黄仁勋:如果不努力,英伟达可能会在30天内破产

我们渴望推动人工智能在安全、速度和效能上实现显着的进步。但与此同时，我们并非意在运营或提供大语言模型服务。请注意，在诸多领域和行业，正如各位所提及的，我们并不寻求成为行业的引领者。相反，我们期待行业内出现领军者，这样我们才能专注于我们独特的价值贡献。因此，我相信在我们所提及的三个核心支柱的交集之处，我们能够发挥真正卓越的作用。你们凭借深厚的领域专业知识、对方法论的满腔热情以及开拓精神，致力于实现这一切。因此，我非常欣赏你们这样的人，你们的努力，以及你们本身。我认为这极其出色。

03 希望将来能全天候模拟天气

吉布森：谈及合作，我们的团队曾夜以继日地工作，甚至睡在数据中心的地板上，只为在短短三周内完成相关设置。而你们的团队也展现出了同样的努力。我时常想，如果我们不睡觉，持续工作，是否能在更短的时间内完成这项任务。现在，我们的成果——Biofarma中最快的超级计算机，已经诞生。你是否惊讶于这款超级计算机是由我们这样的小公司而非大型生物制药公司建造并运营？

黄仁勋：它真的已经在这里了吗？

吉布森：不是的，我们曾考虑过将超级计算机悬挂在天花板上，但最终出于实际考虑，我们还是将其安置在了几公里外的南方数据中心。

黄仁勋：当我走进去时，我意识到，这就是我们的超级计算机所在的地方。英伟达是首个为自己制造超级计算机的芯片公司，事实证明这是一个明智的决策。同样，特斯拉作为汽车公司涉足超级计算机领域，也是一个值得借鉴的例子。还有很多其他类似案例。简而言之，我们是否相信，仅凭有原则的模拟，就能从某些事物中发掘出知识呢？过去，我们曾认为拥有足够的超级计算能力就可以模拟人体，但如今，我们已基本放弃了这个想法。我们的视角已经发生了转变，不是吗？曾经，我甚至怀揣着这样的梦想：拥有足够强大的超级计算机，能够按分钟为单位模拟全球每一个区域的天气，精确到公里甚至几百米的范围。然而，如今我们认识到，即使借助英伟达的先进加速计算系统，要达到那样的规模仍需要超出我们想象的十亿倍的计算能力，这恐怕还需几十年的时间方能实现。尽管如此，我仍抱有期望，期望在有生之年能够见证这一奇迹的诞生。

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在我们解决问题的过程中，例如，在计算机图形领域，我们采用了一种名为光线追踪的技术。曾经，我们认为光线追踪的实现还需要漫长的三十年。但如今，我们已经拥有了更为先进的路径追踪技术。我们解决问题的方法不仅高效，而且效果卓越。我们以模拟一个像素为起点，然后利用人工智能去预测其余64个像素的情况。在应对气候问题时，我们也采用了类似的策略。我们深知物理原理的重要性，因此无需通过蛮力去模拟每一个蛋白质和每一个细胞的物理过程。

显然，我们无需逐一模拟每一个物理过程。我们深知天气的物理原理，无需模拟每一平方公里的具体物理状态。我们可以教导人工智能去预测这些物理现象，让智能算法去完成这一任务。要知道，我们的目标并非深入理解天气的因果关系，我们已然理解这些关系，我们真正关心的是今天下午的天气状况。你理解我的意思吗？这代表了一个根本性的转变，一个巨大的思维跨越。我们了解事物的因果关系，渴望知道这些因果如何影响人的生活、疾病的发展等。如何治愈某些疾病？我们或许已掌握其背后的基础生物学原理。然而，多组学的复杂性使得全面理解变得异常困难。尽管我们理解生物学的基本原理，但在更广泛的层面和更复杂的内部关系中，理解起来却极为困难。这时，我们需要借助其他类型的算法，即人工智能，来助我们一臂之力。

如果你坚信你的公司本质上致力于智能的创造，那么你的公司不仅是在生产药物，更是在孕育智能，这种智能最终将促进药物的研发。如果智能的放大就是这样一个过程——被发现、被增强、被应用，那么你的工具箱中怎能缺少智能的工具？当你从第一性原理出发进行思考时，能够这样思考的人往往能够迈出关键的一步。即使这些想法之前从未有人尝试过，如果它们是真实的，且你从根本上坚信它们的价值，那么这并不意味着你应该止步不前。相反，这正是你应该勇往直前的理由。我们正是以这种方式去理解和推动事物的发展。我相信，大多数的先驱、领导者和创新者都是如此思考的。

04 “需要一点信仰的飞跃”

吉布森：回顾英伟达30年前创立之初，我们曾面对众多分析师、投资者、倡导者，以及不少创始人，甚至我们内部也有许多未来潜在的创始人的质疑。尽管如此，你们始终坚守着第一性原理的指引。作为创始人、早期员工、有远见的领导者和先驱，你们是如何在重重怀疑之下，持续几十年坚定信念，不断推动公司建设的呢？