黄仁勋万字答问实录：AI的下一个浪潮是什么？(6)

　　在未来，你会以同样的方式与AI交互。你会根据你想要获得的谜底让它做出不同的反应。也许，你想要在一开始得到令人惊讶的谜底，然后逐渐让它变得更加究竟？多术语提示？因此，与计算机一起工作的方式，每个人都知道怎么做，我相信这是AI所做的第一件伟大的事情，它消除了技术鸿沟。看看YouTube上所有人创建AI的视频，他们根本不用写任何程序。所以我想这就是我的观点，但是如果有人想要学习如何编程，请务必这样做，因为我们正在招聘程序员。

　　对于第一个问题，我们最近的机会，是即将建设的两种类型的数据中心。其中一个是将通用计算现代化为加速计算的数据中心。第二个是这些AI生成的数据中心，提示生成数据中心。这是我们最近的一个非常非常大的机会。在我们做这个的同时，我们希望帮助客户制造AI。有AI的发明。比如说，LAMA2真是太棒了。Mistral也很棒。还有很多其他的，对吧？GR非常出色。有很多很多的AI正在遭创建，但这些AI对公司来说很难使用。有算法，它们以原始形式存在，很难运行。因此，我们要去创建一些合作伙伴，然后拿取其中最受欢迎的开源模型，并将它们转化为生产质量、可用的模型。

　　但是这些可用的模型，这些预训练模型本身并不完全有用。你仍然需要对它们进行调整、微调、限制条件，使它们能够访问专有信息等等。因此，对于公司来说，要能够使用AI，我们仍然需要围绕它提供一整套服务，我们称之为NeMo。一旦我们完成了这些，这个软件你可以在任何地方运行。所以实际上，我们不仅仅要发明AI，而且要制造AI，如果你愿意的话。通过制造这些AI和AI软件，每个人都可以使用它。在企业中，我们的软件业务每年的运营额约为十亿美元。我认为制造AI可能会成为一个相当大的业务。

　　记者：你提到了技术鸿沟，我怀疑现在它实际上正在扩大，因为很多非程序员，可能是医生、律师、经理、服务提供者之类的人，并不完全了解这些机器正在推出什么，这将对他们自己的业务在非常近的未来中什么样的颠覆。我想知道，你能给那些相当落实自己知道如何工作、并且将在未来几年甚至更长时间内持续下去的人什么样的建议，或许更究竟地对我的以色列观众说几句话。

　　黄仁勋：首先，我在以色列有3300名员工。我在加沙和西岸有近百名员工。我们在加沙有承包商，我们的心和你们所有人在一起。首要任务，当然，是保持安全，我们作为一家公司会提供一切可能的支持，我们都尽力而为。因此，任何代表公司的人，请这样做。

　　对于你问的第一件事，我观察到，在GTC上，有医疗保健公司、药物发现公司、金融服务公司、制造公司、工业公司、消费公司、广告公司、汽车公司、运输公司和物流公司等等。我相当落实，他们之所以来这里都是因为AI。因此，你应该观察到的第一件事是，对于大多数不在计算机行业的行业来说，计算技术是第二位的，他们的行业领域是首位的。但因为AI使计算机如此易于使用，我们实际上已经为他们关闭了技术鸿沟。因此，如果你是一名医疗服务提供者，你使用AI和计算技术影响自己行业的机会比以往任何时候都大。

　　一个例子是，AI初创公司的数量急剧增长，它们在哪里增长？在医疗保健等领域，而不仅仅是计算机行业。因此，这非常明确地表明，所有行业本身都认识到AI的不可思议能力，并且他们有能力利用它。所以我认为这绝对正在发生。

　　记者：你谈到了大量使用生成式AI和模拟来大规模训练机器人，但有很多事情我们无法模拟，尤其是当我们开始要求机器人在非结构化环境中执行更多任务时。你认为在模拟中训练机器人的限制是什么，当我们开始碰到这些限制时，我们该怎么办？

　　黄仁勋：有几种不同的方式来思考这个问题。第一种方式，将你的问题放在一个大型语言模型的背景下来考虑；记住，大型语言模型是在一个完全不受约束的世界中运作。这是一个无结构的世界，这是其中一个问题。但想一想，它从大量文本中学习。因此，大语言模型，这些基础模型泛化的能力正是其魔法秘诀。泛化，然后取得上下文，通过几次迭代。或许在你的提示中，你告诉它你在厨房，你正准备做一个煎蛋卷，你指定了问题，你指定了上下文。这些是你只能使用的工具，你没有黄油。你坐在这里，所有东西都在冰箱里。你描述的上下文就像你在与大语言模型交互时所做的一样，这个机器人应该能够足够地泛化，如果应用一些你已经见过的ChatGPT的秘诀。