左手职场.右手AI
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2024年6月4日
这是2023年第46篇原创文章
总第709篇原创文章
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没有“人工”，就没有“智能”。这句话一点也不假（点击阅读：人工智能的本质：没有人工，就没有智能）
没有GPU，就没有人工智能。这句话也是千真万确。
因为GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器）的出现和发展极大地加速了深度学习和机器学习算法的训练过程，这些算法是现代人工智能技术的核心。传统的CPU（中央处理器）虽然在执行通用计算任务上表现出色，但对于大规模并行计算任务，如神经网络中的大量矩阵运算，则显得效率较低。
毫无疑问，英伟达（NVIDIA）是GPU领域的佼佼者。
近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在ComputerX 2024的演讲中直言：加速计算时代到来，是时候打破摩尔定律了！
演讲中，黄仁勋阐述了加速计算与AI的结合对于重塑计算机行业的深远意义，以及生成式AI在未来计算和机器人技术中的应用前景。
01 加速计算和AI的超能力
黄仁勋先是带我们回顾了计算机的“前世今生”，从IBM那台老古董System 360聊到电脑走进千家万户，再到手机变成掌上小电脑。他说，现在计算机界正迎来第三个大变局，CPU老大地位不保，轮到加速计算上位了。
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因为CPU这个老大哥跑不动了，性能提升眼看着放缓，但是随着AI大爆发，需要处理的数据却像坐了火箭似的疯长，数据中心用电跟喝水似的，成本蹭蹭往上涨，形成了“计算通货膨胀”的局面。
英伟达20年磨一剑，研究出来的加速计算技术，就像给电脑装上了涡轮增压，处理速度快了100倍，而功耗仅增加到原来的3倍，成本为原来的1.5倍。简直不要太划算！
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他展示了最新量产版Blackwell芯片，并宣布了2025年将推出的Blackwell Ultra AI芯片。下一代AI平台命名为Rubin，预计在2027年推出Rubin Ultra，更新节奏将是“一年一次”，旨在打破“摩尔定律”，跑步进入加速计算时代。
02 生成式AI和它的造梦工厂
然后，黄仁勋又讲到了生成式AI，就是那种不仅能找信息，还能自己创造新东西的AI。生成式AI的兴起标志着计算机从检索信息转向生成数据。
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比如，像ChatGPT那样的聊天机器人，背后就是英伟达的超级大脑在支撑。他们打造了一个AI工厂，生产出一种叫“token”的新贵，这东西可不简单，它能帮各行各业变聪明，创新出一堆以前想都不敢想的服务和商品。
03 机器人技术的物理进化
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说到机器人的发展趋势，黄仁勋说：机器人时代已经到来。有朝一日，移动的物体都将实现自主运行。它们的基础是物理AI”
什么是“物理AI”？
物理AI英文为Physical AI，也称“实体AI”。瑞士联邦材料科学与技术实验室Aslan Miriyev和伦敦帝国理工学院Mirko Kovač之前在《Nature MachineIntelligence》发表的一篇文章中是这样定义“物理AI”的：
物理AI是指能够执行通常与智能生物体相关的任务的实体系统，可以实现机体、控制、形态、动作执行和感知的协同进化。
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“由物理AI驱动的机器人技术将彻底改变行业。这不是未来，这正在发生。”黄仁勋和各式各样的机器人站在一起，张开双臂兴奋第说到。
在黄仁勋的构想中，下一个高产量机器人产品可能是人形机器人，最容易适应世界的机器人也是人形机器人。（点击扩展阅读：小米、智元、优必选...国内人形机器人2026年产业规模将突破200亿元，哪些技术被卡脖子？）
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在英伟达的产品中，有多项内容与机器人有关，包括用于模拟应用的NVIDIA Omniverse平台、Project GR00T人形机器人通用基础模型、Jetson Thor机器人计算机、NVIDIA Isaac平台等。
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富士康等企业利用Omniverse创建数字孪生体，优化工厂布局，模拟机器人操作，显著降低了规划成本，提高了生产效率。比亚迪电子、西门子、泰瑞达等公司也正在将英伟达自主机器人技术集成到自家工厂中。
总结一下，黄仁勋让我们看到，加速计算和AI联手，不仅能让数据处理飞起来，还孕育了生成式AI和机器人技术的新纪元。这些新技术不仅让工作变得更高效、更智能，也让我们的生活充满了无限可能，仿佛科幻电影里的场景，正一步步走进现实。
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