黃仁勳的未來想像、NVIDIA 痛苦創業路

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這週，來聊聊 NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）在 Computex 的 Keynote 談到哪些對於 AI 的未來想像？

接著，也會談先前黃仁勳在 Stripe 的訪談，為什麼他會覺得在工作中追求快樂是種誤解？他認為工作本身也會有痛苦，過去 NVIDIA 在早期成立還有哪些痛苦的故事？

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加速運算 X Omniverse = 重塑運算行業

去年黃仁勳在 Computex 的 Keynote 表示，「我們現在正處於一個全新運算時代的轉捩點。加速運算、AI 已經被世界幾乎所有的運算和雲端公司所擁抱。」

如果說去年是預告新時代的轉捩點，今年他則把重點放在如何重塑運算行業。他認為，加速計算、在 Omniverse 運行的 AI，這兩股力量將重塑運算行業。在這領域中，已經有 60 年的歷史，但這些年間只有 2-3 次的技術轉變，「我們即將看到這種情況再次發生」。

1964 年 IBM 推出一系列大型電腦系統 System/360：引入了中央處理器、通用計算、多任務處理，以及很多我們今天使用的各種技術，這讓世界上的電腦有共同的互動方式，讓單一作業系統適用於整個系列的產品，過去是每種產品都用量身訂做的作業系統。

「CPU 時代結束」「加速運算來臨」，一直是黃仁勳認為當今電腦產業面臨兩大根本性的轉變。當 CPU 已經無法再像過去迅速發展時，打破瓶頸需要新的運算方法，也就是他強調的加速運算。

CPU 時代結束：當需要處理的數據和資料繼續呈現指數型成長，全世界使用的數據中心電量大幅成長，這也代表著運算成本正在成長，但 CPU 的性能已經達到瓶頸，這時需要新的運算方法。

加速運算來臨：加速運算是 NVIDIA 近 20 年來一直致力於的事，「CUDA 增強了 CPU」。黃仁勳預測，每個處理密集型應用程式、每個數據中心等在不久將會加速。簡單來說加速運算是全方位的，從晶片到系統、系統軟體、新的演算法，還有優化的新應用等，「我們應該加速一切。」

黃仁勳提到，AI 時代和生成式 AI 時代下的差別：

生成式 AI 時代與創造有關：token 可以是單詞、圖像、圖表、表格、歌曲、語音、影片。或是任何你能從中學到的概念，像是化學物質、蛋白質、基因等。「如果你能學習物理，你可以教 AI 模型物理。AI 模型可以學習物理的含義，生成物理」黃仁勳說，我們可以使用這種方法爲幾乎任何有價值的東西生成 token。

他強調，生成式 AI 的時代，不僅從感知到了創造，也讓電腦從原本只是一臺超級電腦，現在發展成數據中心，甚至是 AI 工廠（AI Factory）。不再只是儲存資料、數據處理，而是要成為讓每個產業創造智慧（intelligence）的工廠。

比如說，近期 Tesla 購買 35000 個 H100 GPU 來訓練自家的自動駕駛模型、Meta 買了 24000 個 H100 訓練 Llama 3 模型，或是 NVIDIA 在本季建置 10 萬顆 H100 GPU 等，這些都是 AI 工廠的概念。

「這是場工業革命，不是製造電腦的製造業，而是在製造業中使用運算製造（智慧），這是前所未有的」黃仁勳說，

去年他在 Keynote 對未來的想像是資訊會更加個人化。也就是說，將來和電腦的每次互動，都不會再是檢索到任何資訊，而是生成資訊。

目前我們大部分看到的資訊都是檢索而來的，預先寫好的文章、預先錄製的影片、音檔等，會再根據推薦系統重新組合，根據不同使用習慣呈現給用戶。

在過去，資訊是完全透過檢索而來的，而過去的運算模型也是。

現在甚至是未來人們所看到的一切、所有的資訊在很大程度上是透過生成、增強（augmented）來檢索。但 LLM 等 AI 模型將在未來生成儘可能多的內容，只檢索必要的內容。