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本文内容整理自黄仁勋在英伟达日本峰会上的主题演讲，公开发表于2024年11月14日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=x8O6ChAWBxs
黄仁勋在Nvidia日本峰会上的主题演讲及对话孙正义
★内容导读：
此次演讲的核心主题是NVIDIA如何与日本生态系统合作，推动人工智能革命，并塑造一个由AI驱动的未来。黄仁勋提出的主要观点包括：
NVIDIA是模拟技术公司： NVIDIA的核心竞争力在于模拟技术，通过模拟物理、虚拟世界和智能，帮助预测未来，构建“时间机器”。 日本在NVIDIA发展史上的重要地位： 日本是NVIDIA许多“第一次”的发生地，例如第一个合作的游戏开发者（世嘉）、第一个使用CUDA构建超级计算机的机构（东京工业大学）、以及第一个采用NVIDIA移动处理器的项目（任天堂Switch）。 加速计算的变革： 加速计算并非取代CPU，而是增强CPU能力，将计算密集型工作负载转移到GPU上，从而实现CPU和GPU协同工作。这是一种全新的计算模型，需要全新的算法和领域专用库。 软件2.0时代与深度学习的民主化： 黄仁勋介绍了软件1.0（基于CPU的传统编码）和软件2.0（基于GPU的机器学习）的区别，强调了QDNN库在深度学习民主化进程中的作用，使得人工智能和机器学习的规模扩大了一百万倍，催生了ChatGPT等应用。 多模态人工智能与规模定律： 人工智能能够理解和生成多种模态的数据（文本、图像、视频、音频等），并遵循规模定律：模型越大，数据越多，AI越智能。这导致模型规模和计算资源需求的指数级增长。 推理规模定律和Blackwell系统： 黄仁勋介绍了推理规模定律，即AI需要进行多步骤推理和规划，而非简单的单步响应。Blackwell系统作为NVIDIA最先进的AI超级计算机，拥有超高的带宽和计算能力，能够满足不断增长的计算需求。 AI智能体（AI Agent）和Nemo平台： 黄仁勋提出了AI智能体的概念，将其比作数字员工，并介绍了Nemo平台，该平台提供构建AI智能体的全生命周期支持，包括数据准备、训练、微调、评估等。 物理AI（Embodied AI）与Omniverse平台： 黄仁勋阐述了物理AI（例如机器人）的重要性，并介绍了Omniverse平台，这是一个用于模拟物理AI的物理引擎，以及Isaac Lab和Groot系列工作流程，用于训练和测试机器人。 与SoftBank合作构建日本最大的AI工厂： 黄仁勋宣布与SoftBank合作，在日本建设一个拥有25艾字节算力的AI工厂，并利用SoftBank的网络基础设施构建一个覆盖全日本的AI网络（AI Grid），将AI能力扩展到各个领域。 AI的新工业革命： 黄仁勋认为，人工智能的出现标志着一次新的工业革命，类似于300年前电力带来的变革。每个公司和国家都必须参与AI的生产和应用，才能在未来保持竞争力。总而言之，黄仁勋通过一系列技术突破和战略合作，描绘了人工智能对日本乃至全球产业未来发展的深刻影响，并强调了NVIDIA在推动这一变革中的关键作用。
黄仁勋和孙正义简介
黄仁勋和孙正义，两位科技界的巨擘，引领着各自领域的发展。
黄仁勋（Jensen Huang），英伟达 (NVIDIA) 创始人兼首席执行官，被誉为“AI教父”。他带领英伟达从一家显卡制造商转型为AI计算领域的领军企业，其GPU产品在游戏、数据中心、人工智能等领域得到广泛应用。他精准的行业预判和果断的战略决策，推动了深度学习的快速发展，深刻地影响着全球科技格局。
孙正义（Masayoshi Son），软银集团创始人兼首席执行官，以其大胆的投资风格闻名。他创立的软银集团投资了众多科技巨头，包括阿里巴巴、雅虎日本等。他对未来科技的敏锐嗅觉和“豪赌”式的投资策略，使其成为科技投资领域的传奇人物。尽管投资也经历过波折，但他对科技变革的热情和推动创新的决心从未改变。
两位都具有远见卓识和非凡的领导力。虽然一个专注于技术创新，一个专注于资本运作，但他们都对科技的未来充满信心，并以各自的方式为科技进步贡献着力量。
黄仁勋在Nvidia日本峰会的Keynote演讲
黄仁勋： 你好，日本。欢迎来到英伟达人工智能峰会。你刚才看到的一切都是模拟的，都是模拟，没有动画。从根本上说，英伟达是一家模拟技术公司。我们模拟物理，模拟虚拟世界，模拟智能。通过我们的模拟，我们帮助你预测未来。所以在很多方面，英伟达在建造时间机器。
今天，我们将向大家介绍我们的一些最新突破。但最重要的是，这是一场关于日本生态系统的盛会。我们在这里有许多合作伙伴，350家初创企业，25万名开发者和数百家公司。我们来这里已经很久了。从我们公司成立之初，日本就一直对我们非常重要。
正是在日本，我们取得了许多第一，许多英伟达的第一次。我们的第一个游戏开发者与我们合作，那就是世嘉。著名3D游戏开发者铃木裕第一次与我们合作，将世嘉令人难以置信的3D游戏移植到英伟达的GPU上。这也是有人首次使用英伟达CUDA构建超级计算机——东京工业大学的Subame 1.2，这使得英伟达能够利用我们的GPU推进科学计算。
日本在很多方面都是第一。这也是我们第一次能够创建移动处理器，这导致了我们一个非常、非常重要的项目——任天堂Switch。如此多的第一次。现在，我们正处于一个新时代的开端：人工智能革命，一个新的产业，非凡的技术变革。这是一个令人兴奋的时代，但它也非常关键。所以我们来这里是为了与日本的生态系统、这里令人惊叹的公司合作，将人工智能带到日本，以便我们能够一起抓住我们面前这个非凡的机会。今天我们有很多合作伙伴，我要感谢他们。GMO互联网集团、惠普企业、微软Azure、三井物产是白金赞助商。我要感谢你们所有人。谢谢你们。
还有另外56家赞助商，感谢各位的光临，感谢你们的支持。英伟达发明了加速计算。加速计算并没有取代CPU。事实上，我们是计算领域几乎唯一一家不想取代CPU，而是希望增强CPU的公司，以便我们可以将计算密集型工作负载卸载到GPU上。这些是GPU。那是CPU。通过协同工作，我们可以利用两种处理器的最佳功能：一种非常擅长顺序处理的CPU，以及一种擅长并行处理的处理器，称为GPU。这我将在稍后讨论。但这正是加速计算，不仅仅是并行计算，而是加速计算——CPU和GPU协同工作。
这种计算模型对世界来说是全新的。事实上，仅使用CPU已经有60年历史了，从我出生后一年（1964年）开始算起。今天我们看到的世界上绝大多数运行在计算机上的东西都是运行在CPU上的。然而，计算模型正在发生变化，一种根本性的变化。但要做到这一点，你不能仅仅将顺序运行的CPU软件放在GPU上并行运行。我们必须创建很多新的算法。正如OpenGL使计算机图形应用程序能够通过图形处理器连接到加速一样，我们必须为许多不同的应用程序创建许多特定领域的库，就像OpenGL一样。
这些是我们公司拥有的350多个不同库中的一部分，其中一些非常重要。cuLitho用于计算光刻。计算光刻，包括制作芯片掩膜，由于涉及许多层，可能需要数周时间。我们将数周的计算缩短到数小时。当然，我们可以加快构建芯片的周期时间。但非常重要的是，我们还可以使光刻算法更精细地发展，使我们能够将半导体物理学推向远超2纳米、1纳米甚至更远。因此，计算光刻将通过cuLitho得到加速。
其他库包括用于稀疏求解器的QoDSS和AI Aerial，这是一个令人难以置信的新库，它使这台计算机能够运行5G无线电堆栈——本质上是在CUDA加速器上实时运行的无线电。我们还有用于量子模拟和量子电路模拟的CUDA-Q、用于基因测序的Parabricks、用于向量存储或向量数据库的QVS（用于索引和查询，这对于AI至关重要）、用于数值处理的cuPyNumeric，而NumPy是世界上最流行的数值处理库，有500万不同的开发人员依赖它。仅上个月就被下载了3000万次——一个令人难以置信的数字。它现在已完全针对多GPU和多节点应用程序进行了加速。
我们还有用于数据框处理的 cuDF，它是一种类似于 SQL、pandas 和 polars 的结构化数据处理工具。现在已经针对 cuOpt 进行了加速，速度提升了数百倍。Modulus 涉及 AI 物理学，然后是我们创建过的最重要的库之一，名为 QDNN。QDNN 用于深度神经网络，它处理深度学习堆栈的各个层。它使我们能够做到一些非凡的事情：通过创建 QDNN 并加速深度学习，我们使深度学习更加普及，在过去十年中，人工智能和机器学习的规模扩大了百万倍。
机器学习规模的百万倍增长，当然也带来了我们现在所知的 ChatGPT 这一令人难以置信的突破，即人工智能的出现。QDNN 做了一些非常特别的事情。它改变了软件的开发方式。
这就是以前软件的开发方式：软件 1.0。软件程序员编写代码来描述一个算法，也就是一个函数。这个函数就是软件。然后你提供输入，它预测输出。这段由人类编写的代码在 CPU 上运行效果最佳。软件 1.0 从根本上来说是关于编码的——编写在 CPU 上运行的软件。
软件 2.0 的出现是因为计算机现在速度非常快。你可以为它们提供海量示例观测数据，使它们能够自行学习和预测函数。我们将这种新的范式称为软件 2.0。它不再依赖传统的编码，而是依赖于机器学习。它不再是代码在 CPU 上运行，而是利用在 GPU 上运行的神经网络。
这些在 GPU 上运行的神经网络代表了一种新型操作系统的形成：一种使用现代大型语言模型的新型计算机使用方法。这种机器学习方法已被证明具有极高的可扩展性。您可以将其用于各种应用程序，包括数字化文本、语言、声音、语音、图像和视频。它本质上是多模态的，你甚至可以教会它理解氨基酸序列或任何有大量观测数据可用的东西。
好吧，第一步是理解数据的含义。仅仅通过研究互联网上的海量文本，我们就能理解单词、词汇、句法、语法，甚至通过寻找模式和关系来理解单词的含义。使用相同的方法，我们现在不仅能够理解不同数据类型（连接到不同的模态）的含义，例如，单词和图像，例如“猫”的文字和猫的图像现在连接在一起，学习多模态。我们现在甚至可以进行翻译和生成。因此，我们可以理解各种类型的数据，并且可以生成数据。
智能信息包含各种形式的智能。如果你看看当今涌现的创新型初创企业和应用程序，你可以识别出几种关键的技术组合。例如，文本到文本的转换可能涉及摘要、问答、文本生成和故事讲述。类似地，视频到文本技术侧重于字幕，而图像到文本则涉及图像识别。另一方面，文本到图像包括像 Midjourney 这样的图像生成工具，而文本到视频则包括像 RunwayML 这样的视频创作平台。可能性甚至更广泛，包括蛋白质描述到文本、文本到化学物质（用于药物发现），甚至视频和文本在机器人技术中的协同工作。每种组合都代表着一个新的行业或应用，突显了令人难以置信的寒武纪创新爆发，而我们才刚刚开始。
机器学习的一个决定性特性是我们所说的缩放定律。从本质上讲，模型越大，我们提供的数据越多，人工智能就越聪明。有令人信服的证据表明，随着我们增加模型大小和训练数据，智能的有效性、质量和性能会显著提高。事实上，每年行业都会将模型大小翻一番，这也需要相应地增加训练数据和计算资源——通常是四倍。推进人工智能所需的计算能力呈指数级增长，这导致了我们所说的训练缩放定律。这个过程包括预训练、后训练以及涉及强化学习和各种形式反馈的训练。后训练中合成数据生成的运用带来了显著的扩展，产生了优异的结果。
当 Strawberry 或 OpenAI 的 O1 发布时，它引入了一种新颖的推理方法——一种类似于 ChatGPT 的与 AI 的交互方法。然而，ChatGPT 是一种一次性操作；你只能提供一个问题或提示并收到直接的答案。实际上，思考往往超出了一次性格式，需要多步骤规划，在得出最佳答案之前考虑各种可能的解决方案。这种反思过程，一步一步地分解问题，体现了一种思维链。为增强推理而开发的技术允许更复杂的思考和规划，这在我们所说的推理缩放定律中得到了体现。这不仅仅是生成下一个词；它强调了人工智能思考和规划的重要性。
这两个同时存在的缩放定律突出了对加速计算的需求。对于每一代或架构，我们通常会看到性能提升一个数量级，同时将功耗和成本降低相同的倍数。因此，提高性能与降低成本和能耗是一致的。随着社会继续采用和集成人工智能，我们的集体使命是快速提高性能，同时扩大 AI 的覆盖范围和有效性，降低其成本和功耗。这种持续的演变促使我们采用一年一度的新进展周期。
然而，值得注意的是，人工智能挑战并非仅仅是基于硬件的。这些人工智能系统规模巨大。以 Blackwell 系统为例；虽然 Blackwell 指的是 GPU 和整体系统，但 GPU 本身就非常出色。它具有两个 Blackwell 芯片，每个芯片都是有史以来生产的最大芯片，拥有惊人的 1040 亿个晶体管，由台积电使用其最先进的 4 纳米工艺制造。这两个 Blackwell 芯片通过低能耗链路进行通信，带宽高达 10 terabytes 每秒，这对于系统的性能至关重要。这种配置象征着维持人工智能进步所需的巨大规模和复杂性。
两个芯片之间有数千个互连，带宽为 10 terabytes 每秒。它连接了来自 SK 海力士和美光的八个 HBM3E 内存，这些内存的运行速度都为 8 terabytes 每秒。这两个 GPU 通过另一个非常低功耗、非常节能的 SERDES 连接到 CPU，带宽为 1 terabyte 每秒。
★SERDES，是Serializer/Deserializer的缩写，中文译为串行器/解串器。它是一种将并行数据转换为串行数据进行传输，并在接收端再将串行数据转换为并行数据的电路。 简单来说，SERDES就像一个数据转换器，它能高效地处理高速数据传输，常用于需要长距离或高速率数据传输的应用场合，例如高速网络、数据中心互联和高性能计算等领域。SERDES的核心功能在于提高数据传输速率和减少传输线数。
每个 GPU 通过 NVLink 以 1.8 terabytes 每秒的速度连接。这是每秒大量的 terabytes。之所以需要这么高的带宽，是因为这个系统无法单独工作。即使是有史以来最先进的计算机，也无法独立执行人工智能任务。它通常需要与数千台其他计算机协同工作，作为一个统一的系统运行。有时，它们必须单独运行以响应不同的客户或查询。因此，操作可以是协调一致的，也可以是独立的。
为了使 GPU 能够作为一个有凝聚力的单元工作，我们使用了网络系统，包括两个 CX7，它们将这个 GPU 与数千个其他 GPU 连接起来。但是，NVLink 仍然至关重要。它允许我们将一个机架中的多个 GPU 连接起来，这个机架就在我身后。这个机架通过 NVLink 以 1.8 terabytes 每秒的速度连接，提供的带宽是全球最高带宽网络的 35 倍。此功能使我们可以将所有这些 GPU 连接到此 NVLink 交换机。
每个机架中有九个 NVLink 交换机。每个机架包含 72 台计算机，所有这些计算机都通过此 NVLink 主干互连。这种复杂的设置能够提供高级人工智能应用程序所需的强大计算能力。
这是电缆，铜线，50磅重的铜线，由这款令人难以置信的SERDES，我们称之为NVLink的令人难以置信的I/O直接驱动。它们这样连接到计算机，连接到NVLink。这个交换机将所有这些计算机连接在一起，作为一个整体。因此，结果是72台这样的计算机连接在一起，构成一个大型GPU，一个极其庞大的GPU。从软件的角度来看，它就是一个巨大的整体。这些机架，这些NVLink，
72个系统。这个机架，这个机架重达3000磅。它不可能搬到这个舞台上来；否则，我会给你们展示的。它重3000磅，功率为120千瓦。我的朋友们都在这里；相当于很多很多个任天堂Switch的功率。它不可移动，但非常强大。
这就是Blackwell系统。我们设计它可以配置成像这样的大型集群，或者配置成一个拥有成千上万甚至数十万个节点的巨大数据中心。它们通过这些交换机连接，其中一些是量子InfiniBand交换机。
如果您想要一个专用的人工智能工厂或NVIDIA Spectrum X革命性的以太网系统，您可以将其集成到您现有的以太网环境中。我们可以用这些构建AI超级计算机。我们可以将它们集成到企业数据中心、超大规模数据中心或将它们配置到边缘。Blackwell系统不仅功能强大，而且适应性极强，可以融入世界各地计算基础设施的各个角落。这就是Blackwell系统。当然，Blackwell系统的顶部是计算机，但最重要的是，如果没有在其上运行的所有软件，这台计算机根本无法运行。
当您看到这些带有所有液冷装置和所有布线的计算机时，您会感到震惊。您如何编程这样一个令人难以置信的计算机呢？这就是NVIDIA软件堆栈发挥作用的地方。这涵盖了我们在CUDA、Nickel和Megatron内核方面的所有努力，以及我们多年来创建的所有软件，例如Tensor RTLM和Triton。所有这些集成到系统中的软件使得每个人都可以部署世界各地的人工智能超级计算机。
然后，当然，在顶部，我们有AI软件，使人们可以轻松地构建AI。因此，问题出现了：什么是AI？
什么是AI？我们以许多不同的方式谈论AI，但我认为有两种类型的AI将非常流行。并且我认为有两种思维模型非常有用。对我来说非常有用。第一种AI基本上是数字AI工作者。这些AI工作者可以理解、可以计划、可以采取行动。有时会要求数字AI工作者执行营销活动、支持客户、提出制造供应链计划、优化芯片、帮助我们编写软件。
也许是一个研究助理，一个药物研发行业的实验室助理。也许这个代理，你知道，是CEO的导师。也许所有员工都有一个导师。这些AI，这些数字AI工作者，我们称它们为AI代理，基本上就像数字员工。
就像数字员工一样，您必须培训他们。您必须创建数据以欢迎他们加入您的公司并向他们介绍您的公司。根据您希望他们发挥的作用，您会培训他们掌握特定技能。培训完成后，您会对他们进行评估，以确保他们学习了应该学习的内容。
您会对他们进行限制，以确保他们完成被要求做的工作，而不是没有被要求做的工作。当然，您会操作它们，部署它们，并从Blackwell为它们提供能量，Blackwell的AI令牌。他们与其他代理互动，作为一个团队协作解决问题。
好吧，您将看到各种各样的代理，我们创建了几样东西，使生态系统更容易为公司构建AI代理。NVIDIA不从事服务业务，我们不创建；我们不提供最终产品。我们不提供解决方案。
但我们确实提供了使生态系统能够创建AI、交付AI并持续改进AI的赋能技术。AI代理生命周期平台称为Nemo。Nemo为我提到的每个阶段都提供库，从数据管理到训练到微调到合成数据生成到评估到防护。这些库集成到世界各地的工作流程和框架中。我们正在与Accenture和Deloitte等AI初创公司和服务提供商以及全球公司合作，将其带给所有大型组织。此外，我们与ServiceNow等独立软件供应商（ISV）合作，使他们能够创建利用其平台的代理。
目前，用户通过许可平台与ServiceNow互动，允许员工与之互动以寻求帮助。但是，将来，ServiceNow还将提供广泛的AI代理，公司可以租赁这些代理——基本上是旨在帮助解决各种问题的数字员工。我们与ServiceNow的合作扩展到SAP、Cadence、Ansys和Snowflake等其他主要公司，因为我们的目标是开发能够显著提高组织内生产力的代理。
这些代理拥有理解、推理、规划和采取行动的能力。它们不是单个AI模型，而是AI模型的集合或系统。Nemo在构建这些复杂的系统方面发挥着至关重要的作用。此外，我们创建了预训练的AI模型，打包为NIM，它们基本上是提供AI功能的微服务。与过去软件打包在盒子里并在CD-ROM上交付不同，今天的AI封装在能够进行智能交互的微服务中。
您可以与该软件对话，因为它理解您的意思，并且可以与其他软件或AI互连，最终促进AI代理的创建。这构成了这些代理运行方式的基础。让我举一些这些代理的例子。
代理式AI正在改变每个企业，它使用复杂的推理和迭代规划来解决复杂的多步骤问题。AI代理通过即时洞察帮助营销活动更快地上线，帮助优化供应链运营，节省数亿美元的成本，并将软件安全流程从几天缩短到几秒钟，方法是帮助分析师对漏洞进行分类。使代理式AI如此强大的原因在于它能够将数据转化为知识，并将知识转化为行动。在此示例中，数字代理可以使用来自一组信息密集型研究论文的见解来教育个人。它使用NVIDIA AI蓝图构建。这些是具有NVIDIA加速库、SDK和NIM微服务的参考工作流程，可帮助您快速构建和部署AI应用程序。使用AI应用程序。多模式PDF数据提取蓝图有助于构建数据摄取管道，而数字人蓝图则提供了流畅的拟人化交互。
黄仁勋： 比如James是一个数字代理，可以摄取PDF研究论文，包括图像、图表和表格等复杂数据，并生成通过交互式数字人界面交付的高级摘要。
James还可以根据论文回答问题或生成新的内容。英伟达AI赋能企业自动化流程、获取实时洞察并提高工作效率。AI代理由三个部分组成：Nemo、NIMS和蓝图。这些都是参考资料，您可以以源代码形式获取，以便根据需要使用它们并构建您的AI代理团队。这些代理都不能完成任何人100%的任务或工作。然而，所有代理都能完成您50%的工作量。这是一个巨大的成就。
与其考虑AI会取代50%的人的工作，不如考虑AI会为100%的人完成50%的工作。从这个角度来看，您就会意识到AI将有助于提高公司生产力。有人问我：“AI会取代你的工作吗？”我总是这样回答，因为这是事实：AI不会取代你的工作，而是别人使用AI会取代你的工作。因此，请务必尽快开始使用AI。
第一类是数字AI代理，它们是数字AI。第二个应用是物理AI。同样的基本技术现在已经具体化，并存在于机械系统内部。当然，机器人技术将成为世界上最重要的产业之一。到目前为止，机器人技术一直受到限制，原因非常明确。事实上，在日本，全球50%的制造机器人是由川崎、发那科、安川和三菱等公司制造的，这四家领先企业制造了全球一半的机器人系统。
尽管机器人推动了制造业的生产力，但扩展机器人产业却非常困难。这个产业长期以来一直停滞不前。原因在于它过于特定；它不够灵活，无法应用于不同的场景、条件和工作类型。我们需要更灵活的AI，一种能够自我适应和学习的AI。请注意我们迄今为止描述的技术：自主AI。无论您是谁，都应该能够与这些代理进行交互。
虽然AI给出的回应质量可能并不总是与人类回应的质量相匹配，但事实上，许多回应甚至比我们能产生的更好。因此，我们可以将这项通用AI技术应用于具体化AI、物理AI或称之为机器人技术的世界。
为了使机器人技术蓬勃发展，我们需要构建三台计算机。第一台计算机用于训练AI，类似于我之前分享的例子。第二台用于模拟AI；您需要为AI提供一个练习、学习和接收可从中学习的合成数据的空间。我们称之为Omniverse，它是我们用于创建物理AI和机器人的虚拟世界数字孪生套件库。在Omniverse中进行训练、验证和评估后，您可以将模型部署到物理机器人中。在机器人内部，我们有专门为机器人技术设计的处理器，称为Jetson Thor。Thor是一款专为机器人与人交互而设计的机器人处理器。这个过程为AI创建了一个持续的学习和适应循环。
AI代理生命周期平台，有一个这样的平台，Omniverse平台，可以让你创建AI。最终，你想要的是AI。请注意左侧，它看到一个世界；它看到视频，看到周围环境和情况。你告诉它你想要什么，这个AI就会生成关节运动。就像我们使用文本生成视频一样，我们可以使用文本生成化学物质。对于药物，我们可以使用文本生成关节运动。好的，所以这个概念与生成式AI非常相似。这就是为什么我们认为现在我们拥有Omniverse和我们构建的所有计算机（这三台计算机）以及最新的生成式AI技术之间必要的技术，现在是人类机器人时代来临的时候了。
现在，为什么人类机器人如此困难？很明显，为人类机器人开发的软件极其困难。然而，好处是难以置信的。只有两种机器人系统可以轻松部署到世界上。第一个是自动驾驶汽车。原因是我们创造了适应汽车的世界。第二个是类人机器人。这两个机器人系统可以部署在世界任何地方的已开发地区，因为我们为人类创造了这个世界。这两种技术都极其困难，但现在是时候了，其影响将是巨大的。
在本周的机器人学习会议上，我们宣布了一个非常重要的全新框架。它被称为Isaac Lab。Isaac Lab是一个强化学习虚拟仿真系统，允许您教人类或机器人如何成为人类或机器人。在此基础上，我们创建了几个工作流程。第一个工作流程是Groot Mimic。Groot Mimic是一个框架，用于向机器人演示如何执行任务。您使用人类演示，然后使用领域随机化模拟该环境，这会生成数百个与您的演示类似的其他示例，以便机器人可以学习泛化。否则，它只能执行那个非常具体的任务。使用Mimic，我们可以泛化它的学习。
第二个是GrootGen。GrootGen使用Omniverse中的生成式AI技术，使我们能够创建大量领域随机化的环境示例以及我们希望机器人执行的动作。因此，我们正在生成大量测试、评估系统和评估场景，机器人可以尝试执行并改进自身，学习如何成为一个优秀的机器人。
第三个是Groot Control。Groot Control是一个模型蒸馏框架，允许我们将学习到的所有技能蒸馏成一个统一的模型，使机器人能够执行运动技能。机器人不仅会自主运行，而且请记住，未来的工厂也将是机器人的。这些工厂将是协调机器人的机器人工厂，建造机械系统也是机器人的。让我来展示一下。
物理AI具体化了机器人，例如安全地在现实世界中导航的自动驾驶汽车、执行复杂工业任务的操作器以及与我们一起协同工作的类人机器人。工厂将由物理AI具体化，能够监控和调整其运营或与我们进行沟通。英伟达构建了三台计算机，使开发人员能够创建物理AI。模型首先在DGX上进行训练，然后使用Omniverse中的强化学习物理反馈对AI进行微调和测试。最后，经过训练的AI在英伟达Jetson AGX机器人计算机上运行。
英伟达Omniverse是一个基于物理的物理AI模拟操作系统。机器人使用Isaac Lab（一个建立在Omniverse上的机器人训练场）中的Groot工作流程学习并微调其技能。这些工作流程包括Groot Gen，它生成多样化的学习环境和布局；Groot Mimic，它基于少量现实世界捕获创建大规模合成运动数据集；以及Groot Control，它促进神经全身控制。此设置不仅推动了单个机器人的发展，也推动了自动化工厂的未来发展。
未来的工厂将协调机器人团队，并通过数千个传感器监控整个运营。对于工厂数字孪生，它们利用名为Mega的Omniverse蓝图。使用Mega，工厂数字孪生将填充虚拟机器人及其AI模型，作为机器人的大脑。机器人通过感知其环境、推理、计划其下一个动作，最后将这些计划转换为动作来执行任务。
这些动作由Omniverse中的世界模拟器在环境中进行模拟，结果通过Omniverse传感器模拟被机器人大脑感知。基于这些传感器模拟，机器人大脑决定它们的下一个动作，从而创建一个连续的反馈回路，同时Mega精确地跟踪工厂数字孪生体中所有事物的状态和位置。这种软件在环路测试将软件定义的流程带入物理空间和实体，使工业企业能够在将变更部署到物理世界之前，在Omniverse数字孪生体中模拟和验证这些变更，从而显著降低风险和成本。
物理AI时代已经到来，正在改变世界重工业和机器人领域。
不可思议的时代。我们有两个机器人系统。一个是数字的，我们称之为AI智能体。你们在办公室使用它们，与员工协作。第二个是物理AI，物理AI系统，机器人。这些物理AI将是公司制造的产品。因此，公司将利用AI来提高员工的生产力。我们将利用AI来驱动和赋能我们销售的产品。未来的汽车公司将拥有两家工厂。一家工厂制造汽车，一家工厂生产汽车中运行的AI。这就是机器人革命。世界各地正在进行如此多的活动，我难以想象。
没有比日本更适合引领机器人AI革命的国家了。原因是，正如你们所知，这个国家热爱机器人。你们热爱机器人。你们创造了一些世界上最好的机器人。这些是我们从小就熟悉的机器人。
这些是我们一生都热爱的机器人。我甚至没有展示一些我最喜欢的，例如《魔神Z》、《高达》。我希望日本能够利用人工智能的最新突破，并将其与你们在机电一体化方面的专业知识相结合。世界上没有哪个国家比日本在机电一体化方面拥有更强的技能。这是一个非凡的机会，你们必须抓住它，我希望我们能够一起努力，使这个梦想成为现实。
NVIDIA AI在日本发展得非常好。我们这里有很多合作伙伴正在做出重大贡献。我们的合作伙伴正在构建大型语言模型，包括东京科学研究所、乐天、Southbank Intuitions、NTT、富士通、NEC和名古屋大学，以及Kotoba Technologies。
此外，在右上方，我们有与AIST、软银、Sakura Internet、GMO互联网集团、HiRezo、KDDI和Rutelia合作的AI云，所有这些都在这里构建AI云，以培育一个能够在日本蓬勃发展的生态系统。
许多机器人公司开始了解AI目前提供的功能，以利用现有机会。像安川电机、丰田和川崎重工这样的知名公司正在朝着这个方向迈进。
Reputa医疗影像系统、佳能、富士胶片、奥林巴斯，都在利用AI，因为未来这些医疗器械将更加自主。这几乎就像一个护士，一个AI智能体，在医疗器械内部，帮助护士引导诊断。AI的应用方式多种多样，药物研发行业也是如此。我对这里的进步感到高兴，我们希望加快步伐，以利用AI革命的优势。好吧，这个行业正在发生变化。
正如我前面所说，计算机行业已经从运行在CPU上的编码，转变为现在运行在GPU上的机器学习。从一个生产软件的行业，我们现在已经成为一个制造人工智能的行业。人工智能是在工厂里生产的。它们24/7全天候运行。当你们授权软件时，会将其安装到电脑中；该软件的制造和分销就完成了。然而，智能永无止境。
你们正在与所有AI互动，无论是AI智能体还是AI机器人。智能的标记或单元以数字表示。这些标记以各种方式构成，成为言语中的智能、方向盘中的智能、自动驾驶汽车中的智能、驱动人类机器人的马达中的智能，以及蛋白质、化学物质和药物研发中的智能。所有这些标记都在这些工厂中生产。
这些基础设施，这些工厂以前从未存在过；这是一个全新的概念，这就是为什么我们看到世界各地都在进行大量发展的原因。我们第一次拥有一个全新的行业，一个全新的工厂生产全新的东西——我们称之为人工智能。这些工厂将由公司建造，每个公司都将成为AI制造商。任何公司都不能不制造或生产人工智能。任何公司怎么能承受不起不生产智能？任何国家怎么能承受不起不生产智能？
你们不必生产芯片。你们不必生产软件。但是你们必须生产智能。这是至关重要的。这是你们是谁的核心。这是我们是谁的核心。因此，我们有了新的行业，AI工厂。
这就是为什么我称之为新的工业革命的原因。上次发生这种情况是在300年前，那时发现了电力。电力和电力生产导致了新型工厂的创建。这家新工厂是一座发电厂，并创造了一个名为能源的新兴产业。几百年前，根本不存在能源产业；它是在工业革命期间出现的。
现在我们有一个以前从未存在过的全新行业。人工智能建立在计算机行业之上，但它被各个行业利用和创造。你们必须创造自己的AI。制药业创造自己的AI。汽车业创造自己的AI。机器人行业创造自己的AI。每个行业，每家公司，每个国家都必须生产自己的AI。
一场新的工业革命。我有一个非常重要的公告要宣布。
今天，我们宣布与软银合作，为日本带来并构建AI基础设施。我们将一起建造日本最大的AI工厂。它将由NVIDIA DGX构建。建成后，它将拥有25艾字节AI算力。请记住，世界上最大的超级计算机最近才达到1艾字节算力。这是一个拥有25艾字节AI算力的AI工厂，用于生产AI。
但为了分发AI，软银将集成NVIDIA的Arial（我前面提到的引擎），它运行在CUDA上的5G无线电。通过这样做，我们可以统一和结合无线电计算机、基带和AI计算机。
从5G RAN开始，我们现在可以将电信网络发展和改造为AI RAN。它能够承载语音、数据、视频，但在未来，我们还将承载AI——一种新型的信息，智能。这将通过软银在日本的20万个站点进行分发，服务于5500万客户，AI工厂和生产AI。
和AI分销网络来分发，AI RAN来分发AI。我们还将在其之上添加一种新型商店，AI商店，以便软银创建的AI和第三方创建的AI可以提供给5500万客户。正如我之前提到的，我们将在此之上构建这些应用程序，使用NVIDIA AI Enterprise，并会有一个新的商店向所有人提供AI。这是一个了不起的发展。结果将是一个遍布日本的AI网络。现在，这个AI网络将成为基础设施的一部分，也是最重要的基础设施之一。
记住，你们需要拥有工厂和道路，作为基础设施的一部分，以便你们能够制造和分发商品。你们需要能源和通信，作为基础设施的一部分。每次为基础设施创造一些根本性的新事物时，都会创造新的产业和新的公司，新的经济机会和新的繁荣。如果没有道路和工厂，我们如何拥有工业革命？如果没有能源和通信，我们如何拥有IT革命？每一个新的基础设施都打开了新的机会。
与软银合作，在日本实现这一切，令我无比兴奋。宫川先生的团队应该就在现场。与你们合作真是太棒了，我真的很高兴我们能做到这一点。这完全是一场革命。这是第一个将电信网络、通信网络转变为人工智能网络的案例。
让我向你们展示一下它的功能。它能做的事情令人惊叹。例如，我现在站在一个基站，一个无线电塔下面，汽车上有摄像机，汽车的视频被传输到拥有AI的无线电塔。这个无线电塔拥有视频智能和视觉智能。因此，它可以看到汽车看到的东西，并且可以理解汽车看到的内容。这种AI模型可能过于庞大，无法安装在汽车内部，但安装在基站内则不成问题。利用传输到基站的视频，它可以理解发生在汽车及其周围环境中的任何事情。
这只是在边缘使用AI保障人们安全的一个例子，或者这可以作为自动驾驶汽车的空中交通管制系统。应用是无限的。我们还可以使用这个基本概念将整个工厂变成一个AI。这边是一个工厂，有很多摄像头。摄像头将数据传输到基站。令人惊叹的是：由于所有摄像头和运行的AI模型，现在这个工厂变成了一个AI。你可以与工厂对话。询问工厂发生了什么，是否有任何事故，或者是否有任何异常情况。你可以询问今天是否有人受伤，它会给你一份每日报告。你只需要询问工厂，因为它现在已经变成了一个AI。这个AI模型不必在工厂运行；它可以在软银的无线电塔中运行。
这是另一个例子，但可能性无数。你基本上可以将每一个物理物体变成一个AI——体育场、道路、工厂、仓库、办公室、建筑物。它们都可以成为AI，你可以像与ChatGPT对话一样与它们对话。例如，你可能会询问通道的状况，询问是否有任何障碍物或溢出物。你只是在和工厂说话，而它已经观察到了一切。它理解它所看到的东西。它可以推理并计划行动，或者只是与你沟通。
然后你会得到这样的回应：“不，仓库的通道没有任何障碍物、溢出物或危险。视频中通道的状况看起来井然有序、干净，没有障碍物或危险。” 你正在与工厂对话。这太不可思议了。你正在与仓库对话；你正在与汽车对话，因为所有这些现在都变得智能化了。
接下来，我有一位非常特殊的嘉宾要谈谈我们今天的公告，也要谈谈将AI引入日本。这位我的朋友……你们可能认识他。我的这位朋友真的非常独特。孙正义在哪儿？孙正义在哪儿？他在吗？
孙正义： 啊，太好了，Jensen。让我告诉你一些事情。我不知道你是否知道这个。
黄仁勋： 我们一直参与其中。我在科技行业工作很长时间了，从个人电脑革命开始。计算机行业从个人电脑发展到互联网，再到云计算，到移动云，再到人工智能。
孙正义： 是的。漫长的旅程。
黄仁勋： 孙正义是世界上唯一一位企业家，也是唯一一位创新者，他在每一代技术变革中都选择了赢家并与赢家合作。记住，是孙正义把比尔·盖茨带到日本的。是孙正义发明或把杨致远带到日本的。是孙正义使中国的云计算产业——阿里巴巴——成为可能的。是孙正义把史蒂夫·乔布斯和iPhone带到日本的。你们许多人可能不知道，但有一段时间，孙正义是英伟达的最大股东。
孙正义： 呜呜呜😭
黄仁勋： 没关系。我们可以一起哭。坐下，坐下。坐下。你是怎么做到的？你是如何挑选的？在计算历史上每一次技术革命中的创新者，创造者。100%的成功率。
孙正义： 我认为我只是运气好。我出生在正确的时代。我遇到了像你一样伟大的企业家。这是一种激情，一个梦想，一种本能，你可以嗅出谁是真正的先驱，谁是真正的创新者。我真的很幸运，但我们有相同的愿景，我们可以嗅到它，就像狼闻到狼的气味一样，我想我们互相闻到了对方的气味。
黄仁勋： 现在，孙正义，当你回顾历史时，这次转型，这个平台的转变，这场革命，它与之前的有何不同？你感觉有什么不同？
孙正义： 我认为这是未来最激动人心、最充满活力的前沿。这是前所未有的，规模是之前的100倍、1000倍。这是最大的浪潮。我完全这么认为。
黄仁勋： 是的，我认为从数学角度或工业角度来看，重要的是要意识到，虽然人工智能是软件，但它是一种非常不同类型的软件。
孙正义： 是的。
黄仁勋： 你我创造并参与其中的软件行业是一个工具行业。它是人类使用的工具。这是第一次，这种新型软件，神经网络、大型语言模型、智能体、机器人，不是工具，而是技能。是任务。它们可以工作。它们可以执行工作。而这个行业，这个市场，这个工作行业，不是1万亿美元，而是100万亿美元。这就是我们意识到这个行业实际上不是IT行业的转型，而是每个行业的转型的原因，这就是为什么它如此重要。
孙正义： 是的，人类是唯一一种与任何其他物种相比拥有超级大脑的动物。由于大脑的力量，人类如此强大。如果你只比较肌肉，对吧？狮子和大象，它们的肌肉更大。但人类拥有最聪明的大脑。而如今GDP的每一项活动都是基于人类某种类型的大脑活动。所以我认为每个行业都会受到这场革命的影响。
黄仁勋： 是的，当然，令人惊奇的一点是，在一个受原子支配的行业里，
这个行业的规模是有限的，对吧？因为你只能移动这么多原子，它们很重。
孙正义： 没错。
黄仁勋： 但人工智能行业是电子的行业。它受量子力学支配。它可以无限大。
孙正义： 是的，而且与仅仅移动物体相比，智能更有价值得多，你认为呢？思维链、推理，太神奇了。
黄仁勋： 是的，Masa，我们今天一起宣布的事情之一是建设日本的AI网络。是的，是的。这个AI网络将拥有用于开发AI模型的AI工厂，还将拥有用于在日本各地分发AI模型的AI RAN（人工智能无线接入网）。我们共同研发的AI工厂和AI RAN的架构是革命性的，世界上没有任何类似的东西。日本将成为世界第一。
孙正义： 是的，其他每家电信公司都必须追随这股新潮流。
黄仁勋： 所以我想问你几个问题。首先，软银将如何自己使用这项技术，以及如何用于你的子公司？你认为这个AI网络将如何彻底改变日本的AI？
孙正义： 是的，正如你刚才提到的，我们的蜂窝塔过去只承载用于电信和互联网浏览的比特。然而，现在，凭借这个我们密集互连的智能网络，它将成为日本智能基础设施的一个巨大的神经网络。这将非常神奇。
黄仁勋： 是的。当然，你也可以将其用于你的子公司，例如LINE和雅虎日本，以及PayPay。没错。你会创造人工智能，使你的所有服务对你的消费者更有乐趣、更有用。是的。但我非常兴奋的一件事是，让这种资源能够为日本的科研人员、学生和初创公司提供服务，让他们蓬勃发展。
孙正义： 是的，绝对的。在你的支持下，我们正在日本建设最大的AI数据中心，我正在与宫川讨论，我们应该将这个平台提供给许多研究人员、学生和初创公司，以便我们可以鼓励他们。我们正试图提供补贴，以便他们能够获得更好的访问权限和更多的计算能力。
黄仁勋： 是的。建设基础设施需要大量的资金投入。是的。你们对日本下了很大的赌注。是的。你知我知，我们之前讨论过这个问题。在很多方面，日本在机电一体化时代都处于技术领先地位。是的，在那次工业革命中，机械技术和电子技术结合在一起。事实上，即使在那时代的消费电子产品领域，日本也真正引领了世界。然后，当IT产业和软件兴起时，却错失了良机。我认为在过去的三十年中，随着软件产业在西方和中国蓬勃发展，日本本可以更积极一些。
孙正义： 完全同意。在那些日子里，甚至在某种程度上直到今天，大型企业、媒体和那些有经验的人们都认为制造实体产品具有真正的价值和意义。他们认为实体产品具有合法价值，而软件则被视为虚无缥缈的东西，他们不信任其价值。这种心态在日本持续了很多年，导致年轻的创业者和年轻一代感到沮丧。
尤其是在网络泡沫破裂之后，对初创企业的批评非常多，我也受到了很多批评。这种强烈反弹是对年轻新星的惩罚，并导致了社会内部的消极情绪。我认为我们需要重燃这种热情。正如你提到的，通过将人工智能与机器人技术相结合，我们可以创造出真正具有创新性的东西。
在日本，我们把原子小金刚称为铁臂阿童木，这是我最喜欢的卡通片。它强调了一个重要的点：你不能只有肌肉；你还需要有智慧。机器人必须能够与我们交流和互动，表现出像朋友一样的热情。我相信这些前端挑战在日本非常需要。
黄仁勋： 是的，我认为现在是软件时代。好消息是，这是一个新时代的开始。是的。
孙正义： 重启。再一次重启。
黄仁勋： 没错，这个行业正在重启。是的。你可以看到整个技术栈都在被重置，因为上一代的公司在新一代中表现不佳。没错。因此，出现了一个全新的技术栈，一个全新的机遇。日本必须抓住这个优势。绝对的。必须利用这次机会。人工智能与软件非常不同。对。人工智能需要数据，需要领域专业知识。是的。如果你是一位艺术家，你就拥有领域专业知识。没错。如果你开发电子游戏，你就拥有领域专业知识。如果你寻找药物，发现药物，你就拥有领域专业知识。如果你拥有领域专业知识，你就可以用数据来描述你的专业知识。这些数据可以用来训练AI模型。这个AI模型就变成了你的AI。没错。
孙正义： 至少日本政府没有试图压制这场AI革命。其他一些国家试图过度保护人工智能，因此法规变得有些疯狂。在日本，至少我们很幸运，这一次，日本政府似乎没有试图压制，至少没有设置障碍，好吗？所以我认为，但他们应该鼓励更多。他们应该鼓励更多。正如你所说的，这是重启。这是赶上这场新革命的时刻。我们不能错过这次机会。
黄仁勋： 不能错过这次机会。当然，为了成为AI革命的一部分，你需要这个机会，你需要基础设施。对。这种类型的软件，因为它属于机器学习，
孙正义： 你会购买很多你的芯片。
黄仁勋： 谢谢。谢谢。是的。你需要基础设施，你需要AI工厂。是的。没有基础设施，就不可能创造AI。绝对的。绝对的。这就是软银在日本建设AI网络的原因。是的。你将催化、激活、加速这里已经存在的所有活动。
孙正义： 我们将以我们的行动来证明。
黄仁勋： 是的。希望今天我们与日本350家初创公司合作，在全球22000家初创公司中。因此，我们必须鼓励年轻的企业家、创新者们积极参与AI，大胆尝试，勇于突破。基础设施正在建设中。
孙正义： 是的，正如我所说，宫川和我正在讨论，我们将在日本建立一个最大的AI数据中心。我们将提供许多扶持项目，补贴计算能力，以便他们能够几乎免费地试用他们的新模型，试用他们的各种AI应用。你们也应该捐赠一些，对吧？Jensen，大多数情况下，都是初创企业，初创企业。
黄仁勋： 每次见到Masa，我都要花钱。
孙正义： 这对每个人都好。
黄仁勋： Masa，你对日本AI的未来最兴奋的是什么？你希望什么？你的梦想是什么？
孙正义： 嗯，你看，正如你所说，我对AI机器人充满热情。我认为AI医疗解决方案。我认为医疗AGI即将到来。我认为会有很多新的智能体，我们有Line，我们有雅虎和其他服务，PayPay。我们可以为帮助日本人的生活方式创建许多特定的AI智能体。
这不能仅仅来自美国。我们了解日本人的行为、文化、本地智慧以及与日本许多、许多网站的API。所以我认为智能体，你提到的企业AI智能体，是必不可少的。我绝对支持这一点，并且我对它带来的可能性感到兴奋。
然而，我也相信个人智能体将真正成为我们每个人生活中的一部分。比尔·盖茨曾提到过每台电脑上都有一台PC，而史蒂夫·乔布斯则谈到了每个人手中都有一部智能手机。我认为现在是时候说AI智能体应该对每个人都可用。我们每个人都应该拥有自己的个人智能体。
这些个人智能体将以各种方式帮助我们，例如帮助我们制定旅行、度假甚至教育计划。随着技术的进步，这些智能体无疑将在增强我们的日常生活体验方面发挥关键作用。
黄仁勋： 你能想象一个AI智能体……
孙正义： 没错。我们的孙辈们，他们从一岁起就和iPhone一起长大。他们说话，每次看到图片，他们都会这样做。即使是静态图片。对吧？因为他们天生就有两只手指，他们认为每张图片都可以放大。
孙正义： 将来，他们会看到一张照片，然后和它说话。对，他们会说话。是的，他们会希望它回应。他们从一岁起就会拥有智能体，他们的个人智能体，就像你的第二个身体，看着你，和你一起成长，了解一切。你生病了，你健康了。你的导师。从你还是个孩子的时候起。
黄仁勋： 没错。记住你读过的所有东西，记住它教给你的所有东西，对吧？你的专属亚里士多德。
孙正义： 完全正确，完全是数字孪生。我认为这真的即将到来。拥有日本本土的知识、文化等等，本土智能体将拥有一个巨大而令人惊叹的未来。
黄仁勋： 是的。你知道，Masa，各国正在逐渐意识到的是，他们国家的资料，他们公民的资料，编码了国家的知识、文化和智慧。而这些数据属于国家。
孙正义： 就像它是国家资源一样。国家安全。
黄仁勋： 并且每个国家都应该处理这些数据，处理并将其转化为适合本国人民的AI。完全正确，完全正确。将其外包给其他人是毫无意义的。
孙正义： 不，这非常非常重要。这是一个主权数据中心，每个主权国家、每个国家、每个政府都必须将其国家安全数据迁移到他们自己的数据中心，AI数据中心。这成为你必须在自己的国家拥有的东西。每个国家都必须拥有国家安全、数据安全。我认为这将成为每个国家保护的规章制度。
黄仁勋： 是的，每个国家都会产生自己的情报，当然每个公司都会产生自己的情报或自己的AI。是的，一家公司怎么可能？不创建自己的AI？
孙正义： 这就像把你的大脑交给别人一样。
黄仁勋： 没错，没错。我认为世界正在觉醒于这个想法。最重要的部分是第一部分。必须存在一个国家电网，一个AI电网。如果没有道路，就不可能有汽车工业。
所以现在你们已经为日本建造了AI道路。在此基础上，各种新服务、新公司可以蓬勃发展。所以，真的，真的为此感到兴奋。Masa先生，你能想象一下，如果今天你是最大的股东？
孙正义： 呜呜呜，我不知道。我们尝试了三次。我以为是两次，不，不，不，第一次我们通过自己从市场上购买成为你的股东，我们谈到了，你知道，对吧，你和我……10年前的私下谈话。别说了。10年前，10年前在我的花园里。我知道，我后悔了。在我的花园里，在我的家里。
黄仁勋： 所以没有什么……好吧，让我告诉你Masa说了什么。你们准备好了吗？所以Masa说，Jensen，市场并不理解英伟达的价值。你的未来令人难以置信。是的。但是市场并不理解英伟达的价值。而且你的痛苦之旅还会持续一段时间。因为你正在创造这个未来。所以，让我给你钱去买英伟达。他想借钱给我买英伟达。全部。现在我后悔没有接受你的建议。
孙正义： 那是个好主意。那是最好的主意，对吧？现在我们都很伤心。那是我收购ARM一个月后的事。是的。然后我们谈到了……
黄仁勋： 合并两家公司。是的。
孙正义： 那也是一个好梦。那是第三次。那是第三次尝试。对吧？首先，我们谈到了私有化。然后第二次是我，我只是从市场上购买。然后第三次是合并。三次尝试。
孙正义： 哦，我的上帝。哦，我的上帝。
黄仁勋： 好吧，现在我们将一起创造不可思议的价值。是的。所以英伟达和软银将合作。我太高兴了。我很高兴我们正在日本做一些如此重要的事情。我非常有希望。
孙正义： 嗯，这仅仅是个开始。我们将一起做很多很多事情。谢谢。这个行业规模如此庞大，ARM拥有大量的移动设备、物联网设备、汽车相关业务，你们还有强大的数据中心、游戏等等，有很多很多我们可以合作的领域。
孙正义： 我非常期待。
黄仁勋： 您可以看到他对人工智能的热情，我们正在开展的工作，我们正在发展的伙伴关系，将从工厂到分布式人工智能领域，在整个日本构建一个AI网络。在我离开之前，我想欢迎大家参加人工智能峰会。我们这里有很多会议，也有很多合作伙伴。我们的目标是与大家合作，将人工智能引入日本，利用这次技术重置的机会，来转型企业，并在日本创造下一批伟大的公司。日本一直对我来说都很重要。你们大多数人可能不知道，如果不是因为日本……
我的意思是，非常认真地说，如果不是因为日本，英伟达就不会存在于今天。这是有原因的。如果不是因为日本，我们就不会看到第一台人工智能超级计算机，CUDA超级计算机的诞生。所以，日本长期以来一直对我来说非常重要。我非常感谢我们的合作关系，我非常感谢你们的友谊。我制作了一个简短的视频与大家分享，请播放。
画外音： 我们与日本的关系始于30年前。我们当时有一个梦想，那就是重新发明三维图形。开创性的游戏公司世嘉选择了英伟达来开发下一代游戏机。但我们意识到，我们独特的方法无法达到预期的效果，于是我们怀着歉意请求世嘉解除合同。他慷慨地同意了，给了我们发明GPU并取得成功的机遇，拯救了我们的公司。
从那时起，我们便与日本的朋友们合作，重新定义了游戏的概念。PlayStation 3、世嘉的街机游戏机和任天堂Switch，我们创造了讲述精彩故事的方式。随着CUDA的发明，我们从游戏公司转型为计算公司。
当我们迈向超级计算机和人工智能领域时，最早认识到GPU加速计算潜力的，正是当时的日本东京工业大学。在发布CUDA不到十年后，我们推出了DGX-1，这是一款改变世界的AI计算机。
现在，英伟达和人工智能正处于新一轮产业革命的核心。
参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=x8O6ChAWBxs，公开发表于2024-11-14
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