財報會後 黃仁動再談AI帶動的GPU需求

輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳在本周財報後，接受 CNBC Jon Fortt 的訪談，黃仁動再次強調 AI 帶動 GPU 的需求，另外，也進一步說明了輝達業務的應用領域。

黃仁勳表示，Sora 是一個非凡的突破，未來，不只文字，人們還會看到更多模態，看到文字、圖像、聲音以及影片同時被訓練。所以，人們將會看到非常大的模型，多模態模型能夠在大量內容上進行訓練，這些內容將在未來幾年內持續擴展。

黃仁勳稱，最興奮的一些事情，是這些技術在工業機器人、工業自動化中，以及人們如何模擬蛋白質、模擬天氣。 未來將會在 GTC 看到許多這類例子，這是關於生成式人工智慧超越文字、超越文本，進入世界上所有模態的大好機會。

他表示，ServiceNow 就是一個很好的例子。 世界上的企業軟體平台大約有一兆美元價值量，這兆美元中的代表包括 ServiceNow、資料平台如 Snowflake、Dropbox、Box、SAP、Oracle。 這些以應用程式為導向且以資料為導向的平台都將被這些 AI agent 所革新，這些 AI agent 將位於其軟體前台。 

他相信，在未來，人人都可以僱用 agent 來幫助使用這些工具，或幫助降低使用這些工具的門檻。

他說：「想像一下，不是全球數百萬個了解如何使用 ServiceNow 的專業人士，而是數十億用戶可以透過 AI agent 來使用這些工具。 這將為這些企業軟體平台帶來龐大的新用戶群，並將大大擴展這些平台的功能。 這是萬億級企業軟體平台公司的新機遇。」

主持人提到，黃仁勳曾指出，輝達的平台是可程式化的。黃仁勳也進一步解釋，加速運算和加速器之間的根本差異在於，加速運算是可程式化的，而加速器則是可設定的。

他表示，加速器是為非常特定的演算法集進行編程的，例如，加速器就像 DVD 解碼器，這是一個加速器，乙太網路晶片也是一個加速器，乙太網路晶片永遠不會變成 DVD 解碼器，而 DVD 解碼 器也永遠不會變成 GPU。 

由於 CUDA，GPU 既是許多應用領域 (從影像處理到粒子物理再到量子運算) 的加速平台，也是量子模擬器，稱之為 AI。 因此，輝達的平台是可編程的，而且因為有明確紀律，一定會確保輝達所有的 GPU 安裝基礎都是 CUDA 相容的，任何在我們的 GPU 上開發的新演算法，都可以運行在所有輝達的 GPU 上，這為開發者提供了廣泛的應用範圍，並為新開發者提供了解決他們以前無法解決的問題的能力。