# XinLang xem # # # # hôm nay quay về sỡ hữu trí tuệ để đầu tư chứng khoán lở # # # # # # A chuỗi # # # độ cao tập trung vào ngày hôm nay (the Huang Renxun: lý luận tiểu thuyết chi phí sẽ tăng lên đều đặn, DIGITS tiềm năng rất lớn diver ở CES 2025 chủ đề trong bài nói, tôi WeiDa nhật-anh đã mở chương trình nhỏ một loạt các AI thức mới. CES là nhà của consumer electronics, và vidia lần này cũng là người tiêu dùng để hiển thị các sản phẩm thuộc tập đoàn RTX 50 của thẻ GeForce, Đồng thời công bố rồi con chip khổng lồ Grace Blackwell NVLink72, DIGITS siêu máy tính nhỏ Project ", thế giới nền tảng mô hình nền tảng Cosmos đợi. Phần lớn là sản phẩm tiêu dùng, nhưng cũng có rất nhiều từ vựng kỹ thuật. Vào ngày 7 tháng 1, ngày khai trương CES, huang renxun từ chối nhận một cuộc phỏng vấn của báo kinh tế thế kỷ 21 và các phương tiện truyền thông khác, giải thích thêm về sản phẩm mới được công bố ngày trước, cũng nói về xu hướng mới của al. Khi Huang Renxun giữa bước vào cuộc phỏng vấn, ông ấy tiên phong trong việc rút DIGITS là Project ", bỏ nó xuống và nói một cách đây rất “ cute ”, không thì có nghĩa là các bạn có thể sử dụng máy và AI đó một siêu máy tính. Trong cuộc phỏng vấn, Huang Renxun cũng đúng DIGITS cùng với nghĩa của mỗi một lần nữa, DIGITS là “ ti cùng learning GPU intelligence training phụ ” (hệ thống kiến GPU huấn luyện thông minh học sâu ") gọi tắt của. Anh ta nói về sự thật này sử dụng sản phẩm thích hợp với các nhà khoa học, nhà phát triển hơn chờ, nhưng ông ấy chỉ ra rằng DIGITS tiềm năng to lớn, bởi vì “ trí thông minh nhân tạo nên bắt đầu chương sách có thể mở một, nó ném máy tính trên thế giới khi ở phía sau ”. Thật thú vị khi nhìn vào lịch sử phát triển của nvidia trong quá khứ, thực tế là anh ta đã mong muốn trở thành một công ty như là một công ty to C, ví dụ như máy tính game sau đó. Nhưng thực tế là ngược lại, ông đã chọn để cung cấp nhiều hơn. Bây giờ, thông qua “ máy máy vi tính ” của DIGITS như thế này, lại mở rộng rồi bay lệch C AI đường chiếc máy tính cá nhân vốn nằm ở dưới cùng. Mặt khác, với những ứng dụng al tiếp tục phát triển, chi phí suy luận trở thành một vấn đề. Vidia đã cải thiện đáng kể khả năng suy luận al và giảm thiểu chi phí bằng cách liên tục cải thiện hiệu suất phần cứng, như chuỗi Blackwell GPU, và tối ưu hóa cấu trúc sắp xếp. Ví dụ, một thế hệ mới của GPU có khả năng suy luận cao gấp 30 đến 40 lần so với thế hệ trước, và do đó giảm đáng kể chi phí vận hành của trung tâm dữ liệu. Ngoài ra, với sự gia tăng thêm tính toán, độ chính xác của các dữ liệu và mô hình trong đào tạo và lý luận được cải thiện liên tục, cũng thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành công nghiệp. Ngoài ra, ông wong vẫn luôn nhìn vào robot, lái tự động, và nghĩ rằng hầu hết xe ô tô trong tương lai sẽ có khả năng tự lái. Trong khi đó, huang renxun cảm thấy vô cùng hào hứng về sự kết hợp của kính thông minh và công nghệ al, thiết bị này có thể được hỗ trợ tích cực thông qua mô hình Cosmos trên đám mây, khuếch đại khả năng al phức tạp thành một mô hình nhỏ, được sử dụng như một phân tích và hình dung thời gian thực. Xin chào AI thời gian phóng viên: mặc dù nvidia ra mắt AI PC về sản phẩm, nhưng năm nay có liên quan đến doanh số bán hàng không tăng đáng kể và nhanh chóng, nvidia hay không có khả năng thay đổi điều này? Huang renxun: al được phát triển thành công trong đám mây. Trong vài năm qua, sự phát triển của vidia chủ yếu đến từ đám mây, và al đám mây đã trở nên rất mạnh mẽ, đặc biệt là trong việc xử lý các mô hình lớn phức tạp. Ví dụ, những mô hình này rất lớn và phù hợp để chạy và triển khai trong một trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn nghĩ rằng có rất nhiều nhà thiết kế, kỹ sư phần mềm, nhà sáng tạo và những người yêu thích al thích làm việc trên máy tính cá nhân. Vấn đề là phần lớn sự phát triển của al hiện nay phải được thực hiện trong đám mây, liên quan đến việc truyền tải dữ liệu và tính toán, và điều đó không thuận tiện cho nhiều người. May mắn thay, WSL 2 (Windows Subsystem for Linux) trong Windows cung cấp giải pháp. Đây là một môi trường ảo để chạy hệ điều hành thứ hai trên Windows và hỗ trợ container Docker. Bằng cách đảm bảo rằng công nghệ al có thể hoạt động trong môi trường WSL 2 trên PC, chúng ta có thể đưa năng lượng điện toán đám mây về máy tính cá nhân. Chúng tôi đang cố gắng không ngừng thúc đẩy sự chuyển đổi này, và tôi nghĩ đó là giải pháp thích hợp, và tôi rất phấn khích khi các nhà phát triển có thể chạy mô hình al ở địa phương với Windows và WSL 2. Phóng viên: cuộc họp báo đã chính thức công bố nhiều tiến bộ, và với những người nghe có thể sẽ thiếu sự giới thiệu về al, liệu bạn có thể diễn đạt những khái niệm này một cách trực quan hơn không? Hwang: với tư cách là một công ty công nghệ, công nghệ của chúng tôi đang ảnh hưởng và thúc đẩy sự phát triển của điện tử tiêu dùng trong tương lai. Một thông báo quan trọng của ngày hôm qua là chúng tôi đã phát hành một mô hình cơ bản tên là Cosmos. Cosmos là một mô hình nhận thức về thế giới vật lý. Nó có thể hiểu các thuộc tính vật lý như ma sát, quán tính, vẻ đẹp của vật thể và các mối quan hệ hình học và không gian. Đây là những hiện tượng vật lý mà trẻ em có thể hiểu, nhưng mô hình ngôn ngữ hiện tại không thể xử lý được. Chúng tôi tin rằng cần một mô hình cơ bản để hiểu thế giới vật lý này. Một khi Cosmos được tạo ra, nó có thể hỗ trợ nhiều ứng dụng như GPT và Stable Diffusion. Ví dụ, bạn có thể nói với mô hình Cosmos, "hãy nói về tình hình hiện tại của tôi trong căn phòng này," và nó có thể đặt câu hỏi cho bạn dựa trên những thông tin mà máy ảnh thấy. Cosmos là một mô hình để hiểu thế giới thực. Ý nghĩa của nó là chỉ bằng cách làm cho al hiểu được môi trường vật lý, al có thể làm được điều gì đó có ý nghĩa trong thế giới thực. Xe hơi tự lái cần phải hiểu thế giới vật lý, robot cũng cần phải hiểu thế giới vật lý. Do đó, một mô hình Cosmos là điểm khởi đầu cho việc thực hiện đa phương thức cùng một lúc. Giống như mô hình GPT đã thúc đẩy sự phát triển của trí thông minh nhân tạo, Llama rất quan trọng cho các hoạt động của trí thông minh nhân tạo, và Stable Diffusion đã gợi lên sự phát triển của hình ảnh và hình ảnh thành mô hình, chúng tôi hy vọng rằng Cosmos có thể là chìa khóa cho làn sóng tiếp theo của sự đổi mới công nghệ trí tuệ nhân tạo. Giải quyết vấn đề về chi phí phóng viên: bạn đề cập đến quy định thử nghiệm, đặc biệt là tính toán thời gian thử nghiệmNhưng nó rất tốn kém để tính toán, và một số hoạt động tốn hàng ngàn bảng anh. Vidia đối phó với những chi phí cao như thế nào? Có hay không có giải pháp nào có thể làm cho việc sắp xếp tiểu thuyết có giá trị cao? Hwang: một cách dễ dàng để giải quyết vấn đề tính toán hiệu quả và chi phí là cải thiện khả năng tính toán của chúng tôi. Và đó là lý do tại SAO chúng tôi xuất bản Blackwell GPU NVL 72, với khả năng suy luận cao gấp 30 đến 40 lần so với Hopper. Với sự nâng cấp này, chúng tôi đã giảm giá thành đơn vị tính toán dựa trên lý luận bằng nhau, vì những chi phí khác của trung tâm dữ liệu về cơ bản vẫn không thay đổi. Trong lịch sử, những tiến bộ trong công nghệ điện toán đã phụ thuộc vào việc giảm thiểu chi phí điện toán. Trong 20 năm qua, chúng tôi đã giảm giá thành của máy tính biên xuống khoảng một triệu lần, làm cho những công nghệ như máy học trở nên khả thi. Xu hướng tương tự có thể xảy ra trong giai đoạn suy luận: bằng cách nâng cao hiệu suất liên tục, chi phí suy luận sẽ tăng đều đặn. Hơn nữa, chúng ta chỉ có một cách. Ngày nay, nhiều đầu vào của giai đoạn tính toán thử nghiệm sẽ trở thành dữ liệu đầu ra của chương trình đào tạo, sau khi đào tạo mô hình. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để cải thiện mô hình của thời gian, một cách tiếp cận không chỉ giảm chi phí tổng hợp của việc huấn luyện và lý luận mà còn làm cho mô hình trở nên thông minh hơn. Dĩ nhiên, quá trình này sẽ mất thời gian. Vì vậy, ba quy luật này sẽ cùng tồn tại một thời gian. Một mặt, chúng ta sẽ không ngừng cố gắng nâng cao trình độ thông minh của tất cả các mô hình, mặt khác, người ta sẽ liên tục đặt ra những câu hỏi phức tạp hơn và mong đợi những câu hỏi thông minh hơn, và vòng quay này sẽ tiếp tục ổn định. Phóng viên: chúng tôi nhận thấy rằng có một khoảng cách lớn trong hiệu suất của thẻ chỉ huy mới nhất của nvidia RTX 5090 và RTX 5080. Số lõi số 5090 gấp đôi số 5080 và giá cả cao gấp đôi. Tại SAO lại tạo ra một khoảng cách nhỏ như vậy? Hwang: vì lý do trực quan, luôn có những người dùng muốn "người giỏi nhất". Họ không quan tâm nếu chúng ta cung cấp nhiều sản phẩm rẻ hơn, đắt hơn 100 đô la. Điều quan trọng nhất đối với họ là phẩm chất. Tất nhiên, 2000 đô la không phải là quá đắt, nhưng nó đáng giá. Nhưng xin hãy quên rằng những công nghệ này thường được sử dụng trong môi trường ở mức độ nhà hát. Những người dùng này thường đã đầu tư gần $10,000 vào màn hình và hệ thống âm thanh, và vì vậy họ mong muốn được trang bị với hệ thống GPU tốt nhất. Rất nhiều khách hàng của chúng tôi có nhu cầu thị trường, và họ sẵn sàng đầu tư nhiều hơn để giành được hiệu suất cao nhất. Mở rộng kinh doanh sản phẩm thông minh phóng viên: anh đã đề cập đến đặc vụ AI, những công ty như AWS, Google, Salesforce, những công ty này cũng có nền tảng, làm thế nào mà anh có thể hợp tác với nhau? Hwang: chúng tôi không phải là một doanh nghiệp ảo, chúng tôi là một công ty công nghệ nền tảng. Chúng tôi sẽ xây dựng các bộ dụng cụ, các thư viện và các mô hình. Chúng tôi tập trung cao độ vào các công ty như ServiceNow, SAP, Oracle, Synopsys, Cadence, và Siemens, những người chuyên nghiệp trong các lĩnh vực ngang, nhưng họ không muốn đầu tư năng lượng vào việc phát triển ba tầng máy tính và các cơ sở dữ liệu al. Vì thế chúng tôi đưa ra giải pháp này cho họ. Chúng tôi phát triển công nghệ NIM và NEMO, và nếu các CSP (nhà cung cấp dịch vụ đám mây) của chúng tôi muốn áp dụng chúng -- nhiều CSP đã sử dụng chúng -- họ có thể sử dụng chúng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ của họ. Chúng tôi tạo ra những thư viện này cho ngành công nghiệp, để họ không phải quay trở lại và tự mình xây dựng chúng. Phóng viên: trong lĩnh vực lái xe tự động, có sự khác biệt nào giữa ngành công nghiệp năm 2025 so với năm 2017? Vấn đề của năm 2017 là gì? Và sự đổi mới công nghệ năm 2021 là gì? Hwang: đầu tiên, tất cả các thiết bị di động trong tương lai sẽ được tự động hóa cùng một lúc. Trong tương lai, hầu hết những chiếc xe bạn vẫn có thể chọn lái xe, nhưng tất cả đều có khả năng tự lái. Cách đây 5 năm, liệu công nghệ này có mạnh mẽ hay không không, nhưng bây giờ công nghệ, công nghệ cảm biến, công nghệ máy tính và công nghệ phần mềm đã trở nên rõ ràng. Tôi cho rằng hiện nay có quá nhiều bằng chứng cho thấy một thế hệ mới của xe hơi, đặc biệt là xe điện, gần như tất cả các xe đều có khả năng tự lái. Những công nghệ này không còn là thực nghiệm nữa, chúng đang được triển khai rộng rãi. Tesla chắc chắn là một trong những nhà lãnh đạo trong lĩnh vực này, nhưng chúng ta cũng thấy sự phát triển nhanh chóng của công nghệ từ trung quốc. Các công ty như byd, xiao peng, wei, kê và các công ty khác đã thể hiện trình độ công nghệ rất cao. Những công ty này đã tạo ra tiêu chuẩn daira trong ngành công nghiệp ô tô, chứng minh tiềm năng của công nghệ lái tự động và xe điện. Tôi nghĩ thế giới đã thay đổi. Trong khi quá trình phát triển công nghệ mất một thời gian và trí óc của chúng ta vẫn tiếp tục phát triển, hiện tại tôi nghĩ rằng tương lai của việc lái xe tự động đã rất phù hợp với thực tại