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暌违五年的GTC线下大会终于在昨天亮相于加州圣何塞SAP中心，而英伟达CEO黄仁勋的主题演讲现场火爆程度堪比Taylor swift演唱会。这场演讲中不仅重磅发布了多款硬件软件产品，更分享了他对生成式人工智能和未来计算方式的思考和认知。黄仁勋说，由于生成式人工智能的出现，我们正在经历着业务方式的重大转变，这将引领我们进入一个全新的未来。
传统计算主要是关于检索。你拿起手机，按下一些按钮，发送一个信号，你会收到一段基于某种推荐系统的预先记录内容，然后不断重复这个过程。
这个基本模式在摩尔定律结束时幸存下来——计算能力大约每两年翻一番。但是，当ChatGPT向我们展示了计算机可以以交互方式可靠地生成内容的那一刻，这个模式被彻底颠覆了。
在未来，大部分的内容将不会被检索使用，原因在于今天这些内容是由不了解上下文的人预先记录的。正因为这些内容缺乏对上下文的理解，所以我们不得不检索大量的内容以找到真正有用的信息。如果能够与一个理解上下文的人工智能合作——这个AI知道用户是谁、为什么需要这些信息——那么AI就能够根据用户的喜好和需求定制化地生成信息。
通过这种方式，可以节省大量的能源，减少网络和带宽的使用，以及避免时间的浪费。这是因为AI能够更精准地理解用户的需求，并直接提供用户所需的信息，而不是让用户在大量不相关或部分相关的数据中进行筛选。
黄仁勋说：“未来是生成式的，这也是为什么他们称之为生成式人工智能的原因，这也是为什么说这是一个全新的行业——我们计算的方式从根本上改变了。”
黄仁勋五年来首次发表GTC现场主题演讲，这场演讲充满了黄仁勋和英伟达的风采，作为提供高端图形芯片的公司，现场的视觉效果极其震撼。
黄仁勋保持了一贯的儒雅幽默的风格，但真正引人共鸣的是他对计算未来以及更大范围内业务未来的雄心勃勃的展望。
今天聚集在这个会场的人士代表着全球价值高达百万亿美元的产业，汇聚了来自各行各业的领袖和决策者。作为推动当前生成式人工智能革命的核心力量，英伟达正站在引领未来方向的前沿。他将生成式AI比作电力革命，强调了其变革性的影响：“正如电力在诞生200年后催生了新的能源革命，我们现在也迎来了一种全新的‘电力’——Token。我们通过AI工厂‘发电’，但这次产生的不是电力，而是智能。”黄仁勋的这番话明确表明，他的打算在生命科学、医疗保健、零售、制造业和物流等所有行业中留下深刻的印记。自2014年AlexNet成功识别“猫”的图片以来，人工智能领域经历了近十年的沉淀，直至ChatGPT的出现，才真正点燃了全球对AI的热情。如今，随着AI技术的普及，我们开始意识到，前方的道路仍然漫长而充满挑战。
黄仁勋指出：“随着ChatGPT的奇迹般出现，我们也看到了未来发展的巨大潜力。”为了满足这一需求，我们需要构建更大的模型，这些模型将不仅仅局限于文本，而是包括图像、图表等多模态数据，正如我们通过观看电视学习一样。
显然，要训练这些庞大的模型，我们需要更强大的GPU。英伟达最新发布的Blackwell GPU在生成Token的能力上比即将被取代的Hopper芯片提高了5倍。这一进步将使得企业和组织能够更高效地运行当前的大语言模型（LLM）以及其他AI模型。而这仅仅是一个开始，未来我们将迎来更加庞大的模型。
为了解决单个GPU的尺寸限制问题，集群化成为了一种有效的解决方案。最新的LLM模型GPT-4拥有约1.8万亿个参数，其训练需要数万亿个Token。如果仅在单个GPU上进行训练，将耗费千年的时间。因此，英伟达提出了通过高速的NVLink网络将数千个GPU连接在一起的方案，使得整个集群能够像一个巨大的GPU一样协同工作。
随着单个GPU和GPU集群规模的增长，数据的需求也随之增加。我们还将通过模拟器生成合成数据，为构建和训练更新、更大、更优秀的AI模型提供更多的原材料。合成数据生成、强化学习、AI之间的协作与相互训练——就像学生与老师之间的辩论——所有这些方法都将有助于增加模型的规模和可用数据量。因此，构建更大、更强大的GPU将是我们不可回避的使命。在生成式人工智能（GenAI）的浪潮中，英伟达正站在挖掘数字金矿的前沿——充当“卖铲人”。据估计，英伟达目前拥有AI硬件市场的80％份额，预计未来几年将推动数万亿美元的支出，并产生数万亿美元的价值。即使这个份额在未来几个月或几年内减少，英伟达在可预见的未来也将对生成式AI产生巨大影响。
“在这个行业中，关键不是降低计算成本，而是增加计算规模，”他说。“我们希望能够完全数字化地模拟我们所做的整个产品，并且完全地数字化，从而实现我们所说的数字孪生。”黄仁勋表示，我们仍然处于生成式人工智能革命的早期阶段。这场运动始于文本和图像（Hello，Cat），但并不仅限于此。我们之所以从文本和图像开始，是因为我们数字化了它们。事实上我们数字化了很多东西：蛋白质、基因和脑电波。只要有结构，我们可能会从中学到一些模式。如果我们能理解它的含义，也就能也能生成它。
现在，每个掌握数据的公司都有机会利用生成式AI来实现数据的货币化。除了销售硬件外，英伟达还在销售旨在帮助企业训练和部署模型的软件，包括Nvidia AI Enterprise和昨天刚刚发布的新的Nvidia推理微服务（NIM）。通过在AI模型上训练这些有价值的数据，我们可以创造出真正有用的Copliot和聊天机器人。许多公司实际上坐拥一座座数字金矿，如果他们能够将这些金矿转化为Copliot，这些能力将极大地扩展我们的可能性，帮助我们完成更多任务。让老黄感到兴奋的似乎是这一切都是新的。从基于检索的计算到基于生成的计算的转变是一个巨大的转变，它需要新的硬件、新的软件，还需要新的业务模型。这场游戏现在就在我们眼前上演，而英伟达是这个新兴行业的关键参与者。演讲视频全程回放：https://www.nvidia.cn/gtc-global/keynote/小伙伴们关注起来谨防走丢：