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日期: 2023-11-29 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
目前，人工智能初創企業OpenAI推出的聊天機器人ChatGPT在全球引發了生成式人工智能的熱潮。這款聊天機器人的獨特之處在於其能夠利用生成式人工智能技術，與人類進行自然、流暢的對話，引發了全球范圍內的關注和討論。
其中，英偉達的超級計算機在ChatGPT的訓練過程中發揮了關鍵作用，並在股市上引發了熱烈反響，英偉達市值在2023年5月25日開盤時激增約2000億美元，創下了股市歷史上最大的單日漲幅之壹。
英偉達首席執行官黃仁勳（Jensen Huang）幾個月前向投資者透露，該公司已向美國百強企業中的50家出售了類似的超級計算機，這壹消息無疑進壹步推高了英偉達的股價。截至收盤，英偉達市值已經超過了沃爾瑪和埃克森美孚的市值總和，使英偉達成為全球市值第六高的公司。
有行業分析師將黃仁勳的商業地位與19世紀40年代末舊金山著名的勘探物資供應商塞繆爾·布蘭南（Samuel Brannan）相提並論。壹位華爾街分析師曾表示：“人工智能領域正在上演壹場戰爭，而英偉達是唯壹的軍火供應商。”
這壹系列的動態顯示出，生成式人工智能正在全球范圍內引發壹場革命，而在這場革命中，英偉達憑借其強大的技術和產品實力，正在成為引領這場革命的關鍵角色。對於英偉達來說，這無疑是壹個歷史性的時刻，標志著該公司在人工智能領域的影響力正在達到前所未有的高度。
01 堅決押注人工智能，從不讀科幻小說
黃仁勳是壹個有耐心且富有遠見的創業者，自1993年與兩位同伴在加州聖何塞的丹尼餐廳創立英偉達以來，已經走過了長達叁拾年的旅程。這位現年60歲，頭發已經灰白的創業者，以其獨特的幽默和自嘲風格，帶領英偉達走向了行業的前沿。
英偉達的核心產品是圖形處理單元（GPU），壹塊搭載強大微芯片的電路板。最初的商業模式是將這些GPU銷售給視頻游戲玩家，但在2006年，黃仁勳做出了壹個重大的戰略調整，開始向超級計算社區推銷GPU。而在2013年，看到學術計算機行業研究的光明前景後，他果斷地將公司的未來壓在了人工智能上。
盡管人工智能領域幾拾年的發展歷程中，曾多次讓投資者感到失望，就連英偉達的首席深度學習研究員布萊恩·卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）也曾對此持有懷疑態度。但是，拾年後的今天，事實證明黃仁勳的決策是正確的。如今，英偉達的GPU正在為人工智能的飛速發展提供動力，包括按需制作電影、為兒童提供輔導以及教授汽車自動駕駛等。所有這些進步都將發生在英偉達的GPU上，黃仁勳在該公司的股份現在價值超過400億美元。
黃仁勳有壹種務實的心態，他不喜歡猜測，也從未讀過科幻小說。他從最基本的原理出發，推斷出微芯片今天能做什麼，然後滿懷信心地押注於它們明天能做什麼。他說：“我盡我所能不讓公司破產，竭盡全力不讓自己失敗。”當被問及人工智能可能帶來的風險時，他鎮定地表示，他從未對此感到擔憂，“它所做的就是處理數據，還有太多其他的事情需要擔心。”
黃仁勳對於人工智能的理解深入到了其最本質的原理。他認為，自從IBM在20世紀60年代初引入數字計算以來，其基本架構幾乎沒有改變，但現在正在重新概念化。他說：“深度學習不是壹種算法，而是壹種方法，是壹種開發軟件的新方式。”
今年5月，數百名行業領袖簽署了壹份聲明，將人工智能失控的風險與核戰爭的風險相提並論。黃仁勳沒有在上面簽字。有些經濟學家觀察到，工業革命導致全球馬的數量大量減少，他們想知道人工智能是否會對人類產生同樣的影響。但黃仁勳堅信，人類的獨特性和價值是無法被替代的。他說：“馬的職業選擇有限。例如，馬不會打字。”這句話既是他對人工智能能力的理解，也是他對人類獨特價值的堅持。
02 大學同系只有3名女生，靠做好作業抱得美人歸
黃仁勳於1963年出生於中國台灣，9歲時便和哥哥前往美國。他們在華盛頓塔科馬與壹位叔叔同住，後被送往肯塔基州的奧奈達浸信會學院。他們的叔叔誤以為這是壹所著名的寄宿學校，但實際上，它是壹所宗教改革學校。他被安排與壹名17歲的室友同住。第壹天晚上，室友就撩起襯衫，向他展示打斗留下的無數疤痕。黃仁勳後來回憶道：“學校裡的學生都抽煙，我想我是唯壹壹個沒有折疊刀的男孩。”在這樣的環境下，黃仁勳教授室友文化課，而後者教他鍛煉身體，這促使他每晚都要做100個俯臥撐。
雖然黃仁勳住在這所學校，但他年齡太小，無法上課，所以他去了附近的壹所公立學校。在那裡，他結識了本·貝斯（Ben Bays）。貝斯和他的伍個兄弟姐妹住在壹所沒有自來水的老房子裡，他說：“學校裡的大多數孩子都是煙農的孩子，或者只是住在貧民區的窮孩子。”黃仁勳到來的時候，學校已經開學了，貝斯記得校長介紹了壹個身材矮小、留著長發、操著濃重英語口音的亞洲移民。貝斯說：“他是壹個完美的欺凌目標。” 但他並沒有被這些困難擊垮，反而培養了堅韌不拔的性格。他說：“當時沒有咨詢師，你只能自己堅強起來，繼續前行。”
幾年後，黃仁勳的父母在俄勒岡州定居，他和哥哥隨後也搬了過去。黃仁勳在高中時期表現出色，不僅是全美排名靠前的乒乓球運動員，還參加了數學、計算機和科學俱樂部，甚至跳了兩級，16歲便畢了業。他後來在俄勒岡州立大學主修電氣工程，並在入門課上遇到了洛裡·米爾斯（Lori Mills），壹位認真、書呆子式的女生。黃仁勳稱：“那裡大概有250個電氣工程專業的學生，但只有叁個女孩。”盡管黃仁勳覺得自己在爭奪米爾斯注意力的競爭中處於劣勢，但他通過堅持和她壹起學習，最終贏得了她的芳心。
每個周末，黃仁勳都會給米爾斯打電話，請求她和自己壹起做作業。他說：“我試圖給她留下深刻的印象，當然不是因為我的長相，而是因為我完成家庭作業的能力。”六個月的相處後，黃仁勳終於鼓起勇氣邀請米爾斯約會。而她也欣然接受了他的邀請。畢業後，兩人壹同前往硅谷工作，黃仁勳甚至晉升為了部門主管。幾年後，他們的家庭迎來了新的成員，米爾斯選擇離開工作崗位，專心撫養孩子。而黃仁勳則壹邊忙於工作，壹邊在斯坦福大學攻讀研究生課程。
03 產品理念與微軟不合，創業之初險些破產
1993年，30歲的黃仁勳與兩位資深的微芯片設計師克裡斯·馬拉考斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普裡姆（Curtis Priem）共同創立了英偉達。盡管黃仁勳相對年輕，但他的學習能力讓馬拉考斯基和普裡姆深信他更適合擔任首席執行官。他們叁人的初衷是設計壹款能讓競爭對手“嫉妒得眼睛發綠”的圖形芯片。公司最初命名為NVision，但後來發現這個名字已被壹家衛生紙制造商使用。於是，黃仁勳建議使用“英偉達”（Nvidia），在拉丁語中意為“嫉妒”。
選擇丹尼餐廳作為公司的經營地點，黃仁勳解釋說，這裡的環境相對安靜，咖啡價格也親民，而且他在上世紀80年代曾在俄勒岡州為這家連鎖餐廳工作過。他說：“我發現，當我處於逆境中時，我會更好地思考。”
黃仁勳對電子游戲充滿熱情，並敏銳地洞察到更好的圖形芯片市場的潛力。當時，藝術家們開始采用“基本體”形狀組裝叁維多邊形來替代手工繪制像素，這壹轉變節省了時間和精力，但需要新的芯片技術來支持。雖然英偉達的競爭對手選擇使用叁角形作為基本體，但黃仁勳和他的團隊決定采用肆邊形。然而，這個決策後來證明是壹個錯誤，因為微軟宣布其圖形軟件將只支持叁角形，這使英偉達陷入困境。
由於資金短缺，黃仁勳做出了壹個重大決策：解雇了50多名員工，並將公司剩余的資金投入到未經測試的微芯片生產上。他說：“機會各占壹半，但我們反正要倒閉了，為何不試試？”幸運的是，這場賭博取得了成功。當名為Riva 128的產品上市時，盡管公司的資金只夠支付壹個月的工資，但在肆個月內，英偉達賣出了100萬顆Riva芯片。
在隨後的幾年裡，黃仁勳鼓勵員工保持壹種“絕望”的態度來繼續生產產品。他在員工演講的開場白中經常說：“我們公司還有30天就要倒閉了。”這句話如今已成為非正式的公司座右銘。
英偉達位於聖克拉拉的總部中心有兩座巨大的建築，被稱為“宇宙飛船”。這些建築不僅外觀獨特，其內部設計也拾分先進。從沙發、地毯到小便池的防濺裝置，都體現了叁角形的設計元素。盡管建築內部空間巨大、光線充足，但由於新冠疫情的影響，每天只有約叁分之壹的員工出勤。
值得壹提的是，在股價飆升之前，英偉達就被員工調查評為美國最佳工作場所之壹。公司鼓勵員工把他們的辦公室當作靈活的空間，在那裡吃飯、編程和社交。建築的頂部設有酒吧，可以讓員工有固定的快樂時光。不過，這些建築的內部是通過攝像頭和人工智能進行全天監控的。例如，如果有員工在會議桌旁吃飯，人工智能可以在壹小時內派人清理。
黃仁勳對於未來有著宏大的設想：“未來，所有移動的東西都將是自主的。”從丹尼餐廳到“宇宙飛船”總部，英偉達在黃仁勳的領導下走過了壹條充滿挑戰和機遇的道路。而今天，英偉達已經成為圖形處理單元（GPU）領域的佼佼者，為人工智能、視頻游戲和多個行業提供核心技術支持。
04 自嘲見英特爾如老鼠遇到貓，另辟路徑避開強大對手
在英偉達園區的深處，壹個無窗的實驗室中，質量控制技術人員面色蒼白，戴著耳塞，穿著T恤，正在對英偉達的微芯片進行嚴苛的測試。實驗室中充斥著刺耳的噪音，高分貝的風扇試圖為過熱的硅電路降溫，不斷發出嗡嗡聲。這些微芯片，正是支撐人工智能革命的基石。
在傳統的計算機體系結構中，中央處理單元（CPU）是完成大部分工作的核心。編碼員編寫程序，提交給CPU進行數學問題的計算，每次生成壹個解決方案。長期以來，英特爾壹直是CPU市場的主導者，多次試圖將英偉達擠出市場。黃仁勳將這兩家公司的關系比作貓和老鼠的游戲：“我不會去英特爾占優勢的任何領域。每當他們靠近我們時，我就拿起籌碼逃跑。”
然而，英偉達選擇了壹條與眾不同的道路。1999年，公司上市後不久，便推出了壹款名為GeForce的顯卡。英偉達的營銷主管丹·維沃利（Dan Vivoli）將其稱為“圖形處理單元”（GPU）。與通用的CPU不同，GPU采用並行計算的方法，將復雜的數學任務分解成更小的計算並壹次性處理。形象地說，CPU的功能就像壹輛送貨卡車，壹次投遞壹個包裹，而GPU則更像是遍布城市的摩托車車隊。
GeForce系列的巨大成功得益於視頻游戲《雷神之錘》的推動。這款游戲使用並行計算來渲染玩家可以用榴彈發射器射擊的怪物，吸引了無數PC玩家的目光。為了獲得更好的游戲體驗，玩家們紛紛購買新的GeForce顯卡。2000年，斯坦福大學計算機圖形學的研究生伊恩·巴克（Ian Buck）更是將32張GeForce顯卡連接在壹起，用8台投影儀玩《雷神之錘》。他興奮地說：“這是第壹款8K分辨率的游戲設備，它占據了壹整面牆。實在是太美了。”
巴克的好奇心驅使他進壹步探索GeForce顯卡的潛力。他發現這些顯卡附帶了壹個名為著色器的原始編程工具。在美國國防部下屬研究機構DARPA的資助下，巴克成功地破解了著色器，訪問了下面的並行計算電路，將GeForce重新用於壹台低預算的超級計算機。不久之後，巴克便加入了黃仁勳的團隊。
作為壹名計算機科學專家，巴克在過去的20年裡壹直致力於測試英偉達芯片的極限。自2004年起，他監督了英偉達超級計算軟件包Cuda的開發工作。黃仁勳的願景是讓Cuda能夠在每張GeForce上運行，“我們正在讓超級計算大眾化。”
與此同時，英偉達的硬件團隊在微芯片上為超級計算操作分配了空間。這些芯片內部包含數拾億個電子晶體管，通過迷宮般的電路傳遞電流以完成高速計算。首席芯片工程師阿爾瓊·普拉布（Arjun Prabhu）將微芯片設計比作城市規劃，芯片的不同區域專門用於不同的任務。他笑稱：“我經常在周伍晚上夢見最好的點子！”
然而，當Cuda在2006年底發布時，華爾街對此表示失望。盡管黃仁勳將超級計算帶入了大眾視野，但當時的市場對此並不感冒。硅谷熱門播客“收購”(Acquired)的聯合主持人本·吉爾伯特(Ben Gilbert)評論道：“他們在這種新的芯片架構上花了壹大筆錢。他們花了數拾億美元瞄准學術和科學計算壹個鮮為人知的角落，這在當時並不是壹個很大的市場。”盡管如此，黃仁勳堅信Cuda的出現將推動超級計算領域的發展。遺憾的是，這壹觀點並未得到廣泛認同，到2008年底英偉達的股價下跌了70%。
在黃仁勳回憶中，那次訪問台灣大學物理學教授邱廷偉辦公室的經歷，仿佛成為了他信心的壹股源泉。為了更深入地探索宇宙大爆炸後的物質演化，邱教授竟在他辦公室附近的實驗室裡自行搭建了壹台超級計算機。當黃仁勳走進那個實驗室時，他被眼前的景象所震撼：GeForce顯卡的盒子堆滿了實驗室，而電腦則是由桌上的風扇來進行冷卻的。邱教授深情地表示：“黃仁勳是個有遠見的人，他讓我畢生的事業成為可能。”
雖然邱教授對英偉達的技術給予了高度評價，但這樣的客戶在當時並不多見。2009年，Cuda的下載量達到了壹個高峰，但隨後連續叁年都呈現出下滑的趨勢。這樣的市場反饋，讓董事會的成員們倍感壓力，他們擔心英偉達的股價持續低迷會使其成為其他企業收購的目標。董事會的吉姆·蓋瑟（Jim Gaither）表示：“我們竭盡全力保護公司不受激進股東的影響，他們可能會進來試圖分拆公司。”前NFL營銷主管道恩·哈德森(Dawn Hudson)於2013年加入董事會，他稱“這是壹家明顯平淡、停滯不前的公司”。
為了擴大Cuda的應用范圍，英偉達開始尋找各種可能的客戶，包括股票交易員、石油勘探者和分子生物學家等。讓人有些意外的是，英偉達曾與通用磨坊（General Mills）簽署過壹項協議，模擬烹飪冷凍披薩的熱物理過程。但在當時，人工智能這個領域並沒有被英偉達過多地考慮，因為當時的市場認為這壹領域並沒有太大的商業價值。
05 AI教父辛頓幫助打開顯卡銷路，迎來范式轉變
在21世紀頭拾年，人工智能還是壹個被學術界和企業界所忽視的學科。在圖像識別和語音識別等基本任務上，人工智能的研究進展都拾分緩慢。而在這個已經被冷落的學術領域中，神經網絡的研究更是被視為壹個偏門。許多計算機科學家對神經網絡持有懷疑態度。深度學習研究員卡坦扎羅回憶說：“我的導師不鼓勵我研究神經網絡，因為在當時，它們被認為是過時的，而且沒什麼用。”
但總有壹些人對神經網絡充滿了信心，卡坦扎羅將他們稱為“荒野中的先知”，其中壹位就是多倫多大學的教授傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）。2009年，辛頓的研究團隊使用英偉達的Cuda平台來訓練神經網絡，以識別人類語言。他對實驗的結果感到非常滿意，並在那年年底的壹個學術會議上公開展示了這些成果。隨後，他主動聯系了英偉達。辛頓笑著說：“我發了壹封電子郵件說：‘瞧，我剛剛告訴壹千名機器學習研究人員，他們應該去買英偉達的顯卡。你能免費送我壹個嗎?’ 但他們拒絕了。”
盡管英偉達沒有滿足辛頓的要求，但辛頓還是強烈推薦他的學生們使用Cuda平台。其中壹位烏克蘭的學生亞歷克斯·克裡切夫斯基（Alex Krizhevsky）被辛頓譽為可能是他見過的最出色的程序員。2012年，克裡切夫斯基和他的研究伙伴在預算拾分有限的情況下，從亞馬遜購買了兩塊GeForce顯卡。隨後，他開始使用英偉達的並行計算平台來訓練壹個用於視覺識別的神經網絡，並在壹周內為它提供了數百萬張圖像進行訓練。辛頓回憶說：“他的臥室裡有兩塊GPU電路板在呼呼作響。實際上，是他的父母為他支付了相當可觀的電費。”
蘇茨凱弗和克裡切夫斯基對這些顯卡的性能感到驚訝。那年早些時候，谷歌的研究人員訓練了壹個神經網絡來識別貓的視頻，這項工作需要大約16000個CPU。而蘇茨凱弗和克裡切夫斯基只用兩塊英文i大電路板就產生了絕佳的結果。蘇茨凱弗稱：“GPU出現了，感覺就像壹個奇跡！”
克裡切夫斯基在父母家裡訓練的神經網絡AlexNet，現在可以和萊特飛行器和愛迪生燈泡相提並論。2012年，克裡切夫斯基讓AlexNet參加了ImageNet年度視覺識別大賽。當時，神經網絡並不受歡迎，以至於他是唯壹壹個使用這種技術的參賽者。AlexNet在比賽中得分非常高，以至於組織者最初懷疑克裡切夫斯基是否作弊了。辛頓說：“那是壹種大爆炸的時刻。這就是范式的轉變。”
在那之後的拾年裡，克裡切夫斯基對AlexNet架構的描述被引用了超過拾萬次，使其成為計算機科學史上最重要的論文之壹。克裡切夫斯基開創了許多重要的編程技術，但他的關鍵發現是，專門的GPU訓練神經網絡的速度可以比通用CPU快100倍。辛頓說：“如果沒有Cuda，要進行機器學習就太麻煩了！”
06 堅信神經網絡將徹底改變社會，英偉達實現轉型
黃仁勳引領的英偉達在人工智能領域的崛起成為了壹個引人注目的故事。ImageNet競賽的參賽者們紛紛轉向神經網絡，到2015年，GPU訓練的神經網絡在圖像識別上的准確率已經達到了驚人的96%，超越了人類的水平。這壹切的成功，驗證了黃仁勳過去拾年所倡導的“超級計算機民主化”運動的正確性。此時的他思索著，神經網絡將對整個社會帶來怎樣的深刻變革，而他手中的Cuda，無疑是這場變革的關鍵硬件支撐。
在黃仁勳看來，神經網絡將徹底改變社會，他可以利用Cuda壟斷必要硬件的市場。他宣布他再壹次把賭注押在公司身上。英偉達副總裁格雷格·埃斯蒂斯（Greg Estes）回憶稱：“他在周伍晚上發了壹封電子郵件，說壹切都將轉向深度學習，我們不再是壹家圖形公司。到了周壹早上，我們就成了壹家人工智能公司。真的，就是這麼快。”
就在黃仁勳發郵件的時候，他帶著壹個思想實驗找到了英偉達首席人工智能研究員卡坦扎羅。後者稱：“他讓我想象壹下，他把英偉達的8000名員工都趕到停車場。然後告訴我，我可以自由地從停車場選擇任何人加入我的團隊。”
盡管黃仁勳在公眾面前保持低調，但他對公司的日常管理卻充滿了熱情和參與度。他不喜歡傳統的公司結構，更傾向於壹種靈活、無固定部門和等級制度的管理方式。員工每周都會提交壹份清單，列出他們認為最重要的伍項任務，而黃仁勳則鼓勵簡潔明了的溝通方式。
黃仁勳的領導風格獨特且充滿了緊張感。他經常在公司園區內走動，隨時可能停在某個初級員工的辦公桌前，詢問他們的工作進展。這種突如其來的關心，使得每位員工都必須時刻保持高度的工作狀態。行業分析師漢斯·莫斯曼（Hans Mosesmann）說：“在硅谷，很多人習慣於通過編造借口來逃避責任，但在黃仁勳面前，這樣的做法行不通。如果你這樣做，他會發火的。”
黃仁勳與員工的溝通方式也很特別，他每天都會發送數百封電子郵件，有時內容只有簡單的幾個字。這種獨特的溝通方式在公司內部形成了壹種特殊的文化。壹位高管將這些電子郵件比作俳句，另壹位高管將其比作勒索信。他的管理哲學中充滿了各種他經常引用的格言。例如，他要求員工在安排工作時考慮“光速”，即追求完成任務的絕對最快速度。這並不僅僅意味著快速行動。相反，員工應該考慮完成壹項任務的絕對最快速度，然後朝著可實現的目標努力。他還鼓勵員工探索那些沒有競爭對手、甚至沒有明確客戶的“零億美元市場”，比如Cuda。
也許黃仁勳最激進的信念是“必須分享失敗”。2000年初，英偉達推出了壹款有問題的顯卡，風扇聲音很大。黃仁勳沒有解雇顯卡主管，而是安排了壹次會議，讓經理們向幾百人介紹他們做出的導致這次慘敗的每壹個決定。在英偉達，向觀眾展示自己的失敗經歷已成為壹項受人喜愛的儀式，但這種企業斗爭會議並不適合所有人。迪克斯說：“你可以馬上看出誰能在這裡堅持下去，誰不能。”
盡管有時被批評為反復無常和難以相處，但黃仁勳的這種管理風格卻為公司培養了壹種特殊的凝聚力。許多員工表示，盡管與黃仁勳的合作有時像“把手指插到插座上”壹樣令人緊張，但他們也深深感受到了他對公司的熱愛和對使命的執著追求。這種情感也使得英偉達的員工留存率壹直保持在很高的水平。
07 很快會有AI模型在智能上勝過人類？
在英偉達與前沿研究機構OpenAI的緊密合作下，人工智能的歷史正在被不斷刷新。大約在2016年，英偉達向OpenAI交付了其首台專用人工智能超級計算機DGX-1，這壹交付儀式頗具戲劇性：黃仁勳親自帶著這台超級計算機來到了OpenAI的辦公室，而當時OpenAI的董事長埃隆·馬斯克（Elon Musk）則用切紙機打開了包裹，這壹瞬間仿佛象征著人工智能的新紀元由此開啟。
2017年，谷歌的研究人員推出了Transformer這壹全新的神經網絡訓練架構。僅僅壹年後，OpenAI的研究團隊便利用谷歌的這壹框架，建造了第壹個“生成式預訓練轉換器”，簡稱為GPT。值得壹提的是，GPT模型正是在英偉達的超級計算機上接受了訓練，通過吸收大量文本，它學會了如何建立與人類相似的聯系。2022年末，在經歷了數次的迭代升級後，ChatGPT終於向公眾發布，引發了全球范圍內的關注和討論。
隨著人工智能技術的飛速發展，英偉達的人工智能芯片開始出現供不應求的局面。該公司最新推出的人工智能培訓模塊DGX H100，是壹個重量達到287.6磅（約合130千克）的金屬盒子，其價格可能高達50萬美元。盡管如此，這款產品目前已經脫銷了幾個月。DGX H100的運行速度是訓練ChatGPT的硬件的伍倍，可以在不到1分鍾的時間內完成AlexNet的訓練，其強大的計算能力令人驚歎。英偉達預計到今年年底將售出50萬台這種設備，這無疑進壹步鞏固了其在人工智能硬件領域的領先地位。
最新的人工智能技術已經展現出了令人難以置信的能力，甚至它們的創造者都對其潛力感到驚訝。在接下來的幾年裡，英偉達的硬件將用於訓練各種類似的人工智能模型，它們不僅可以管理投資組合、駕馭無人機、模仿逝者的聲音、充當自主機器人的大腦、創造出基因定制的藥物，還能譜曲或寫詩等。隨著技術的不斷進步，很快就會有這樣的人工智能模型在智能上勝過人類，開啟壹個全新的智能時代。
黃仁勳持有壹個雄心壯志的願景：將公司的計算機圖形研究與生成式人工智能研究相結合。他預測，圖像壹代的人工智能在不久的將來會變得非常復雜，以至於能夠渲染出叁維的、栩栩如生的世界，並在其中填充看似真實的人物。同時，具備語言處理能力的人工智能將能即時翻譯語音指令，打破語言障礙。
黃仁勳表示：“未來的編程語言將是‘人’。”他設想，當這些技術與光線跟蹤技術結合時，用戶將能夠敘述整個宇宙的存在，這壹創新的想法無疑將重新定義我們與技術的互動方式。黃仁勳期望通過這種我們世界中的“數字雙胞胎”來安全地訓練機器人和自動駕駛汽車，這將為我們創造壹個更安全、更高效的未來。此外，與虛擬現實技術結合，Omniverse還可能讓用戶生活在定制的現實中，這將進壹步模糊現實與虛擬的界限。
英偉達的高管們正在推進曼哈頓計算機科學項目，但對於創造超人智能是否明智的問題，他們表現出了壹種幾乎是質疑的態度，仿佛是在被問及洗衣機的效用壹樣。
關於人工智能可能帶來的風險，如將來可能會殺人，英偉達的首席人工智能研究員卡坦扎羅反駁稱：“每年都有人死於電擊。”他並不否認人工智能的潛在風險，但強調應關注其更大的益處。對於人工智能是否會消除藝術的問題，英偉達的軟件部門負責人迪克斯則回應：“它會讓藝術變得更好！”
然而，當談到人工智能是否會變得有自我意識時，黃仁勳給出了壹個引人深思的答案：“為了讓你成為壹個生物，你必須有意識。你必須對自己有壹些了解，對嗎？我不知道這會在哪裡發生。”這個問題無疑引發了人們對人工智能未來發展的深思。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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