英偉達 CEO 黃仁勳（圖片來源：SIEPR）
钛媒體 App 5 月 3 日消息，英偉達 CEO 黃仁勳近期在美國俄勒岡州立大學（Oregon State University，OSU）做了一場對話活動。
俄勒岡州立大學于今年 4 月中旬宣布，占地 150,000 平方英尺、耗資 2.13 億美元的新的研究綜合體（實驗設施）破土動工，預計将于 2026 年正式開業。
而在這座新的研究設施中，黃仁勳和他的妻子 Lori（黃氏夫婦）爲此捐贈了 5000 萬美元進行支持。
英偉達表示，該綜合體将利用美國最強大的 NVIDIA 超級計算機之一，彙集教師和學生，共同解決未來世界在氣候科學、清潔能源和水資源等領域面臨的關鍵挑戰。
英偉達強調，這次在俄勒岡州舉行的活動，凸顯了黃氏夫婦對教育的承諾，并反映這對夫婦與兩人相識的俄勒岡州深厚的個人聯系。而這筆 5000 萬美元的捐贈，将增加俄勒岡州對俄勒岡州及其他地區半導體和科技行業的支持。
奠基儀式結束後，黃仁勳與俄勒岡州立大學校長賈亞蒂 · 穆爾蒂（Jayathi Murthy）進行了一場對話。
黃仁勳表示，AI 是科技行業對社會提升的最大貢獻。我們正處于新工業革命的開端，且這個時期當中我們正在大量創造 AI 應用。
" 我相信，AI 是科技行業對社會進步的最大貢獻，讓所有被落後的人得到越級提升，" 黃仁勳強調，AI 有望推動全球數十億人迎來一場新的 " 數字革命 "。
10 年間，英偉達 GPU 讓計算能力提升 100 萬倍
31 年前的 1993 年，懷着 PC 有朝一日會成爲暢享遊戲和多媒體的消費級設備的信念，黃仁勳、Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 共同創立了 NVIDIA（英偉達）。
當時，市場上有 20 多家圖形芯片公司，三年後這個數字飙升至 70 家。
黃仁勳和他的英偉達開創了一種新的計算方式—— " 加速計算 "，即使用正确的算力工具來完成正确的工作。當時他發現，無論是科學，還是 GPU、AI、機器人等技術，其中 5% 的代碼消耗了高達 99.9% 的時間進行運行，需要計算能力的提升。
黃仁勳坦言，在過去十年左右的時間裏，英偉達 GPU 有效降低了計算（邊際）成本。GPU 以及 CUDA 共同形成的 " 英偉達 " 生态，在過去 10 年中将 AI 處理性能提高了不低于 100 萬倍，超過了摩爾定律預期。
" 我們通過提出新處理器、新系統、新互連、新框架和算法，并與數據科學家、AI 研究人員合作開發新模型，在整個跨度中，我們已經使大型語言模型的處理速度提高了一百萬倍。" 黃仁勳表示。
黃仁勳認爲，計算機是我們所做的幾乎所有事情的基礎，也是幾乎所有科學領域的重要工具，所以成本和計算性能規模上升 100 萬倍，已經改變了一切。
黃仁勳指出，" 我們把邊際成本下降了 100 萬倍，或者相反，如果完成某件事的速度提高了 100 萬倍，或者問題的規模提高了 100 萬倍，你做事情的方式就會完全改變。事實上，我們觀察到，利用 AI，它（加速計算）将徹底改變這個行業，計算将以完全不同的方式進行，軟件編程将徹底革新。"
黃仁勳預測，有望在未來十年，英偉達将再次提升 AI 計算處理性能高達 100 萬倍。同時，未來可能會有 100 萬倍與現有 ChatGPT 一樣的 AI 模型出現，這些模型将具有更強大的語言理解和生成能力，甚至可能創造出新語言。
黃仁勳強調，有了加速計算和生成式 AI，現在，一大堆有趣的行業将被徹底改變，一大堆新的應用程序将被創造出來。
" 比如氣候科學問題，對計算機來說很難解決、很棘手，但對我們來說很容易；再比如機器人技術，有了它（加速計算）可降低成本，改變了我們所知道的行業，它開啓了一大堆新的機會。" 黃仁勳稱。
數據是未來 AI 發展的核心
黃仁勳認爲，對于大學來說，如果現在學習計算機科學的基礎，首先要看 " 數據 "。因爲未來計算機科學最重要的事情之一，可能就是數據。
" 數據的整個概念，數據的整個領域，有一大堆簡單的數據可以做。事實證明，計算機視覺是所有數據中最簡單的。即使 AI 能夠達到計算機視覺的超人水平，甚至現在對除法的理解達到超人水平，坦率地說，這一突破隻是冰山一角。這是很容易的事。" 黃仁勳稱。
黃仁勳舉了個例子，目前最困難的計算機科學問題是 " 生物學 "，因爲這是一個多尺度、不斷變化的領域，它具有多樣化角度，計算機需要解決的是一個 " 長期存在的縱向問題 "，需要大量更貼近生物體的數據進行研究。
" 所以數據有時是稀疏的。有時一個因果關系的發生需要很長時間。正如你提到的，有時數據并不存在于一個地方。數據有相關的主權屬性。可能有保密屬性。也許沒有機構擁有所有的數據。也許有些機構有，但這種規模、這種分辨率或這種模态的數據在另一個研究機構中有不同的模态。也許它是縱向的。數據空間真的很大，而且非常複雜。比如聯邦學習技術，有點類似于我們從自己的信息來源學習，然後聚在一起辯論、合作、讨論、結合知識等。因此，AI 也有這類概念，将通過自我反思爲數據合成數據的生成創造條件，基本上，AI 會對未來做出預測，生成一些信息，對其進行反思，這就是我們所做的，這完善了你學習的自我完善、自我學習、反思，來回傳遞信息和進行辯論，所有不同的社會學習方式，在 AI 的未來以及人們對數據的思考方式中，都将以某種形式表現出來。" 黃仁勳稱。
因此，研究 AI 數據是未來很多學生應該要學習的重要方向，而且對于很多計算機科學家來說，這将是一個非常适合研究的領域。
黃仁勳強調，數據是一把 " 雙刃劍 "，有利也有害，因此，我們需要确保其有正确價值觀的數據，需要用強化學習手段将數據精準化，從而減少自動駕駛汽車或機器人的情境中産生 " 幻覺 "（錯誤判斷）。
" 這是一個真正有價值和富有成果的研究領域。" 黃仁勳稱。
AI 将改變教育、工作和社會
黃仁勳認爲，AI 是科技行業對社會提升做出的最大貢獻。
" 它将縮小技術差距，彌合經濟鴻溝，使那些過去被認爲‘落後’的人能夠趕上，而且它将使競争環境變得公平。" 黃仁勳表示。
黃仁勳舉了個例子。在 OpenAI ChatGPT 出現之前，計算機是由像工程師（我們這樣的人）編程的，我們知道像 C++ 這樣的東西，但大約 0.1% 的人類不會 C++，而幾乎所有會 C++ 的人都過着相當不錯的生活，因爲編程太難了。但未來，有了 ChatGPT，一夜之間有 1 億人使用了它。現在幾乎每個人都可以給計算機自動編程。
" 所以你現在隻需要學習如何提示，如何告訴計算機你想要什麽，計算機就會理解你的意圖。想出一個計劃，問你這個計劃是否好。你可以完善這個計劃。你可以在這個計劃上叠代，然後去執行它。也許它會爲你做一些研究。在你寫論文之前，你需要了解特定辯論中各方的優缺點。" 黃仁勳指出，這些例子說明以前的技術對他們來說是不可用的。但現在，由于人類随時可以使用 AI，它促使我們已經創造了公平的競争環境。
黃仁勳強調，" 我認爲這可能是最偉大的成就之一。" 而未來，AI 将改變教育、改變課程。
" 我敢肯定，将來你會參加考試，而這些考試甚至可能不需要你來課堂參加。但這些測試可能需要你與 AI 一起進行學習、工作、考試。" 黃仁勳指出，毫無疑問，AI 技術改變教育、将改變人們的學習方式。同時，甚至也許是第一次，計算機技術可應用于環境科學中一些真正有影響力的領域，使得大量計算機科學家從中受益。
黃仁勳表示，AI 技術的提升，讓所有因缺乏對計算理解而被抛在後面的人的能力得到提升，AI 技術對社會的影響是 " 非凡 " 的。
未來，AI 可能會被注入到幾乎所有的産品中，從醫療成像産品到運輸産品、制造機械手等。但同時，AI 也面臨偏見、幻覺或虛假信息等社會倫理話題。
對此，黃仁勳認爲，人類應當遵守 AI 技術合規，保證産品安全。同時，不管是美國農業部、美國聯邦航空局或 NITSA，所有不同的機構都需要參與 AI，以确保新的政策落實到位，或政策需要加強，并考慮 AI 在每一個産品中的能力和潛力，從而能夠在每個領域中維護社會安全。
黃仁勳坦言，AI 将會爲研究作出貢獻，有助于基礎研究，并有助于在未來編纂成一個信息系統。
"AI 将成爲你獲取和深化知識的合作者，而且 AI 永遠不會被帶走，永遠不會取代你所擁有的基本領域知識、深層知識。這是非常重要的，我認爲大學可以在其中發揮關鍵作用。" 黃仁勳稱。
針對人形機器人的未來前景，黃仁勳認爲，AI 技術确實鼓舞了整個機器人行業。現在，你可以看到機器人技術的創新幾乎無處不在。未來十年，AI 将推動人形機器人技術規模化應用。
黃仁勳強調，我們正處于一場 " 新的工業革命 " 的開端。而這場新的世界革命當中，GPU 和加速計算促進了 " 電力 " 産業，輸出的是一大堆浮點數—— Token，而這些 Token 本質上是 AI。
" 這次工業革命将促進大規模的制造業和智能化。毫無疑問，AI（智力）是人類所知的最有價值的資源。所以，AI 對每個行業的影響都是非常深遠的。這是一個新世界的開始，也是學校當中的最好時光。整個世界正在你面前發生變化，新的技術、新的能力、新的工具、新的學習方式都已經到來。" 黃仁勳稱。
（本文首發于钛媒體 App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰）
