高，甚至当游戏超越音乐和电影，成为世界上最大的娱乐产业，其市场影响力深不可测时，它却一直缺乏认可，因为它在很大程度上是一个无形的市场。在短短5...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423103.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1423103.htm

Open AI首席科学家：ChatGPT可能已经有了意识 AI将万世不朽

OpenAI首席科学家：ChatGPT可能已经有了意识AI将万世不朽更多时候，是为（通用人工智能）AGI站台，正如他的X签名：“打造众多喜欢人类的AGI们”（towardsapluralityofhumanitylovingAGIs）。在现实生活里同样如此，他不热衷社交，很少在媒体前抛头露面。唯一能让他感到兴奋的东西，就是人工智能。近期，IlyaSutskever接受了《麻省理工科技评论》记者WillDouglasHeaven专访，他在采访中谈到了OpenAI早年的创业史、实现AGI的可能性，还介绍了OpenAI未来在管控“超级智能”方面的计划，他希望让未来的超级智能，可以像父母看待孩子那样看待人类。以下为正文：伊尔亚·苏茨克维（IlyaSutskever）低头沉思。他双臂张开，手指放在桌面上，就像音乐会上即将弹奏第一个音符的钢琴家。我们静静地坐着。我是来和OpenAI的联合创始人兼首席科学家Sutskever会面的，他的公司位于旧金山传教区一条不起眼的街道上，办公楼没有任何标志，我想听听他一手打造的这项颠覆世界的技术的下一步计划。我还想知道他的下一步计划，尤其是，为什么建立他公司的下一代旗舰生成模型不再是他的工作重点。Sutskever告诉我，他的新工作重点不是制造下一代GPT或图像制造机DALL·E，而是研究如何阻止人工超级智能（他认为这是一种假想的未来技术，具有先见之明）的失控。Sutskever还告诉了我很多其他事情。他认为ChatGPT可能有意识（如果你眯着眼睛看的话）。他认为，世界需要清醒地认识到他的公司和其他公司正在努力创造的技术的真正威力。他还认为，总有一天人类会选择与机器融合。Sutskever说的很多话都很疯狂。但不像一两年前听起来那么疯狂。正如他自己告诉我的那样，ChatGPT已经改写了很多人对未来的预期，把"永远不会发生"变成了"会比你想象的更快发生"。他说：“重要的是要讨论这一切的方向。”他在预测AGI（通用人工智能，像人类一样聪明的AI）的未来时，仿佛它就像另一部iPhone一样信心满满：“总有一天，AGI会实现。也许来自OpenA。也许来自别的公司。”自去年11月发布红极一时的新产品ChatGPT以来，围绕OpenAI的讨论一直令人印象深刻，即使在这个以炒作著称的行业也是如此。没有人不会对这家市值800亿美元的初创公司感到好奇。世界各国领导人寻求（且得到）和CEOSamAltman私人会面。ChatGPT这个笨拙的产品名称在闲聊中不时出现。今年夏天，OpenAI的首席执行官SamAltman花了大半个夏天的时间，进行了长达数周的外联之旅，与政客们亲切交谈，并在世界各地座无虚席的会场发表演讲。但Sutskever并不像他那样是个公众人物，他也不经常接受采访。他说话时深思熟虑，有条不紊。他会停顿很长时间，思考自己想说什么、怎么说，把问题像解谜一样反复推敲。他似乎对谈论自己不感兴趣。他说：“我的生活很简单。我去上班，然后回家。我不做其他事情。一个人可以有很多社交，可以参加很多活动，但我不会。”但当我们谈到人工智能，谈到他所看到的划时代的风险和回报时，他的眼睛亮了起来：“AI将万世不朽、震撼整个世界。它的诞生如同开天辟地。”越来越好，越来越好在一个没有OpenAI的世界里，Sutskever仍将载入人工智能史册。作为一名以色列裔加拿大人，他出生在前苏联，但从五岁起就在耶路撒冷长大（他至今仍能说俄语、希伯来语和英语）。之后，他移居加拿大，在多伦多大学师从人工智能先驱杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）。(Sutskever不想对辛顿的言论发表评论，但他对超级智能灾难的关注表明他们是同道中人）。辛顿后来与杨立昆（YannLeCun）和约书亚·本吉奥（YoshuaBengio）分享了图灵奖，以表彰他们在神经网络方面的研究成果。但当Sutskever在2000年代初加入他的团队时，大多数人工智能研究人员都认为神经网络是一条死胡同。辛顿是个例外。Sutskever说：“这就是生成式人工智能的开端。真的很酷，只是还不够好。”Sutskever对大脑非常着迷：它们是如何学习的？以及如何在机器中重新创建或至少模仿这一过程？和辛顿一样，他看到了神经网络的潜力，以及辛顿用来训练神经网络的试错技术，即深度学习。Sutskever说：“它变得越来越好，越来越棒。”2012年，Sutskever、Hinton和Hinton的另一名研究生AlexKrizhevsky建立了一个名为AlexNet的神经网络，经过训练，他们识别照片中物体的能力远远超过了当时的其他软件。这是深度学习的大爆炸时刻。在经历了多年的失败之后，他们终于证明了神经网络在模式识别方面的惊人功效。你只需要足够多的数据（他们使用的，是普林斯顿大学研究员李飞飞自2006年以来一直在维护的ImageNet数据集中的一百万张图片）和强到爆炸的算力。算力的提升来自于英伟达公司生产的一种名为图形处理器（GPU）的新型芯片。GPU的设计目的是以闪电般的速度将快速移动的视频游戏视觉效果投射到屏幕上。但GPU擅长的计算——大量数字网格的乘法——却与训练神经网络所需的计算十分相似。英伟达现在已经是一家市值上万亿美元的公司。当时，它正急于为其市场狭窄的新硬件寻找应用领域。“当你发明一项新技术时，你必须接受疯狂的想法，”英伟达首席执行官黄仁勋说。“我的思想状态总是在寻找一些古怪的东西，而神经网络将改变计算机科学的想法，就是一个非常古怪的想法。”黄仁勋说，在多伦多团队开发AlexNet时，英伟达给他们寄了几块GPU让他们试用。但他们想要的是最新版本，一种名为GTX580的芯片，这种芯片在门店里很快就卖光了。根据黄仁勋的说法，Sutskever从多伦多开车到纽约买到了GPU。“人们在街角排起了长队，”黄仁勋说。“我不知道他是怎么做到的——我很确定每个人只能买一个；我们有非常严格的政策，每个玩家只能买一个GPU，但他显然把它们装满了一个后备箱。满满一后备箱的GTX580改变了世界。”这是一个伟大的故事，只是可能不是真的。Sutskever坚称他的第一批GPU是在网上买的。但在这个热闹的行业里，这样的神话是司空见惯的。Sutskever本人则更为谦虚，他说：“我想，如果我能取得哪怕一丁点真正的进展，我都会认为这是一种成功。现实世界的影响感觉太遥远了，因为那时的计算机太弱小了。”AlexNet取得成功后，谷歌来敲门了。谷歌收购了辛顿的公司DNNresearch，并聘请了Sutskever。在谷歌，Sutskever展示了深度学习的模式识别能力可以应用于数据序列，如单词和句子，以及图像。Sutskever的前同事、现任谷歌首席科学家的杰夫·迪恩（JeffDean）说：“Ilya一直对语言很感兴趣，这些年来，我们进行了很好的讨论。Ilya对事物的发展方向有很强的直觉。”但Sutskever并没有在谷歌工作太久。2014年，他受聘成为OpenAI的联合创始人。这家新公司拥有10亿美元的资金支持（来自CEOAltman、马斯克、彼得·蒂尔、微软、YCombinator和其他公司），他们有那种硅谷式的雄心，从一开始就把目光投向了开发AGI，这一前景在当时很少有人认真对待。Sutskever是公司的幕后推手，他的雄心是可以理解的。在此之前，他已经在神经网络方面取得了越来越多的成果。YCombinator投资董事总经理DaltonCaldwell说，Sutskever当时已经声名在外，他是OpenAI吸引力的关键来源。Caldwell说：“我记得山姆（SamAltman）说伊利亚是世界上最受尊敬的研究人员之一。他认为Ilya能够吸引很多顶尖的人工智能人才。他甚至提到，世界顶级人工智能专家YoshuaBengio认为，不可能找到比Ilya更合适的人选来担任OpenAI的首席科学家。”然而，OpenAI一开始却举步维艰。Sutskever说：“在我们启...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393629.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393629.htm