黄仁勋:只需2年,英伟达甚至整个行业就会面目全非
哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《黄仁勋:只需2年,英伟达甚至整个行业就会面目全非》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!
黄仁勋对未来做出预测:
计算技术将会每十年进步一百万倍,只需2年,英伟达甚至整个行业就会面目全非
其判断依据,60年来首次看到两项技术转型同时发生:AI与计算。
这段内容来自老黄最新的访谈,是与惠普公司《The Moment》节目主持人Ryan Patel的对谈
在节目上,老黄还透露了一件令人吃惊的事:一直穿皮衣,居然不是他自己的主意。
从2013年开始,皮衣几乎成为老黄的代表形象,甚至在他在Reddit论坛上的自我介绍中也提到了“英伟达CEO,那个穿着皮衣,把话重复三遍的人”
这次他明确表示,他的着装风格并不是受到乔布斯(一直穿高领毛衣)的启发,也不是为了引领时尚潮流。他给出的理由非常简单:
完全是妻子和女儿的主意,我所有的衣着打扮都由妻女负责。
除了这件皮夹克,老黄还透露了自己的许多爱好,喜欢玩《战地》、爱吃牛排、想让成龙在电影中扮演自己……
在后续更正式的讨论中,老黄还表示了对人工智能发展的乐观态度
那么,现在让我们来看看他们的访谈中有哪些精彩内容吧
一个词形容AI:Unbelievable
人工智能是一个热度不减的话题,Patel和老黄的对话同样也躲不开AI。
人工智能与以往的任何技术不同,这是老黄的说法。他认为智能是所有其他技术的基础,正是因为人类具备智力才能创造出各种技术
老黄直言不讳地表示,未来的发展将会对英伟达和人工智能领域产生翻天覆地的变化
在他看来,这是60年以来第一次看到通用计算和人工智能两种技术转型同时出现。
自从通用计算诞生60年以来,我们开始看到一种从加速计算向转变的趋势,通过并行计算,GPU时代的计算能力相较于CPU有了显著的提升
而神经网络和深度学习的发展,也让计算机获取知识变得更加快捷,带来了计算机的智能化飞跃。
传统的计算方式依赖于预先设定的算法模型,它缺少学习和理解能力。然而,如果结合深度学习技术,系统就能够对数据进行调整和优化,从而提高算力的利用率
老黄大胆预测,将两者结合起来将会带来1+1大于2的效果,甚至会让计算技术每10年进步一百万倍。在两年内,英伟达甚至整个行业也会发生翻天覆地的变化
老黄并不否认人工智能发展存在潜在风险,但他认为技术的升级也是提高安全性的过程。他举了一个例子来说明:
我可能今天很愿意开车,但是放在100年、50年……甚至10年前,我都不乐意。
尽管现在的车行驶速度更快,看上去也更危险,但人们还应用了提高安全性能的技术。
因此,就像汽车加速不会让它变得危险而是更加安全一样,人工智能也是如此
在AI的未来,老黄用一个词形容,这是访谈的最后环节。他的回答是:
难以置信
创立英伟达“比想象中难一百万倍”
在访谈中,除了讨论整个行业的观点,Patel和老黄还谈到了英伟达自己的创业历史
起初,他和另外两名联合创始人在加州的一家咖啡馆中谋划了创立英伟达的计划。
这家咖啡馆正是当时老黄工作的地方,他在那里当过洗碗工、服务员。
当老黄回忆起这段经历时,他感觉这家咖啡馆对他来说意义非凡,不仅仅是因为它是英伟达的发源地,更因为这里是他工作生涯的起点
成立之初的几年里,老黄和他的团队一起学习如何制造产品并让用户接受、如何实现盈利,学习市场营销知识……每一项要学习的内容都不是轻而易举。
老黄表示,他们在这个阶段经历了很多挫折,但每次都会总结经验教训,最终找到了正确的方向
初创阶段的困难只是个开始,在之后的发展过程中,英伟达还经历过盈利不佳、股价下跌、竞争激烈、行业不景气等诸多困难。
老黄直言,英伟达的发展“比想象中困难一百万倍”。
在这些困难时期,老黄表示,他们决定不过多关注公司的成绩或股价,而是专注于产品和技术,并努力做好自己的工作
只要每天全力以赴,不论结果如何,都是一次成功
尽管老黄曾经说过“如果倒退30年可能不会创立英伟达”,但这次他表示,这30年的每一天,无论成功或失败,对他来说都是美好的。
One More Thing
除了AI和英伟达,老黄还讲了一些个人的故事,比如他和妻子Lori相识的过程。
黄仁勋16岁时,他们在一门电子工程课上相遇。这门课总共有250名学生,其中只有三名是女生。而黄仁勋是班上最年轻的学生
但他只用了一句“要看我的作业吗”就成功搭讪到了Lori,并最终走到了一起。
当被Patel问到最想与哪三个人一起共进晚餐时,老黄毫不犹豫地回答说是他的妻子和两个孩子
更多精彩细节,可以到原节目中一睹为快。
传送门:https://open.spotify.com/show/7EH1VIAoJFJlsGsGUwDTYQ
今天关于《黄仁勋:只需2年,英伟达甚至整个行业就会面目全非》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于AI,模型的内容请关注golang学习网公众号!

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