Stratechery 的 Ben Thompson 今天採訪了訪問 Nvidia 執行長黃仁勳，訪談涵蓋美國晶片出口管制對Nvidia及其在中國市場的影響， 以及黃仁勳認為這些限制阻礙了美國在人工智慧領域的領先地位。 黃仁勳還分享了Nvidia將數據中心視為「人工智慧工廠」的願景，並解釋了全堆疊 (Full Stack) 解決方案如何提升效能。最後還聊到一部份Nvidia遊戲部門。
地緣政治
Nvidia的執行長黃仁勳在訪談中談到了地緣政治挑戰，關於美國針對中國的晶片管制措施，例如對H20晶片的銷售禁令，黃仁勳認為這些政策完全錯誤 (It is exactly wrong)。他明確表示，如果管制措施的目標是確保美國的領先地位，那麼這些規定將會導致美國失去領先。他強調，AI是一個「Full Stack」的技術，包括晶片、工廠、基礎設施、模型以及應用層。僅僅保護其中一層而犧牲其他一切的做法是毫無意義的。限制美國的AI技術，尤其是在國際競爭者已經趕上的時候，是恰恰相反的。他認為，美國應該做的是加速美國技術在全球的普及，而不是限制它。
黃仁勳提到，管制措施意外地促使了中國的AI發展，因為這些都是「了不起的人」，他們會因此受到激勵變得更強大。他強調，中國擁有全球50%的AI研究人員，華為是一家強大的世界級科技公司，中國的AI科學家也是世界級的。試圖阻止他們進步是不可能實現的。
他認為，AI diffusion rules（AI擴散規則）限制其他國家取得美國技術，這表達了一個完全錯誤。他解釋說，AI stack 就像一個計算平台，平台的規模和能力越大，安裝基礎就越大，越多開發者會在上面開發。這會帶來一個正向回饋系統，使平台上的應用變得更好，進而增加銷售和採用，再次擴大安裝基礎和開發者群體。限制美國公司在中國市場競爭，這個市場擁有50%的開發者，從計算基礎設施和架構的角度來看是完全沒道理的。他認為，美國公司應該去中國競爭，以抵銷貿易逆差、為美國人民創造稅收、建設並創造更多就業機會。
對於Nvidia而言，H20禁令帶來了巨大的財務損失。Nvidia已經註銷了約55億美元的庫存，並且放棄了約150億美元的銷售額以及可能約30億美元的稅收。他指出，中國市場每年約有500億美元的規模，放棄這個市場會影響利潤、規模以及生態系統的建立。他認為，任何認為單憑禁止中國取得H20晶片就能切斷其AI能力的觀點是「非常不了解情況的」。他甚至認為，不進入中國市場，就相當於達到了90%的限制目標。從Nvidia的角度來看，美國應該「全力以赴」讓Nvidia回到中國市場。
儘管面臨H20禁令等挑戰，黃仁勳對於地緣政治局勢是否會變得更加務實感到樂觀。他提到美國總統的願景，認為他會為美國創造一個好的結果，並且懷著尊重、競爭以及尋求合作機會的態度。
最後還提到，Nvidia近期在沙烏地阿拉伯和阿拉伯聯合大公國宣布了AI基礎設施建設計畫。黃仁勳親自前往這些地方，是因為這兩個國家的領導人非常認可他們國家參與AI革命的重要性。他們擁有豐富的能源但勞動力短缺，AI提供了將能源轉化為數位勞動力和機器人勞動力的機會。這些AI協議也被視為與AI diffusion rules有所不同的步驟，黃仁勳認為這兩個想法是「相輔相成」的，因為如果美國不與中國競爭並讓中國生態系統發展壯大，當世界普及AI技術時，他們的領導地位和技術將會擴散到全球。能夠在其他國家銷售美國技術，至少是一半的進展。
人工智慧工廠
訪談中，Nvidia執行長黃仁勳對於人工智慧工廠有以下的看法：
- AI工廠是全新產業的基礎設施：黃仁勳指出，AI不僅僅是技術，更是一個全新的產業。Nvidia目前正在建造的電腦不再僅僅用於科技產業，而是用於這個全新的AI產業。AI產業將由這些AI工廠提供動力，而這些工廠需要大量的電腦。他認為人們正逐漸意識到，這些被稱為資料中心但實際上是AI工廠的運算設施，其規模可能會非常龐大。
- 代表預算類型的轉變：過去60年來，IT產業販售的產品屬於IT預算的一部分。然而，由於AI的發展，Nvidia銷售的產品即將從IT預算轉移到製造或營運費用（OpEx）預算。這轉變是因為AI工廠正在建造機器人或透過數位員工進行運作。
- 生產Tokens的系統：AI工廠可以被視為一種「Token製造系統」（token manufacturing systems）。資料中心作為AI工廠，其根本任務是確保所有能源的花費總吞吐量最高。輸出的衡量標準是「Token」。這些工廠生成的代幣品質可能差異很大，有些是免費使用的，有些是高品質的。
- Nvidia提供全堆疊 (Full Stack)解決方案：AI是全堆疊技術，包含晶片、工廠、基礎設施、模型和應用層。Nvidia的目標是為這個新的AI產業提供全棧解決方案。他認為Nvidia的系統是整體上更好的AI工廠建置方案。
- 強調效能的重要性：無論國家能源是否充裕，資料中心本身的能源是有限的。因此，每瓦效能在AI工廠中永遠很重要。如果一個架構的每瓦效能只有一半，可能需要兩倍的土地和能源來建置。黃仁勳認為在AI工廠的世界中，如果一個架構不夠好，有時候即使是免費的，也不夠便宜來彌補基礎設施成本的增加。
- Dynamo是AI工廠的作業系統：Nvidia的Dynamo技術，用於處理大型語言模型推理工作的不同階段，被認為是AI工廠的作業系統。它能智慧地分配處理工作負載，控制處理器負載。
- AI工廠將促進GDP增長：黃仁勳認為，機器人系統，無論是代理還是實體機器人，很可能擴大全球GDP。這是因為全球面臨勞動力短缺的問題。僱用一個年薪10萬美元的機器人，可以顯著提升收入生成能力。他預計未來五到十年，全球可能會經歷由這些代幣製造系統帶來的GDP擴張和全新產業。
遊戲走向何方
黃仁勳提到如果沒有 GeForce，RTX PRO就不可能實現，如果沒有 GeForce， Omniverse 就不可能實現，如果沒有 GeForce，我們在這些影片中看到的任何一個像素都不可能實現，如果沒有 GeForce，機器人就不可能出現，如果沒有 GeForce， Newton 也不可能出現，所以 GeForce 本身並不是 GTC 活動的深度組成部分，因為公司我們為遊戲開發者等舉辦了單獨的會議，所以當我參加 GTC 時，總會遇到一群人，我總是對他們的產品發布不那麼重要感到有點難過，但這群人不是合適的受眾，但他們也知道 GeForce 在我們所做的每件事中都扮演著不可或缺的角色。
遊戲透過其核心的 GeForce 技術，並非走向邊緣，而是持續作為 Nvidia 技術創新和業務擴展的基礎。遊戲領域的需求和挑戰推動了關鍵技術的發展，這些技術隨後被應用於更高層次的領域如企業 AI、Omniverse 和機器人。雖然大型企業和 AI 工廠成為公司公開宣傳的重點，但遊戲仍然是 Nvidia 內部不可或缺且受到重視的部分。
