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乌拉！Nvidia

全文来了！黄仁勋挽救美股的讲话，到底说了啥？

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老黄加油！期待更智能，更小型化微型化，更云化的新概念产品芯片出现，开帮助和改变每一个人的生活体验。

黄仁勋：已经开始批量生产Blackwell，将在第四季度发货

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es":[],"htmlText":"乌拉！Nvidia","listText":"乌拉！Nvidia","text":"乌拉！Nvidia","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/348422737211752","repostId":"1194252876","repostType":4,"repost":{"id":"1194252876","pubTimestamp":1726102086,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1194252876?lang=&edition=full","pubTime":"2024-09-12 08:48","market":"us","language":"zh","title":"全文来了！黄仁勋挽救美股的讲话，到底说了啥？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1194252876","media":"有新Newin","summary":"对 AI 芯片需求巨大的言论同时间刺激了英伟达的股价，美股早盘英伟达一度转跌至 107 美元，伴随黄仁勋的讲话收盘至 116.9 美元，大涨 8.15%，增加 2158 亿美元市值，折合人民币 1.5369 万亿元。黄仁勋强调，随着摩尔定律的终结，通用计算已经到达瓶颈，未来的关键在于加速数据中心，提升其密度和能源效率。黄仁勋认为，生成式 AI 技术的应用将改变工作方式，数字助手和 AI 工具将成为各个领域不可或缺的伙伴，从而进一步推动产业生产力的提升。","content":"<html><head></head><body><p>北京时间 9 月 11 日周三晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> CEO 黄仁勋在<a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>组织的一场科技对谈中告诉高盛 CEO 所罗门，英伟达将在第四季度扩大产能，明年继续扩大。</p><p>黄仁勋表示，客户对 Blackwell 的需求实在太大了，每个人都想成为第一个拥有它的公司，每个人都想拥有最多的产能，每个人都想领先。他还特别提到英伟达在算法优化和架构一致性方面的优势，能够大幅提升客户的总拥有成本和竞争力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5baa80c63c8e279a69213f63dde92c9\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>对 AI 芯片需求巨大的言论同时间刺激了英伟达的股价，美股早盘英伟达一度转跌至 107 美元，伴随黄仁勋的讲话收盘至 116.9 美元，大涨 8.15%，增加 2158 亿美元市值，折合人民币 1.5369 万亿元。</p><p>黄仁勋强调，随着摩尔定律的终结，通用计算已经到达瓶颈，未来的关键在于加速数据中心，提升其密度和能源效率。</p><p>他预计全球将价值数万亿美元的通用数据中心会逐渐被加速计算中心所替代。通过加速SQL处理和推荐系统等核心任务，企业将实现显著的性能提升与成本节约。</p><p>未来的计算不仅局限于数据处理，还将扩展到技能增强领域。黄仁勋认为，生成式 AI 技术的应用将改变工作方式，数字助手和 AI 工具将成为各个领域不可或缺的伙伴，从而进一步推动产业生产力的提升。</p><p>他还预测，AI 计算领域的创新速度将继续加快，通过开发多种芯片与技术组合，英伟达将每两年实现性能的大幅提升，持续保持其在市场中的领导地位。</p><p>以下为这场对话的完整内容，enjoy～</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">自从你在 1993 年创办英伟达以来，你一直是加速计算的先锋。公司在1999年发明的 GPU ，推动了 PC 游戏市场的增长，重新定义了计算机，并点燃了现代 AI 时代。Jensen拥有俄勒冈州立大学的学士学位和斯坦福大学的硕士学位。</p><p style=\"text-align: justify;\">我想从 31 年前说起，当时你创立了公司。从一家以游戏为中心的 GPU 公司，转型为如今提供广泛硬件、软件服务于数据中心的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">我想请你谈谈这一旅程的点点滴滴。当你刚开始时，你是怎么想的，这一路上公司是如何演变的？这是一次非常不凡的旅程。或许你可以顺便谈谈，展望未来时你们的关键优先事项，以及未来的方向。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我想我们当时做对的一件事，是我们有一个愿景，那就是会有一种新的计算方式，能够补充通用计算的不足，去解决通用计算器永远无法解决的问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这种处理器最开始是从计算机图形学这个对 CPU 来说极其困难的任务着手的，但我们知道它最终会扩展到其他领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们选择的第一个领域是图像处理，它是对计算机图形学的一个补充。接着我们扩展到物理模拟，因为在我们选定的视频游戏应用领域，你不仅需要美丽的图像，还需要动态效果来创造虚拟世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们一步步地前进，将其带入科学计算领域。我们最早的一些应用是分子动力学模拟，另一个是地震处理，基本上是逆物理学。地震处理与 CT 重建非常相似，都是另一种形式的逆物理学。我们就这样一步步前进。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们对相邻行业和互补算法进行了思考，逐步解决问题。但从那时起的共同愿景，就是加速计算可以解决有趣的问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们能够保持架构的一致性，意思是，今天开发的软件可以在你留下的较大算力基石上运行，而过去开发的软件可以通过新技术进一步加速。这种关于架构兼容性的思维方式，从 1993 年开始，我们一直坚持到今天。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也是为什么英伟达的 CUDA 拥有如此庞大的安装基础。因为我们始终保护它，保护软件开发者的投资，这自始至终都是我们公司的首要任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">展望未来，沿途我们学到了很多，比如如何成为一个创始人，如何当 CEO ，如何经营公司，如何建立公司，不仅仅是这些。这些都是新的技能。我们还学会了如何发明现代计算机游戏行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">很多人不知道，英伟达是世界上最大的游戏架构安装基础。GeForce 拥有约 3 亿游戏玩家，增长势头依然非常强劲，充满活力。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以每次我们进入一个新市场时，我们都需要学习新的算法，了解新的市场动态，创造新的生态系统。我们之所以要这样做，是因为与通用计算器不同，如果你构建了一个加速处理器，那么一切不会自动运作。作为加速计算器，你需要问自己：该加速什么？因为没有一种通用的加速器。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">深入探讨一下，谈谈通用计算和加速计算之间的区别。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">如果你看看软件，从你编写的庞大软件中，会发现很多涉及文件输入输出的部分、数据结构的设置以及一些包含魔法般的核心算法的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些算法因应用领域而异，无论是计算机图形学、图像处理还是其他任何领域。它可以是流体力学、粒子系统，或者像我提到的逆物理学，甚至是图像处理领域的东西。这些不同的算法都有所不同。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你创建了一个处理器，它在这些算法上表现得特别出色，并且能够补充 CPU 的不足（ CPU 能做的事情，它就擅长做），那么理论上你可以极大地加速一个应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因在于，通常情况下，5%～10% 的代码会占据 99.99% 的运行时间。所以如果你将那 5% 的代码卸载到我们的加速器上，那么理论上你就能将应用程序加速 100 倍。这种情况并不少见，我们确实经常做到。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，我们将图像处理加速 500 倍。如今我们也处理数据处理，这是我最喜欢的应用之一，因为几乎所有与机器学习相关的东西，都是数据驱动的，而数据处理正是其中的核心部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是 SQL 数据处理、 Spark 类型的数据处理，还是矢量数据库处理，所有这些都涉及到结构化或非结构化的数据处理，也就是数据框架的处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们将这些处理过程加速了非常多，但要做到这一点，你必须创建相应的库。例如，在计算机图形学中，我们很幸运有像 OpenGL 和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的 DirectX 这样的图形库。但在这些之外，几乎没有现成的库可用。</p><p style=\"text-align: justify;\">于是我们创建了自己的库，比如我们最著名的库之一，类似于 SQL 这样的库。SQL 是存储计算的一个库，我们创建了一个叫做 CuDNN 的库，它是世界上第一个神经网络计算库。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们还有 CuOpt 用于组合优化，CuQuantum 用于量子模拟与仿真，还有像 CuDF 这样的库，用于数据框处理（类似于 SQL ）。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些库都需要我们去发明。我们需要重构应用中的算法，使其能在我们的加速器上运行。如果你使用这些库，那么你就可以获得 100 倍的加速，甚至更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一理念非常合理，但问题是如何去发明这些算法，并让整个视频游戏行业使用它？如何让整个地震处理和能源行业使用它？如何让整个 AI 行业使用它？你明白我的意思吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们必须首先进行计算机科学研究，然后进行生态系统开发，并且说服大家使用它。与此同时，我们还得确保这些库能在所有不同的计算机上运行。我们就是这样，一个接一个地跨越领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为自动驾驶汽车创建了丰富的库，为<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>技术开发了出色的库，还有用于虚拟筛选、无论是基于物理学的虚拟筛选还是神经网络的虚拟筛选的库。我们甚至还有专门的气候科技库。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们一个领域一个领域地发展，结交朋友，创造市场。英伟达真正擅长的，就是创造新的市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们已经做了这么久，似乎加速计算已经无处不在，但实际上，我们是在一个领域接一个领域地攻克。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我知道在场的许多投资者都非常关注数据中心市场。会很有意思听听你的观点，以及公司的长期和中期机会。显然，你所在的行业正推动着下一次工业革命。你觉得行业面临的挑战有哪些？谈谈你如何看待数据中心市场的发展吧。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">有两件事同时发生，这两者常常被混淆，我们需要把它们拆解开来讨论。首先，让我们假设没有 AI 存在。</p><p style=\"text-align: justify;\">在一个没有 AI 的世界里，通用计算已经到达了瓶颈。大家都知道，摩尔定律和晶体管的微缩以及等功率下性能提升或等成本下性能提升的时代已经结束了。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，我们不会再看到每年性能翻倍的 CPU 。我们很幸运能在 10 年内看到性能翻倍的情况。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去的摩尔定律是每 5 年性能提升 100 倍，每 10 年提升 1000 倍。我们只需等待 CPU 变得更快。然而，如今这个时代已经结束了，我们正进入一个计算膨胀的时代。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，随着摩尔定律的终结，我们正经历计算膨胀。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们需要做的，就是尽可能地加速一切。无论是 SQL 处理，还是任何形式的数据处理，尤其是如果你创建了一家互联网公司，有一个推荐系统，那它绝对需要被加速。现在这些系统已经完全加速了。</p><p style=\"text-align: justify;\">几年前它们还都在 CPU 上运行，但如今，世界上最大的推荐系统这种数据处理引擎已经全都加速了。所以，如果你有推荐系统或搜索系统，或者是任何大规模数据处理系统，你必须加速它们。</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来会发生的第一件事，就是世界上价值数万亿美元的通用数据中心将被升级为加速计算型数据中心。这一定会发生。这是必然的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因之一是我们已经到了必须要做出改变的阶段。你会看到的第一个动态是计算机的密度增加。你知道，这些巨大的数据中心非常低效，因为它们充满了空气，而空气是电的不良导体。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们想做的是，将这些原本可能占用 50、100 或 200 兆瓦的大型数据中心，压缩成一个非常小的数据中心。如果你看看我们的一些服务器机架，英伟达的机架可能看起来很昂贵，可能每个机架花费几百万美元，但它可以替代成千上万个节点。</p><p style=\"text-align: justify;\">令人惊讶的是，光是连接旧的通用计算系统的电缆成本，可能比用一个高密度的机架来取代这些旧设备的成本还要高。</p><p style=\"text-align: justify;\">而高密度化的另一个好处是，一旦你达到了这种高密度，你就可以进行液冷处理，因为冷却一个巨大的数据中心很难，而冷却一个小型数据中心要容易得多。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们现在的首要任务是加速和现代化数据中心，增加其密度，使其更加节能。你能节省资金、节省能源，并且效率大大提高。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们接下来 10 年要专注的事情。现在，当然还有一个第二动态。由于英伟达的加速计算带来了巨大的成本节约，在过去 10 年里，计算能力不仅提高了 100 倍，而是提高了 100 万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，问题变成了：如果你的速度快了一百万倍，你会做什么不同的事情？突然之间，人们说，“嘿，为什么我们不让计算机自己编写软件，而不是我们试图去确定功能或算法呢？我们只需要把所有数据、所有预测数据交给计算机，让它自己去找到算法。”</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在如此大规模的不同数据领域上进行了这种操作，以至于现在计算机不仅能够处理数据，还能理解数据的意义。因为它能够同时理解多种模态，所以它可以进行数据翻译。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们可以从英语翻译为图像，图像翻译为英语，英语翻译为蛋白质，蛋白质再翻译为化学分子。因此，因为它能够同时理解所有数据，它现在能够进行这些我们称之为生成 AI 的翻译操作。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以从大规模文本生成小规模文本，也可以反过来进行文本生成，现在我们进入了一个计算革命的时代。</p><p style=\"text-align: justify;\">令人惊叹的是，第一批价值数万亿美元的数据中心已经能够被加速了。我们在 AI 中发明了这种新的缓冲技术，这种 AI 革命不仅是一种工具，更是一种技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么现在创造了一个全新的行业。因为，如果你回顾整个 IT 行业，直到现在，我们一直在制造人们可以使用的工具和仪器。而这一次，我们将要创造的是能够增强人的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么人们认为， AI 将不仅仅局限于数万亿美元的数据中心，还将扩展到技能领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，什么是这种技能呢？首先是数字化技能，比如一个数字化装配线机器人，或者是数字化客户服务机器人，又比如说，一个数字化的可视化员工，专门负责计划和规划业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它也可以是一个数字化的 SAP 代理。我们公司使用很多<a href=\"https://laohu8.com/S/NOW\">ServiceNow</a>服务，我们甚至有数字化的员工服务。因此，现在我们拥有了这些数字化的“人类”，这就是 AI 的工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">让我们稍微退一步，换个角度思考一下。基于你刚刚说的所有内容，目前金融市场上有一个持续的争论，那就是我们是否能够在构建 AI 基础设施时，获得足够的 ROI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你如何评估当前周期中客户的投资回报率？如果我们回顾一下云计算，在它们采用周期的类似阶段，投资回报率是如何表现的？我们现在所处的位置与当时相比如何？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在云计算之前，虚拟化是主要的趋势，还记得吗？虚拟化基本上是将数据中心中的所有硬件虚拟化为一个虚拟数据中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们可以在整个数据中心中移动工作负载，而不是将其直接与特定计算机关联。因此，数据中心的利用率得到了改善。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过虚拟化，数据中心的成本减少了一半甚至更多。在此基础上，我们将这些虚拟计算机推向云端，多个公司可以共享同一资源，进一步提高了利用率。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去10到15年间，虚拟化和云计算的发展掩盖了底层发生的一个根本性变化——摩尔定律的终结。虚拟化和云计算带来了显著的成本节约，但它掩盖了晶体管缩放和 CPU 性能增长的终止。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，随着这些成本节约的效应逐渐减弱，我们看到的是数据中心和计算的膨胀。因此，第一件发生的事情就是加速计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，你可以在云端使用英伟达的加速器进行数据处理，比如 Spark ，这是当今世界上最常用的数据处理引擎之一。如果你使用 Spark 并在云端使用英伟达加速器，通常能看到 20 倍的加速效果。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，你可以节省大量计算时间，尽管计算成本会稍微增加，但整体回报率非常可观。这就是加速带来的直接ROI。</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来是生成 AI 的第一波浪潮。在这一阶段，像我们这样的基础设施提供商和所有云服务提供商将基础设施部署到云端，让开发者可以使用这些机器训练模型或进行模型微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">这带来了非常好的回报，因为需求非常强劲。每一美元的支出，都能带来五倍的收益。这种情况正在全球范围内发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">像我们熟知的一些应用，例如 OpenAI 的 ChatGPT，或者像 Github Copilot 这样的工具，它们带来的生产力提升是惊人的。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，我们公司的软件工程师几乎都在使用这些生成工具，不论是我们自己开发的工具，还是使用 C++ 和 CUDA 进行协同生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，每个软件工程师都将有一个数字化工程师作为助手，24 小时全天候协助他们工作。这是未来的趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司有 32000 名员工，但我们希望通过数字化工程师将这个数字增加到 100 倍。很多行业已经在积极拥抱这一趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">在我们的公司， AI 已经成为计算机图形学中的重要工具。我们现在通过计算一个像素并推断出其余的 32 个像素来完成图像生成，这样可以显著节省能量和计算时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果没有 AI ，我们无法支持自动驾驶行业，也无法完成机器人技术和数字生物学的研究。几乎所有的科技生物公司都在使用 AI 进行数据处理，甚至进行蛋白质生成和虚拟筛选。整个新药发现过程因为 AI 而被重新发明，这让人非常兴奋。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，让我们谈谈你的竞争优势。显然，有一些公共和私营公司在试图挑战你的领导地位。你如何看待你们的竞争壁垒？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">首先，有几件事使我们与众不同。首先要记住， AI 不仅仅是关于硬件， AI 更是关于基础设施。如今的计算机不仅仅是制造芯片然后出售。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建 AI 计算机并不是简单地组装芯片，而是构建一个完整的数据中心。比如我们的 Blackwell 系统，它由七种不同类型的芯片组成， Blackwell 只是其中之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">Anthropic “第八位联合创始人”：Siri 这类产品不是<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>机会，AI 在这些电商和社交领域有数十亿美元市场。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对，跟我们谈谈 Blackwell 。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当你想构建 AI 计算机时，大家可能会提到“超级集群”或“超级计算机”这样的词汇，因为这不仅仅是芯片或一台计算机，而是整个数据中心的构建。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你看看这些超级集群，想象一下运行它所需的软件吧。现在没有微软的 Windows 来运行这些系统，每个系统的软件都是完全定制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">设计芯片的公司，也会设计这个超级计算机及其所有的软件。因此，拥有一个完全优化、更加高效和节能的系统是很有意义的。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次， AI 涉及到算法，而我们非常擅长理解算法的需求以及如何在数百万个处理器之间分配计算工作，确保计算能够长时间稳定运行，同时实现极高的能源效率和快速的任务完成。这是我们特别擅长的领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后， AI 是关于计算的，而计算的关键是安装基础。拥有相同的架构，无论是在云端还是本地，无论是在超级计算机、机器人或个人电脑上运行，拥有能够运行相同软件的统一架构非常重要。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种一致性是我们过去 30 年坚持的原则，也是为什么如果你今天要创建一家公司，最明显的选择是使用英伟达架构的原因。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的架构无处不在，无论你选择什么计算设备，只要有“英伟达 Inside”，你就知道它能够运行你所需要的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">你们的创新速度非常快，我想请你谈谈 Blackwell 。它的训练速度提高了四倍，推理速度比前代 Hopper 快了30倍。你们似乎在以惊人的速度创新，你觉得能维持这样的快节奏吗？当你考虑到你们的合作伙伴时，他们如何跟上你们这种快速的创新步伐？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们的创新节奏基于这样一个基本方法：我们每次都会开发七种不同的芯片。每种芯片的更新周期大约是两年，我们可以在每年给它们一个中期提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">但如果你每两年推出一个全新架构，那就相当于在光速前进。我们有七种不同的芯片，它们都为性能做出贡献。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们每年都可以推出一个比上一代更好的 AI 集群或超级集群，因为我们有很多不同的组件可以进行优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种规模的性能提升直接转化为客户的总拥有成本（TCO）。例如， Blackwell 的性能是前代产品的三倍，如果某个客户有1吉瓦的电力预算，那么他们的收入也会增加三倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种性能提升转化为吞吐量，而吞吐量转化为收入。对那些有固定电力预算的客户来说，这意味着三倍的收入增长。没有任何其他成本节约措施能弥补这种收入增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，通过集成所有这些不同的组件并优化整个堆栈和集群，我们能够为客户提供更高的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样地，对于客户想花费的任何金额来说，性能的提升意味着成本的降低。我们拥有最好的每瓦性能（即收入），也拥有最好的总拥有成本（TCO），这意味着更好的毛利率。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在市场上不断推动这些创新，客户能够持续受益。而且由于我们的架构是兼容的，昨天开发的软件明天仍然可以运行，今天开发的软件可以在整个安装基础上运行，这让我们能够非常快地前进。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们每次更换架构，这种速度是不可能实现的。搭建系统本身就需要一年时间。而我们之所以能这么快，是因为我们将所有组件整合在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">有人曾发推文说，在我们发货后的19天内，他们已经让一个超级集群上线并运行了。你不可能用一年时间拼凑出这么高效的系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我认为我们将创新的速度转化为客户的收入增长和毛利提升，这是非常了不起的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">你们的大部分供应链伙伴都在亚洲，尤其是台湾。在当前的地缘政治背景下，你是如何看待这一情况的？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">亚洲的供应链确实非常庞大且相互交织。人们常常认为，当我们提到 GPU 时，就好像只是一个小芯片。其实，英伟达的系统有 35000 个零件，重达 80 磅，消耗 10000 安培电流。</p><p style=\"text-align: justify;\">安装起来后，整个系统重达 3000 磅。这个 GPU 系统非常复杂，构建它就像制造一辆电动汽车一样。我们设计了尽可能多的多样性和冗余机制，以确保供应链的稳定。</p><p style=\"text-align: justify;\">在必要时，我们拥有足够的知识产权，能够在不同供应链之间灵活切换。或许某些生产技术不如最佳选择，可能性能和成本无法保持在同一水平，但我们仍然能够提供可行的解决方案。如果真的发生任何突发情况，我们能够快速调整供应链。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们之所以与<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>合作，是因为它是世界上最优秀的，不仅是优秀，而是绝对领先。它有着悠久的合作历史，具备极高的灵活性和扩展能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年，英伟达的收入经历了爆炸式增长，而这离不开供应链的支持。台积电和供应链的快速响应能力令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不到一年的时间里，我们大幅增加了产能，明年还会继续扩大。这种敏捷性和应对能力是我们选择台积电的原因。但如果有必要，我们当然也可以选择其他供应商。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>所罗门：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">是的，公司确实处于非常有利的地位，我们讨论了很多好事。那么，你最担心的是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我们公司目前正在与世界上所有的数据中心合作。我现在找不出一个我们没合作的数据中心、云服务提供商或计算机制造商。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，这意味着我们肩负着巨大的责任。很多人都依赖我们，大家对我们的期望很高。需求非常旺盛，交付我们的组件、技术、基础设施和软件对很多人来说是情感上非常重要的事情。因为这直接影响到他们的收入，直接影响到他们的竞争力。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，今天我们可能有更多情感投入的客户，他们非常需要我们的产品，情绪高涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们可以感觉到所有人都在等着我们来满足他们的需求，而一旦我们交付了这些产品，这种情绪就会消失。但现在的情绪非常激烈，压力也很大。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们肩负着很大的责任，努力做到最好。我们正在全力以赴地推动 Blackwell 的生产，现在已经全面投入生产。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们将在第四季度发货，并在第四季度扩大产能，明年继续扩大。对 Blackwell 的需求实在太大了，每个人都想成为第一个拥有它的公司，每个人都想拥有最多的产能，每个人都想领先。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这种紧张感真的非常强烈。我觉得，能够发明下一个计算时代是非常有趣的，看到这些惊人的应用程序被创造出来很令人振奋，看到机器人到处行走也很令人兴奋，看到这些视觉化的代理人作为一个团队在你的计算机上解决问题是很惊人。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，我们用 AI 设计芯片，然后用这些芯片运行我们的 AI ，这一切都非常了不起。但其中真正紧张的部分，就是我们肩负着世界的期望。</p></body></html>","source":"lsy1692098431120","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>全文来了！黄仁勋挽救美股的讲话，到底说了啥？</title>\n<style 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万亿元。黄仁勋强调，随着摩尔定律的终结，通用计算已经到达瓶颈，未来的关键在于加速数据中心，提升其密度和能源效率。他预计全球将价值数万亿美元的通用数据中心会逐渐被加速计算中心所替代。通过加速SQL处理和推荐系统等核心任务，企业将实现显著的性能提升与成本节约。未来的计算不仅局限于数据处理，还将扩展到技能增强领域。黄仁勋认为，生成式 AI 技术的应用将改变工作方式，数字助手和 AI 工具将成为各个领域不可或缺的伙伴，从而进一步推动产业生产力的提升。他还预测，AI 计算领域的创新速度将继续加快，通过开发多种芯片与技术组合，英伟达将每两年实现性能的大幅提升，持续保持其在市场中的领导地位。以下为这场对话的完整内容，enjoy～所罗门：自从你在 1993 年创办英伟达以来，你一直是加速计算的先锋。公司在1999年发明的 GPU ，推动了 PC 游戏市场的增长，重新定义了计算机，并点燃了现代 AI 时代。Jensen拥有俄勒冈州立大学的学士学位和斯坦福大学的硕士学位。我想从 31 年前说起，当时你创立了公司。从一家以游戏为中心的 GPU 公司，转型为如今提供广泛硬件、软件服务于数据中心的企业。我想请你谈谈这一旅程的点点滴滴。当你刚开始时，你是怎么想的，这一路上公司是如何演变的？这是一次非常不凡的旅程。或许你可以顺便谈谈，展望未来时你们的关键优先事项，以及未来的方向。黄仁勋：我想我们当时做对的一件事，是我们有一个愿景，那就是会有一种新的计算方式，能够补充通用计算的不足，去解决通用计算器永远无法解决的问题。而这种处理器最开始是从计算机图形学这个对 CPU 来说极其困难的任务着手的，但我们知道它最终会扩展到其他领域。我们选择的第一个领域是图像处理，它是对计算机图形学的一个补充。接着我们扩展到物理模拟，因为在我们选定的视频游戏应用领域，你不仅需要美丽的图像，还需要动态效果来创造虚拟世界。我们一步步地前进，将其带入科学计算领域。我们最早的一些应用是分子动力学模拟，另一个是地震处理，基本上是逆物理学。地震处理与 CT 重建非常相似，都是另一种形式的逆物理学。我们就这样一步步前进。我们对相邻行业和互补算法进行了思考，逐步解决问题。但从那时起的共同愿景，就是加速计算可以解决有趣的问题。如果我们能够保持架构的一致性，意思是，今天开发的软件可以在你留下的较大算力基石上运行，而过去开发的软件可以通过新技术进一步加速。这种关于架构兼容性的思维方式，从 1993 年开始，我们一直坚持到今天。这也是为什么英伟达的 CUDA 拥有如此庞大的安装基础。因为我们始终保护它，保护软件开发者的投资，这自始至终都是我们公司的首要任务。展望未来，沿途我们学到了很多，比如如何成为一个创始人，如何当 CEO ，如何经营公司，如何建立公司，不仅仅是这些。这些都是新的技能。我们还学会了如何发明现代计算机游戏行业。很多人不知道，英伟达是世界上最大的游戏架构安装基础。GeForce 拥有约 3 亿游戏玩家，增长势头依然非常强劲，充满活力。所以每次我们进入一个新市场时，我们都需要学习新的算法，了解新的市场动态，创造新的生态系统。我们之所以要这样做，是因为与通用计算器不同，如果你构建了一个加速处理器，那么一切不会自动运作。作为加速计算器，你需要问自己：该加速什么？因为没有一种通用的加速器。所罗门：深入探讨一下，谈谈通用计算和加速计算之间的区别。黄仁勋：如果你看看软件，从你编写的庞大软件中，会发现很多涉及文件输入输出的部分、数据结构的设置以及一些包含魔法般的核心算法的部分。这些算法因应用领域而异，无论是计算机图形学、图像处理还是其他任何领域。它可以是流体力学、粒子系统，或者像我提到的逆物理学，甚至是图像处理领域的东西。这些不同的算法都有所不同。如果你创建了一个处理器，它在这些算法上表现得特别出色，并且能够补充 CPU 的不足（ CPU 能做的事情，它就擅长做），那么理论上你可以极大地加速一个应用程序。原因在于，通常情况下，5%～10% 的代码会占据 99.99% 的运行时间。所以如果你将那 5% 的代码卸载到我们的加速器上，那么理论上你就能将应用程序加速 100 倍。这种情况并不少见，我们确实经常做到。例如，我们将图像处理加速 500 倍。如今我们也处理数据处理，这是我最喜欢的应用之一，因为几乎所有与机器学习相关的东西，都是数据驱动的，而数据处理正是其中的核心部分。无论是 SQL 数据处理、 Spark 类型的数据处理，还是矢量数据库处理，所有这些都涉及到结构化或非结构化的数据处理，也就是数据框架的处理。我们将这些处理过程加速了非常多，但要做到这一点，你必须创建相应的库。例如，在计算机图形学中，我们很幸运有像 OpenGL 和微软的 DirectX 这样的图形库。但在这些之外，几乎没有现成的库可用。于是我们创建了自己的库，比如我们最著名的库之一，类似于 SQL 这样的库。SQL 是存储计算的一个库，我们创建了一个叫做 CuDNN 的库，它是世界上第一个神经网络计算库。我们还有 CuOpt 用于组合优化，CuQuantum 用于量子模拟与仿真，还有像 CuDF 这样的库，用于数据框处理（类似于 SQL ）。所有这些库都需要我们去发明。我们需要重构应用中的算法，使其能在我们的加速器上运行。如果你使用这些库，那么你就可以获得 100 倍的加速，甚至更多。这一理念非常合理，但问题是如何去发明这些算法，并让整个视频游戏行业使用它？如何让整个地震处理和能源行业使用它？如何让整个 AI 行业使用它？你明白我的意思吗？我们必须首先进行计算机科学研究，然后进行生态系统开发，并且说服大家使用它。与此同时，我们还得确保这些库能在所有不同的计算机上运行。我们就是这样，一个接一个地跨越领域。我们为自动驾驶汽车创建了丰富的库，为机器人技术开发了出色的库，还有用于虚拟筛选、无论是基于物理学的虚拟筛选还是神经网络的虚拟筛选的库。我们甚至还有专门的气候科技库。所以我们一个领域一个领域地发展，结交朋友，创造市场。英伟达真正擅长的，就是创造新的市场。我们已经做了这么久，似乎加速计算已经无处不在，但实际上，我们是在一个领域接一个领域地攻克。所罗门：我知道在场的许多投资者都非常关注数据中心市场。会很有意思听听你的观点，以及公司的长期和中期机会。显然，你所在的行业正推动着下一次工业革命。你觉得行业面临的挑战有哪些？谈谈你如何看待数据中心市场的发展吧。黄仁勋：有两件事同时发生，这两者常常被混淆，我们需要把它们拆解开来讨论。首先，让我们假设没有 AI 存在。在一个没有 AI 的世界里，通用计算已经到达了瓶颈。大家都知道，摩尔定律和晶体管的微缩以及等功率下性能提升或等成本下性能提升的时代已经结束了。未来，我们不会再看到每年性能翻倍的 CPU 。我们很幸运能在 10 年内看到性能翻倍的情况。过去的摩尔定律是每 5 年性能提升 100 倍，每 10 年提升 1000 倍。我们只需等待 CPU 变得更快。然而，如今这个时代已经结束了，我们正进入一个计算膨胀的时代。所罗门：现在，随着摩尔定律的终结，我们正经历计算膨胀。黄仁勋：所以我们需要做的，就是尽可能地加速一切。无论是 SQL 处理，还是任何形式的数据处理，尤其是如果你创建了一家互联网公司，有一个推荐系统，那它绝对需要被加速。现在这些系统已经完全加速了。几年前它们还都在 CPU 上运行，但如今，世界上最大的推荐系统这种数据处理引擎已经全都加速了。所以，如果你有推荐系统或搜索系统，或者是任何大规模数据处理系统，你必须加速它们。接下来会发生的第一件事，就是世界上价值数万亿美元的通用数据中心将被升级为加速计算型数据中心。这一定会发生。这是必然的事情。原因之一是我们已经到了必须要做出改变的阶段。你会看到的第一个动态是计算机的密度增加。你知道，这些巨大的数据中心非常低效，因为它们充满了空气，而空气是电的不良导体。我们想做的是，将这些原本可能占用 50、100 或 200 兆瓦的大型数据中心，压缩成一个非常小的数据中心。如果你看看我们的一些服务器机架，英伟达的机架可能看起来很昂贵，可能每个机架花费几百万美元，但它可以替代成千上万个节点。令人惊讶的是，光是连接旧的通用计算系统的电缆成本，可能比用一个高密度的机架来取代这些旧设备的成本还要高。而高密度化的另一个好处是，一旦你达到了这种高密度，你就可以进行液冷处理，因为冷却一个巨大的数据中心很难，而冷却一个小型数据中心要容易得多。所以我们现在的首要任务是加速和现代化数据中心，增加其密度，使其更加节能。你能节省资金、节省能源，并且效率大大提高。这是我们接下来 10 年要专注的事情。现在，当然还有一个第二动态。由于英伟达的加速计算带来了巨大的成本节约，在过去 10 年里，计算能力不仅提高了 100 倍，而是提高了 100 万倍。因此，问题变成了：如果你的速度快了一百万倍，你会做什么不同的事情？突然之间，人们说，“嘿，为什么我们不让计算机自己编写软件，而不是我们试图去确定功能或算法呢？我们只需要把所有数据、所有预测数据交给计算机，让它自己去找到算法。”我们在如此大规模的不同数据领域上进行了这种操作，以至于现在计算机不仅能够处理数据，还能理解数据的意义。因为它能够同时理解多种模态，所以它可以进行数据翻译。我们可以从英语翻译为图像，图像翻译为英语，英语翻译为蛋白质，蛋白质再翻译为化学分子。因此，因为它能够同时理解所有数据，它现在能够进行这些我们称之为生成 AI 的翻译操作。可以从大规模文本生成小规模文本，也可以反过来进行文本生成，现在我们进入了一个计算革命的时代。令人惊叹的是，第一批价值数万亿美元的数据中心已经能够被加速了。我们在 AI 中发明了这种新的缓冲技术，这种 AI 革命不仅是一种工具，更是一种技能。这就是为什么现在创造了一个全新的行业。因为，如果你回顾整个 IT 行业，直到现在，我们一直在制造人们可以使用的工具和仪器。而这一次，我们将要创造的是能够增强人的技能。这就是为什么人们认为， AI 将不仅仅局限于数万亿美元的数据中心，还将扩展到技能领域。那么，什么是这种技能呢？首先是数字化技能，比如一个数字化装配线机器人，或者是数字化客户服务机器人，又比如说，一个数字化的可视化员工，专门负责计划和规划业务。它也可以是一个数字化的 SAP 代理。我们公司使用很多ServiceNow服务，我们甚至有数字化的员工服务。因此，现在我们拥有了这些数字化的“人类”，这就是 AI 的工作方式。所罗门：让我们稍微退一步，换个角度思考一下。基于你刚刚说的所有内容，目前金融市场上有一个持续的争论，那就是我们是否能够在构建 AI 基础设施时，获得足够的 ROI。你如何评估当前周期中客户的投资回报率？如果我们回顾一下云计算，在它们采用周期的类似阶段，投资回报率是如何表现的？我们现在所处的位置与当时相比如何？黄仁勋：在云计算之前，虚拟化是主要的趋势，还记得吗？虚拟化基本上是将数据中心中的所有硬件虚拟化为一个虚拟数据中心。然后我们可以在整个数据中心中移动工作负载，而不是将其直接与特定计算机关联。因此，数据中心的利用率得到了改善。通过虚拟化，数据中心的成本减少了一半甚至更多。在此基础上，我们将这些虚拟计算机推向云端，多个公司可以共享同一资源，进一步提高了利用率。过去10到15年间，虚拟化和云计算的发展掩盖了底层发生的一个根本性变化——摩尔定律的终结。虚拟化和云计算带来了显著的成本节约，但它掩盖了晶体管缩放和 CPU 性能增长的终止。现在，随着这些成本节约的效应逐渐减弱，我们看到的是数据中心和计算的膨胀。因此，第一件发生的事情就是加速计算。如今，你可以在云端使用英伟达的加速器进行数据处理，比如 Spark ，这是当今世界上最常用的数据处理引擎之一。如果你使用 Spark 并在云端使用英伟达加速器，通常能看到 20 倍的加速效果。因此，你可以节省大量计算时间，尽管计算成本会稍微增加，但整体回报率非常可观。这就是加速带来的直接ROI。接下来是生成 AI 的第一波浪潮。在这一阶段，像我们这样的基础设施提供商和所有云服务提供商将基础设施部署到云端，让开发者可以使用这些机器训练模型或进行模型微调。这带来了非常好的回报，因为需求非常强劲。每一美元的支出，都能带来五倍的收益。这种情况正在全球范围内发生。像我们熟知的一些应用，例如 OpenAI 的 ChatGPT，或者像 Github Copilot 这样的工具，它们带来的生产力提升是惊人的。如今，我们公司的软件工程师几乎都在使用这些生成工具，不论是我们自己开发的工具，还是使用 C++ 和 CUDA 进行协同生成。未来，每个软件工程师都将有一个数字化工程师作为助手，24 小时全天候协助他们工作。这是未来的趋势。我们公司有 32000 名员工，但我们希望通过数字化工程师将这个数字增加到 100 倍。很多行业已经在积极拥抱这一趋势。在我们的公司， AI 已经成为计算机图形学中的重要工具。我们现在通过计算一个像素并推断出其余的 32 个像素来完成图像生成，这样可以显著节省能量和计算时间。如果没有 AI ，我们无法支持自动驾驶行业，也无法完成机器人技术和数字生物学的研究。几乎所有的科技生物公司都在使用 AI 进行数据处理，甚至进行蛋白质生成和虚拟筛选。整个新药发现过程因为 AI 而被重新发明，这让人非常兴奋。所罗门：现在，让我们谈谈你的竞争优势。显然，有一些公共和私营公司在试图挑战你的领导地位。你如何看待你们的竞争壁垒？黄仁勋：首先，有几件事使我们与众不同。首先要记住， AI 不仅仅是关于硬件， AI 更是关于基础设施。如今的计算机不仅仅是制造芯片然后出售。构建 AI 计算机并不是简单地组装芯片，而是构建一个完整的数据中心。比如我们的 Blackwell 系统，它由七种不同类型的芯片组成， Blackwell 只是其中之一。Anthropic “第八位联合创始人”：Siri 这类产品不是创业公司机会，AI 在这些电商和社交领域有数十亿美元市场。所罗门：对，跟我们谈谈 Blackwell 。黄仁勋：当你想构建 AI 计算机时，大家可能会提到“超级集群”或“超级计算机”这样的词汇，因为这不仅仅是芯片或一台计算机，而是整个数据中心的构建。如果你看看这些超级集群，想象一下运行它所需的软件吧。现在没有微软的 Windows 来运行这些系统，每个系统的软件都是完全定制的。设计芯片的公司，也会设计这个超级计算机及其所有的软件。因此，拥有一个完全优化、更加高效和节能的系统是很有意义的。其次， AI 涉及到算法，而我们非常擅长理解算法的需求以及如何在数百万个处理器之间分配计算工作，确保计算能够长时间稳定运行，同时实现极高的能源效率和快速的任务完成。这是我们特别擅长的领域。最后， AI 是关于计算的，而计算的关键是安装基础。拥有相同的架构，无论是在云端还是本地，无论是在超级计算机、机器人或个人电脑上运行，拥有能够运行相同软件的统一架构非常重要。这种一致性是我们过去 30 年坚持的原则，也是为什么如果你今天要创建一家公司，最明显的选择是使用英伟达架构的原因。我们的架构无处不在，无论你选择什么计算设备，只要有“英伟达 Inside”，你就知道它能够运行你所需要的软件。所罗门：你们的创新速度非常快，我想请你谈谈 Blackwell 。它的训练速度提高了四倍，推理速度比前代 Hopper 快了30倍。你们似乎在以惊人的速度创新，你觉得能维持这样的快节奏吗？当你考虑到你们的合作伙伴时，他们如何跟上你们这种快速的创新步伐？黄仁勋：我们的创新节奏基于这样一个基本方法：我们每次都会开发七种不同的芯片。每种芯片的更新周期大约是两年，我们可以在每年给它们一个中期提升。但如果你每两年推出一个全新架构，那就相当于在光速前进。我们有七种不同的芯片，它们都为性能做出贡献。因此，我们每年都可以推出一个比上一代更好的 AI 集群或超级集群，因为我们有很多不同的组件可以进行优化。这种规模的性能提升直接转化为客户的总拥有成本（TCO）。例如， Blackwell 的性能是前代产品的三倍，如果某个客户有1吉瓦的电力预算，那么他们的收入也会增加三倍。这种性能提升转化为吞吐量，而吞吐量转化为收入。对那些有固定电力预算的客户来说，这意味着三倍的收入增长。没有任何其他成本节约措施能弥补这种收入增长。因此，通过集成所有这些不同的组件并优化整个堆栈和集群，我们能够为客户提供更高的价值。同样地，对于客户想花费的任何金额来说，性能的提升意味着成本的降低。我们拥有最好的每瓦性能（即收入），也拥有最好的总拥有成本（TCO），这意味着更好的毛利率。我们在市场上不断推动这些创新，客户能够持续受益。而且由于我们的架构是兼容的，昨天开发的软件明天仍然可以运行，今天开发的软件可以在整个安装基础上运行，这让我们能够非常快地前进。如果我们每次更换架构，这种速度是不可能实现的。搭建系统本身就需要一年时间。而我们之所以能这么快，是因为我们将所有组件整合在一起。有人曾发推文说，在我们发货后的19天内，他们已经让一个超级集群上线并运行了。你不可能用一年时间拼凑出这么高效的系统。因此，我认为我们将创新的速度转化为客户的收入增长和毛利提升，这是非常了不起的。所罗门：你们的大部分供应链伙伴都在亚洲，尤其是台湾。在当前的地缘政治背景下，你是如何看待这一情况的？黄仁勋：亚洲的供应链确实非常庞大且相互交织。人们常常认为，当我们提到 GPU 时，就好像只是一个小芯片。其实，英伟达的系统有 35000 个零件，重达 80 磅，消耗 10000 安培电流。安装起来后，整个系统重达 3000 磅。这个 GPU 系统非常复杂，构建它就像制造一辆电动汽车一样。我们设计了尽可能多的多样性和冗余机制，以确保供应链的稳定。在必要时，我们拥有足够的知识产权，能够在不同供应链之间灵活切换。或许某些生产技术不如最佳选择，可能性能和成本无法保持在同一水平，但我们仍然能够提供可行的解决方案。如果真的发生任何突发情况，我们能够快速调整供应链。我们之所以与台积电合作，是因为它是世界上最优秀的，不仅是优秀，而是绝对领先。它有着悠久的合作历史，具备极高的灵活性和扩展能力。去年，英伟达的收入经历了爆炸式增长，而这离不开供应链的支持。台积电和供应链的快速响应能力令人难以置信。在不到一年的时间里，我们大幅增加了产能，明年还会继续扩大。这种敏捷性和应对能力是我们选择台积电的原因。但如果有必要，我们当然也可以选择其他供应商。所罗门：是的，公司确实处于非常有利的地位，我们讨论了很多好事。那么，你最担心的是什么？黄仁勋：嗯，我们公司目前正在与世界上所有的数据中心合作。我现在找不出一个我们没合作的数据中心、云服务提供商或计算机制造商。所以，这意味着我们肩负着巨大的责任。很多人都依赖我们，大家对我们的期望很高。需求非常旺盛，交付我们的组件、技术、基础设施和软件对很多人来说是情感上非常重要的事情。因为这直接影响到他们的收入，直接影响到他们的竞争力。因此，今天我们可能有更多情感投入的客户，他们非常需要我们的产品，情绪高涨。我们可以感觉到所有人都在等着我们来满足他们的需求，而一旦我们交付了这些产品，这种情绪就会消失。但现在的情绪非常激烈，压力也很大。我们肩负着很大的责任，努力做到最好。我们正在全力以赴地推动 Blackwell 的生产，现在已经全面投入生产。我们将在第四季度发货，并在第四季度扩大产能，明年继续扩大。对 Blackwell 的需求实在太大了，每个人都想成为第一个拥有它的公司，每个人都想拥有最多的产能，每个人都想领先。因此，这种紧张感真的非常强烈。我觉得，能够发明下一个计算时代是非常有趣的，看到这些惊人的应用程序被创造出来很令人振奋，看到机器人到处行走也很令人兴奋，看到这些视觉化的代理人作为一个团队在你的计算机上解决问题是很惊人。同时，我们用 AI 设计芯片，然后用这些芯片运行我们的 AI ，这一切都非常了不起。但其中真正紧张的部分，就是我们肩负着世界的期望。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":170,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":343530791424104,"gmtCreate":1724899083994,"gmtModify":1724899085796,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"老黄加油！期待更智能，更小型化微型化，更云化的新概念产品芯片出现，开帮助和改变每一个人的生活体验。","listText":"老黄加油！期待更智能，更小型化微型化，更云化的新概念产品芯片出现，开帮助和改变每一个人的生活体验。","text":"老黄加油！期待更智能，更小型化微型化，更云化的新概念产品芯片出现，开帮助和改变每一个人的生活体验。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/343530791424104","repostId":"2463425415","repostType":4,"repost":{"id":"2463425415","pubTimestamp":1724895922,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2463425415?lang=&edition=full","pubTime":"2024-08-29 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>。这就是我们所说的主权AI。</p></li><li><p>英伟达最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率。</p></li><li><p>AI芯片需求强劲增长，供应状况同比有很大改善。</p></li><li><p>英伟达的云战略：成为每个云中的最佳AI合作伙伴，而非独立云提供商。</p></li></ul></blockquote><h2 id=\"id_2231925433\">Blackwell已开始批量生产，将在第四季度发货</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>我认为市场希望更多地了解 Blackwell，他们希望了解更多细节。我正在尝试查看整个通话和记录。这似乎很明显是生产问题，而不是 Blackwell 的基本设计问题。但在现实世界中的部署，这看起来是什么样的？部署时间表是否存在延迟，从而影响该产品的收入？</p><p>黄仁勋：</p><p>我们进行了大规模的改变，以提高Blackwell的产量功能，这很棒。我们今天正在世界各地试用Blackwell。我们向人们展示，带领人们参观我们已启动并运行的 Blackwall 系统。你可以在网络上找到Blackwall系统的图片。<strong>我们已经开始批量生产，将在第四季度发货，我们将获得数十亿美元的Blackwell收入</strong>，我们将从那里开始增加。</p><p>当然，一开始 Blackwell的需求量远远超过其供应量，因为需求量非常大。但我们的供应量会非常大，而且我们将能够从第四季度开始增加。我们有数十亿美元的收入，我们将从那里开始增加到第一季度、第二季度和明年。我们明年也会有很好的表现。</p><h2 id=\"id_865487834\">加速计算的应用程序不仅限于生成式AI</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>除了超大规模和元计算之外，对加速计算的需求是什么？</p><p>黄仁勋：</p><p>超大规模占我们目前数据中心业务总量的45%左右，相对多样化。我们有超大规模、互联网服务提供商、主权AI、行业和企业。所以它相当多样化。超大规模之外的站点占另外55%。</p><p>现在整个数据中心的应用程序使用都是从加速计算开始的，当然，从模型开始，从我们所知道的，也就是生成式AI开始，得到了最多的关注。但在核心方面，<strong>我们还会进行数据库处理、数据的预处理和后处理，然后再将其用于生成式AI、转码、科学模拟、计算机图形学，当然还有图像处理。</strong>因此，人们使用加速计算的应用程序有很多。其中之一就是生成式AI。让我们看看，我还能说什么？我想是这样的。</p><h2 id=\"id_1075446252\">主权AI：将数字数据视为与土地和空气一样重要的自然资源</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>请讲讲，关于主权AI，你和我之前谈过这个问题，听到一些幕后消息真是太有趣了，在这个财年，主权AI 的销售额将达到两位数，我想你说的是数十亿美元。但对于外行人来说，这意味着什么？这意味着与特定政府达成交易。如果是，请说明在哪里。</p><p>黄仁勋：</p><p>不一定，有时是与由政府资助的特定区域服务提供商达成交易。通常情况就是这样。以日本为例，我认为日本政府出面为几家不同的互联网公司和电信公司提供了数十亿美元的补贴，以资助他们的人工智能基础设施。印度有一个主权人工智能计划，正在建设他们的人工智能基础设施。加拿大、英国、法国、意大利、新加坡、马来西亚，你知道，许多国家都在补贴他们的区域数据中心，以便他们能够建设他们的人工智能基础设施。</p><p>他们认识到，他们国家的知识、他们国家的数据、数字数据也是他们的自然资源，而不仅仅是他们所坐落的土地，不仅仅是他们头顶的空气。但他们现在意识到，<strong>数字知识是自然和国家资源的一部分，他们必须收获这些知识，对其进行加工，并将其转化为国家数字智能。这就是我们所说的主权AI。</strong>你可以想象，世界上几乎每个国家最终都会认识到这一点，并建立自己的人工智能基础设施。</p><h2 id=\"id_2235768813\">最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率能源需求</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>你使用了资源这个词，这让我想到了这里的能源需求。我记得在电话会议上，你谈到了下一代机型的计算需求将增加几个数量级，但能源需求将如何增加？你认为英伟达在这方面有什么优势？</p><p>黄仁勋：</p><p>好吧，<strong>我们做的最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率。</strong>因此，在相同的功耗水平下，Blackwell 的性能比Hopper高出许多倍。这就是能源效率，在相同的功耗下性能更高，或者在更低的功耗下性能相同，这是第一点。</p><p><strong>第二点是使用液体冷却。</strong>我们支持空气冷却，我们支持空气冷却，我们支持液体冷却，但液体冷却的能源效率要高得多。所以所有这些的结合，你将获得相当大的进步。</p><p>但同样重要的是要意识到，人工智能模型的训练可以在不同地点进行。因此，我们将越来越多地看到人工智能在其他地方接受训练，让该模型回来并在人群中使用，甚至在你的PC或手机上运行。</p><p>因此，我们将训练大型模型，但目标不一定是始终运行大型模型。当然，可以为一些高级服务和非常高价值的AI做到这一点，但这些大型模型很可能有助于训练和教授较小的模型。我们最终会做的是拥有一个大型的，你知道，几个大型模型，它们能够训练一大堆小模型，并且它们可以在任何地方运行。</p><h2 id=\"id_856308716\">黄仁勋：需求强劲增长，供应状况同比有很大改善</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>你清楚地解释了在模型上甚至在 GPU 级别构建生成式 AI 产品的需求大于当前的供应。特别是 Blackwell 的案例，请向我解释一下你们产品的供应动态，以及你们是否在财年末到明年的某个时间点看到季度环比改善。</p><p>黄仁勋：</p><p>事实上，我们的增长表明我们的供应正在改善，我们的供应链非常庞大，是世界上最大的供应链之一。我们拥有令人难以置信的合作伙伴，他们在支持我们的增长方面做得非常出色。如你所知，我们是历史上增长最快的科技公司之一，如果没有非常强劲的需求和非常强劲的供应，这一切都不可能实现。我们预计第三季度的供应量将超过第二季度。我们预计第四季度的供应量将超过第三季度，我们预计第一季度的供应量将超过第四季度。<strong>所以我认为我们明年的供应状况将比去年有很大改善。</strong></p><p>关于需求。Blackwell就是这样一个飞跃。有几件事正在发生。你知道，仅仅是基础模型制作者本身，基础模型的规模就从数千亿个参数增长到数万亿个参数。他们也在学习更多的语言，而不仅仅是学习人类语言，他们还在学习图像、声音和视频的语言，甚至还在学习 3D 图形的语言，只要他们能够学习这些语言，他们就能理解他们所看到的东西，但他们也能生成他们被要求生成的东西。所以他们正在学习蛋白质、化学物质和物理学的语言。你知道，可能是流体，也可能是粒子物理学。所以他们正在学习各种不同的语言，或者学习我们所说的模态的含义，但基本上是在学习语言。</p><p>所以这些模型的规模正在扩大。他们从更多的数据中学习，而且模型制作者的数量比一年前还多。因此，由于所有这些不同的模态，模型制作者的数量大幅增加。这只是其中之一，<strong>前沿模型、基础模型制造商及其自身都取得了巨大的发展。</strong></p><p>然后，生成式AI市场已经真正多样化，你知道，除了互联网服务制造商，还有初创公司，现在企业也纷纷加入。不同的国家都在加入。所以需求确实在增长。</p><h2 id=\"id_33593704\">英伟达的云战略：成为每个云中的最佳AI合作伙伴，而非独立云提供商</h2><p>Ed Ludlow：</p><p>很抱歉打断你。你的业务也变得多元化了。当我告诉我们的听众你即将上台时，我收到了很多问题。可能最常见的问题是，英伟达是什么？我们谈到了你作为系统供应商，但英伟达GPU云上有很多要点。最后我想问一下，你是否有计划成为真正的云计算提供商？</p><p>黄仁勋：</p><p>没有<strong>。我们的GPU云旨在成为内置在每个云中的英伟达云的最佳版本。</strong>英伟达DGX云内置在GCP、Azure、AWS和OCI中。因此，我们在他们的云中构建我们的云，以便我们可以实现我们云的最佳版本，与他们合作，使该云基础设施、该AI基础设施和英伟达基础设施尽可能出色，总体拥有成本（TCO）尽可能高。因此，该策略非常有效。</p><p>当然，我们是AI的大量消费者，因为我们自己创建了很多AI，因为没有AI，我们的芯片就不可能设计出来。没有AI，我们的软件就不可能编写出来。所以我们自己使用它，你知道，大量的AI，自动驾驶汽车，我们正在做的一般<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>工作，我们正在做的全宇宙工作。所以我们自己使用DGX云。我们也将它用于AI代工厂。我们为那些希望拥有这方面专业知识的公司制作AI模型。像<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>这样的代工厂，我们是AI代工厂。</p><p>所以我们这样做有三个根本原因。一是在所有云中拥有最好的英伟达版本，二是因为我们自己就是一个大消费者。第三，因为我们将它用于AI代工厂，用于帮助其他所有公司。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3726246><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>黄仁勋在绩后接受媒体采访表示，四季度将获得数十亿美元的Blackwell收入。他表示，英伟达最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率。英伟达的云战略是成为每个云中的最佳AI合作伙伴，而非独立云提供商。美东时间28日19点（北京时间29日7点），黄仁勋在英伟达公布财报后接受了彭博社电视台主持人Ed Ludlow的采访。针对市场关心的Blackwell延迟问题，他表示，“Blackwell已开始...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3726246\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/81fcecf87e0dd4e69f8f401023872379","relate_stocks":{"GB00BDT5M118.USD":"天利环球扩展Alpha基金A Acc","LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","IE00BDCRKT87.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL DYNAMIC ASSET ALLOCATION \"ADC\" (USD) INC","BK4587":"ChatGPT概念","LU0079474960.USD":"联博美国增长基金A","IE00B775H168.HKD":"JANUS HENDERSON BALANCED \"A5M\" (HKD) INC","LU0061474960.USD":"天利环球焦点基金AU Acc","IE00BJLML261.HKD":"HSBC GLOBAL EQUITY INDEX \"HCH\" (HKD) ACC","BK4543":"AI","IE00BJJMRY28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc 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Blackwell 的基本设计问题。但在现实世界中的部署，这看起来是什么样的？部署时间表是否存在延迟，从而影响该产品的收入？黄仁勋：我们进行了大规模的改变，以提高Blackwell的产量功能，这很棒。我们今天正在世界各地试用Blackwell。我们向人们展示，带领人们参观我们已启动并运行的 Blackwall 系统。你可以在网络上找到Blackwall系统的图片。我们已经开始批量生产，将在第四季度发货，我们将获得数十亿美元的Blackwell收入，我们将从那里开始增加。当然，一开始 Blackwell的需求量远远超过其供应量，因为需求量非常大。但我们的供应量会非常大，而且我们将能够从第四季度开始增加。我们有数十亿美元的收入，我们将从那里开始增加到第一季度、第二季度和明年。我们明年也会有很好的表现。加速计算的应用程序不仅限于生成式AIEd Ludlow：除了超大规模和元计算之外，对加速计算的需求是什么？黄仁勋：超大规模占我们目前数据中心业务总量的45%左右，相对多样化。我们有超大规模、互联网服务提供商、主权AI、行业和企业。所以它相当多样化。超大规模之外的站点占另外55%。现在整个数据中心的应用程序使用都是从加速计算开始的，当然，从模型开始，从我们所知道的，也就是生成式AI开始，得到了最多的关注。但在核心方面，我们还会进行数据库处理、数据的预处理和后处理，然后再将其用于生成式AI、转码、科学模拟、计算机图形学，当然还有图像处理。因此，人们使用加速计算的应用程序有很多。其中之一就是生成式AI。让我们看看，我还能说什么？我想是这样的。主权AI：将数字数据视为与土地和空气一样重要的自然资源Ed Ludlow：请讲讲，关于主权AI，你和我之前谈过这个问题，听到一些幕后消息真是太有趣了，在这个财年，主权AI 的销售额将达到两位数，我想你说的是数十亿美元。但对于外行人来说，这意味着什么？这意味着与特定政府达成交易。如果是，请说明在哪里。黄仁勋：不一定，有时是与由政府资助的特定区域服务提供商达成交易。通常情况就是这样。以日本为例，我认为日本政府出面为几家不同的互联网公司和电信公司提供了数十亿美元的补贴，以资助他们的人工智能基础设施。印度有一个主权人工智能计划，正在建设他们的人工智能基础设施。加拿大、英国、法国、意大利、新加坡、马来西亚，你知道，许多国家都在补贴他们的区域数据中心，以便他们能够建设他们的人工智能基础设施。他们认识到，他们国家的知识、他们国家的数据、数字数据也是他们的自然资源，而不仅仅是他们所坐落的土地，不仅仅是他们头顶的空气。但他们现在意识到，数字知识是自然和国家资源的一部分，他们必须收获这些知识，对其进行加工，并将其转化为国家数字智能。这就是我们所说的主权AI。你可以想象，世界上几乎每个国家最终都会认识到这一点，并建立自己的人工智能基础设施。最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率能源需求Ed Ludlow：你使用了资源这个词，这让我想到了这里的能源需求。我记得在电话会议上，你谈到了下一代机型的计算需求将增加几个数量级，但能源需求将如何增加？你认为英伟达在这方面有什么优势？黄仁勋：好吧，我们做的最重要的事情是提高下一代产品的性能和效率。因此，在相同的功耗水平下，Blackwell 的性能比Hopper高出许多倍。这就是能源效率，在相同的功耗下性能更高，或者在更低的功耗下性能相同，这是第一点。第二点是使用液体冷却。我们支持空气冷却，我们支持空气冷却，我们支持液体冷却，但液体冷却的能源效率要高得多。所以所有这些的结合，你将获得相当大的进步。但同样重要的是要意识到，人工智能模型的训练可以在不同地点进行。因此，我们将越来越多地看到人工智能在其他地方接受训练，让该模型回来并在人群中使用，甚至在你的PC或手机上运行。因此，我们将训练大型模型，但目标不一定是始终运行大型模型。当然，可以为一些高级服务和非常高价值的AI做到这一点，但这些大型模型很可能有助于训练和教授较小的模型。我们最终会做的是拥有一个大型的，你知道，几个大型模型，它们能够训练一大堆小模型，并且它们可以在任何地方运行。黄仁勋：需求强劲增长，供应状况同比有很大改善Ed Ludlow：你清楚地解释了在模型上甚至在 GPU 级别构建生成式 AI 产品的需求大于当前的供应。特别是 Blackwell 的案例，请向我解释一下你们产品的供应动态，以及你们是否在财年末到明年的某个时间点看到季度环比改善。黄仁勋：事实上，我们的增长表明我们的供应正在改善，我们的供应链非常庞大，是世界上最大的供应链之一。我们拥有令人难以置信的合作伙伴，他们在支持我们的增长方面做得非常出色。如你所知，我们是历史上增长最快的科技公司之一，如果没有非常强劲的需求和非常强劲的供应，这一切都不可能实现。我们预计第三季度的供应量将超过第二季度。我们预计第四季度的供应量将超过第三季度，我们预计第一季度的供应量将超过第四季度。所以我认为我们明年的供应状况将比去年有很大改善。关于需求。Blackwell就是这样一个飞跃。有几件事正在发生。你知道，仅仅是基础模型制作者本身，基础模型的规模就从数千亿个参数增长到数万亿个参数。他们也在学习更多的语言，而不仅仅是学习人类语言，他们还在学习图像、声音和视频的语言，甚至还在学习 3D 图形的语言，只要他们能够学习这些语言，他们就能理解他们所看到的东西，但他们也能生成他们被要求生成的东西。所以他们正在学习蛋白质、化学物质和物理学的语言。你知道，可能是流体，也可能是粒子物理学。所以他们正在学习各种不同的语言，或者学习我们所说的模态的含义，但基本上是在学习语言。所以这些模型的规模正在扩大。他们从更多的数据中学习，而且模型制作者的数量比一年前还多。因此，由于所有这些不同的模态，模型制作者的数量大幅增加。这只是其中之一，前沿模型、基础模型制造商及其自身都取得了巨大的发展。然后，生成式AI市场已经真正多样化，你知道，除了互联网服务制造商，还有初创公司，现在企业也纷纷加入。不同的国家都在加入。所以需求确实在增长。英伟达的云战略：成为每个云中的最佳AI合作伙伴，而非独立云提供商Ed Ludlow：很抱歉打断你。你的业务也变得多元化了。当我告诉我们的听众你即将上台时，我收到了很多问题。可能最常见的问题是，英伟达是什么？我们谈到了你作为系统供应商，但英伟达GPU云上有很多要点。最后我想问一下，你是否有计划成为真正的云计算提供商？黄仁勋：没有。我们的GPU云旨在成为内置在每个云中的英伟达云的最佳版本。英伟达DGX云内置在GCP、Azure、AWS和OCI中。因此，我们在他们的云中构建我们的云，以便我们可以实现我们云的最佳版本，与他们合作，使该云基础设施、该AI基础设施和英伟达基础设施尽可能出色，总体拥有成本（TCO）尽可能高。因此，该策略非常有效。当然，我们是AI的大量消费者，因为我们自己创建了很多AI，因为没有AI，我们的芯片就不可能设计出来。没有AI，我们的软件就不可能编写出来。所以我们自己使用它，你知道，大量的AI，自动驾驶汽车，我们正在做的一般机器人工作，我们正在做的全宇宙工作。所以我们自己使用DGX云。我们也将它用于AI代工厂。我们为那些希望拥有这方面专业知识的公司制作AI模型。像台积电这样的代工厂，我们是AI代工厂。所以我们这样做有三个根本原因。一是在所有云中拥有最好的英伟达版本，二是因为我们自己就是一个大消费者。第三，因为我们将它用于AI代工厂，用于帮助其他所有公司。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":294,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":343108276961400,"gmtCreate":1724806832966,"gmtModify":1724806834958,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"<a 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高开近8%，截至发稿报94.15港元，涨幅9.15%，开盘不到5分钟成交额超4亿港元。消息面上，国泰君安在研报中指出，萝卜快跑有望实现无人驾驶网约车商业模式盈利。萝卜快跑是百度旗下自动驾驶出行服务平台，已经于11个城市开放载人测试运营服务，并且在北京、武汉、重庆、深圳、上海开展全无人自动驾驶出行服务测试。研报指出无人驾驶网约车相较于有人驾驶版本，价格更低，乘客体验更好。根据萝卜快跑计划，2024年将实现武汉全程覆盖，并投入1000辆第六代量产无人车运营。预计未来随着投放量的增加，单车运营成本将显著降低，规模效应或将体现。萝卜快跑预计2024年底在武汉实现盈亏平衡，2025年实现盈利。研报投资建议：萝卜快跑在武汉的商业模式成功有望异地复制，自动驾驶或将挑战出租车网约车行业，投资方向主要有三个。1、掌握自动驾驶技术的互联网公司；2、为互联网公司代工整车及零部件或IT服务的产业链企业；3、自动驾驶基础设施车路云相关企业。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":504,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":322878250418264,"gmtCreate":1719836704277,"gmtModify":1719836706041,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a> 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08:30","market":"hk","language":"zh","title":"别只盯苹果，这个也是大机会","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2443291496","media":"格隆汇","summary":"重点关注下周五揭幕","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>重点关注下周五揭幕</p></blockquote><p>一个<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>WWDC，让整个手机产业火爆了。</p><p>不仅苹果自己的股价连续大涨并创出新高，把全球市值第一个宝座重新拿了回来，还不出意外地带火了国内的苹果产业链。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/13c362aa132a31d40a74a32d1866637c\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>尽管市场对于苹果AI手机的各种争议不断，但毫无疑问的是AI手机已经呼啸而来。加上前不久<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Build大会上的AI PC，甚至可以说，新的消费电子周期大幕正式开启。</p><p>这其中，充满着很多新的机会。</p><p>微软、苹果两家全球市值最大的公司已经向我们展示了其中巨大的商业机会，那属于我们中国自己的机会呢？</p><p><strong>01 路径复制</strong></p><p>在PC和智能手机时代，中国都遵循着映射美丽国的路径。</p><p>简单地说，<strong>那边负责研发和创新，我们负责生产和供应链，最后在强大的成本优势下，把价格打到平民化，使得一项技术或产品能够迅速普及。</strong></p><p>这是“Made in China”最大的价值所在。</p><p>虽然这个模式在最近几年发生了一些变化，但总体上并没有太大变化。因为中国的消费电子供应链依然是全球最大的，产能、完善度都是全球第一。西方简单地说避开中国，并不可行。</p><p>所以在AI时代，中国也会在AI终端上有自己的作为。但是，如果只是简单地做生产，价值量始终有限。</p><p>在新一轮的AI终端上，哪些公司可以最大限度地吃到发展红利？</p><p>还是以苹果为例，芯片自己设计，操作系统自己开发，两大最核心的科技都掌握在自己手里，完全不担心什么被卡脖子的问题，也完全有足够的能力提供好的产品和用户体验。</p><p>有了这些杀手锏，商业上的成功就是水到渠成，信手拈来。</p><p>在过去40年，IT硬件行业一直强调分工、组装、产业链共赢，但是这种分工的结果有点尴尬。熟悉PC历史的人应该知道，40多年，价值量最高的是<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>，但因为分工，价值量从整机厂让渡到芯片厂和软件厂，即IBM的价值量，最终严重不敌Intel和微软。</p><p>但现在似乎正在扭转，<strong>谁拥抱核心技术闭环，谁就更有竞争力，</strong>即使不是全包，核心的零部件和技术都应该在自己手里。尤其是对于硬件厂商来说，价值不想被边缘化，不想沦为低价值的组装厂，大概也就只剩下效仿苹果这条路了。</p><p>而国内最有能力做到这些的，会是谁？</p><p>其实答案有且仅有一个，那就是华为。因为华为的产业链最为完善，从操作系统（鸿蒙、盘古LLM）、整机（华为PC、平板、手机、手表等）、算力（麒麟芯片），都有。其他的厂商，联想、小米、OV，都只是组装厂。</p><p>实际上，我们已经看到像微软、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>这些拥有全球最好AI技术的公司，是如何撬动资本神经的，也可以看到苹果即使AI技术有点落后，但鉴于它在智能手机的完整生态护城河，以及强劲的盈利能力、现金流能力，依然能够获得资本的追捧。</p><p>一个开发者大会，便可以点燃资本的火焰。</p><p>幸运的是，这个火焰可能很快会发生在中国。</p><p><strong>6月21日-23日，华为将在东莞松山湖举办开发者大会，</strong>这可能是今天国内最值得期待的科技大会。据悉，盘古大模型5.0与HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版将首次同台亮相。</p><p>不过市场最为关注的，是华为在AI终端产品上会拿出什么超预期的东西，其中AI PC和AI手机将会成为重磅戏。</p><p><strong>02 投资机会在哪里？</strong></p><p>相关的资本炒作逻辑，其实微软大会和苹果大会已经演绎过一次，主要是换机潮的加快和单机ASP的提升，市场也已经认可这个逻辑。剩下的工作，就只是找到对应标的。</p><p>如果省事，直接投资对应的公司即可，比如微软和苹果，这些都是具备良好基本面和长期增长价值的公司。如果继续深挖，对应的产业链公司，尤其是估值尚未被疯炒过的公司，也是很好的选项。</p><p>回归到国内，华为并非上市公司，所以不能像微软或者苹果那样直接买，但对应的华为产业链还是有许多选择的。</p><p>这里简单总结一下几个比较好的产业链方向：</p><p>第一，<strong>是散热。</strong>因为AI手机算力提升，对散热的要求会比传统的智能手机高很多，所以散热器件，且已经进入大型手机厂供应链的公司，特别是进入华为供应链的公司，是非常值得关注的公司。</p><p>第二，是华为手机的<strong>代工厂商</strong>，如<a href=\"https://laohu8.com/S/300735\">光弘科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002475\">立讯精密</a>。</p><p>第三，是其他的<strong>配件厂商</strong>，如<a href=\"https://laohu8.com/S/002241\">歌尔股份</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002456\">欧菲光</a>。</p><p>这些公司在去年华为手机回归的时候，股价的上涨幅度非常不错，对华为手机的反弹非常高，证明逻辑是走得通的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be5d80e44ca6f33971974d661a3438a6\" tg-width=\"858\" tg-height=\"565\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4fbf90d0f5823976495860bcd7beffdd\" tg-width=\"865\" tg-height=\"556\"/></p><p>而且，经过一段时间的调整，目前股价也没有回到去年的高位，只要这一次的华为开发者大会有利好消息刺激，大概率是可以再炒一轮。</p><p>不过，需要指出的是，在去年华为手机回归疯涨之后，又有过一轮非常大的跌幅，说明短线的资金炒作非常大，这是目前A股调性决定的，所以这一次如果大涨，短线获利资金依然有机会重复这种走势。</p><p><strong>对于投资者而言，如果获利，需要考虑是否有必要及时了结，锁定利润。</strong></p><p>这样说，并非鼓励大家追涨杀跌，因为这样做想长期获利，难度是很大的，只不过目前国内的炒作风格如此，投资者需要考虑去适应。</p><h3 id=\"id_104379275\">03 隐藏的风险</h3><p>关于华为消费电子产业链，有一个隐藏的风险需要重点提及一下。</p><p>这个风险就是<strong>算力</strong>。</p><p>自从被美国制裁之后，算力一直都是困扰国内科技大行的核心问题，华为也不例外。虽然华为在这方面算是国内最好的公司，但依然面临很大的压力。</p><p>去年华为手机王者归来的时候，曾经引发过一次<a href=\"https://laohu8.com/S/QC7.SI\">全民</a>大兴奋，大家都觉得华为要重新崛起了。但实事求是地说，华为手机芯片的算力应该还是落后于苹果的，而且这种差距有可能还会进一步拉大。尤其是在AI大模型方面，算力是非常重要的一环，算力的缺乏，会影响模型以及后续的AI应用能力。</p><p><strong>不过，国情有别，且国内已经形成了比较完善的产业链，有能力自成一派。更重要的是，在国内的资本市场上，也只有华为概念可以炒了。</strong>所以，国外可以炒苹果、炒微软、炒<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>，但国内最好的映射，依然是华为，资金也会去追逐这个概念。</p><p>在这个问题没有得到根本解决之前，华为产业链的股价走势，会呈现高低震荡的格局，上涨的时候很急，回调的时候也可以很剧烈。如果美国那边再出什么制裁，股价的跌幅同样会很剧烈。</p><p>最近一段时间，传出苹果手机的国内销量又可以了，原因也在于此。</p><p>从世界范围内说，这是华为手机竞争力最大的隐忧，在国内大可以说没有对手，但全球范围内呢？华为手机能够敌得过搭载了GPT-4O、谷歌Gemini的苹果手机，以及其他像<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>手机吗？</p><p>我想很多人都没有答案。</p><p><strong>因此，在计算华为手机的销量，以及产业链的财务模型时，需要更多地考虑国内市场，全球市场则应该谨慎而保守地做估算。</strong></p><h3 id=\"id_2314540661\">04 结语</h3><p>作为消费电子最新也可能是最大的换机潮，AI加持的硬件前景无限，会催生一轮又一轮的投资热潮。</p><p>这是已经低迷多时的消费电子产业，是大利好，市场也已经摩拳擦掌。更重要的是，我们正处在这个换机潮的早期，机会无限。</p><p>可以预见的是，<strong>只要有利好的消息出现，不管是发布新机，还是销量增长的高频数据，都可以刺激一波股价上涨，</strong>投资者只要好好跟踪和享受这个趋势就可以。</p><p>不过，需要提示的一点，那就是前文提及的隐藏风险，以及A股目前的快进快出的大A风格。而且，资金很可能提前布局，真的等到大会开的时候，反而有可能趁利好出逃。</p><p>在美股，事前可以预热，出来之后如果不错，还可以再炒一波。但在大A，事前照样可以预热，但事后未必跟美股风格。</p><p>因此，还是那句话，如果事前布局，真的大涨之后，需要考虑及时获利。</p><p><strong>不贪心，方得始终。</strong></p></body></html>","source":"gelonghui_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>别只盯苹果，这个也是大机会</title>\n<style 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A2","BK4501":"段永平概念","BK4527":"明星科技股","BK4579":"人工智能","BK4588":"碎股"},"source_url":"https://www.gelonghui.com/p/793200","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/6b8fa6424aebe95f6781d04ef17a1852","article_id":"2443291496","content_text":"重点关注下周五揭幕一个苹果WWDC，让整个手机产业火爆了。不仅苹果自己的股价连续大涨并创出新高，把全球市值第一个宝座重新拿了回来，还不出意外地带火了国内的苹果产业链。尽管市场对于苹果AI手机的各种争议不断，但毫无疑问的是AI手机已经呼啸而来。加上前不久微软Build大会上的AI PC，甚至可以说，新的消费电子周期大幕正式开启。这其中，充满着很多新的机会。微软、苹果两家全球市值最大的公司已经向我们展示了其中巨大的商业机会，那属于我们中国自己的机会呢？01 路径复制在PC和智能手机时代，中国都遵循着映射美丽国的路径。简单地说，那边负责研发和创新，我们负责生产和供应链，最后在强大的成本优势下，把价格打到平民化，使得一项技术或产品能够迅速普及。这是“Made in China”最大的价值所在。虽然这个模式在最近几年发生了一些变化，但总体上并没有太大变化。因为中国的消费电子供应链依然是全球最大的，产能、完善度都是全球第一。西方简单地说避开中国，并不可行。所以在AI时代，中国也会在AI终端上有自己的作为。但是，如果只是简单地做生产，价值量始终有限。在新一轮的AI终端上，哪些公司可以最大限度地吃到发展红利？还是以苹果为例，芯片自己设计，操作系统自己开发，两大最核心的科技都掌握在自己手里，完全不担心什么被卡脖子的问题，也完全有足够的能力提供好的产品和用户体验。有了这些杀手锏，商业上的成功就是水到渠成，信手拈来。在过去40年，IT硬件行业一直强调分工、组装、产业链共赢，但是这种分工的结果有点尴尬。熟悉PC历史的人应该知道，40多年，价值量最高的是IBM，但因为分工，价值量从整机厂让渡到芯片厂和软件厂，即IBM的价值量，最终严重不敌Intel和微软。但现在似乎正在扭转，谁拥抱核心技术闭环，谁就更有竞争力，即使不是全包，核心的零部件和技术都应该在自己手里。尤其是对于硬件厂商来说，价值不想被边缘化，不想沦为低价值的组装厂，大概也就只剩下效仿苹果这条路了。而国内最有能力做到这些的，会是谁？其实答案有且仅有一个，那就是华为。因为华为的产业链最为完善，从操作系统（鸿蒙、盘古LLM）、整机（华为PC、平板、手机、手表等）、算力（麒麟芯片），都有。其他的厂商，联想、小米、OV，都只是组装厂。实际上，我们已经看到像微软、谷歌这些拥有全球最好AI技术的公司，是如何撬动资本神经的，也可以看到苹果即使AI技术有点落后，但鉴于它在智能手机的完整生态护城河，以及强劲的盈利能力、现金流能力，依然能够获得资本的追捧。一个开发者大会，便可以点燃资本的火焰。幸运的是，这个火焰可能很快会发生在中国。6月21日-23日，华为将在东莞松山湖举办开发者大会，这可能是今天国内最值得期待的科技大会。据悉，盘古大模型5.0与HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版将首次同台亮相。不过市场最为关注的，是华为在AI终端产品上会拿出什么超预期的东西，其中AI PC和AI手机将会成为重磅戏。02 投资机会在哪里？相关的资本炒作逻辑，其实微软大会和苹果大会已经演绎过一次，主要是换机潮的加快和单机ASP的提升，市场也已经认可这个逻辑。剩下的工作，就只是找到对应标的。如果省事，直接投资对应的公司即可，比如微软和苹果，这些都是具备良好基本面和长期增长价值的公司。如果继续深挖，对应的产业链公司，尤其是估值尚未被疯炒过的公司，也是很好的选项。回归到国内，华为并非上市公司，所以不能像微软或者苹果那样直接买，但对应的华为产业链还是有许多选择的。这里简单总结一下几个比较好的产业链方向：第一，是散热。因为AI手机算力提升，对散热的要求会比传统的智能手机高很多，所以散热器件，且已经进入大型手机厂供应链的公司，特别是进入华为供应链的公司，是非常值得关注的公司。第二，是华为手机的代工厂商，如光弘科技、立讯精密。第三，是其他的配件厂商，如歌尔股份、欧菲光。这些公司在去年华为手机回归的时候，股价的上涨幅度非常不错，对华为手机的反弹非常高，证明逻辑是走得通的。而且，经过一段时间的调整，目前股价也没有回到去年的高位，只要这一次的华为开发者大会有利好消息刺激，大概率是可以再炒一轮。不过，需要指出的是，在去年华为手机回归疯涨之后，又有过一轮非常大的跌幅，说明短线的资金炒作非常大，这是目前A股调性决定的，所以这一次如果大涨，短线获利资金依然有机会重复这种走势。对于投资者而言，如果获利，需要考虑是否有必要及时了结，锁定利润。这样说，并非鼓励大家追涨杀跌，因为这样做想长期获利，难度是很大的，只不过目前国内的炒作风格如此，投资者需要考虑去适应。03 隐藏的风险关于华为消费电子产业链，有一个隐藏的风险需要重点提及一下。这个风险就是算力。自从被美国制裁之后，算力一直都是困扰国内科技大行的核心问题，华为也不例外。虽然华为在这方面算是国内最好的公司，但依然面临很大的压力。去年华为手机王者归来的时候，曾经引发过一次全民大兴奋，大家都觉得华为要重新崛起了。但实事求是地说，华为手机芯片的算力应该还是落后于苹果的，而且这种差距有可能还会进一步拉大。尤其是在AI大模型方面，算力是非常重要的一环，算力的缺乏，会影响模型以及后续的AI应用能力。不过，国情有别，且国内已经形成了比较完善的产业链，有能力自成一派。更重要的是，在国内的资本市场上，也只有华为概念可以炒了。所以，国外可以炒苹果、炒微软、炒英伟达，但国内最好的映射，依然是华为，资金也会去追逐这个概念。在这个问题没有得到根本解决之前，华为产业链的股价走势，会呈现高低震荡的格局，上涨的时候很急，回调的时候也可以很剧烈。如果美国那边再出什么制裁，股价的跌幅同样会很剧烈。最近一段时间，传出苹果手机的国内销量又可以了，原因也在于此。从世界范围内说，这是华为手机竞争力最大的隐忧，在国内大可以说没有对手，但全球范围内呢？华为手机能够敌得过搭载了GPT-4O、谷歌Gemini的苹果手机，以及其他像三星手机吗？我想很多人都没有答案。因此，在计算华为手机的销量，以及产业链的财务模型时，需要更多地考虑国内市场，全球市场则应该谨慎而保守地做估算。04 结语作为消费电子最新也可能是最大的换机潮，AI加持的硬件前景无限，会催生一轮又一轮的投资热潮。这是已经低迷多时的消费电子产业，是大利好，市场也已经摩拳擦掌。更重要的是，我们正处在这个换机潮的早期，机会无限。可以预见的是，只要有利好的消息出现，不管是发布新机，还是销量增长的高频数据，都可以刺激一波股价上涨，投资者只要好好跟踪和享受这个趋势就可以。不过，需要提示的一点，那就是前文提及的隐藏风险，以及A股目前的快进快出的大A风格。而且，资金很可能提前布局，真的等到大会开的时候，反而有可能趁利好出逃。在美股，事前可以预热，出来之后如果不错，还可以再炒一波。但在大A，事前照样可以预热，但事后未必跟美股风格。因此，还是那句话，如果事前布局，真的大涨之后，需要考虑及时获利。不贪心，方得始终。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":804,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":312745563783464,"gmtCreate":1717388033488,"gmtModify":1717388035528,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"阿童木要出现了！","listText":"阿童木要出现了！","text":"阿童木要出现了！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/312745563783464","repostId":"1171147611","repostType":4,"repost":{"id":"1171147611","pubTimestamp":1717382755,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171147611?lang=&edition=full","pubTime":"2024-06-03 10:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171147611","media":"王铮Silvia","summary":"6月2日晚，$英伟达$CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。如今，这种情况正在全世界发生。","content":"<html><head></head><body><p>6月2日晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cee3213ec4485da8d2a8b01e47f4aedf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p><strong>生成式AI及其影响</strong></p><p><strong>英伟达的蓝图和接下来会发生什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。</p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能在这里——台湾。台湾是我们珍视的合作伙伴的家园；实际上，这就是所有英伟达做的事情的起点，我们的伙伴和我们一起将它带到世界；台湾和我们的合作伙伴创造了这个世界的AI 基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。</p><p><strong>计算的构造性转变将再次发生</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本已降低100万倍</strong></p><p><strong>60年里见证了两三次计算的构造性转变</strong></p><p><strong>我们即将再次看到这种情况发生</strong></p><p>这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。</p><p style=\"text-align: justify;\">你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a> System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。</p><p><strong>加速计算的降本经济学</strong></p><p>这里正在发生两件基本的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，这种情况正在全世界发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。</p><p><strong>计算软件必须重写</strong></p><p><strong>我们已有350个库供使用</strong></p><p>加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。</p><p style=\"text-align: justify;\">Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。</p><p><strong>CUDA已经达到良性循环</strong></p><p><strong>拥有全球500万开发者，服务于每个行业</strong></p><p>当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。</p><p><strong>过去10年</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本降低100万倍</strong></p><p>每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。</p><p><strong>正在发生的变化</strong></p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用</strong></p><p><strong>超级计算机已演变为数据中心</strong></p><p><strong>生产token，成为AI工厂</strong></p><p>这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。</p><p style=\"text-align: justify;\">到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。</p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用程序</strong></p><p>正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">还记得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。</p><p style=\"text-align: justify;\">你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。</p><p style=\"text-align: justify;\">当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。</p><p style=\"text-align: justify;\">你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。</p><p><strong>过去指令编写的应用</strong></p><p><strong>变成了组建AI团队的应用</strong></p><p>在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。</p><p style=\"text-align: justify;\">有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。</p><p style=\"text-align: justify;\">你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。</p><p><strong>不止Agent，还有数字人类</strong></p><p>然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。</p><p style=\"text-align: justify;\">视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。</p><p><strong>PC将成为非常重要的AI平台</strong></p><p>非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。</p><p><strong>为下一阶段AI而生</strong></p><p><strong>从Blackwell到Ruben</strong></p><p><strong>为每种类型的<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>系统创建平台</strong></p><p><strong>下一阶段AI将理解物理世界</strong></p><p><strong>Blackwell为此而生</strong></p><p>那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">女士们、先生们，这就是Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。</p><p><strong>Blackwell将能耗降至3/1000</strong></p><p>而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。</p><p style=\"text-align: justify;\">1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。</p><p><strong>DGX系统如何构建</strong></p><p><strong>数百万个GPU的数据中心时代即将到来</strong></p><p>所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。</p><p style=\"text-align: justify;\">但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。</p><p style=\"text-align: justify;\">Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。</p><p style=\"text-align: justify;\">数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~</p><p><strong>每年上新的节奏</strong></p><p><strong>明年是Blackwell Ultra</strong></p><p>Blackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell平台已经在这里了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。</p><p style=\"text-align: justify;\">台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。</p><p><strong>下一代平台叫Rubin</strong></p><p>往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。</p><p><strong>机器人技术时代已经到来</strong></p><p><strong>在Omniverse中机器人学习如何成为机器人</strong></p><p>让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。</p><p style=\"text-align: justify;\">机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。</p><p style=\"text-align: justify;\">全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。</p><p><strong>为每种类型的机器人系统创建平台</strong></p><p>我们将以几种方式服务市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，也有为<a href=\"https://laohu8.com/S/PLC\">PLC</a>（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。</p><p><strong>全球制造巨头</strong></p><p><strong>如何用AI建造机器人工厂</strong></p><p>好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。</p><p style=\"text-align: justify;\">和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/00285\">比亚迪电子</a>正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！</p></body></html>","source":"lsy1717382766275","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。我很高兴能...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/1NQ2-PZGpJtKXha601UY_g\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"IE00BJJMRY28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD","LU0061474960.USD":"天利环球焦点基金AU Acc","BK4554":"元宇宙及AR概念","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4567":"ESG概念","BK4588":"碎股","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4587":"ChatGPT概念","LU0082616367.USD":"摩根大通美国科技A（dist）","LU0353189680.USD":"富国美国全盘成长基金Cl A Acc","BK4579":"人工智能","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4550":"红杉资本持仓","IE00BMPRXR70.SGD":"Neuberger Berman 5G Connectivity A Acc SGD-H","IE00BMPRXN33.USD":"NEUBERGER BERMAN 5G CONNECTIVITY \"A\" (USD) ACC","LU0494093205.USD":"贝莱德ESG灵活多元资产A2 USD-H","NVDA":"英伟达","LU0353189763.USD":"ALLSPRING  US ALL CAP GROWTH 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基础设施。今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工智能AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。计算的构造性转变将再次发生特定算法的计算边际成本已降低100万倍60年里见证了两三次计算的构造性转变我们即将再次看到这种情况发生这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。IBM System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。加速计算的降本经济学这里正在发生两件基本的事情。第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。如今，这种情况正在全世界发生。嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。计算软件必须重写我们已有350个库供使用加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。台积电（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。就在上周，谷歌宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。CUDA已经达到良性循环拥有全球500万开发者，服务于每个行业当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。过去10年特定算法的计算边际成本降低100万倍每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。正在发生的变化计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用超级计算机已演变为数据中心生产token，成为AI工厂这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·特斯拉发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用程序正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。还记得微软为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。过去指令编写的应用变成了组建AI团队的应用在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。不止Agent，还有数字人类然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。PC将成为非常重要的AI平台非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。为下一阶段AI而生从Blackwell到Ruben为每种类型的机器人系统创建平台下一阶段AI将理解物理世界Blackwell为此而生那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。女士们、先生们，这就是Blackwell。Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。Blackwell将能耗降至3/1000而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。DGX系统如何构建数百万个GPU的数据中心时代即将到来所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~每年上新的节奏明年是Blackwell UltraBlackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。Blackwell平台已经在这里了。我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。下一代平台叫Rubin往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。机器人技术时代已经到来在Omniverse中机器人学习如何成为机器人让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。为每种类型的机器人系统创建平台我们将以几种方式服务市场。首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。当然，也有为PLC（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。全球制造巨头如何用AI建造机器人工厂好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，比亚迪电子正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":861,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":312137567731808,"gmtCreate":1717239670287,"gmtModify":1717239672142,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"六月拆股，月底市值超苹果","listText":"六月拆股，月底市值超苹果","text":"六月拆股，月底市值超苹果","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/312137567731808","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":926,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":299119598072096,"gmtCreate":1714052453792,"gmtModify":1714052455429,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"<a 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11:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>周五午间报道，中东焦点局势最新消息：</p><p>据伊朗半官方媒体塔斯尼姆（Tasnim）援引知情人士报道称，<strong>与以色列媒体周五上午的说法和传言相反，没有任何关于外国袭击伊朗中部城市伊斯法罕和其他地区的报告。包括伊斯法罕、大不里士等地的防空系统被激活，是因为防空机敏度上升并且可能发现一些小型无人机。塔斯尼姆称没有关于伊斯法罕发生大规模爆炸的报告，早些时候伊朗媒体有相关报道伊斯法罕的核设施完全安全。</strong></p><p>伊朗军方称，伊斯法罕发生巨大爆炸，原因是防空部队向“可疑物体”开火，没有造成任何损失。</p><p>据伊朗塔斯尼姆通讯社：伊朗民航组织表示，多个机场的航班限制已解除。</p><p>此外，消息人士称，美国并未参与针对伊朗的袭击，但以色列确实告知其袭击意图。以色列总理办公室拒绝证实以色列是伊斯法罕爆炸事件的幕后黑手。</p><p>截至发稿，黄金、石油价格均在大幅回落后维持震荡。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71596b13fc33ba69c699423052adc9ba\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/83f730901aa726ea5173687908bee023\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>美股指数期货跌幅快速收窄。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8abdeae8a2930d541d9884193d33586\" title=\"\" tg-width=\"1406\" tg-height=\"651\"/></p><p>财经网站Forexlive分析师Adam Button认为，看起来伊朗官员不想再敲战鼓了。伊朗官员称，伊斯法罕或该国其他地区没有发生空袭。他们(以色列)只是进行了一次失败且羞辱性的四轴飞行器飞行尝试，结果全部被击落。一名美国官员还告诉CNN，袭击是在伊朗进行的，但没有针对核设施。Adam Button表示，“在我看来，这似乎是伊朗可以忽略，也想忽略的事情。我很清楚这是一场危险的游戏，但现在有很多人被恐惧所笼罩。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/22b210c113f75079aee2385965ba711d","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1119500908","content_text":"周五午间报道，中东焦点局势最新消息：据伊朗半官方媒体塔斯尼姆（Tasnim）援引知情人士报道称，与以色列媒体周五上午的说法和传言相反，没有任何关于外国袭击伊朗中部城市伊斯法罕和其他地区的报告。包括伊斯法罕、大不里士等地的防空系统被激活，是因为防空机敏度上升并且可能发现一些小型无人机。塔斯尼姆称没有关于伊斯法罕发生大规模爆炸的报告，早些时候伊朗媒体有相关报道伊斯法罕的核设施完全安全。伊朗军方称，伊斯法罕发生巨大爆炸，原因是防空部队向“可疑物体”开火，没有造成任何损失。据伊朗塔斯尼姆通讯社：伊朗民航组织表示，多个机场的航班限制已解除。此外，消息人士称，美国并未参与针对伊朗的袭击，但以色列确实告知其袭击意图。以色列总理办公室拒绝证实以色列是伊斯法罕爆炸事件的幕后黑手。截至发稿，黄金、石油价格均在大幅回落后维持震荡。美股指数期货跌幅快速收窄。财经网站Forexlive分析师Adam Button认为，看起来伊朗官员不想再敲战鼓了。伊朗官员称，伊斯法罕或该国其他地区没有发生空袭。他们(以色列)只是进行了一次失败且羞辱性的四轴飞行器飞行尝试，结果全部被击落。一名美国官员还告诉CNN，袭击是在伊朗进行的，但没有针对核设施。Adam Button表示，“在我看来，这似乎是伊朗可以忽略，也想忽略的事情。我很清楚这是一场危险的游戏，但现在有很多人被恐惧所笼罩。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":680,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":284173823541328,"gmtCreate":1710394845999,"gmtModify":1710394847863,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"最后一代养老就等这个了","listText":"最后一代养老就等这个了","text":"最后一代养老就等这个了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/284173823541328","repostId":"2419659483","repostType":4,"repost":{"id":"2419659483","weMediaInfo":{"introduction":"探索全球人工智能应用场景及商业化","home_visible":1,"media_name":"机器之能","id":"1021597660","head_image":"https://static.tigerbbs.com/e207a096c3044a1d948d764a19cb2654"},"pubTimestamp":1710380736,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2419659483?lang=&edition=full","pubTime":"2024-03-14 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tg-height=\"355\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">它可以为听从人类的命令，递给人类苹果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4aeb73fc6274852f3bea4c9a0637ee43\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">将黑色塑料袋收拾进框子里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f395b648c350116cffa9121df5fc5423\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">将杯子和盘子归置放在沥水架上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea102afbe31093c7e75bdfdd91215e3a\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">需要强调的是：你看到的这一切，只用到了一个神经网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">广大网友在看到如此惊艳的 demo 后，对机器人的发展速度感到震惊，我们似乎正处在这场汹涌的进化浪潮中。甚至有人感叹，已经准备好迎接更多的机器人了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14cebcd6f21398a3fc18a2344ff4dd00\" tg-width=\"640\" tg-height=\"83\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c9912214581feaf60e11c801dc357f8\" tg-width=\"640\" tg-height=\"100\"/></p><p><br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e451bca2353a0e0f3897adfaab8b81f\" tg-width=\"640\" tg-height=\"86\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">还有网友调侃道：「波士顿动力：好的，伙计们，这是一场真正的竞争。让我们回到实验室，设计更多舞蹈套路。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6faa672bdb5a6f76f3a244b6100f5806\" tg-width=\"640\" tg-height=\"77\"/></p><h2 id=\"id_2127113009\" style=\"text-align: start;\">所有这些，全是机器人自学的！</h2><p style=\"text-align: justify;\">Figure创始人Brett Adcock表示，视频中Figure 01展示了端到端神经网络框架下与人类的对话，没有任何远程操作。并且，机器人的速度有了显著的提升，开始接近人类的速度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/26b3296dda5c34875470f9fe98c345cd\" tg-width=\"640\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Figure机器人操作高级AI工程师Corey Lynch介绍了此次Figure 01的技术原理。他表示，Figure 01现在可以做到以下这些：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">描述其视觉体验</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">规划未来的行动</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">反思自己的记忆</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">口头解释推理过程</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa338f5b4c98e204298713ae27143a0b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"323\"/></p><p><br/><br/>他接着解释道，视频中机器人的所有行为都是学到的（再次强调不是远程操作），并以正常速度（1.0x）运行。<br/><br/>在具体实现过程中，他们将机器人摄像头中的图像输入，并将机载麦克风捕获的语音文本转录到由 OpenAI训练的大型多模态模型中，该模型可以理解图像和文本。该模型对整个对话记录进行处理，包括过去的图像，从而获得语言响应，然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。<br/><br/>此外，该模型负责决定在机器人上运行哪些学习到的闭环行为以完成给定的命令，从而将特定的神经网络权重加载到GPU上并执行策略。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7dd936d8ee7554df4e38f5e3e4e67aa\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p><br/><br/>将Figure 01 连接到大型预训练多模态模型为其提供了一些有趣的新功能。Figure 01 + OpenAI 现在可以：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">描述其周围环境。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">使用常识推理做出决定。例如，「桌子上的盘子和杯子等餐具接下来可能需要放进沥水架」。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">将「我饿了」等模棱两可的高级请求转化为一些适合上下文的行为，例如「递给对方一个苹果」。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">用简单的英语描述为什么它执行特定的操作。例如，「这是我可以从桌子上为您提供的唯一可食用物品」。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/937ff08015cdd1664a908f10f3f338db\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">理解对话历史的大型预训练模型为Figure 01提供了强大的短期记忆<br/><br/>考虑一个简单的问题：「你能把它们放在那里吗？」<br/><br/>其中 「它们」指的是什么？「那里」又是哪里？正确回答这个问题需要反思记忆的能力。<br/><br/>通过预训练模型分析对话的图像和文本历史记录，Figure 01快速形成并执行计划：1）将杯子放在沥水架上，2）将盘子放在沥水架上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f85a95f10dca31aa0a95273ac4bdd30d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">关于学到的低级双手操作，所有行为均由神经网络视觉运动transformer策略驱动，将像素直接映射到动作。这些网络以10hz 的频率接收机载图像，并以200hz的频率生成 24-DOF 动作（手腕姿势和手指关节角度）。<br/><br/>这些动作充当高速「设定点」，以供更高速率的全身控制器跟踪。这是一个有用的关注点分离，其中：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理，以得出高级规划。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">学习到的视觉运动策略执行计划，执行难以手动指定的快速反应行为，例如在任何位置操纵可变形的袋子。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">全身控制器确保安全、稳定的动力，例如保持平衡。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">最后他表示，即使在几年前，自己还认为人形机器人规划和执行自身完全学得行为的同时与人类进行完整的对话是几十年后才能看到的事情。显然，现在已经发生了太多变化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b61066901297d11e9bcc1f920b9f473f\" tg-width=\"640\" tg-height=\"272\"/></p><h2 id=\"id_3205314327\" style=\"text-align: start;\">Figure，具身智能时代最热创业公司</h2><p style=\"text-align: justify;\">最近，生成式 AI 的竞争正在走向长文本、多模态，各家科技公司和机构也没有忘记投资下个热点——具身智能。<br/><br/>具身智能，对于计算机视觉、机器人等领域来说是一个很有挑战的目标：假设 AI 智能体（机器人）不仅能接收来自数据集的静态图像，还能在三维虚拟世界甚至真实环境中四处移动，并与周围环境交互，那我们就会迎来技术的一次重大突破，从识别图像等机器学习的简单能力，转变到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务。<br/><br/>被生成式 AI 龙头 OpenAI 看好的具身智能，最有希望通向具身智能的公司，似乎就是这家 Figure。<br/><br/>3月1日，Figure 宣布完成惊人的 6.75 亿美元 B 轮融资，公司估值达到 26 亿美元。一眼望去，感觉半个硅谷都投了它：微软、英特尔、OpenAI Startup Fund、Amazon Industrial Innovation Fund 、英伟达、贝索斯、「木头姐」的方舟投资、Parkway Venture Capital、Align Ventures 等。<br/><br/>该公司的产品 Figure 01，据称是世界上第一个具有商业可行性的自主人形机器人，身高 1.5 米，体重 60 公斤，可承载 20 公斤货物，采用电机驱动。它的可工作时长是 5 小时，行走速度每秒 1.2 米，可以说很多指标已经接近人类。<br/><br/>自 2023 年 1 月以来，人们对 Figure 的关注度一直在上升。虽然到目前为止，公司一共才发布过四个 demo 视频。其中的一个展示了 Figure 01 是如何制作咖啡的：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a95cacf8c8145564e74de5a96da3ab84\" tg-width=\"400\" tg-height=\"299\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据Figure表示，机器人练习这些动作的方法是端到端的，神经网络的训练时间是10小时。<br/><br/>在 2 月 27 日的视频里，Figure 01 自主完成了一个典型的物流环节任务——搬运空箱。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38f8ec1523cdf493e5439f65f238f189\" tg-width=\"400\" tg-height=\"236\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当然，速度还是比人类慢了很多。不过在这些任务中，Figure 01 都是完全自主地执行任务。所谓「完全自主」，是指只需将机器人放在地面上（无论放在屋里什么地方），在没有其他用户输入的情况下，直接按开始就行。<br/><br/>在训练过的大型视觉语言模型( VLM )帮助下，人形机器人会先识别、定位目标箱子，然后推理合适的拿放姿势。接下来，Figure 01 会导航自己到目标跟前，检测抓取点和手部力量，尝试抓取成功并将箱子放到传送带上。<br/><br/>这些技术亮点也是 Figure 和一直希望回归机器人领域的 OpenAI 达成合作协议的重要原因之一——将 OpenAI 的研究与 Figure 的机器人经验结合起来，为人形机器人开发下一代 AI 模型。OpenAI 也希望将自己的高性能多模态大模型扩展到机器人领域。<br/><br/>除了接受大笔风投之外，Figure 也在积极拓展落地场景。目前，Figure 01 已经开始在宝马位于南卡罗来纳州斯帕坦堡的汽车工厂接受测试，人们计划让机器人替代人类从事一些危险度高的任务。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>OpenAI机器人，一出手就是王炸</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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}\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 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大模型能力加持的 Figure 01 现在是这个样子的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7579a704db12c1bf38cbdb096e6a373e\" tg-width=\"640\" tg-height=\"355\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">它可以为听从人类的命令，递给人类苹果。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4aeb73fc6274852f3bea4c9a0637ee43\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">将黑色塑料袋收拾进框子里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f395b648c350116cffa9121df5fc5423\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">将杯子和盘子归置放在沥水架上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea102afbe31093c7e75bdfdd91215e3a\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">需要强调的是：你看到的这一切，只用到了一个神经网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">广大网友在看到如此惊艳的 demo 后，对机器人的发展速度感到震惊，我们似乎正处在这场汹涌的进化浪潮中。甚至有人感叹，已经准备好迎接更多的机器人了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14cebcd6f21398a3fc18a2344ff4dd00\" tg-width=\"640\" tg-height=\"83\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c9912214581feaf60e11c801dc357f8\" tg-width=\"640\" tg-height=\"100\"/></p><p><br/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e451bca2353a0e0f3897adfaab8b81f\" tg-width=\"640\" tg-height=\"86\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">还有网友调侃道：「波士顿动力：好的，伙计们，这是一场真正的竞争。让我们回到实验室，设计更多舞蹈套路。」</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6faa672bdb5a6f76f3a244b6100f5806\" tg-width=\"640\" tg-height=\"77\"/></p><h2 id=\"id_2127113009\" style=\"text-align: start;\">所有这些，全是机器人自学的！</h2><p style=\"text-align: justify;\">Figure创始人Brett Adcock表示，视频中Figure 01展示了端到端神经网络框架下与人类的对话，没有任何远程操作。并且，机器人的速度有了显著的提升，开始接近人类的速度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/26b3296dda5c34875470f9fe98c345cd\" tg-width=\"640\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Figure机器人操作高级AI工程师Corey Lynch介绍了此次Figure 01的技术原理。他表示，Figure 01现在可以做到以下这些：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">描述其视觉体验</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">规划未来的行动</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">反思自己的记忆</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">口头解释推理过程</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa338f5b4c98e204298713ae27143a0b\" tg-width=\"640\" tg-height=\"323\"/></p><p><br/><br/>他接着解释道，视频中机器人的所有行为都是学到的（再次强调不是远程操作），并以正常速度（1.0x）运行。<br/><br/>在具体实现过程中，他们将机器人摄像头中的图像输入，并将机载麦克风捕获的语音文本转录到由 OpenAI训练的大型多模态模型中，该模型可以理解图像和文本。该模型对整个对话记录进行处理，包括过去的图像，从而获得语言响应，然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。<br/><br/>此外，该模型负责决定在机器人上运行哪些学习到的闭环行为以完成给定的命令，从而将特定的神经网络权重加载到GPU上并执行策略。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7dd936d8ee7554df4e38f5e3e4e67aa\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p><br/><br/>将Figure 01 连接到大型预训练多模态模型为其提供了一些有趣的新功能。Figure 01 + OpenAI 现在可以：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">描述其周围环境。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">使用常识推理做出决定。例如，「桌子上的盘子和杯子等餐具接下来可能需要放进沥水架」。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">将「我饿了」等模棱两可的高级请求转化为一些适合上下文的行为，例如「递给对方一个苹果」。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">用简单的英语描述为什么它执行特定的操作。例如，「这是我可以从桌子上为您提供的唯一可食用物品」。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/937ff08015cdd1664a908f10f3f338db\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">理解对话历史的大型预训练模型为Figure 01提供了强大的短期记忆<br/><br/>考虑一个简单的问题：「你能把它们放在那里吗？」<br/><br/>其中 「它们」指的是什么？「那里」又是哪里？正确回答这个问题需要反思记忆的能力。<br/><br/>通过预训练模型分析对话的图像和文本历史记录，Figure 01快速形成并执行计划：1）将杯子放在沥水架上，2）将盘子放在沥水架上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f85a95f10dca31aa0a95273ac4bdd30d\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">关于学到的低级双手操作，所有行为均由神经网络视觉运动transformer策略驱动，将像素直接映射到动作。这些网络以10hz 的频率接收机载图像，并以200hz的频率生成 24-DOF 动作（手腕姿势和手指关节角度）。<br/><br/>这些动作充当高速「设定点」，以供更高速率的全身控制器跟踪。这是一个有用的关注点分离，其中：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理，以得出高级规划。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">学习到的视觉运动策略执行计划，执行难以手动指定的快速反应行为，例如在任何位置操纵可变形的袋子。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">全身控制器确保安全、稳定的动力，例如保持平衡。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">最后他表示，即使在几年前，自己还认为人形机器人规划和执行自身完全学得行为的同时与人类进行完整的对话是几十年后才能看到的事情。显然，现在已经发生了太多变化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b61066901297d11e9bcc1f920b9f473f\" tg-width=\"640\" tg-height=\"272\"/></p><h2 id=\"id_3205314327\" style=\"text-align: start;\">Figure，具身智能时代最热创业公司</h2><p style=\"text-align: justify;\">最近，生成式 AI 的竞争正在走向长文本、多模态，各家科技公司和机构也没有忘记投资下个热点——具身智能。<br/><br/>具身智能，对于计算机视觉、机器人等领域来说是一个很有挑战的目标：假设 AI 智能体（机器人）不仅能接收来自数据集的静态图像，还能在三维虚拟世界甚至真实环境中四处移动，并与周围环境交互，那我们就会迎来技术的一次重大突破，从识别图像等机器学习的简单能力，转变到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务。<br/><br/>被生成式 AI 龙头 OpenAI 看好的具身智能，最有希望通向具身智能的公司，似乎就是这家 Figure。<br/><br/>3月1日，Figure 宣布完成惊人的 6.75 亿美元 B 轮融资，公司估值达到 26 亿美元。一眼望去，感觉半个硅谷都投了它：微软、英特尔、OpenAI Startup Fund、Amazon Industrial Innovation Fund 、英伟达、贝索斯、「木头姐」的方舟投资、Parkway Venture Capital、Align Ventures 等。<br/><br/>该公司的产品 Figure 01，据称是世界上第一个具有商业可行性的自主人形机器人，身高 1.5 米，体重 60 公斤，可承载 20 公斤货物，采用电机驱动。它的可工作时长是 5 小时，行走速度每秒 1.2 米，可以说很多指标已经接近人类。<br/><br/>自 2023 年 1 月以来，人们对 Figure 的关注度一直在上升。虽然到目前为止，公司一共才发布过四个 demo 视频。其中的一个展示了 Figure 01 是如何制作咖啡的：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a95cacf8c8145564e74de5a96da3ab84\" tg-width=\"400\" tg-height=\"299\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据Figure表示，机器人练习这些动作的方法是端到端的，神经网络的训练时间是10小时。<br/><br/>在 2 月 27 日的视频里，Figure 01 自主完成了一个典型的物流环节任务——搬运空箱。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38f8ec1523cdf493e5439f65f238f189\" tg-width=\"400\" tg-height=\"236\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当然，速度还是比人类慢了很多。不过在这些任务中，Figure 01 都是完全自主地执行任务。所谓「完全自主」，是指只需将机器人放在地面上（无论放在屋里什么地方），在没有其他用户输入的情况下，直接按开始就行。<br/><br/>在训练过的大型视觉语言模型( VLM )帮助下，人形机器人会先识别、定位目标箱子，然后推理合适的拿放姿势。接下来，Figure 01 会导航自己到目标跟前，检测抓取点和手部力量，尝试抓取成功并将箱子放到传送带上。<br/><br/>这些技术亮点也是 Figure 和一直希望回归机器人领域的 OpenAI 达成合作协议的重要原因之一——将 OpenAI 的研究与 Figure 的机器人经验结合起来，为人形机器人开发下一代 AI 模型。OpenAI 也希望将自己的高性能多模态大模型扩展到机器人领域。<br/><br/>除了接受大笔风投之外，Figure 也在积极拓展落地场景。目前，Figure 01 已经开始在宝马位于南卡罗来纳州斯帕坦堡的汽车工厂接受测试，人们计划让机器人替代人类从事一些危险度高的任务。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4aeb73fc6274852f3bea4c9a0637ee43","relate_stocks":{},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyODA3MDUwMA==&mid=2247518010&idx=1&sn=59c94e6dc3b2dd6589809875110c7c1a&chksm=fb84567134c0a96b4cc6fd0a4852908bb59e194436d5380b9a6fc0e2826a52aff1eba79ebe91&scene=0#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2419659483","content_text":"有了OpenAI大模型加持，Figure 01现在可以与人全面对话，听从人类的命令。「借助 OpenAI 的能力，Figure 01 现在可以与人全面对话了！」本周三，半个硅谷都在投的明星机器人创业公司Figure，发布了自己第一个 OpenAI 大模型加持的机器人 demo。这家公司在 3 月 1 日刚刚宣布获得 OpenAI 等公司的投资，才十几天就直接用上了 OpenAI 的多模态大模型。如你所见，得到 OpenAI 大模型能力加持的 Figure 01 现在是这个样子的。它可以为听从人类的命令，递给人类苹果。将黑色塑料袋收拾进框子里。将杯子和盘子归置放在沥水架上。需要强调的是：你看到的这一切，只用到了一个神经网络。广大网友在看到如此惊艳的 demo 后，对机器人的发展速度感到震惊，我们似乎正处在这场汹涌的进化浪潮中。甚至有人感叹，已经准备好迎接更多的机器人了。还有网友调侃道：「波士顿动力：好的，伙计们，这是一场真正的竞争。让我们回到实验室，设计更多舞蹈套路。」所有这些，全是机器人自学的！Figure创始人Brett Adcock表示，视频中Figure 01展示了端到端神经网络框架下与人类的对话，没有任何远程操作。并且，机器人的速度有了显著的提升，开始接近人类的速度。Figure机器人操作高级AI工程师Corey Lynch介绍了此次Figure 01的技术原理。他表示，Figure 01现在可以做到以下这些：描述其视觉体验规划未来的行动反思自己的记忆口头解释推理过程他接着解释道，视频中机器人的所有行为都是学到的（再次强调不是远程操作），并以正常速度（1.0x）运行。在具体实现过程中，他们将机器人摄像头中的图像输入，并将机载麦克风捕获的语音文本转录到由 OpenAI训练的大型多模态模型中，该模型可以理解图像和文本。该模型对整个对话记录进行处理，包括过去的图像，从而获得语言响应，然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。此外，该模型负责决定在机器人上运行哪些学习到的闭环行为以完成给定的命令，从而将特定的神经网络权重加载到GPU上并执行策略。将Figure 01 连接到大型预训练多模态模型为其提供了一些有趣的新功能。Figure 01 + OpenAI 现在可以：描述其周围环境。使用常识推理做出决定。例如，「桌子上的盘子和杯子等餐具接下来可能需要放进沥水架」。将「我饿了」等模棱两可的高级请求转化为一些适合上下文的行为，例如「递给对方一个苹果」。用简单的英语描述为什么它执行特定的操作。例如，「这是我可以从桌子上为您提供的唯一可食用物品」。理解对话历史的大型预训练模型为Figure 01提供了强大的短期记忆考虑一个简单的问题：「你能把它们放在那里吗？」其中 「它们」指的是什么？「那里」又是哪里？正确回答这个问题需要反思记忆的能力。通过预训练模型分析对话的图像和文本历史记录，Figure 01快速形成并执行计划：1）将杯子放在沥水架上，2）将盘子放在沥水架上。关于学到的低级双手操作，所有行为均由神经网络视觉运动transformer策略驱动，将像素直接映射到动作。这些网络以10hz 的频率接收机载图像，并以200hz的频率生成 24-DOF 动作（手腕姿势和手指关节角度）。这些动作充当高速「设定点」，以供更高速率的全身控制器跟踪。这是一个有用的关注点分离，其中：互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理，以得出高级规划。学习到的视觉运动策略执行计划，执行难以手动指定的快速反应行为，例如在任何位置操纵可变形的袋子。全身控制器确保安全、稳定的动力，例如保持平衡。最后他表示，即使在几年前，自己还认为人形机器人规划和执行自身完全学得行为的同时与人类进行完整的对话是几十年后才能看到的事情。显然，现在已经发生了太多变化。Figure，具身智能时代最热创业公司最近，生成式 AI 的竞争正在走向长文本、多模态，各家科技公司和机构也没有忘记投资下个热点——具身智能。具身智能，对于计算机视觉、机器人等领域来说是一个很有挑战的目标：假设 AI 智能体（机器人）不仅能接收来自数据集的静态图像，还能在三维虚拟世界甚至真实环境中四处移动，并与周围环境交互，那我们就会迎来技术的一次重大突破，从识别图像等机器学习的简单能力，转变到学习如何通过多个步骤执行复杂的类人任务。被生成式 AI 龙头 OpenAI 看好的具身智能，最有希望通向具身智能的公司，似乎就是这家 Figure。3月1日，Figure 宣布完成惊人的 6.75 亿美元 B 轮融资，公司估值达到 26 亿美元。一眼望去，感觉半个硅谷都投了它：微软、英特尔、OpenAI Startup Fund、Amazon Industrial Innovation Fund 、英伟达、贝索斯、「木头姐」的方舟投资、Parkway Venture Capital、Align Ventures 等。该公司的产品 Figure 01，据称是世界上第一个具有商业可行性的自主人形机器人，身高 1.5 米，体重 60 公斤，可承载 20 公斤货物，采用电机驱动。它的可工作时长是 5 小时，行走速度每秒 1.2 米，可以说很多指标已经接近人类。自 2023 年 1 月以来，人们对 Figure 的关注度一直在上升。虽然到目前为止，公司一共才发布过四个 demo 视频。其中的一个展示了 Figure 01 是如何制作咖啡的：据Figure表示，机器人练习这些动作的方法是端到端的，神经网络的训练时间是10小时。在 2 月 27 日的视频里，Figure 01 自主完成了一个典型的物流环节任务——搬运空箱。当然，速度还是比人类慢了很多。不过在这些任务中，Figure 01 都是完全自主地执行任务。所谓「完全自主」，是指只需将机器人放在地面上（无论放在屋里什么地方），在没有其他用户输入的情况下，直接按开始就行。在训练过的大型视觉语言模型( VLM )帮助下，人形机器人会先识别、定位目标箱子，然后推理合适的拿放姿势。接下来，Figure 01 会导航自己到目标跟前，检测抓取点和手部力量，尝试抓取成功并将箱子放到传送带上。这些技术亮点也是 Figure 和一直希望回归机器人领域的 OpenAI 达成合作协议的重要原因之一——将 OpenAI 的研究与 Figure 的机器人经验结合起来，为人形机器人开发下一代 AI 模型。OpenAI 也希望将自己的高性能多模态大模型扩展到机器人领域。除了接受大笔风投之外，Figure 也在积极拓展落地场景。目前，Figure 01 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YES！</h2><p>“Nvidia我认为是要奔着1000（美元/股）去的。”在一个小范围的投资者群里，Yuki信心满满地表示。</p><p>她的信心来自于自己的“成功经验”，2022年12月，ChatGPT刚刚亮相还不久，她赶在年末入手了Nvidia的股票。</p><p>“我之前对股市不太了解，但当时刚换了汇，手里有点余钱，又经过一个比较信任的金融圈朋友推荐就开始买，当时是想买几股赚零花钱而已，想着最差不赔就行。”</p><p>Yuki当属十足的幸运儿，ChatGPT在2022年11月30日低调发布，她建仓的时间节点几乎正好压在了这一轮AI暴涨行情到来的前夜。</p><p>在接下来的一年时间里，股价的涨幅的确远超出了Yuki的预期：相较于170美元/股的入手价，按照如今Nvidia800余美元的现价粗略计算，她的浮盈已经达到了约371%。超高的回报率，让Yuki在自得之余，更加坚定看好Nvidia的未来。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b1ed083f7bff76cdad9b098bb1604c62\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"744\"/></p><p>Yuki并非个例，另一位投资者林陆也在Nvidia的股价盛筵中，品尝到了属于自己的那杯“甘霖”。他分享道，自己大约在2023年上半年买入，持仓成本是233美元/股，至今已经赚了超过252%。</p><p>“在我买入之前，从100多（美元）一路涨上来，已经有一轮大涨了，当时我也怀疑过自己是不是买在高点了，但是事实很快证明Nvidia很有潜力。”林陆讲道。</p><p>上车早的Yuki与林陆，成为这一轮AI热潮中人人羡慕的“先知”。与此同时，一年多时间过去，尽管AI的故事已经传唱一段时间，仍有不少人为其倾倒，选择积极入场。</p><p>2024年年初的一天，韩国人Leo打开了自己的美股账户，首次买入了Nvidia的股票。</p><p>这个决定背后多少有些偶然的成分，以及赌性，他向「市界」分享道：“那段时间很多朋友都在买特斯拉，我也跟着买了特斯拉。又想着找找其他的公司吧，发现特斯拉创始人Elon Musk（在Paypal时期）的创业伙伴Peter Thiel创办了AI相关公司Palantir。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3d07161e521aaf4f62442fc9de93c1b\" alt=\"▲（左-Peter Thiel，右-Elon Musk）\" title=\"▲（左-Peter Thiel，右-Elon Musk）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"691\"/><span>▲（左-Peter Thiel，右-Elon Musk）</span></p><p>由此，他才开始关注AI股票并调整持仓，而Nvidia的成长性也很快抓住了他的眼球。Leo透露：“现在我持仓的80%都是AI相关股票。到2月末，我持有的Nvidia浮盈已经达到38%了，但还没有达到我的心理预期。”</p><p>除了个人投资者，专业投资者也并未缺席这轮狂欢。</p><p>2023年一季度，国内知名的千亿私募景林资产斥资约9000万美元买入32.53万股Nvidia，后者一跃成为了景林的第七大持仓股。在Nvidia总市值接连越过一万亿与两万亿门槛的过程中，景林也成为受益者之一。</p><p>一位错失Nvidia股票的投资者则频频向「市界」抱怨，“太后悔了，身边有个朋友之前all inNvidia，现在直接财富自由了。”</p><h2 id=\"id_902075545\" style=\"text-align: justify;\">最热门的股票，最受欢迎的雇主</h2><p>除了外部投资者，Nvidia股价暴涨的最直接受益者，当属它自己的员工。</p><p>2021年下半年的一天，王晖萤正式入职Nvidia。几乎同一时间，他也成为了这家公司的股东：</p><p>“我是应届生，薪资包里除了基础工资还包含价值40万元的股票。”</p><p>芯片招聘服务机构研分网的联合创始人高汕，对此进行了进一步说明：“Nvidia对应届生的待遇是月薪大概22-25k，不同背景岗位略有差异，此外40万元的股票也是属实的，会分4年发放，每年发放10万。”另一位知情人士则对「市界」补充道：“Nvidia为新员工配的首批10万元股票，是在入职当月配股。”</p><p>但在彼时，王晖萤还没完全意识到这些股票的价值——毕竟他入职后不久，Nvidia的股票就走进一轮下行周期。</p><p>2021年11月，Nvidia股价达到当时的峰值346美元/股后便转头向下，到2022年10月份，不到一年的时间里跌去了近70%，股价回落至108美元的低点。</p><p>这背后的最大原因，是彼时Nvidia产品的增速放缓。作为GPU龙头，Nvidia的产品主要应用于游戏、专业视觉处理、数据中心、自动驾驶等市场。而从2023年二季度年起，游戏市场的萎缩一度给Nvidia带来重创，也打击着市场的情绪。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3d97de413a51ffac387f41b83a3dcdf1\" alt=\"▲（大模型算力采用NvidiaGPU）\" title=\"▲（大模型算力采用NvidiaGPU）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/><span>▲（大模型算力采用NvidiaGPU）</span></p><p>但没人能预料到ChatGPT这匹黑马的诞生。在这场由OpenAI掀起的全球大模型竞速赛中，算力成为各家科技大厂争夺的重要战略资源，Nvidia由此很快在数据中心市场完成了逆风翻盘。</p><p>特斯拉创始人马斯克曾这样描述Nvidia的火热：“似乎所有的人和狗都在购买（Nvidia）GPU。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3905764ad87d7677cf50c97fc1548cf8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"466\"/></p><p><strong>▲（2019至2023财年Nvidia业绩变化，图源/国信证券。注：Nvidia2023财年起止时间为2022年5月1日至2023年1月29日）</strong></p><p>随着业绩暴涨，投资者汹涌的市场热情也席卷向二级市场，Nvidia的员工造富故事也不再稀奇。而王晖萤所持有的股票价值，早已超越了他的年薪。</p><p>虽然不便透露具体的持股价值，但王晖萤告诉「市界」，其最早获得的一批股票价值已经涨了约3倍。他还分享道：“公司还会给我们股票分红，我们也能按照员工持股计划低价买入Nvidia股票。”</p><p>算上种种福利待遇，在毕业两年之后，王晖萤如今目前的净资产已经超过了两百万元。</p><p>而在业内人士看来，凭借所持股票一跃成为百万富翁的Nvidia员工并不稀少。</p><p>高汕进一步向「市界」解释道：“Nvidia的员工持股计划，指的是Nvidia允许以每个月工资的15%，按照85折购入股票。”</p><p>此外据他了解：“国内方面，除了针对应届生员工，Nvidia对社招员工也非常慷慨，虽然社招候选人的工资差异性很大，但是比较确定的是社招主要在股票上比较多，3-5年（工作经验的候选人）能给价值100w+的股票。”</p><h2 id=\"id_1433146843\" style=\"text-align: justify;\">还能暴涨多久？</h2><p>当不少人在Nvidia的股价上涨中深深陶醉之时，也有不少声音在强调回撤的风险。</p><p>2月21日，Nvidia公布其2023财年业绩报告。几乎同日，高盛集团的交易部门将其评为了“地球上最重要的股票”，而这缘于如今Nvidia对指数的影响力之大、可能会撼动整个市场。</p><p>但几乎同期，高盛战术专家Scott Rubner在给客户的一份报告中写道了他对Nvidia的判断：“（当前）所有人都在下注，并且出现了仓位警告信号。门槛很高，我所说的‘高’是指预计会有很大的打击。”</p><p>不仅如此，2024刚开年，也有人用Nvidia与曾经的高增长“牛股”思科进行比较，担忧Nvidia的股价可能会出现大幅下滑。</p><p>一位AI行业观察者这样描述Nvidia在AI热潮中暴涨的逻辑：“ChatGPT相当于AI版瓦特蒸汽机，下游应用到哪儿不好说，但上游肯定要多烧煤。什么是煤？是芯片，是算力。”</p><p>而在21世纪初期，互联网蓬勃兴起，主营交换机、路由器业务的思科同样被视为必不可少的基础设施供应商，也是最受关注的科技股。</p><p>2000年，思科迎来了自己的高光时刻，总市值突破了5550亿美元，一举成为当时美国市值最高的公司。但仅一年之后，全球互联网经济泡沫破灭，思科的市值跌去2/3，从此不再被视为高成长性的代名词。</p><p>而Nvidia在AI市场的成长路径，会否复刻思科曾经在互联网市场中的历史？很少有人能够给出答案。</p><p>但在火热的情绪裹挟下，不少人还不愿直面这个问题。</p><p>Yuki告诉「市界」，在她看来目前Nvidia还没有到达股价最高点，如果手中有余钱她不排除再次加仓：“我的思考更多是基于身边朋友的建议还有自己的体会，目前还可以持续投入。而且，我投入的本金其实很少，即使后面回撤一些也能接受。”</p><p>而林陆目前对Nvidia股价的预期则是“中性偏乐观”，“要抛售的话，等到3月下旬GTC大会举办时也无妨。”</p><p>GTC是Nvidia一年一度的全球开发者大会，也被视为整个AI和深度学习领域的盛会，按照惯例公司将会在会上完成重要产品或技术发布。</p><p>林陆的思考逻辑是，“我看了NvidiaGTC的预告片，里面展示了AI在机器人、数字营销的应用”。这暗示着AI的落地应用速度符合市场的预期，将能为产业带来更深刻的质变，也继而为Nvidia打开更大的增长空间。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e481fa24d9140542cdc1ecae606fca09\" alt=\"▲（Nvidia创始人黄仁勋于2023 GTC大会。图源/Nvidia）\" title=\"▲（Nvidia创始人黄仁勋于2023 GTC大会。图源/Nvidia）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"664\"/><span>▲（Nvidia创始人黄仁勋于2023 GTC大会。图源/Nvidia）</span></p><p>Leo则表示，想要持有到2024年夏季再抛售，去找寻新的投资机会。</p><p>投资教父巴菲特早期曾有一条投资原则，要寻找足够“便宜”的投资机会，他曾经讲道：除非股票被低估，否则不要购买， 只在认为便宜的时候才购买。</p><p>不需要怀疑，Nvidia的股票终有一天会涨至顶点。</p><p>然而，投资最为艰难的一部分或许正是，很少有人能对股票的合理价格作出确切的判断。在如今的AI热潮中，“Nvidia的股价是否被高估/低估”也是最难回答的问题之一。</p><p>尽管警惕的声音已经出现，在十年难遇的市场机遇面前，很少有人能够甘心及早离去、落袋为安。</p><p>（文中Yuki、林陆、王晖萤、Leo为化名）</p></body></html>","source":"SJ","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>爆炒英伟达的人，已经财富自由了</title>\n<style 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YES！“Nvidia我认为是要奔着1000（美元/股）去的。”在一个小范围的投资者群里，Yuki信心满满地表示。她的信心来自于自己的“成功经验”，2022年12月，ChatGPT刚刚亮相还不久，她赶在年末入手了Nvidia的股票。“我之前对股市不太了解，但当时刚换了汇，手里有点余钱，又经过一个比较信任的金融圈朋友推荐就开始买，当时是想买几股赚零花钱而已，想着最差不赔就行。”Yuki当属十足的幸运儿，ChatGPT在2022年11月30日低调发布，她建仓的时间节点几乎正好压在了这一轮AI暴涨行情到来的前夜。在接下来的一年时间里，股价的涨幅的确远超出了Yuki的预期：相较于170美元/股的入手价，按照如今Nvidia800余美元的现价粗略计算，她的浮盈已经达到了约371%。超高的回报率，让Yuki在自得之余，更加坚定看好Nvidia的未来。Yuki并非个例，另一位投资者林陆也在Nvidia的股价盛筵中，品尝到了属于自己的那杯“甘霖”。他分享道，自己大约在2023年上半年买入，持仓成本是233美元/股，至今已经赚了超过252%。“在我买入之前，从100多（美元）一路涨上来，已经有一轮大涨了，当时我也怀疑过自己是不是买在高点了，但是事实很快证明Nvidia很有潜力。”林陆讲道。上车早的Yuki与林陆，成为这一轮AI热潮中人人羡慕的“先知”。与此同时，一年多时间过去，尽管AI的故事已经传唱一段时间，仍有不少人为其倾倒，选择积极入场。2024年年初的一天，韩国人Leo打开了自己的美股账户，首次买入了Nvidia的股票。这个决定背后多少有些偶然的成分，以及赌性，他向「市界」分享道：“那段时间很多朋友都在买特斯拉，我也跟着买了特斯拉。又想着找找其他的公司吧，发现特斯拉创始人Elon Musk（在Paypal时期）的创业伙伴Peter Thiel创办了AI相关公司Palantir。”▲（左-Peter Thiel，右-Elon Musk）由此，他才开始关注AI股票并调整持仓，而Nvidia的成长性也很快抓住了他的眼球。Leo透露：“现在我持仓的80%都是AI相关股票。到2月末，我持有的Nvidia浮盈已经达到38%了，但还没有达到我的心理预期。”除了个人投资者，专业投资者也并未缺席这轮狂欢。2023年一季度，国内知名的千亿私募景林资产斥资约9000万美元买入32.53万股Nvidia，后者一跃成为了景林的第七大持仓股。在Nvidia总市值接连越过一万亿与两万亿门槛的过程中，景林也成为受益者之一。一位错失Nvidia股票的投资者则频频向「市界」抱怨，“太后悔了，身边有个朋友之前all inNvidia，现在直接财富自由了。”最热门的股票，最受欢迎的雇主除了外部投资者，Nvidia股价暴涨的最直接受益者，当属它自己的员工。2021年下半年的一天，王晖萤正式入职Nvidia。几乎同一时间，他也成为了这家公司的股东：“我是应届生，薪资包里除了基础工资还包含价值40万元的股票。”芯片招聘服务机构研分网的联合创始人高汕，对此进行了进一步说明：“Nvidia对应届生的待遇是月薪大概22-25k，不同背景岗位略有差异，此外40万元的股票也是属实的，会分4年发放，每年发放10万。”另一位知情人士则对「市界」补充道：“Nvidia为新员工配的首批10万元股票，是在入职当月配股。”但在彼时，王晖萤还没完全意识到这些股票的价值——毕竟他入职后不久，Nvidia的股票就走进一轮下行周期。2021年11月，Nvidia股价达到当时的峰值346美元/股后便转头向下，到2022年10月份，不到一年的时间里跌去了近70%，股价回落至108美元的低点。这背后的最大原因，是彼时Nvidia产品的增速放缓。作为GPU龙头，Nvidia的产品主要应用于游戏、专业视觉处理、数据中心、自动驾驶等市场。而从2023年二季度年起，游戏市场的萎缩一度给Nvidia带来重创，也打击着市场的情绪。▲（大模型算力采用NvidiaGPU）但没人能预料到ChatGPT这匹黑马的诞生。在这场由OpenAI掀起的全球大模型竞速赛中，算力成为各家科技大厂争夺的重要战略资源，Nvidia由此很快在数据中心市场完成了逆风翻盘。特斯拉创始人马斯克曾这样描述Nvidia的火热：“似乎所有的人和狗都在购买（Nvidia）GPU。”▲（2019至2023财年Nvidia业绩变化，图源/国信证券。注：Nvidia2023财年起止时间为2022年5月1日至2023年1月29日）随着业绩暴涨，投资者汹涌的市场热情也席卷向二级市场，Nvidia的员工造富故事也不再稀奇。而王晖萤所持有的股票价值，早已超越了他的年薪。虽然不便透露具体的持股价值，但王晖萤告诉「市界」，其最早获得的一批股票价值已经涨了约3倍。他还分享道：“公司还会给我们股票分红，我们也能按照员工持股计划低价买入Nvidia股票。”算上种种福利待遇，在毕业两年之后，王晖萤如今目前的净资产已经超过了两百万元。而在业内人士看来，凭借所持股票一跃成为百万富翁的Nvidia员工并不稀少。高汕进一步向「市界」解释道：“Nvidia的员工持股计划，指的是Nvidia允许以每个月工资的15%，按照85折购入股票。”此外据他了解：“国内方面，除了针对应届生员工，Nvidia对社招员工也非常慷慨，虽然社招候选人的工资差异性很大，但是比较确定的是社招主要在股票上比较多，3-5年（工作经验的候选人）能给价值100w+的股票。”还能暴涨多久？当不少人在Nvidia的股价上涨中深深陶醉之时，也有不少声音在强调回撤的风险。2月21日，Nvidia公布其2023财年业绩报告。几乎同日，高盛集团的交易部门将其评为了“地球上最重要的股票”，而这缘于如今Nvidia对指数的影响力之大、可能会撼动整个市场。但几乎同期，高盛战术专家Scott Rubner在给客户的一份报告中写道了他对Nvidia的判断：“（当前）所有人都在下注，并且出现了仓位警告信号。门槛很高，我所说的‘高’是指预计会有很大的打击。”不仅如此，2024刚开年，也有人用Nvidia与曾经的高增长“牛股”思科进行比较，担忧Nvidia的股价可能会出现大幅下滑。一位AI行业观察者这样描述Nvidia在AI热潮中暴涨的逻辑：“ChatGPT相当于AI版瓦特蒸汽机，下游应用到哪儿不好说，但上游肯定要多烧煤。什么是煤？是芯片，是算力。”而在21世纪初期，互联网蓬勃兴起，主营交换机、路由器业务的思科同样被视为必不可少的基础设施供应商，也是最受关注的科技股。2000年，思科迎来了自己的高光时刻，总市值突破了5550亿美元，一举成为当时美国市值最高的公司。但仅一年之后，全球互联网经济泡沫破灭，思科的市值跌去2/3，从此不再被视为高成长性的代名词。而Nvidia在AI市场的成长路径，会否复刻思科曾经在互联网市场中的历史？很少有人能够给出答案。但在火热的情绪裹挟下，不少人还不愿直面这个问题。Yuki告诉「市界」，在她看来目前Nvidia还没有到达股价最高点，如果手中有余钱她不排除再次加仓：“我的思考更多是基于身边朋友的建议还有自己的体会，目前还可以持续投入。而且，我投入的本金其实很少，即使后面回撤一些也能接受。”而林陆目前对Nvidia股价的预期则是“中性偏乐观”，“要抛售的话，等到3月下旬GTC大会举办时也无妨。”GTC是Nvidia一年一度的全球开发者大会，也被视为整个AI和深度学习领域的盛会，按照惯例公司将会在会上完成重要产品或技术发布。林陆的思考逻辑是，“我看了NvidiaGTC的预告片，里面展示了AI在机器人、数字营销的应用”。这暗示着AI的落地应用速度符合市场的预期，将能为产业带来更深刻的质变，也继而为Nvidia打开更大的增长空间。▲（Nvidia创始人黄仁勋于2023 GTC大会。图源/Nvidia）Leo则表示，想要持有到2024年夏季再抛售，去找寻新的投资机会。投资教父巴菲特早期曾有一条投资原则，要寻找足够“便宜”的投资机会，他曾经讲道：除非股票被低估，否则不要购买， 只在认为便宜的时候才购买。不需要怀疑，Nvidia的股票终有一天会涨至顶点。然而，投资最为艰难的一部分或许正是，很少有人能对股票的合理价格作出确切的判断。在如今的AI热潮中，“Nvidia的股价是否被高估/低估”也是最难回答的问题之一。尽管警惕的声音已经出现，在十年难遇的市场机遇面前，很少有人能够甘心及早离去、落袋为安。（文中Yuki、林陆、王晖萤、Leo为化名）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":906,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":275706169958672,"gmtCreate":1708350271429,"gmtModify":1708350272961,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"又可以弯道超车了","listText":"又可以弯道超车了","text":"又可以弯道超车了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/275706169958672","repostId":"2412092207","repostType":4,"repost":{"id":"2412092207","pubTimestamp":1708322739,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2412092207?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-19 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AI称其为“世界模拟器”。</strong></p><p>据介绍，Sora 能够生成具有多个角色、特定类型的运动以及主体和背景的准确细节的复杂场景。该模型不仅了解用户在提示中提出的要求，还了解这些东西在物理世界中的存在方式。</p><p>OpenAI表示，Sora是能够理解和模拟现实世界的模型基础，相信这一功能将成为实现AGI（通用人工智能）的重要里程碑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d33f78ad7465881a42dfeb66b1b22f5\" title=\"\" tg-width=\"669\" tg-height=\"595\"/></p><p>从Sora生成的视频来看，极其“逼真”和“富有想象力”的画面令人惊叹。其中高度细致的背景、复杂的多角度镜头等，让网友们直呼“现实不存在了”。</p><p>人们都说，真正看到新工业革命的来临，下一个十年将是最为疯狂的十年。也有网友直呼game over，要失业了，甚至有人已经开始“悼念”一整个行业。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f606b6bbdbc04f3c54a43bd9e9a53010\" title=\"\" tg-width=\"664\" tg-height=\"223\"/></p><p><strong>一直走在潮流前线的马斯克见此也“坐不住”了。</strong></p><p>在Sora问世后，马斯克随即在X上发布了一篇帖子，展示了<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>去年首次推出的一些生成视频。</p><p>在过去的几天里，他也多次提到关于 OpenAI 的总体情况和<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>在现实世界视频生成方面的努力。</p><p>在其中一篇文章中，马斯克回复了“特斯拉应该制作一款视频游戏”的帖子，并表示他长期以来一直想这样做。</p><p>他认为特斯拉的“现实世界模拟和视频生成是世界上最好的”，不过在推出无监督全自动驾驶（FSD）之前，该公司将无法制作游戏对公众。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a91caa0f2be3eaad714ff1070c64f970\" title=\"\" tg-width=\"820\" tg-height=\"603\"/></p><p>马斯克还表示，特斯拉已经有能力用精确的物理原理生成真实世界的视频大约一年了，但这些系统创建的生成视频并不是很有趣，因为训练数据来自其汽车。</p><p>他说，它看起来就像特斯拉的普通视频，尽管它实际上是用“动态生成（不记得）的世界”创建的。</p><blockquote><p>“Tesla 视频生成超越 OpenAI 的地方在于它预测了极其准确的物理现象，这对于自动驾驶来说至关重要。”</p></blockquote><p><strong>换言之，OpenAI做的东西，他早早就做出来了。</strong></p><p>众所周知，马斯克与 OpenAI 曾有过一段具有争议的历史渊源。此前，马斯克也一直对 OpenAI 从非营利性公司向营利性公司的转变持高度批评态度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/912d417e6afb8b27cb271c5530d51b56\" title=\"\" tg-width=\"1018\" tg-height=\"637\"/></p><p>所以去年，他还推出了自己的人工智能公司“xAI”，并且于 11 月推出了其首款产品—— Grok 大模型。不过眼下，想要赶超ChatGPT似乎还有些困难。</p><p><strong>AI多模态风起云涌</strong></p><p>自ChatGPT引爆起，国内大模型们的追赶一刻也没停下。</p><p>去年来，科技大厂、创业企业、科研院所纷纷入局AI大模型。据不完全统计，已有十多家A股上市公司之前已经在布局多模态大模型或对AI视频相关研发。</p><p>其中在视频生成领域，已有海康威、<a href=\"https://laohu8.com/S/600728\">佳都科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300418\">昆仑万维</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002236\">大华股份</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688475\">萤石网络</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300624\">万兴科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300781\">因赛集团</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300229\">拓尔思</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688039\">当虹科技</a>等多家A股上市公司积极布局。</p><p>而对于Sora的影响，360集团创始人、董事长周鸿祎稍早前在<a href=\"https://laohu8.com/S/WB\">微博</a>发文表示，<strong>Sora意味着AGI实现将从10年缩短到两三年。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4c5ccfa646fed26c013c55b2e1f2fd8f\" title=\"\" tg-width=\"694\" tg-height=\"460\"/></p><p>周鸿祎说，年前分享了大模型十大趋势预测，没想到年还没过完，就验证了好几个。</p><p>从Gemini、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的Chat With RTX到OpenAI发布Sora，大家都觉得很炸裂。对于怎么看Sora，周鸿祎谈了几个观点<strong>，总体来说，就是AGI很快会实现，就这几年的事儿了。</strong></p><blockquote><p><strong>第一，</strong>科技竞争最终比拼的是让人才密度和深厚积累。<br/><strong>第二，</strong>AI不一定那么快颠覆所有行业，但它能激发更多人的创作力。<br/><strong>第三，</strong>我一直说国内大模型发展水平表面看已经接近 GPT-3.5 了，但实际上跟 4.0 比还有一年半的差距。而且我相信 OpenAl手里应该还藏着一些秘密武器。<br/><strong>第四，</strong>大语言模型最牛的是，它不是填空机而是能完整地理解这个世界的知识。</p></blockquote><p><a href=\"https://laohu8.com/S/000750\">国海证券</a>认为，<strong>Sora体现出大模型进化速度的超预期。</strong></p><p>截至2023年12月份，ChatGPT用户数1.8亿，网站月均访问量17亿次，OpenAI估值超1000亿美元，Sora的发布将打开OpenAI用户量价和估值空间。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/600030\">中信证券</a>研报指出，若Sora成为视频创作领域的超级应用，将带来巨大的网络设备升级需求。同时，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>最新多模态大模型Gemini 1.5以及<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>本地聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>Chat with RTX也在近期陆续发布。</p><p>AI发展趋势已经愈发明确，AI产业成熟的商业模式与“收入—资本开支”的良性循环亦在逐步形成。这有望缓解市场对于光模块等算力设备投资持续性的担忧，从而<strong>打开龙头厂商估值空间。</strong></p></body></html>","source":"gelonghui_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>OpenAI祭出大杀器，Sora再度引爆！AI概念集体狂欢，全年主线又稳了？</title>\n<style 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大模型。不过眼下，想要赶超ChatGPT似乎还有些困难。AI多模态风起云涌自ChatGPT引爆起，国内大模型们的追赶一刻也没停下。去年来，科技大厂、创业企业、科研院所纷纷入局AI大模型。据不完全统计，已有十多家A股上市公司之前已经在布局多模态大模型或对AI视频相关研发。其中在视频生成领域，已有海康威、佳都科技、昆仑万维、大华股份、萤石网络、万兴科技、因赛集团、拓尔思、当虹科技等多家A股上市公司积极布局。而对于Sora的影响，360集团创始人、董事长周鸿祎稍早前在微博发文表示，Sora意味着AGI实现将从10年缩短到两三年。周鸿祎说，年前分享了大模型十大趋势预测，没想到年还没过完，就验证了好几个。从Gemini、英伟达的Chat With RTX到OpenAI发布Sora，大家都觉得很炸裂。对于怎么看Sora，周鸿祎谈了几个观点，总体来说，就是AGI很快会实现，就这几年的事儿了。第一，科技竞争最终比拼的是让人才密度和深厚积累。第二，AI不一定那么快颠覆所有行业，但它能激发更多人的创作力。第三，我一直说国内大模型发展水平表面看已经接近 GPT-3.5 了，但实际上跟 4.0 比还有一年半的差距。而且我相信 OpenAl手里应该还藏着一些秘密武器。第四，大语言模型最牛的是，它不是填空机而是能完整地理解这个世界的知识。国海证券认为，Sora体现出大模型进化速度的超预期。截至2023年12月份，ChatGPT用户数1.8亿，网站月均访问量17亿次，OpenAI估值超1000亿美元，Sora的发布将打开OpenAI用户量价和估值空间。中信证券研报指出，若Sora成为视频创作领域的超级应用，将带来巨大的网络设备升级需求。同时，谷歌最新多模态大模型Gemini 1.5以及英伟达本地聊天机器人Chat with 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href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3708254\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/485f59fd94dfbfc44644841fbf35bea6","relate_stocks":{},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3708254","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2410044317","content_text":"这一筹资规模较一些主要经济体发行的国债、大型主权财富基金还要大，甚至令全球整个半导体产业规模相形见绌。继推出突破性的AI产品ChatGPT之后，Sam Altman又欲筹集数万亿美元，重塑全球半导体产业格局。据媒体周五报道，知情人士透露称，OpenAI CEO Sam Altman正在与包括阿联酋在内的投资者进行谈判，以筹集数万亿美元资金，旨在提高全球芯片制造能力，更好地推动该公司人工智能发展。其中一位知情人士表示，该项目可能需要筹集多达5万亿至7万亿美元的资金。这一规模甚至令全球半导体产业规模相形见绌，去年全球芯片销售额为5270亿美元，预计到2030年将增至每年1万亿美元。根据行业组织SEMI的估算，去年全球半导体制造设备销售额为1000亿美元。从企业筹资标准来看，Altman所讨论的金额也是非常巨大的，较一些主要经济体的国债、大型主权财富基金还要大，去年美国企业债务发行总额约为1.44万亿美元。知情人士指出，Altman建议OpenAI、各种投资者、芯片制造商和电力供应商建立合作关系，他们将共同出资建立芯片代工厂，然后由现有的芯片制造商运营，OpenAI将成为新工厂的重要客户。在人工智能需求激增的背景下，人们对芯片供应和运行芯片所需电力的担忧与日俱增，AI芯片领导者英伟达的芯片一直供不应求。Altman的其目就是解决制约OpenAI发展的各类因素，包括训练ChatGPT大模型的AI芯片的稀缺性。Altman经常抱怨称，没有足够的GPU芯片，支持OpenAI对通用人工智能的追求。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":812,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":255621545431288,"gmtCreate":1703418687162,"gmtModify":1703418688566,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"厉害👍🏻","listText":"厉害👍🏻","text":"厉害👍🏻","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/255621545431288","repostId":"1105642779","repostType":4,"repost":{"id":"1105642779","pubTimestamp":1703397315,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1105642779?lang=&edition=full","pubTime":"2023-12-24 13:55","market":"us","language":"zh","title":"英伟达官方盘点2023年10大研究！“神经朗琪罗”秒变逼真大卫，用AI生成3D虚拟世界","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1105642779","media":"新智元","summary":"导读：$英伟达$官方盘点2023年10大研究，从CV到AI，从智能体到生成式AI。英伟达虽以卖算力成为全球GPU霸主，但在AI研究方面也毫不逊色。对此，Jim Fan本人总结了，英伟达2023年研究的十大看点。最新研究还被CVPR 2023录用。去年，英伟达研究人员曾创造了一种新工具3D MoMa，将照片变成3D物体易如反掌。总的来说，这项研究实现了使用AI来预测头发在现实世界中的行为方式。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>导读：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>官方盘点2023年10大研究，从CV到AI，从智能体到生成式AI。英伟达不但现实世界中用GPU收割全世界，也在虚拟世界中用一项项匪夷所思的技术展开了一场革命。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">2023年，是人工智能爆炸式增长的一年。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a99dc902104785719dd9eded54b663cb\" title=\"红色代表人工智能，蓝色代表机器学习\" tg-width=\"938\" tg-height=\"634\"/><span>红色代表人工智能，蓝色代表机器学习</span></p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、Meta等科技巨头纷纷回顾了这一年研究成果。英伟达虽以卖算力成为全球GPU霸主，但在AI研究方面也毫不逊色。</p><p style=\"text-align: justify;\">对此，Jim Fan本人总结了，英伟达2023年研究的十大看点。</p><p style=\"text-align: justify;\">主题的主要分布：3个有关具身AI（<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>，虚拟角色）；2个有关3D生成模型；2个图形处理；2个图像生成；1个视频生成的研究。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3dc02b3c548fe39812be6f7d98377701\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"302\"/></p><p><strong>TOP 1：「神经朗琪罗」让16世纪的大卫复活</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">来自英伟达和约翰霍普金斯大学的研究人员提出的新型AI模型，利用神经网络重建3D物体。最新研究还被CVPR 2023录用。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67a9b16e7ef3a114136060175d964d1b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"292\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">特别是，Neuralangelo可以从手机视频，无人机拍摄的视频重建「高保真的大规模场景」。</p><p style=\"text-align: justify;\">Neuralangelo这项研究曾被TIME杂志评为「2023年200个最佳发明」之一。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67027b98cb2a85a430ca4ae845c6a26c\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">以前的AI模型在重建3D场景时，往往难以准确捕捉到重复的纹理模式、均匀的颜色以及强烈的色彩变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，团队提出了一个将多分辨率3D哈希网格的表征能力和神经表面渲染相结合的全新方法——Neuralangelo。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfb3741498e4889873d29a590a804b93\" title=\"\" tg-width=\"1079\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">去年，英伟达研究人员曾创造了一种新工具3D MoMa，将照片变成3D物体易如反掌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3fb4b56ab95230118a677b3ace8b6333\" title=\"\" tg-width=\"1079\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">NeuralAngelo建立在这一概念的基础上，允许导入更大、更详细的空间和对象。而它特别之处在于，可以准确捕捉重复的纹理模式、同质的颜色和强烈的颜色变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过采用「即时神经图形基元」，也就是NVIDIA Instant NeRF技术的核心，Neuralangelo由此可以捕捉更细微的细节。</p><p style=\"text-align: justify;\">团队的方法依赖于2个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">（1）用于计算高阶导数作为平滑操作的数值梯度；</p><p style=\"text-align: justify;\">（2）在控制不同细节级别的哈希网格上进行由粗到细的优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使没有辅助深度，Neuralangelo也能有效地从多视图图像中恢复密集3D表面结构，其保真度显著超过了以往的方法，使得能够从RGB视频捕捉中重建详细的大规模场景。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如，Neuralangelo「复刻」出3D版的著名雕像大卫，大理石的细节、纹理栩栩如生。</p><p style=\"text-align: justify;\">要知道，收藏在佛罗伦萨美术学院的大卫雕像，仅身高3.96米，加上基座都有5.5米。</p><p style=\"text-align: justify;\">它甚至可以重建一栋建筑物的内外部结构，屋顶瓦片、玻璃窗格、还有各种细节都一一再现。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e737921914ed3ae4fb5acc705ab83969\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p><strong>TOP 2：对标DreamFusion，英伟达3D生成模型速度更快</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Magic3D是一个可以从文字描述中生成3D模型的AI模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/41f2bad87c842e18b28ecd3cf4b78620\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"298\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在输入诸如「一只坐在睡莲上的蓝色毒镖蛙」这样的提示后，Magic3D在大约40分钟内生成了一个3D网格模型，并配有彩色纹理。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945f671f03697de277925befefe06dd3\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">Magic3D还可以对3D网格进行基于提示的实时编辑。想改变生成模型，只要改改文字提示，就能立即生成新的模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f692d076db73efb2853b9642cd67cf75\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与谷歌DreamFusion方式类似，Magic3D同样是将低分辨率生成的粗略模型优化为高分辨率的精细模型，由此产生的Magic3D方法，可以比DreamFusion更快地生成3D目标。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8750641315ed1c8bb5314999447a7246\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"327\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从上面Magic3D的架构示意图可以看出，Magic3D以「由粗到细」的方式从输入的文本提示中生成高分辨率的三维内容。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个生成过程分为两个阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段，研究团队使用eDiff-I作为低分辨率文本-图像扩散先验。通过优化Instant NGP获得初始3D表示。</p><p style=\"text-align: justify;\">之后通过反复抽样和渲染低分辨率图像，不断计算Score Distillation Sampling的损失来训练Instant NGP。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f7ee41f0021145570b6e5370d61549b7\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"370\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">优化后使用DMTet，从Instant NGP中提取一个粗略模型，并使用哈希网格和稀疏加速结构对其进行加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">该扩散先验用于计算场景的梯度，根据64×64的低分辨率图像在渲染图像上定义的损失进行建模。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二阶段，研究团队使用高分辨率潜在扩散模型（LDM），不断抽样和渲染第一阶段的粗略模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过交互渲染器进行优化，反向生成512×512的高分辨率渲染图像。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/567b508593df29fad8e29518786abd3d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"385\"/></p><p><strong>TOP 3：高逼真头发模拟</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管当前取得了巨大的技术进步，头发和毛发模拟对动画工作室来说仍然是一个挑战。考虑重力、风、相互作用是一项计算密集型任务，无法实时准确完成。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达研究人员实现了在GPU上计算头发模拟的新方法——ADMM，论文已被SIGGRAPH 2023上展示。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8d0793fe5e7eec4d88f1fe9811cae89\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"305\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">总的来说，这项研究实现了使用AI来预测头发在现实世界中的行为方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">比起先前的方法，它的性能更加强大，甚至，可以根据头发的复杂程度以交互帧率计算模拟，如下图所示，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae2471dec744d809128c44552e466eac\" title=\"\" tg-width=\"1002\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">论文研究者Gilles Daviet解释道，通过在各种场景中的测试，头发模拟每帧耗时在0.18-8秒之间。</p><p style=\"text-align: justify;\">简而言之，平均计算时间将根据各种因素而增加，比如头发数量和长度，或者如何精确处理碰撞。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于内存，根据场景的不同，模拟所需的内存从1GB到2×9.5 GB不等（在双GPU设置下）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0db76b13b7fb6c48231e3545fed6f54e\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"852\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种更快的头发模拟技术，可用于多种用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">基于物理的编辑工具可用于调整现有的发型，同时保持弹性和自碰撞约束。</p><p style=\"text-align: justify;\">他创建的演示工具可以「统一缩放头发的长度和/或弧度；沿切割平面修剪发棒；以及通过类似弹簧的力在选择半径内直接操作发丝」。</p><p><strong>TOP 4：GPT-4加持，AI智能体完成复杂任务</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达、宾大、加州理工、德州奥斯汀等机构的专家提出一个开放式Agent——Eureka，它是一个开放式智能体，为超人类水平的机器人灵巧性设计了奖励功能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/391e9f50e83c490633311e38fee00008\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"297\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达等机构的研究人员开发出的Eureka系统，可以让GPT-4直接教机器人完成基本的动作。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如，花样转笔。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3750d1ab0f41d7220766399afc1c1c58\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"318\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说，它是一个GPT-4加持的奖励设计算法，充分利用了GPT-4优秀的零样本生成、代码生成和上下文学习的能力，产生的奖励可以用于通过强化学习来让机器人获得复杂的具体技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">在没有任何特定于任务的提示或预定义的奖励模板的情况下，Eureka生成的奖励函数的质量，已经能够超过人类专家设计的奖励！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d702a3873690673fd4846edf41388e4\" title=\"\" tg-width=\"580\" tg-height=\"322\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说，Eureka通过在上下文中发展奖励功能，实现了人类水平的奖励设计，包含了3个关键组成部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">- 模拟器环境代码作为上下文，快速启动初始「种子」奖励函数。</p><p style=\"text-align: justify;\">- GPU上的大规模并行RL，可以快速评估大量候选奖励。</p><p style=\"text-align: justify;\">- 奖励反射可在上下文中产生有针对性的奖励突变。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c73596f68d154b2304a689a47470fcf4\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"299\"/></p><p><strong>TOP 5：用LDM实现高分辨率视频生成</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这篇论文介绍了Latent Diffusion Models（LDM）在高分辨率视频生成任务中的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过在低维潜空间中训练扩散模型，LDM实现了高质量图像合成，并避免了过多的计算需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e588392c649b4e8347d26d70b2a50b3\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"313\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">研究人员将LDM应用于视频生成，并进行了微调，实现了对512x1024分辨率驾驶视频的优秀表现。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，研究人员还将现有的文本到图像LDM模型转换为高效、精确的文本到视频模型，并展示了个性化文本到视频生成的结果。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说，这个模型生成的整体流程如下，先生成关键帧，然后也使用扩散模型进行插帧，将相邻帧的latent作为插帧片段的两端进行保留，中间待插入的帧latent用噪声初始化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ec24dcfe68e01501a0002ba296f45b0c\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"680\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">然后经过解码器，生成视频，再用超分模块。</p><p style=\"text-align: justify;\">在生成长视频和插帧时，使用mask-condition的方法，就是用一个二值的mask，通过给定一定的context帧的latent，来预测被mask的帧latent，可以通过迭代的方法生成长视频。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/840087324aab1f8f4bdb57b321b8efc7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"440\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">生成的视频效果如下，分辨率为有1280x2048像素，由113帧组成，以24fps的速度渲染，产生4.7秒的长剪辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">这项用于文本到视频生成的视频LDM基于稳定扩散，总共有4.1B个参数，包括除剪辑文本编码器之外的所有组件。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这些参数中，只有27亿是通过视频进行训练的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e707f2fb6fbf857094f4f58d1117eb43\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"400\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">具体用例中，比如可以进行多模态驾驶情景预测。</p><p style=\"text-align: justify;\">作为另一个可能相关的应用程序，研究人员可以采用相同的起始帧并生成多个看似合理的推出。在下面的两组视频中，合成从相同的初始帧开始。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a77b15c6e4321c9ead2eea3958dcce00\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"320\"/></p><p><strong>TOP 6：文本提示生成材质，并且将材质并无缝复制在任何表面上</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3cca6e2a30ca2619aa173cd904d17d64\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p>英伟达研究人员凭借可帮助艺术家快速迭代3D场景的生成式AI模型演示，赢得了SIGGRAPH现场活动的最佳展示奖。</p><p style=\"text-align: justify;\">在演示中，英伟达研究人员在客厅场景下进行了展示。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究人员使用OpenUSD来添加砖纹理墙，创建和修改沙发和抱枕的面料选择，以及将抽象的动物设计融入了墙壁的特定区域。</p><p style=\"text-align: justify;\">在包括建筑、游戏开发和室内设计在内的创意产业中，这些功能可以帮助艺术家快速探索想法并尝试不同的美学风格，以创建场景的多个版本。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这个完全基于物理的材质生成功能将通过英伟达Picasso基础模型平台提供服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过英伟达Picasso基础模型平台，企业开发人员、软件创建者和服务提供商可以选择训练、微调、优化和推断图像、视频、3D 和 360 HDRi 的基础模型，以满足他们的视觉设计需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c66fc96cefcb441304ce81c002a82588\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\"/></p><p><strong>TOP 7 ：CALM——训练可操纵虚拟角色在物理模拟中执行动作的方法</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d820ba5e8fe21505df1badc7973c69fe\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"532\"/></p><p>CALM是一种为用户控制的交互式虚拟角色生成多样化且可定向行为的方法。</p><p>通过模仿学习，CALM 可以学习运动的表示形式，捕捉人体运动的复杂性和多样性，并能够直接控制角色运动。</p><p style=\"text-align: justify;\">该方法联合学习控制策略和运动编码器，该编码器可以重建给定运动的关键特征，而不仅仅是复制它。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果表明，CALM 学习语义运动表示，从而能够控制生成的运动和风格调节，以进行更高级别的任务训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">CALM由3个部分组成：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb4a86db414780022036bf9d17a170df\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在低级训练期间，CALM学习编码器和解码器。编码器从运动参考数据集中获取运动、关节位置的时间序列，并将其映射到低维潜在表示。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0d5ba29ee66ec0c8809a1aecb766ed\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，CALM 还联合学习解码器。解码器是一个低级策略，它与模拟器交互并生成与参考数据集类似的运动。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：方向性控制</p><p style=\"text-align: justify;\">为了控制运动方向，研究人员训练高级任务驱动策略来选择潜在变量。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2b765651e472ec13ee0a4f781c2231f4\" title=\"\" tg-width=\"568\" tg-height=\"320\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这些潜在变量被提供给生成所请求的动作的低级策略。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这里，学习到的运动表示可以实现某种形式的风格调节。为了实现这一点，运动编码器用于获取所请求运动的潜在表示。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后，向高级策略提供与所选潜在变量和代表所请求风格的潜在变量之间的余弦距离成比例的额外奖励，从而指导高级策略采用所需的行为风格。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三阶段：推理</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ff7fac363621b7d1d974bea9db57af19\" title=\"\" tg-width=\"568\" tg-height=\"320\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">最后，将先前训练的模型（低级策略和方向控制器）组合起来组成复杂的动作，而无需额外的训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，用户生成一个包含标准规则和命令的有限状态机 (FSM)。它决定了执行哪个动作，类似于用户如何控制视频游戏角色。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如，开发人员可以构建一个 FSM，如 (a)「蹲下走向目标，直到距离 &lt; 1m」，然后 (b)「踢」，最后 (c)「庆祝」。</p><p><strong>TOP 8：通过比赛视频让虚拟角色学习网球技能</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/680e7f70303669640330108c84e0d03b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"384\"/></p><p>英伟达研究人员提出了一个系统，它可以从广播视频中收集的大规模网球比赛演示中学习各种物理模拟的网球技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们的方法建立在分层模型的基础上，结合了低级模仿策略和高级运动规划策略，以在从广播视频中学习的运动嵌入中引导角色。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/25584277994f92bb3a5b5d156f881447\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"292\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当大规模部署在包含大量现实世界网球比赛示例的大型视频集上时，研究人员的方法可以学习复杂的网球击球技巧，并将多个镜头真实地链接在一起形成扩展的比赛，仅使用简单的奖励，并且无需明确的击球注释类型。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了解决从广播视频中提取的低质量运动，研究人员通过基于物理的模仿来校正估计的运动，并使用混合控制策略，通过高级策略预测的校正来覆盖学习运动嵌入的错误方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">系统可以合成两个物理模拟角色，通过模拟球拍和球的动力学进行长时间的网球比赛。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c93383c28e02a1205a966b6c7cebc3ee\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">系统包括四个阶段。首先，研究人员估算2D和3D球员姿势以及全局根部轨迹，以此创建运动数据集。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce672371c214783d2512f17e5a29b479\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"376\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">其次，训练一个低层次的模仿策略，用于模仿运动数据，控制模拟角色的低层次行为，并生成一个物理修正的运动数据集。</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来，研究人员对修正后的运动数据集进行条件变分自编码器（VAE）的拟合，以学习一个低维的运动嵌入，从而产生类人的网球动作。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，训练一个高层次的运动规划策略，通过结合运动嵌入输出的身体动作和对角色腕部运动的预测修正，生成目标运动姿态。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后，通过低层次策略模仿这一目标动作，以控制物理模拟的角色执行所需任务。</p><p><strong>TOP 9：高效、高质量的网格优化方法——FlexiCubes</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4fc0c91f6696936e0ed20a4ef2f451a8\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"352\"/></p><p>这项研究是基于梯度的网格优化。研究人员通过将 3D 表面网格表示为标量场的等值面来迭代优化 3D 表面网格，这是摄影测量、生成建模和逆向物理等应用中越来越常见的范例。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/befc701c332d50051dbed4436aefbf5d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"231\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d0a7588a65971303904a9cd03b916564\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"98\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现有的实现采用经典的等值面提取算法。这些技术旨在从固定的已知字段中提取网格，并且在优化设置中，它们缺乏表示高质量特征保留网格的自由度，或者遭受数值不稳定的影响。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究人员提出了FlexiCubes，这是一种等值面表征，专门用于优化几何、视觉甚至物理目标方面的未知网格。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究人员将额外精心选择的参数引入到表征中，从而允许对提取的网格几何形状和连接性进行本地灵活调整。</p><p style=\"text-align: justify;\">在优化下游任务时，这些参数会通过自动微分与底层标量场一起更新。这种提取方案基于双行进立方体，以改进拓扑属性，并提出扩展以选择性地生成四面体和分层自适应网格。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过大量实验，研究人员在综合基准和实际应用中验证了FlexiCube，表明它在网格质量和几何保真度方面提供了显着改进。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说，FlexiCubes提供了两个显著的优势，可以为各种应用实现简单、高效和高质量的网格优化：</p><p style=\"text-align: justify;\">渐进式的优化：网格的微分是明确定义的，基于梯度的优化在实践中有效收敛。</p><p style=\"text-align: justify;\">灵活性：网格顶点可以单独进行局部调整，以适应表面特征并找到具有少量元素的高质量网格。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过可微渲染进行摄影测量</p><p style=\"text-align: justify;\">可微分等值曲面技术DMTet是最近工作nvdiffrec的核心，它联合优化了图像的形状、材质和光照。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d9bb324eaced959a0912079638c1181\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"266\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">通过在拓扑优化步骤中简单地用 FlexiCube替换DMTet，保持管道的其余部分不变，我们观察到在相等三角形数量下改进的几何重建。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3D 网格生成</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7b16244c6f3699abf3217de8a3334b55\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"313\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">最近的 3D 生成模型 GET3D 将 3D 表示差异化地渲染为 2D 图像，并利用生成对抗框架仅使用 2D 图像监督来合成 3D 内容。</p><p style=\"text-align: justify;\">FlexiCubes可以在 3D 生成模型中充当即插即用的可微分网格提取模块，并显着提高网格质量。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>使用四面体网格进行可微分物理模拟</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">FlexiCube可以微分地提取四面体网格。均匀曲面细分允许我们将其与可微分物理模拟框架 (gradSim) 和可微分渲染管道 (nvdiffrast) 结合起来，共同从多视图视频中恢复 3D 形状和物理参数。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/51bbade153b4b022b02f02cd14d33708\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"313\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在这里，研究人员展示了初步结果：给定变形物体的视频序列，他们可以恢复静止姿势的四面体网格，以及在模拟下再现运动的材料参数。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>动画对象的网格简化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">FlexiCubes 不是在参考姿势中拟合单个网格，而是允许通过现成的蒙皮工具对网格进行不同的蒙皮和变形，并同时针对整个动画序列进行优化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8e80bd841df3efa6d33e95670c5bc7c4\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"188\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对整个动画的端到端优化有助于重新分配三角形密度，以避免网格拉伸。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>添加网格正则化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">FlexiCubes表征足够灵活，可以通过自动微分直接评估依赖于提取的网格本身的目标和正则化器，并将其纳入基于梯度的优化中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05263cc1c4054b4602c14a64bf5d4ebe\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"291\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">研究人员对提取的网格应用可开发性术语，以促进面板的可制造性。</p><p><strong>Top 10：使用专家降噪器集合进行文本到图像的扩散</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3b499d5e9ca524ac800d2c8e99a82b7\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"161\"/></p><p>英伟达的研究人员提出了eDiff-I，这是一种用于合成给定文本的图像的扩散模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">受扩散模型的行为在不同采样阶段不同的经验观察的启发，研究人员训练一组专家去噪网络，每个网络专门针对特定的噪声区间。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型通过T5文本嵌入、CLIP图像嵌入和CLIP文本嵌入为条件，可以生成与任何输入文本提示相对应的逼真图像。</p><p style=\"text-align: justify;\">除了文本到图像的合成之外，我们还提供了两个额外的功能 ：</p><p style=\"text-align: justify;\">(1) 样式传输，这使我们能够使用参考样式图像控制生成样本的样式</p><p style=\"text-align: justify;\">(2) 「用文字绘画」，用户可以通过在画布上绘制分割图来生成图像的应用程序，这对于制作所需的图像非常方便。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的工作流程由三个扩散模型的级联组成 ：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/73139fa531578ea07207c502daf68cb1\" title=\"\" tg-width=\"1042\" tg-height=\"1008\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">一个可以合成 64x64 分辨率样本的基本模型，以及两个可以将图像分别逐步上采样到 256x256 和 1024x1024 分辨率的超分辨率堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型采用输入标题并首先计算 T5 XXL 嵌入和文本嵌入。可以选择使用根据参考图像计算的CLIP图像编码。这些图像嵌入可以用作风格向量。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后将这些嵌入输入到级联扩散模型中，该模型逐渐生成分辨率为 1024x1024的图像。</p><p style=\"text-align: justify;\">在扩散模型中，图像合成通过迭代去噪过程进行，该过程逐渐从随机噪声生成图像。</p><p style=\"text-align: justify;\">如下图所示，模型从完全随机的噪声开始，然后分多个步骤逐渐去噪，最终生成熊猫骑自行车的图像。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e953e2461a0129a1f3e84d9ac690eb2\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"864\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在传统的扩散模型训练中，训练单个模型来对整个噪声分布进行去噪。在这个框架中，研究人员训练了一组专家降噪器，专门用于在生成过程的不同间隔中进行降噪，从而提高合成能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>eDiff-I和Stable Diffusion对比</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/207e43234a5c7bf03fcdb6d1f881f9d3\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"481\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8da9ff730ddb24cc076f0b592f5bf554\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"448\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9f94c299383901cd931a7d813e26c63\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"448\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a33d32b22bead61b2e54366c1cf58dd\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"415\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b9a86522fc08e52581fed0f9e9367378\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"428\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bf27375a2fbdb5b7f76ea5e25999366d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"428\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">风格转化功能</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/671671fe34dd1278e728aba829d081b5\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1254\"/></p></body></html>","source":"lsy1569730104218","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达官方盘点2023年10大研究！“神经朗琪罗”秒变逼真大卫，用AI生成3D虚拟世界</title>\n<style 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2023录用。特别是，Neuralangelo可以从手机视频，无人机拍摄的视频重建「高保真的大规模场景」。Neuralangelo这项研究曾被TIME杂志评为「2023年200个最佳发明」之一。以前的AI模型在重建3D场景时，往往难以准确捕捉到重复的纹理模式、均匀的颜色以及强烈的色彩变化。为此，团队提出了一个将多分辨率3D哈希网格的表征能力和神经表面渲染相结合的全新方法——Neuralangelo。去年，英伟达研究人员曾创造了一种新工具3D MoMa，将照片变成3D物体易如反掌。NeuralAngelo建立在这一概念的基础上，允许导入更大、更详细的空间和对象。而它特别之处在于，可以准确捕捉重复的纹理模式、同质的颜色和强烈的颜色变化。通过采用「即时神经图形基元」，也就是NVIDIA Instant NeRF技术的核心，Neuralangelo由此可以捕捉更细微的细节。团队的方法依赖于2个关键要素：（1）用于计算高阶导数作为平滑操作的数值梯度；（2）在控制不同细节级别的哈希网格上进行由粗到细的优化。即使没有辅助深度，Neuralangelo也能有效地从多视图图像中恢复密集3D表面结构，其保真度显著超过了以往的方法，使得能够从RGB视频捕捉中重建详细的大规模场景。比如，Neuralangelo「复刻」出3D版的著名雕像大卫，大理石的细节、纹理栩栩如生。要知道，收藏在佛罗伦萨美术学院的大卫雕像，仅身高3.96米，加上基座都有5.5米。它甚至可以重建一栋建筑物的内外部结构，屋顶瓦片、玻璃窗格、还有各种细节都一一再现。TOP 2：对标DreamFusion，英伟达3D生成模型速度更快Magic3D是一个可以从文字描述中生成3D模型的AI模型。在输入诸如「一只坐在睡莲上的蓝色毒镖蛙」这样的提示后，Magic3D在大约40分钟内生成了一个3D网格模型，并配有彩色纹理。Magic3D还可以对3D网格进行基于提示的实时编辑。想改变生成模型，只要改改文字提示，就能立即生成新的模型。与谷歌DreamFusion方式类似，Magic3D同样是将低分辨率生成的粗略模型优化为高分辨率的精细模型，由此产生的Magic3D方法，可以比DreamFusion更快地生成3D目标。从上面Magic3D的架构示意图可以看出，Magic3D以「由粗到细」的方式从输入的文本提示中生成高分辨率的三维内容。整个生成过程分为两个阶段。第一阶段，研究团队使用eDiff-I作为低分辨率文本-图像扩散先验。通过优化Instant NGP获得初始3D表示。之后通过反复抽样和渲染低分辨率图像，不断计算Score Distillation Sampling的损失来训练Instant NGP。优化后使用DMTet，从Instant NGP中提取一个粗略模型，并使用哈希网格和稀疏加速结构对其进行加速。该扩散先验用于计算场景的梯度，根据64×64的低分辨率图像在渲染图像上定义的损失进行建模。第二阶段，研究团队使用高分辨率潜在扩散模型（LDM），不断抽样和渲染第一阶段的粗略模型。通过交互渲染器进行优化，反向生成512×512的高分辨率渲染图像。TOP 3：高逼真头发模拟尽管当前取得了巨大的技术进步，头发和毛发模拟对动画工作室来说仍然是一个挑战。考虑重力、风、相互作用是一项计算密集型任务，无法实时准确完成。英伟达研究人员实现了在GPU上计算头发模拟的新方法——ADMM，论文已被SIGGRAPH 2023上展示。总的来说，这项研究实现了使用AI来预测头发在现实世界中的行为方式。比起先前的方法，它的性能更加强大，甚至，可以根据头发的复杂程度以交互帧率计算模拟，如下图所示，论文研究者Gilles Daviet解释道，通过在各种场景中的测试，头发模拟每帧耗时在0.18-8秒之间。简而言之，平均计算时间将根据各种因素而增加，比如头发数量和长度，或者如何精确处理碰撞。至于内存，根据场景的不同，模拟所需的内存从1GB到2×9.5 GB不等（在双GPU设置下）。这种更快的头发模拟技术，可用于多种用途。基于物理的编辑工具可用于调整现有的发型，同时保持弹性和自碰撞约束。他创建的演示工具可以「统一缩放头发的长度和/或弧度；沿切割平面修剪发棒；以及通过类似弹簧的力在选择半径内直接操作发丝」。TOP 4：GPT-4加持，AI智能体完成复杂任务英伟达、宾大、加州理工、德州奥斯汀等机构的专家提出一个开放式Agent——Eureka，它是一个开放式智能体，为超人类水平的机器人灵巧性设计了奖励功能。英伟达等机构的研究人员开发出的Eureka系统，可以让GPT-4直接教机器人完成基本的动作。比如，花样转笔。具体来说，它是一个GPT-4加持的奖励设计算法，充分利用了GPT-4优秀的零样本生成、代码生成和上下文学习的能力，产生的奖励可以用于通过强化学习来让机器人获得复杂的具体技能。在没有任何特定于任务的提示或预定义的奖励模板的情况下，Eureka生成的奖励函数的质量，已经能够超过人类专家设计的奖励！具体来说，Eureka通过在上下文中发展奖励功能，实现了人类水平的奖励设计，包含了3个关键组成部分。- 模拟器环境代码作为上下文，快速启动初始「种子」奖励函数。- GPU上的大规模并行RL，可以快速评估大量候选奖励。- 奖励反射可在上下文中产生有针对性的奖励突变。TOP 5：用LDM实现高分辨率视频生成这篇论文介绍了Latent Diffusion Models（LDM）在高分辨率视频生成任务中的应用。通过在低维潜空间中训练扩散模型，LDM实现了高质量图像合成，并避免了过多的计算需求。研究人员将LDM应用于视频生成，并进行了微调，实现了对512x1024分辨率驾驶视频的优秀表现。此外，研究人员还将现有的文本到图像LDM模型转换为高效、精确的文本到视频模型，并展示了个性化文本到视频生成的结果。具体来说，这个模型生成的整体流程如下，先生成关键帧，然后也使用扩散模型进行插帧，将相邻帧的latent作为插帧片段的两端进行保留，中间待插入的帧latent用噪声初始化。然后经过解码器，生成视频，再用超分模块。在生成长视频和插帧时，使用mask-condition的方法，就是用一个二值的mask，通过给定一定的context帧的latent，来预测被mask的帧latent，可以通过迭代的方法生成长视频。生成的视频效果如下，分辨率为有1280x2048像素，由113帧组成，以24fps的速度渲染，产生4.7秒的长剪辑。这项用于文本到视频生成的视频LDM基于稳定扩散，总共有4.1B个参数，包括除剪辑文本编码器之外的所有组件。在这些参数中，只有27亿是通过视频进行训练的。具体用例中，比如可以进行多模态驾驶情景预测。作为另一个可能相关的应用程序，研究人员可以采用相同的起始帧并生成多个看似合理的推出。在下面的两组视频中，合成从相同的初始帧开始。TOP 6：文本提示生成材质，并且将材质并无缝复制在任何表面上英伟达研究人员凭借可帮助艺术家快速迭代3D场景的生成式AI模型演示，赢得了SIGGRAPH现场活动的最佳展示奖。在演示中，英伟达研究人员在客厅场景下进行了展示。研究人员使用OpenUSD来添加砖纹理墙，创建和修改沙发和抱枕的面料选择，以及将抽象的动物设计融入了墙壁的特定区域。在包括建筑、游戏开发和室内设计在内的创意产业中，这些功能可以帮助艺术家快速探索想法并尝试不同的美学风格，以创建场景的多个版本。而这个完全基于物理的材质生成功能将通过英伟达Picasso基础模型平台提供服务。通过英伟达Picasso基础模型平台，企业开发人员、软件创建者和服务提供商可以选择训练、微调、优化和推断图像、视频、3D 和 360 HDRi 的基础模型，以满足他们的视觉设计需求。TOP 7 ：CALM——训练可操纵虚拟角色在物理模拟中执行动作的方法CALM是一种为用户控制的交互式虚拟角色生成多样化且可定向行为的方法。通过模仿学习，CALM 可以学习运动的表示形式，捕捉人体运动的复杂性和多样性，并能够直接控制角色运动。该方法联合学习控制策略和运动编码器，该编码器可以重建给定运动的关键特征，而不仅仅是复制它。结果表明，CALM 学习语义运动表示，从而能够控制生成的运动和风格调节，以进行更高级别的任务训练。CALM由3个部分组成：在低级训练期间，CALM学习编码器和解码器。编码器从运动参考数据集中获取运动、关节位置的时间序列，并将其映射到低维潜在表示。此外，CALM 还联合学习解码器。解码器是一个低级策略，它与模拟器交互并生成与参考数据集类似的运动。第二个阶段：方向性控制为了控制运动方向，研究人员训练高级任务驱动策略来选择潜在变量。这些潜在变量被提供给生成所请求的动作的低级策略。在这里，学习到的运动表示可以实现某种形式的风格调节。为了实现这一点，运动编码器用于获取所请求运动的潜在表示。然后，向高级策略提供与所选潜在变量和代表所请求风格的潜在变量之间的余弦距离成比例的额外奖励，从而指导高级策略采用所需的行为风格。第三阶段：推理最后，将先前训练的模型（低级策略和方向控制器）组合起来组成复杂的动作，而无需额外的训练。为此，用户生成一个包含标准规则和命令的有限状态机 (FSM)。它决定了执行哪个动作，类似于用户如何控制视频游戏角色。比如，开发人员可以构建一个 FSM，如 (a)「蹲下走向目标，直到距离 < 1m」，然后 (b)「踢」，最后 (c)「庆祝」。TOP 8：通过比赛视频让虚拟角色学习网球技能英伟达研究人员提出了一个系统，它可以从广播视频中收集的大规模网球比赛演示中学习各种物理模拟的网球技能。他们的方法建立在分层模型的基础上，结合了低级模仿策略和高级运动规划策略，以在从广播视频中学习的运动嵌入中引导角色。当大规模部署在包含大量现实世界网球比赛示例的大型视频集上时，研究人员的方法可以学习复杂的网球击球技巧，并将多个镜头真实地链接在一起形成扩展的比赛，仅使用简单的奖励，并且无需明确的击球注释类型。为了解决从广播视频中提取的低质量运动，研究人员通过基于物理的模仿来校正估计的运动，并使用混合控制策略，通过高级策略预测的校正来覆盖学习运动嵌入的错误方面。系统可以合成两个物理模拟角色，通过模拟球拍和球的动力学进行长时间的网球比赛。系统包括四个阶段。首先，研究人员估算2D和3D球员姿势以及全局根部轨迹，以此创建运动数据集。其次，训练一个低层次的模仿策略，用于模仿运动数据，控制模拟角色的低层次行为，并生成一个物理修正的运动数据集。接下来，研究人员对修正后的运动数据集进行条件变分自编码器（VAE）的拟合，以学习一个低维的运动嵌入，从而产生类人的网球动作。最后，训练一个高层次的运动规划策略，通过结合运动嵌入输出的身体动作和对角色腕部运动的预测修正，生成目标运动姿态。然后，通过低层次策略模仿这一目标动作，以控制物理模拟的角色执行所需任务。TOP 9：高效、高质量的网格优化方法——FlexiCubes这项研究是基于梯度的网格优化。研究人员通过将 3D 表面网格表示为标量场的等值面来迭代优化 3D 表面网格，这是摄影测量、生成建模和逆向物理等应用中越来越常见的范例。现有的实现采用经典的等值面提取算法。这些技术旨在从固定的已知字段中提取网格，并且在优化设置中，它们缺乏表示高质量特征保留网格的自由度，或者遭受数值不稳定的影响。研究人员提出了FlexiCubes，这是一种等值面表征，专门用于优化几何、视觉甚至物理目标方面的未知网格。研究人员将额外精心选择的参数引入到表征中，从而允许对提取的网格几何形状和连接性进行本地灵活调整。在优化下游任务时，这些参数会通过自动微分与底层标量场一起更新。这种提取方案基于双行进立方体，以改进拓扑属性，并提出扩展以选择性地生成四面体和分层自适应网格。通过大量实验，研究人员在综合基准和实际应用中验证了FlexiCube，表明它在网格质量和几何保真度方面提供了显着改进。具体来说，FlexiCubes提供了两个显著的优势，可以为各种应用实现简单、高效和高质量的网格优化：渐进式的优化：网格的微分是明确定义的，基于梯度的优化在实践中有效收敛。灵活性：网格顶点可以单独进行局部调整，以适应表面特征并找到具有少量元素的高质量网格。通过可微渲染进行摄影测量可微分等值曲面技术DMTet是最近工作nvdiffrec的核心，它联合优化了图像的形状、材质和光照。通过在拓扑优化步骤中简单地用 FlexiCube替换DMTet，保持管道的其余部分不变，我们观察到在相等三角形数量下改进的几何重建。3D 网格生成最近的 3D 生成模型 GET3D 将 3D 表示差异化地渲染为 2D 图像，并利用生成对抗框架仅使用 2D 图像监督来合成 3D 内容。FlexiCubes可以在 3D 生成模型中充当即插即用的可微分网格提取模块，并显着提高网格质量。使用四面体网格进行可微分物理模拟FlexiCube可以微分地提取四面体网格。均匀曲面细分允许我们将其与可微分物理模拟框架 (gradSim) 和可微分渲染管道 (nvdiffrast) 结合起来，共同从多视图视频中恢复 3D 形状和物理参数。在这里，研究人员展示了初步结果：给定变形物体的视频序列，他们可以恢复静止姿势的四面体网格，以及在模拟下再现运动的材料参数。动画对象的网格简化FlexiCubes 不是在参考姿势中拟合单个网格，而是允许通过现成的蒙皮工具对网格进行不同的蒙皮和变形，并同时针对整个动画序列进行优化。对整个动画的端到端优化有助于重新分配三角形密度，以避免网格拉伸。添加网格正则化FlexiCubes表征足够灵活，可以通过自动微分直接评估依赖于提取的网格本身的目标和正则化器，并将其纳入基于梯度的优化中。研究人员对提取的网格应用可开发性术语，以促进面板的可制造性。Top 10：使用专家降噪器集合进行文本到图像的扩散英伟达的研究人员提出了eDiff-I，这是一种用于合成给定文本的图像的扩散模型。受扩散模型的行为在不同采样阶段不同的经验观察的启发，研究人员训练一组专家去噪网络，每个网络专门针对特定的噪声区间。模型通过T5文本嵌入、CLIP图像嵌入和CLIP文本嵌入为条件，可以生成与任何输入文本提示相对应的逼真图像。除了文本到图像的合成之外，我们还提供了两个额外的功能 ：(1) 样式传输，这使我们能够使用参考样式图像控制生成样本的样式(2) 「用文字绘画」，用户可以通过在画布上绘制分割图来生成图像的应用程序，这对于制作所需的图像非常方便。模型的工作流程由三个扩散模型的级联组成 ：一个可以合成 64x64 分辨率样本的基本模型，以及两个可以将图像分别逐步上采样到 256x256 和 1024x1024 分辨率的超分辨率堆栈。模型采用输入标题并首先计算 T5 XXL 嵌入和文本嵌入。可以选择使用根据参考图像计算的CLIP图像编码。这些图像嵌入可以用作风格向量。然后将这些嵌入输入到级联扩散模型中，该模型逐渐生成分辨率为 1024x1024的图像。在扩散模型中，图像合成通过迭代去噪过程进行，该过程逐渐从随机噪声生成图像。如下图所示，模型从完全随机的噪声开始，然后分多个步骤逐渐去噪，最终生成熊猫骑自行车的图像。在传统的扩散模型训练中，训练单个模型来对整个噪声分布进行去噪。在这个框架中，研究人员训练了一组专家降噪器，专门用于在生成过程的不同间隔中进行降噪，从而提高合成能力。eDiff-I和Stable 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21:28","market":"us","language":"zh","title":"华为抢占英伟达市场！消息称百度订购大量华为AI芯片","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1178856837","media":"英为财情","summary":"中国公司正在寻找替代品。","content":"<html><head></head><body><p>据报导，英伟达的长期客户百度于8月订购了1600片华为910B Ascend AI芯片。这款芯片由华为开发，可替代英伟达的A100芯片。</p><p style=\"text-align: left;\">据悉，到10月，华为已经交付了超过60%的订单，相当于约1000片芯片，订单总价值约为4.5亿元人民币（6183万美元），预计华为将在年底前交付全部芯片。</p><p style=\"text-align: left;\">此订单具有重要意义，表明尽管美国政府限制向中国出口高端AI芯片，中国公司正在寻找替代品。</p></body></html>","source":"ywcq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>华为抢占英伟达市场！消息称百度订购大量华为AI芯片</title>\n<style 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AI芯片。这款芯片由华为开发，可替代英伟达的A100芯片。据悉，到10月，华为已经交付了超过60%的订单，相当于约1000片芯片，订单总价值约为4.5亿元人民币（6183万美元），预计华为将在年底前交付全部芯片。此订单具有重要意义，表明尽管美国政府限制向中国出口高端AI芯片，中国公司正在寻找替代品。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1014,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":140839104,"gmtCreate":1625644895908,"gmtModify":1625644895908,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CLNE\">$Clean Energy Fuels Corp(CLNE)$</a>还是割了吧，看不下去了，惨！","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/CLNE\">$Clean Energy Fuels Corp(CLNE)$</a>还是割了吧，看不下去了，惨！","text":"$Clean Energy Fuels 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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>的员工对《财经天下》周刊说，从今年7月份开始，部门领导就已经口头发出裁员预警，表示今年因为业绩不好会裁一波人，让大家都做好准备。</p>\n<p>“裁员在陆陆续续进行，员工分批离开，直到10月告一段落。”该腾讯员工说，裁的主要是一些小业务部门。据他透露，正式裁员名单里，有的最后选择了转岗，有的则选择了拿赔偿走人。</p>\n<p>同样是9月，字节跳动员工被张楠的OKR搞得人心惶惶。作为字节跳动中国区CEO，张楠在8月和9月的OKR中，明确写着要“去肥增瘦”，过去一年，字节跳动扩张太快，在全球有十几万员工，造成了大量人员冗余。</p>\n<p>“一般裁年龄大的和在试用期内的，这两个最节省成本。”一位字节跳动负责垂类内容运营的员工告诉《财经天下》周刊，他今年刚毕业，还在试用期内。听到裁员消息后，他身边的一些同事已经开始主动找下家，“毕业还不满半年，试用期都还没过，被裁的话可能连赔偿都拿不到”。</p>\n<p>而另一位已经被字节跳动裁掉的员工对《财经天下》周刊透露，也是在张楠更新“去肥增瘦”的OKR之后，他们所在城市的本地生活团队被裁撤了70%。然而，这位员工不久前又去面试了<a href=\"https://laohu8.com/S/WUBA\">58同城</a>，到了谈薪酬阶段，HR却告诉他，“岗位已经关闭了，今年不再招人了”。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d76055420e08c049616b871c059be79d\" tg-width=\"550\" tg-height=\"413\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>更大的裁员风暴来自12月。月初，<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>被媒体报道称正在裁员，裁员比例在20%-40%之间，裁员补偿暂按N+1发放。爱奇艺官方尚未明确回复，只说“以官方信息为准”。</p>\n<p>快手也正在此时进行新一轮裁员。据澎湃新闻报道，快手北上广深的商业化团队将在年底前完成转型，部分业务线被取消，而剩余业务线将在年底搬到杭州，“搬家和离职之间，二选一”。一位认证为快手员工的脉脉用户则表示，自己12月初收到了裁员通知，但并被告知“如果想拿N+1，那就留进档案，离职证明会被写上‘不能胜任工作’”。于是转而向网友求助，不知该如何选择。</p>\n<p>一张社交网络疯传的裁员统计图将焦虑的情绪推到了顶点。图片里罗列了19家互联网知名企业的裁员情况，名单里包括爱奇艺、快手、腾讯、阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/DIDI\">滴滴</a>、苏宁、携程、瓜子车、<a href=\"https://laohu8.com/S/WDH\">水滴</a>筹等。</p>\n<p>有知情人士向《财经天下》周刊透露，百度近期裁员一事属实，主要涉及电商部门。一位水滴筹内部人员也表示，公司最近裁员一事基本属实，主要涉及顾问团队及保险销售团队，“水滴最多员工达到11000人，现在人数在6000上下”。</p>\n<p>但一位腾讯PCG基层员工向AI财经社否认了“腾讯PCG裁员30%”的传闻，表示至少自己所在团队尚未出现变动，PCG也尚未发出裁员通知。</p>\n<p>而据《财经天下》周刊不完全统计，在这场流传甚广的19家互联网企业裁员名单中，除百度无人驾驶部门裁员、携程总部裁员30%没找到公开报道外，近期有裁员报道的只有腾讯PCG部门、字节跳动、水滴筹、爱奇艺、快手，剩下的裁员信息基本发生在2019年底或2018年底，并非最近之事。</p>\n<p><b>大厂为什么裁员？</b></p>\n<p>互联网大厂最新这波裁员潮，并非无迹可寻。</p>\n<p>一个最典型的例子是，2021年11月，在快手和爱奇艺第三季度电话会议上，两家公司的掌门人程一笑和龚宇，实际上都已经不约而同地给到了外界有关裁员的暗示。</p>\n<p>快手CEO程一笑说，“快手对降本增效一直抱有很大的决心，并已从第三季度开始付诸行动。”爱奇艺董事长兼CEO龚宇则称，“对爱奇艺来说，当前重点是开源节流，主要是砍掉低效率的业务、项目，增加和尝试新的货币化机会。”</p>\n<p>尽管二者语言表述并不完全一样，但不难看出，两家公司都提到要节约成本，提高效率。而降低成本最迅速和有效的手段，无疑是裁撤冗余的业务板块和低效率员工。</p>\n<p>这一点从此次互联网大厂裁员涉及到的具体业务部门中可窥一斑。不管是这次处在裁员潮暴风眼的快手还是爱奇艺，又或是此前大规模裁员的字节跳动等企业，从裁员结果来看，涉及最多的要么是不赚钱甚至还在大量烧钱的非主营业务，要么是政策发生变化而不得不进行缩减的业务。</p>\n<p>比如快手被曝将大幅裁员30%的消息中，被提及最多的还是国际业务和游戏业务。</p>\n<p>尽管快手早在2017年初就在越南等地率先上线了国际版Kwai，先于<a href=\"https://laohu8.com/S/DYIN\">抖音</a>开启了国际化征程，但其国际化表现算不上特别理想。大规模的烧钱拉新，并没能给快手带来拓展市场所需的高效率，反而使其人力营销市场费用长期居高不下。</p>\n<p>今年8月，据《晚点》报道，上半年烧了55亿元后，快手已经决定将原有的三个海外App合并成为一个App，并将运营重点从获取新用户转为留住老用户。11月的三季度电话会议上，程一笑更是坦言对海外策略进行了优化和调整，要“更聚焦于重点区域的发展，提升单一市场的效率”，而对一些低回报率的市场则大幅减少了投放。</p>\n<p>游戏这个一度被视为互联网行业最赚钱的业务，则因版号缩紧，监管趋严等因素，使得快手、字节跳动这些后来者卡在了“半山腰”，成了这些公司一个需要大量烧钱，且短期内难以贡献营收的包袱。于是，2021年10月，字节跳动率先动刀，旗下游戏平台Ohayoo人员调整了数十人。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bb86ec7eae8f897c798bdc8490d088bc\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>爱奇艺这波裁员波及范围更加广泛，根据目前曝出的消息，影业、IP、游戏、文学、电商等几乎所有部门均有涉及。</p>\n<p>业内人士分析称，爱奇艺这次裁员之所以波及如此之广，其中一个很重要的原因在于“<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>树”战略的失利。</p>\n<p>2016年爱奇艺世界·大会上，龚宇给爱奇艺画了一棵苹果树，这棵树上每一颗苹果都代表了爱奇艺的一个细分业务内容，影视、UGC、PGC、网络小说、直播、游戏等若干个苹果组成了爱奇艺这棵完整的苹果树。两年后，同样是爱奇艺世界·大会上，这棵“苹果树”，再次进化为了一个“苹果园”。围绕苹果树及升级以后的苹果园战略，爱奇艺希望能够从原创IP出发，进行多链路开发和精细化运营，打造具有生态系统的“独立公司”，并最终实现“一鱼多吃”。</p>\n<p>为了打造爱奇艺的“苹果园”生态，2019年的爱奇艺世界·大会上，爱奇艺创始人、CEO龚宇一口气揭幕了旗下21款产品矩阵，涵盖VR、短视频、文学、动漫、直播、体育、游戏等众多领域。</p>\n<p>伴随着业务扩张，爱奇艺的员工规模也达到了峰值。数据显示，截至2019年末，爱奇艺的员工数量已经高达8889人，较三年前（2016年）的4794名员工数，涨了85.42%。</p>\n<p>而与背靠阿里的优酷和发家于腾讯的腾讯视频不同，爱奇艺虽然也有BAT中的百度入股，但更多是“被放养”的状态。龚宇不止一次强调爱奇艺是一家独立发展的公司，后期的数据增长也是更多依赖于自身的内容体系，而非像优酷和腾讯视频一样，从大股东那儿获益良多。也正因为此，爱奇艺在很多成本项目上，甚至是带宽成本，都比腾讯视频和优酷要付出得多，也是一直以来最烧钱的一个。</p>\n<p>事实上，“亏损”一直是爱奇艺身上绕不开的一个词，即使从2018年美国上市算起，总计亏损额也已经超过300亿。也因此，资本补血成为了常态，2018年至今，爱奇艺就曾三次发债融资近27.5亿美元。不过，随着中概股在美国市场碰壁，叠加疫情等的影响，发债补血这条路显然已经不好走，今年一整年，爱奇艺都没有公布过发债计划，但有消息称，它正在寻求港股二次上市。</p>\n<p>在此背景下，爱奇艺的裁员，在部分业内人士看来，一定程度上也是爱奇艺主动调整、降本增效的结果。</p>\n<p><b>裁员未必是坏事</b></p>\n<p>字节跳动、腾讯、快手、爱奇艺、百度、滴滴……一众互联网大厂似乎在此轮裁员潮中无一幸免。</p>\n<p>“感觉现在很多互联网公司都在集体哭穷，大家都在控制规模，不让自己增长太快，也不做无序扩张了。”一位互联网大厂员工告诉《财经天下》周刊。</p>\n<p>事实上，今年以来，的确有很多风光的互联网企业都一改此前的高调作风，更多开始“塑造”不赚钱或者亏损的形象。</p>\n<p>最明显的例子是，在最新公布的多份三季报中，各互联网大厂的业绩增长均出现了放缓趋势。</p>\n<p>阿里实现营收2006.9亿元，同比增长29%，但若不考虑合并<a href=\"https://laohu8.com/S/06808\">高鑫零售</a>带来的影响，增速仅为16%；而其净利润在非公认会计准则下，则同比下降39%至285.24亿元。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>营收2187亿元，同比增长25.5%，与上一季度基本持平，但净利润却由盈转亏，同比下滑了137.12%。即使按照非公认会计准则计算，其净利润也仅为50亿元，同比依然下降了11%。</p>\n<p>至于百度，营收319亿元，同比增长13%，略低于上一季度20%的增速；净亏损166亿元，同比下滑221%；而非公认会计准则下净利润为50.9亿元，同比也下滑了27%。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/92b5e01d0278ec6f0842d8fe2ebd84ab\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/-ZZhSIiYpyVjPFEgo2z7bA><strong>财经天下周刊</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>撰文 / 《财经天下》周刊作者 周享玥 许歌 薛永玮\n19家互联网公司裁员疑云\n裁员的消息在互联网圈蔓延。\n12月6日早上，在北京海淀一家互联网公司上班的清阳，刚到公司便被领导叫去办公室。门刚关上，领导便告诉她，由于公司架构调整，需要裁员，她所在的部门要从8人缩成3人。她发现除了被裁的，“剩下的就是领导及其亲信”。\n紧接着，HR在下午找她谈话，通知她第二天办完所有手续。“从没觉得公司办事效率这么高...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/-ZZhSIiYpyVjPFEgo2z7bA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a7134764ab7c3346cdfbb3acb4e63d14","relate_stocks":{"QNETCN":"纳斯达克中美互联网老虎指数"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/-ZZhSIiYpyVjPFEgo2z7bA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1113571364","content_text":"撰文 / 《财经天下》周刊作者 周享玥 许歌 薛永玮\n19家互联网公司裁员疑云\n裁员的消息在互联网圈蔓延。\n12月6日早上，在北京海淀一家互联网公司上班的清阳，刚到公司便被领导叫去办公室。门刚关上，领导便告诉她，由于公司架构调整，需要裁员，她所在的部门要从8人缩成3人。她发现除了被裁的，“剩下的就是领导及其亲信”。\n紧接着，HR在下午找她谈话，通知她第二天办完所有手续。“从没觉得公司办事效率这么高”，34岁的清阳感觉脑袋嗡嗡作响，就在上周她还跻身公司优秀员工榜。\n其实在年初，清阳就感觉公司在走下坡路，股价逐渐跌破发行价，并开始抓考勤制度，倍感不安的清阳也悄悄开始看机会，但没想到裁员来得这么快，“也许紧迫度不够，如今才这么被动”。\n清阳是个要强的人，34岁未婚，一心扑在工作上。在她的人生规划里，“从没想过自己有朝一日会被裁员，心理上没有这种准备”。这两天她也在反思自己，“是自己太笨，一段时间内只能做一件事，还是对自己不够狠，今天的自己是小时候不敢想的自己”，她甚至沮丧到用两个“无”形容自己——一无所有、一事无成。\n更早之前，裁员其实已经开始在互联网大厂上演。\n“从9月开始，部门被裁的人有20个以上，一半人都走了。”一位腾讯的员工对《财经天下》周刊说，从今年7月份开始，部门领导就已经口头发出裁员预警，表示今年因为业绩不好会裁一波人，让大家都做好准备。\n“裁员在陆陆续续进行，员工分批离开，直到10月告一段落。”该腾讯员工说，裁的主要是一些小业务部门。据他透露，正式裁员名单里，有的最后选择了转岗，有的则选择了拿赔偿走人。\n同样是9月，字节跳动员工被张楠的OKR搞得人心惶惶。作为字节跳动中国区CEO，张楠在8月和9月的OKR中，明确写着要“去肥增瘦”，过去一年，字节跳动扩张太快，在全球有十几万员工，造成了大量人员冗余。\n“一般裁年龄大的和在试用期内的，这两个最节省成本。”一位字节跳动负责垂类内容运营的员工告诉《财经天下》周刊，他今年刚毕业，还在试用期内。听到裁员消息后，他身边的一些同事已经开始主动找下家，“毕业还不满半年，试用期都还没过，被裁的话可能连赔偿都拿不到”。\n而另一位已经被字节跳动裁掉的员工对《财经天下》周刊透露，也是在张楠更新“去肥增瘦”的OKR之后，他们所在城市的本地生活团队被裁撤了70%。然而，这位员工不久前又去面试了58同城，到了谈薪酬阶段，HR却告诉他，“岗位已经关闭了，今年不再招人了”。\n\n更大的裁员风暴来自12月。月初，爱奇艺被媒体报道称正在裁员，裁员比例在20%-40%之间，裁员补偿暂按N+1发放。爱奇艺官方尚未明确回复，只说“以官方信息为准”。\n快手也正在此时进行新一轮裁员。据澎湃新闻报道，快手北上广深的商业化团队将在年底前完成转型，部分业务线被取消，而剩余业务线将在年底搬到杭州，“搬家和离职之间，二选一”。一位认证为快手员工的脉脉用户则表示，自己12月初收到了裁员通知，但并被告知“如果想拿N+1，那就留进档案，离职证明会被写上‘不能胜任工作’”。于是转而向网友求助，不知该如何选择。\n一张社交网络疯传的裁员统计图将焦虑的情绪推到了顶点。图片里罗列了19家互联网知名企业的裁员情况，名单里包括爱奇艺、快手、腾讯、阿里、百度、滴滴、苏宁、携程、瓜子车、水滴筹等。\n有知情人士向《财经天下》周刊透露，百度近期裁员一事属实，主要涉及电商部门。一位水滴筹内部人员也表示，公司最近裁员一事基本属实，主要涉及顾问团队及保险销售团队，“水滴最多员工达到11000人，现在人数在6000上下”。\n但一位腾讯PCG基层员工向AI财经社否认了“腾讯PCG裁员30%”的传闻，表示至少自己所在团队尚未出现变动，PCG也尚未发出裁员通知。\n而据《财经天下》周刊不完全统计，在这场流传甚广的19家互联网企业裁员名单中，除百度无人驾驶部门裁员、携程总部裁员30%没找到公开报道外，近期有裁员报道的只有腾讯PCG部门、字节跳动、水滴筹、爱奇艺、快手，剩下的裁员信息基本发生在2019年底或2018年底，并非最近之事。\n大厂为什么裁员？\n互联网大厂最新这波裁员潮，并非无迹可寻。\n一个最典型的例子是，2021年11月，在快手和爱奇艺第三季度电话会议上，两家公司的掌门人程一笑和龚宇，实际上都已经不约而同地给到了外界有关裁员的暗示。\n快手CEO程一笑说，“快手对降本增效一直抱有很大的决心，并已从第三季度开始付诸行动。”爱奇艺董事长兼CEO龚宇则称，“对爱奇艺来说，当前重点是开源节流，主要是砍掉低效率的业务、项目，增加和尝试新的货币化机会。”\n尽管二者语言表述并不完全一样，但不难看出，两家公司都提到要节约成本，提高效率。而降低成本最迅速和有效的手段，无疑是裁撤冗余的业务板块和低效率员工。\n这一点从此次互联网大厂裁员涉及到的具体业务部门中可窥一斑。不管是这次处在裁员潮暴风眼的快手还是爱奇艺，又或是此前大规模裁员的字节跳动等企业，从裁员结果来看，涉及最多的要么是不赚钱甚至还在大量烧钱的非主营业务，要么是政策发生变化而不得不进行缩减的业务。\n比如快手被曝将大幅裁员30%的消息中，被提及最多的还是国际业务和游戏业务。\n尽管快手早在2017年初就在越南等地率先上线了国际版Kwai，先于抖音开启了国际化征程，但其国际化表现算不上特别理想。大规模的烧钱拉新，并没能给快手带来拓展市场所需的高效率，反而使其人力营销市场费用长期居高不下。\n今年8月，据《晚点》报道，上半年烧了55亿元后，快手已经决定将原有的三个海外App合并成为一个App，并将运营重点从获取新用户转为留住老用户。11月的三季度电话会议上，程一笑更是坦言对海外策略进行了优化和调整，要“更聚焦于重点区域的发展，提升单一市场的效率”，而对一些低回报率的市场则大幅减少了投放。\n游戏这个一度被视为互联网行业最赚钱的业务，则因版号缩紧，监管趋严等因素，使得快手、字节跳动这些后来者卡在了“半山腰”，成了这些公司一个需要大量烧钱，且短期内难以贡献营收的包袱。于是，2021年10月，字节跳动率先动刀，旗下游戏平台Ohayoo人员调整了数十人。\n\n爱奇艺这波裁员波及范围更加广泛，根据目前曝出的消息，影业、IP、游戏、文学、电商等几乎所有部门均有涉及。\n业内人士分析称，爱奇艺这次裁员之所以波及如此之广，其中一个很重要的原因在于“苹果树”战略的失利。\n2016年爱奇艺世界·大会上，龚宇给爱奇艺画了一棵苹果树，这棵树上每一颗苹果都代表了爱奇艺的一个细分业务内容，影视、UGC、PGC、网络小说、直播、游戏等若干个苹果组成了爱奇艺这棵完整的苹果树。两年后，同样是爱奇艺世界·大会上，这棵“苹果树”，再次进化为了一个“苹果园”。围绕苹果树及升级以后的苹果园战略，爱奇艺希望能够从原创IP出发，进行多链路开发和精细化运营，打造具有生态系统的“独立公司”，并最终实现“一鱼多吃”。\n为了打造爱奇艺的“苹果园”生态，2019年的爱奇艺世界·大会上，爱奇艺创始人、CEO龚宇一口气揭幕了旗下21款产品矩阵，涵盖VR、短视频、文学、动漫、直播、体育、游戏等众多领域。\n伴随着业务扩张，爱奇艺的员工规模也达到了峰值。数据显示，截至2019年末，爱奇艺的员工数量已经高达8889人，较三年前（2016年）的4794名员工数，涨了85.42%。\n而与背靠阿里的优酷和发家于腾讯的腾讯视频不同，爱奇艺虽然也有BAT中的百度入股，但更多是“被放养”的状态。龚宇不止一次强调爱奇艺是一家独立发展的公司，后期的数据增长也是更多依赖于自身的内容体系，而非像优酷和腾讯视频一样，从大股东那儿获益良多。也正因为此，爱奇艺在很多成本项目上，甚至是带宽成本，都比腾讯视频和优酷要付出得多，也是一直以来最烧钱的一个。\n事实上，“亏损”一直是爱奇艺身上绕不开的一个词，即使从2018年美国上市算起，总计亏损额也已经超过300亿。也因此，资本补血成为了常态，2018年至今，爱奇艺就曾三次发债融资近27.5亿美元。不过，随着中概股在美国市场碰壁，叠加疫情等的影响，发债补血这条路显然已经不好走，今年一整年，爱奇艺都没有公布过发债计划，但有消息称，它正在寻求港股二次上市。\n在此背景下，爱奇艺的裁员，在部分业内人士看来，一定程度上也是爱奇艺主动调整、降本增效的结果。\n裁员未必是坏事\n字节跳动、腾讯、快手、爱奇艺、百度、滴滴……一众互联网大厂似乎在此轮裁员潮中无一幸免。\n“感觉现在很多互联网公司都在集体哭穷，大家都在控制规模，不让自己增长太快，也不做无序扩张了。”一位互联网大厂员工告诉《财经天下》周刊。\n事实上，今年以来，的确有很多风光的互联网企业都一改此前的高调作风，更多开始“塑造”不赚钱或者亏损的形象。\n最明显的例子是，在最新公布的多份三季报中，各互联网大厂的业绩增长均出现了放缓趋势。\n阿里实现营收2006.9亿元，同比增长29%，但若不考虑合并高鑫零售带来的影响，增速仅为16%；而其净利润在非公认会计准则下，则同比下降39%至285.24亿元。\n京东营收2187亿元，同比增长25.5%，与上一季度基本持平，但净利润却由盈转亏，同比下滑了137.12%。即使按照非公认会计准则计算，其净利润也仅为50亿元，同比依然下降了11%。\n至于百度，营收319亿元，同比增长13%，略低于上一季度20%的增速；净亏损166亿元，同比下滑221%；而非公认会计准则下净利润为50.9亿元，同比也下滑了27%。\n\n一个明显的趋势是，在反垄断大势下，互联网发展的黄金时代已经逐渐进入尾声。互联网公司财报的“集体失速”是其中一个体现，裁员又是另外一个鲜明表现。\n但从另一方面来看，这波裁员也并不意味着一定是件坏事。从某种意义上来说，互联网大厂在年关前裁员的动作，实际上也暗示着过去那种以规模换增长的无序扩张时代的结束。\n如信奉“大力出奇迹”和烧钱扩张策略下杀出一片天地的字节跳动和快手，就已经在今年下半年纷纷进行组织架构调整，宣布实行事业部制。\n而据业内人士透露，事业部制，或者说BU制，一般适用于业务进入稳定期，从“创业”转向“守业”状态的企业。一家企业实行事业部制，本质上也意味着这家公司将告别疯狂开拓新业务，烧钱扩张的阶段，进入以主业维稳为主的新阶段。\n在11月初字节那场覆盖全业务的组织架构调整中，就着重强调了抖音这个主业的地位，包括今日头条、西瓜视频、头条搜索、头条百科以及国内垂直服务业务都被并入其中，成为“大抖音”。而快手在9月那波组织架构调整中，则在宣布设立电商事业部、商业化事业部、国际化事业部、游戏事业部四大事业部的同时，正式设立了主站产运线，对主站产品部、运营部、用户增长部、游戏生态、搜索等业务进行收拢。\n事实上，各家互联网大厂最近在防止无序扩张上也多有表态。\n11月的三季度电话会议中，快手和爱奇艺分别提及“降本增效”和“开源节流”两个关键词；字节跳动则在前不久的内部商业化全员大会中，坦言“过去半年国内广告收入停止增长，内部正在进行组织和战略复盘，认为确实存在业务和组织臃肿问题，强调业务创新和提升管理，淡化短期目标，争取长期突破”。\n除此之外，部分互联网大厂也在开始有意强调“投入”或者“助力”实体经济。腾讯2021年Q3财报显示，其研发开支达到了137.3亿元新高，而这些钱多被用在了云计算等基础建设领域。阿里最新一季的财报中，则在总收入项目中，强调了“由阿里云和菜鸟构成的企业数字化及服务板块收入已经在截至9月30日止的6个月同比增长32%，贡献了超过575亿元的收入，数字服务开始向实体经济领域延伸”这一点。\n某种意义上来说，互联网企业们正在主动放缓脚步，以更加理性的视角，规划自己在新的大环境中的前进方向。\n(清阳为化名）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1652,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":17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21:09","market":"us","language":"zh","title":"盘前 | 美国1月零售销售月率3%，为近两年来最大增幅","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1153921974","media":"老虎资讯综合","summary":"美股三大指数期货集体下跌。","content":"<html><head></head><body><p><b>重磅数据</b></p><p><b>美国1月零售销售月率3%，为2021年3月以来最大增幅。预期1.80%，前值-1.10%。</b></p><p><b>美国2月纽约联储制造业指数 -5.8，预期-18.0，前值-32.9。</b></p><p>1月零售数据公布后，美股三大股指期货短线下挫，纳指期货、标普500指数期货均跌超0.6%，道指期货跌0.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/99f1138c6bc45ccdc5c60dcf10b84e20\" tg-width=\"439\" tg-height=\"580\" 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>涨近2%，特斯拉同意向竞争对手开放7500个充电站，以换取美国政府的补贴。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>跌0.33%，根据监管文件，巴菲特旗下的<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>·哈撒韦增持了2080万股苹果公司股票，价值32亿美元，股权比例提高到了5.8%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/BCS\">巴克莱银行</a>跌超10%，2022年税前利润同比下滑14%，不及市场预期。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>盘前 | 美国1月零售销售月率3%，为近两年来最大增幅</title>\n<style 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-5.8，预期-18.0，前值-32.9。1月零售数据公布后，美股三大股指期货短线下挫，纳指期货、标普500指数期货均跌超0.6%，道指期货跌0.5%。数据分析CNBC评美国1月零售销售月率：1月份零售商销售额增幅远高于预期，这表明尽管通胀压力不断上升，但消费者仍坚持消费。美联社评美国1月零售销售月率：美国消费从上个月疲软的假日购物季中反弹，商店和餐馆的销售以近两年来最快的速度增长，突显出经济在物价上涨和美联储多次加息的情况下仍充满韧性。推动这一增长的是汽车销量的跃升，以及餐馆、电子产品商店和家具店的稳健消费。导致汽车生产放缓的一些供应短缺问题已经缓解，越来越多的汽车正逐渐进入经销商的车场。库存增加使经销商能够更多地满足被压抑的汽车需求。美国消费者能否继续愉快地消费将有助于决定今年的经济走势。美联储加息已经提高了抵押贷款和汽车贷款的成本以及信用卡利率。通胀也侵蚀了工人的薪水，限制了他们自由消费的能力。然而，尽管面临种种挑战，消费者仍表现出韧性。金融博客零对冲报评美国1月零售销售月率：在经历了连续两个月的下滑之后，人们普遍认为1月份的零售销售将出现大幅反弹，而美国银行预测者认为零售额将出现更大的增长(环比增长3.0%)。数据公布证明了美国银行的预测是正确的，这是自2021年3月以来的最大涨幅，使零售销售同比增幅升至6.4%。需要提醒的是，所有这些零售销售数据都是名义数据，即未经通胀调整。因此，在开始写消费数据有多“强劲”之前，需考虑一下信用卡债务负担有多“强劲”，而在实际收入连续第32个月下降后，苦苦挣扎的美国人的储蓄率有多“疲弱”。因此，就业人数比预期的要热、通胀比预期热、现在零售额比预期的还要热。鲍威尔需要继续工作了。此外，昨日公布的数据显示，美国1月份的CPI年率达6.4%，而非预期的6.2%，表明通胀比预期的更加顽固，并给美联储继续加息提供了更多动力，因此美国利率峰值很可能高于市场此前预期。纽约联储主席威廉姆斯(John Williams)周二也表示，联邦基金利率的合理峰值在5.00%和5.25%之间，他还指出“我们的工作还没有完成，我们将坚持到底，直到我们的工作完成。”中概股盘前走势热门中概股跌多涨少，阿里巴巴、京东、拼多多跌超1%，蔚来、小鹏汽车、理想汽车、哔哩哔哩跌超2%，知乎跌超3%。百度涨1.7%，爱奇艺涨超2%。重要美股盘前走势公布财报后，Roblox直线拉升涨超16%，第四季度净亏损2.9亿美元，低于市场预期的亏损3.03亿美元。台积电跌近6%，伯克希尔哈撒韦Q4减持86%的台积电持仓。爱彼迎涨近8%，第四季度净利润同比暴增480%至3.19亿美元。特斯拉涨近2%，特斯拉同意向竞争对手开放7500个充电站，以换取美国政府的补贴。苹果跌0.33%，根据监管文件，巴菲特旗下的伯克希尔·哈撒韦增持了2080万股苹果公司股票，价值32亿美元，股权比例提高到了5.8%。巴克莱银行跌超10%，2022年税前利润同比下滑14%，不及市场预期。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1467,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":892110186,"gmtCreate":1628643246545,"gmtModify":1628643246545,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/09888\">百度集团-SW</a> 高开近8%，截至发稿报94.15港元，涨幅9.15%，开盘不到5分钟成交额超4亿港元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2842f3f102ad304631d8a97cd19266f0\" title=\"\" tg-width=\"560\" 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高开近8%，截至发稿报94.15港元，涨幅9.15%，开盘不到5分钟成交额超4亿港元。消息面上，国泰君安在研报中指出，萝卜快跑有望实现无人驾驶网约车商业模式盈利。萝卜快跑是百度旗下自动驾驶出行服务平台，已经于11个城市开放载人测试运营服务，并且在北京、武汉、重庆、深圳、上海开展全无人自动驾驶出行服务测试。研报指出无人驾驶网约车相较于有人驾驶版本，价格更低，乘客体验更好。根据萝卜快跑计划，2024年将实现武汉全程覆盖，并投入1000辆第六代量产无人车运营。预计未来随着投放量的增加，单车运营成本将显著降低，规模效应或将体现。萝卜快跑预计2024年底在武汉实现盈亏平衡，2025年实现盈利。研报投资建议：萝卜快跑在武汉的商业模式成功有望异地复制，自动驾驶或将挑战出租车网约车行业，投资方向主要有三个。1、掌握自动驾驶技术的互联网公司；2、为互联网公司代工整车及零部件或IT服务的产业链企业；3、自动驾驶基础设施车路云相关企业。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":504,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":296803831627976,"gmtCreate":1713499500295,"gmtModify":1713499502394,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"3大美股指暴跌，太吓人了","listText":"3大美股指暴跌，太吓人了","text":"3大美股指暴跌，太吓人了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/296803831627976","repostId":"1119500908","repostType":4,"repost":{"id":"1119500908","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1713497668,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1119500908?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-19 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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8abdeae8a2930d541d9884193d33586\" title=\"\" tg-width=\"1406\" tg-height=\"651\"/></p><p>财经网站Forexlive分析师Adam Button认为，看起来伊朗官员不想再敲战鼓了。伊朗官员称，伊斯法罕或该国其他地区没有发生空袭。他们(以色列)只是进行了一次失败且羞辱性的四轴飞行器飞行尝试，结果全部被击落。一名美国官员还告诉CNN，袭击是在伊朗进行的，但没有针对核设施。Adam Button表示，“在我看来，这似乎是伊朗可以忽略，也想忽略的事情。我很清楚这是一场危险的游戏，但现在有很多人被恐惧所笼罩。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>大乌龙？伊朗称没遭袭击，金、银、石油价格大幅回落</title>\n<style 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tg-height=\"651\"/></p><p>财经网站Forexlive分析师Adam Button认为，看起来伊朗官员不想再敲战鼓了。伊朗官员称，伊斯法罕或该国其他地区没有发生空袭。他们(以色列)只是进行了一次失败且羞辱性的四轴飞行器飞行尝试，结果全部被击落。一名美国官员还告诉CNN，袭击是在伊朗进行的，但没有针对核设施。Adam Button表示，“在我看来，这似乎是伊朗可以忽略，也想忽略的事情。我很清楚这是一场危险的游戏，但现在有很多人被恐惧所笼罩。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/22b210c113f75079aee2385965ba711d","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1119500908","content_text":"周五午间报道，中东焦点局势最新消息：据伊朗半官方媒体塔斯尼姆（Tasnim）援引知情人士报道称，与以色列媒体周五上午的说法和传言相反，没有任何关于外国袭击伊朗中部城市伊斯法罕和其他地区的报告。包括伊斯法罕、大不里士等地的防空系统被激活，是因为防空机敏度上升并且可能发现一些小型无人机。塔斯尼姆称没有关于伊斯法罕发生大规模爆炸的报告，早些时候伊朗媒体有相关报道伊斯法罕的核设施完全安全。伊朗军方称，伊斯法罕发生巨大爆炸，原因是防空部队向“可疑物体”开火，没有造成任何损失。据伊朗塔斯尼姆通讯社：伊朗民航组织表示，多个机场的航班限制已解除。此外，消息人士称，美国并未参与针对伊朗的袭击，但以色列确实告知其袭击意图。以色列总理办公室拒绝证实以色列是伊斯法罕爆炸事件的幕后黑手。截至发稿，黄金、石油价格均在大幅回落后维持震荡。美股指数期货跌幅快速收窄。财经网站Forexlive分析师Adam Button认为，看起来伊朗官员不想再敲战鼓了。伊朗官员称，伊斯法罕或该国其他地区没有发生空袭。他们(以色列)只是进行了一次失败且羞辱性的四轴飞行器飞行尝试，结果全部被击落。一名美国官员还告诉CNN，袭击是在伊朗进行的，但没有针对核设施。Adam Button表示，“在我看来，这似乎是伊朗可以忽略，也想忽略的事情。我很清楚这是一场危险的游戏，但现在有很多人被恐惧所笼罩。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":680,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":611992797,"gmtCreate":1650255902527,"gmtModify":1650255902527,"author":{"id":"3568697893392098","authorId":"3568697893392098","name":"Tinydrop","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fc3873de117cdc949e0a95f529fd099c","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568697893392098","authorIdStr":"3568697893392098"},"themes":[],"htmlText":"薄荷醇饮料","listText":"薄荷醇饮料","text":"薄荷醇饮料","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/611992797","repostId":"1187971167","repostType":2,"repost":{"id":"1187971167","pubTimestamp":1650247560,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1187971167?lang=&edition=full","pubTime":"2022-04-18 10:06","market":"hk","language":"zh","title":"怒怼以岭药业背后，那些年被王思聪盯上的公司还好吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1187971167","media":"雷达财经","summary":"而就在报道同时，以岭药业的股价出现暴涨，公司一度发布股票交易异常波动公告。对此，以岭药业证券部工作人员表示。随着事件的进一步发酵，4月15日以岭药业股价开盘跳水，至下午2点左右封死跌停板。受此影响，以岭药业的业绩和股价开始腾飞。而这也是王思聪高呼“证监会应严查以岭药业”的重要原因。京东是王思聪早期怼过的公司之一。这次，王思聪得到了京东的正式道歉。","content":"<html><head></head><body><blockquote>王思聪虽然因绯闻不断与娱乐圈联系紧密，但历史上其也没少与大公司“掐架”。早在2014年，王思聪就曾在<a href=\"https://laohu8.com/S/WB\">微博</a>怒斥<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>“店大欺客”，此后，共享充电宝、如涵、多闪、大众点评等行业、公司或产品都曾“中枪”，其看空的公司或产品，大多陷入困境。</blockquote><p>许久未在公开场合发声过的王思聪，盯上了<a href=\"https://laohu8.com/S/002603\">以岭药业</a>。</p><p>4月14日，王思聪在微博转发了一条由“睡前消息编辑部”制作的视频，并配文称“证监会应严查以岭药业”。1个小时后，王思聪又再次编辑了这条微博，并删除了此前的配文。</p><p>雷达财经注意到，该视频以《世卫组织“推荐”连花清瘟，谁告诉你的？》为题，目前在微博播放量已接近900万，其中对近期媒体报道将以岭药业旗下药物连花清瘟和世卫组织的会议联系起来的现象提出了质疑。而就在报道同时，以岭药业的股价出现暴涨，公司一度发布股票交易异常波动公告。</p><p>“不能因为王思聪三个字眼，就随意提出疑问。”对此，以岭药业证券部工作人员表示。</p><p>随着事件的进一步发酵，4月15日以岭药业股价开盘跳水，至下午2点左右封死跌停板。</p><p>雷达财经梳理发现，王思聪虽然因绯闻不断与娱乐圈联系紧密，但历史上其也没少与大公司“掐架”。早在2014年，王思聪就曾在微博怒斥京东“店大欺客”，此后，共享充电宝、如涵、多闪、大众点评等行业、公司或产品都曾“中枪”，其看空的公司或产品，大多陷入困境。</p><p><b>连花清瘟的“逆袭”</b></p><p>2022年，以岭药业无疑是资本市场中最炙手可热的明星股之一，其股价自开年以来就一路走高，至4月11日，涨幅一度超114%。相比之下，同期上证指数跌近13%，创业板指数跌近26%。</p><p>事实上，如果从2020年初开始算起，以岭药业股价至今更是翻了四倍，而推动公司股价上涨的关键，就在于其独家生产的连花清瘟胶囊。</p><p>资料显示，连花清瘟诞生于2003年的“非典”时期，并于2004年5月获准生产上市。据官网信息，其是应用中医络病理论指导研发的治疗感冒、流感的专利新药，对呼吸系统疾病具有“积极干预”作用。</p><p>2019年，以岭药业以连花清瘟为代表的呼吸系统类中成药营收达17.03亿元，不过此时公司的股价仍低于发行价，直至新冠疫情的到来，才将连花清瘟捧上了“神坛”。</p><p>2020年1月，国家卫健委发布的《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第四版）》，将连花清瘟列为医学观察期推荐用药。经过两个月的临床治疗，连花清瘟表现出了良好临床疗效，钟南山院士也为其三次公开明确背书。</p><p>同年4月，国家药监局下发的《药品补充申请批件》显示，以岭药业生产的连花清瘟胶囊（颗粒）被批准可用于新冠病毒性肺炎轻型、普通型引起的发热、咳嗽、乏力，疗程为7至10天。</p><p>2022年3月15日，国家卫健委网站正式公布了《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》，连花清瘟第6次被国家方案推荐用于治疗新冠肺炎。</p><p>受此影响，以岭药业的业绩和股价开始腾飞。2020年，公司的营收和归母净利润分别实现了50.76%、100.95%的高增长；2021年，由于药品购买限制，公司业绩增幅有所下降，但前三个季度的归母净利润还是超过了2020年全年。</p><p>吴以岭院士的身家也随之暴涨，近几年其已成为富豪榜常客，多次稳居石家庄首富，至2022年的胡润全球富豪榜，身家已达265亿元。</p><p>在此基础上，以岭药业正在积极推动中药出海。2021年半年报显示，报告期内连花清瘟胶囊分别在蒙古国、乌兹别克斯坦、肯尼亚、乌克兰获得了上市许可。截至目前，连花清瘟已在新加坡、俄罗斯、加拿大、菲律宾、科威特等20多个国家和地区完成注册，并积极布局30多个国家和地区的国际注册工作。</p><p>这款网红中药还曾多次出现“一药难求”的局面。一位投资者曾在给以岭药业的留言中提及，“惊闻印度连花清瘟胶囊一盒卖385块人民币”；2022年初，香港的连花清瘟也曾断货，价格最高涨至100元，而该药品的原价为28元。</p><p><b>王思聪手撕以岭药业</b></p><p>不过，连花清瘟在爆火的同时，外界也产生了不少质疑的声音。而此次王思聪所转发的自媒体博主“睡前消息编辑部”（下称“睡前消息”）是其中之一。</p><p>2021年6月，睡前消息在一期视频中提到，5月一家知名的科研打假网站《撤稿观察》曾指出，中国研究中药对抗新冠病毒的权威贾振华隐瞒了自己和连花清瘟药物有关公司的关系。</p><p>具体而言，贾振华在《植物医学》上发表的论文在没有进行双盲实验的情况下，明确指出连花清瘟明显提高了临床治愈率。</p><p>贾振华在文中曾表示自己和利益相关方没有关系，但种种迹象表明，贾振华并未说真话。</p><p>如2013年以岭药业的股票激励计划中提到，贾振华和以岭药业的董事兼董秘吴瑞是夫妻关系；以岭药业的招股书还曾透露，吴瑞是吴以岭的女儿。此外，贾振华也未承认实验项目资金来源有10.4%来自以岭药业。</p><p>2022年4月，有网友对睡前消息的说法提出疑问。网友基于近期“世卫组织报告推荐全世界吃连花清瘟抵抗疫情”的报道，寻求睡前消息的看法。</p><p>对此，睡前消息认为，中文互联网中有关此消息的两篇权威报道，都混淆了世卫组织认可中医药新冠疗效和连花清瘟防治获得可靠依据之间的关系。</p><p>“办公室的同事和我一起研究了报告文本，正确的说法是，这份报告只能证明，世卫组织中间的部分中国专家建议使用传统中医药对抗新冠病毒。”</p><p>视频的最后，睡前消息总结称：“世卫组织专家组最后得出的观点是，对于轻症和中症患者，如果目标是降低病情恶化率，中医有良好的应用前景。但是没有足够的证据能证明，中医药和中药注射剂对严重病例的好转有好处，迫切需要进一步评估。整个报告正文17页，没有一个字提到连花清瘟。连花清瘟出现在引用区的第二和第七个参考文献，然而这份文献就是贾振华的那篇论文。”</p><p>值得一提的是，在上述视频中提到的两篇报道先后于4月6、7日发布后，以岭药业紧接着就在4月8日发布股票交易异常波动公告称，“公司股票4月6日、7日连续2个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达到21.90%”。</p><p>而这也是王思聪高呼“证监会应严查以岭药业”的重要原因。</p><p>“关于微博上所传的消息，请指出具体的问题与源头，我们将对具体内容做解答。从临床试验，到具体的实验数据，再到被收入到新冠肺炎诊疗方案，包括适应症与说明书，我们都有完整的证据和报告披露。不能因为‘王思聪’三个字眼，就随意提出疑问，对于网络上的一些言论，听听就罢了，投资者请加以甄别。”对此，以岭药业证券部工作人员回复称。</p><p><b>被王思聪“痛斥”的公司都怎么样了？</b></p><p>雷达财经梳理发现，王思聪并非首次公开对某家企业发表看法。身为普思投资董事长、万达集团董事，王思聪一直保持着对市场的关注，也曾“看衰”一些生意。</p><p>京东是王思聪早期怼过的公司之一。2014年，王思聪称自己花200块买的、预计1-2天送达的电脑桌过了一周还显示在物流中，打电话过去也不给解释，并称京东“店大欺客”。不过对此京东并未公开回复，反而是在官网上推出了一个名为“公子的世界我们不懂，一张电脑桌上的烧包产品”的促销界面。</p><p>或许是心有不甘，一年后，王思聪再次向京东“开炮”，指责其泄露个人信息。“我在JD上买个组装机，第三方也不知道是脑子秀逗了还是怎么了，把我私人信息截图给发微博上了，京东也没给个说法。”这次，王思聪得到了京东的正式道歉。</p><p>2018年初，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>联手京东等公司以340亿入股万达商业，自此之后，王思聪与京东的关系发生了微妙的转变，其曾在明州事件后调侃刘强东与奶茶妹妹的关系，但此后又主动删除。</p><p>值得一提的是，美团也曾在王思聪个人隐私的保护上出现问题。2021年10月，王思聪在微博发文称：“这就是上万亿市值公司的安全系统吗？莫名其妙我自己的号就能被别人改绑手机？你们大众点评除了会恰烂钱做虚假分数还会点啥？”</p><p>如果说针对京东、美团还只是一些服务方面的吐槽，那么王思聪对包括共享充电宝在内的一些行业和产品则是全面地不看好。</p><p>2017年，共享充电宝行业迎来历史上的巅峰时刻，街电、来电、小电、Hi电等多家公司先后拿下融资，美股上市公司<a href=\"https://laohu8.com/S/JMEI\">聚美优品</a>则以3亿元现金收购了街电60%的股权，并由创始人陈欧出任街电董事长。</p><p>正是这笔收购，引来了王思聪的注意。其在朋友圈中放出豪言：&#34;共享充电宝要是能成我吃翔，立帖为证。&#34;对此陈欧则在微博里晒图并回复，&#34;街电做不成可以做公益，但希望不要因为你的情绪不让这个项目入驻万达。&#34;</p><p>后来的事实证明，王思聪的说法可能过于绝对，但大体上还是判断对了趋势。</p><p>2020年前后，整个共享充电宝赛道一度进入红利期，大额融资接连不断。彼时艾瑞咨询还预测称，中国共享充电市场规模到2028年有望增长至1063亿元；2020年至2028年复合年增长率可达36.2%。2021年4月，<a href=\"https://laohu8.com/S/EM\">怪兽充电</a>成为共享充电第一股，紧接着搜电和街电合并为“竹芒科技”，市占率反超怪兽充电，行业竞争日趋激烈。</p><p>但随着时间的推移，共享充电宝的发展却始终难逃变现模式单一、没有技术壁垒、产品服务同质化的商业模式硬伤。</p><p>在此背景下，为争夺线下商家，企业们不得不发动“价格战”，并将成本转嫁给消费者。而多轮涨价后，行业又引起了监管部门的注意，市监局的限价令，彻底堵死了涨价这条路线。</p><p>2022年，怪兽充电亏损，小电科技也传来裁员消息，各家公司纷纷试水充电宝之外的其他业务，或许在接下来的很长一段时间内，行业中的玩家只能艰难求生。</p><p>王思聪还曾质疑网红电商<a href=\"https://laohu8.com/S/RUHN\">如涵控股</a>，以及多闪、马桶MT、聊天宝三款社交App。</p><p>2019年，依托网红张大奕的如涵控股成功登陆纳斯达克，但开盘即破发，首日股价跌幅即超30%。对此王思聪第一时间在朋友圈发表了自己的观点，其认为，“如涵的网红孵化、网红电商、网红营销模式说白了没有验证成功，也没有证明出自己可以培养出新kol”。</p><p>正如王思聪所说，如涵再未培养出第二个张大奕，公司也错过了直播的风口，在李佳琦、薇娅直播销售额飙升的同时，如涵已经以较发行价缩水72%的股价私有化，从美股退市。而最近从如涵传出的消息则是，2021年底一名员工工作时意外猝死。</p><p>同样是2019年，王思聪怒斥马桶MT、聊天宝和多闪“是垃圾，没有机会”。而这三款产品背后分别站着快播创始人王欣、锤子科技罗永浩和彼时如日中天的<a href=\"https://laohu8.com/S/DYIN\">抖音</a>。</p><p>面对王思聪的硬怼，三家产品并未“争气”地坚持下去。主打匿名社交的马桶MT上线两天就在各大平台下架；主打聊天赚钱的聊天宝团队很快就地解散，裁员90%；主打短视频社交的多闪虽然仍在苦苦支撑，但易观千帆数据显示，其月活已从刚推出时的2000万以上，降至如今的250万以下。</p><p>不过，王思聪在看公司方面，也吃过不少教训。其投过的乐视体育、熊猫TV、香蕉娱乐，均让普思投资损失惨重。</p><p>事实上，与此前的“犀利”相比，近两年王思聪的话已经少了很多。有豆瓣网友曾对王思聪发布微博数量和内容进行过统计，其自2010年注册微博后，共发出1474条微博，这样的活跃一直持续到王健林在2019年卖掉万达商场。</p><p>自此之后，王思聪清空了自己曾经张扬叛逆的微博内容，并把简介改成“为人低调的网红小王”。目前，王思聪的微博仅半年可见。</p><p>遭王思聪“手撕”的以岭药业，将遭受多大影响？未来王思聪还会“瞄准”哪些公司或企业？我们将继续关注。</p></body></html>","source":"lsy1575359225748","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>怒怼以岭药业背后，那些年被王思聪盯上的公司还好吗？</title>\n<style 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