[电动车] 黄仁勋回答了业界最关注的问题,怒赞中国电动车企
黄仁勋：我认为三星和SK不生产显卡。啊？他们也生产？那别告诉他们我这么说过。
正如你所知道的，SK和三星是我们最大的供应商之一。你要知道，三星是最早一批参与HBM研发的企业，我们最早使用的HBM产品就来自于三星，我相信三星也会在HBM上取得成功。
问题8：AI生成在当下的游戏中越来越重要。你是否想象过这样一个未来：传统渲染的画面将不再是主流，所有画面都会由AI生成？
黄仁勋：不会。
还记得有人首次提出：“为什么不直接用ChatGPT生成一本书？”当时内部没人预料到这一点。原因在于，你需要为它提供基础，这就是条件反射的概念。现在我们根据上下文调整对话或提示内容。回答问题前，必须先理解问题的背景。上下文可以是PDF、网页搜索，或者你明确提供的信息。
电子游戏也是如此。你需要为它提供背景，不仅在故事层面上有意义，还要具备全球视野和空间相关性。你为游戏提供上下文的方式是，首先给它一些几何图形或纹理片段，游戏系统便能基于这些生成内容，就像训练模型一样。这与ChatGPT中上下文处理的方式相似。在企业应用中，这叫做RAG（检索增强生成）。
未来，3D图形将基于3D基础条件生成。以DLSS4为例，在三千三百万像素的四帧图像中，我们只渲染了两帧图像，另外两帧是生成的。这难道不是一个奇迹吗？之所以这件事如此重要，是因为其中两百万像素必须精确被渲染成正确的图像。然后依靠它，我们才能从中生成3100万像素。这让我们节约了大量本来应该去渲染3100万像素的计算资源。
这种条件设定不仅在像素渲染中有效，也能应用于几何图形、动画、头发等渲染元素。这意味着未来的电子游戏将拥有更加真实和细致的细节。如今，人工智能与计算机图形学已深度融合，我们的神经渲染系统已经成为行业标准。在Omniverse中，我们也采用了类似的方式。Omniverse与Cosmos相连，因为它是Cosmos的3D生成引擎。
通过Omniverse，我们可以完全控制渲染过程，尽量减少干预，生成更多内容。当我们减少对模拟的控制时，反而能创造出更广阔的世界，生成引擎在背后赋予这些世界美丽的呈现。
问题9：在这次的CES中，我们见证了英伟达在图形技术方面取得了显着进展，特别是在电子游戏和数字人工智能领域。你是否看到GPU开始处理未来游戏、虚拟现实（VR）以及YouTube内容创作中的更复杂逻辑？这是否意味着图形和计算逻辑的融合，尤其是GPU与VR技术的结合，已经成为未来发展的目标？
黄仁勋：当然。原因很简单，GPU是Blackwell架构，而Blackwell不仅能生成文本和语言，还能进行推理。整个AI代理、完整的机器人系统都可以在Blackwell上运行。就像它可以在云端和汽车中运行一样，我们也能在Blackwell上执行完整的机器人操作流程。我们可以在Blackwell上处理地面动力学或粒子物理。
在机器人、汽车、云端和游戏系统中都是相同的CUDA架构。这是我们做出的一个重要决定。
原因在于，软件开发者需要一个统一的平台，他们希望创建的应用能够在任何地方运行。在发布会上，我也提到了，“我们将在云端创建AI，并将它运行在你的PC上。”还有谁能做到这一点？因为它们完全基于相同的CUDA平台。
事实上，云端的容器会将AI应用下载并在你的PC上运行。例如，SDXL（Stable Difusion XL）MIM技术将表现的非常出色，FluxMIM也很强大，LammaLIM则可以直接从云端下载并运行在你的PC上。这种方式也会在其他设备上实现相同的效果。
问题10：为什么2017年推出的显卡系列（配备大容量VRAM），即便目前大多数游戏在常见分辨率下并不需要这么多显存，仍然在一些高性能显卡中（如RTX 3070）表现优异，尤其是在1080p分辨率下。在上一代显卡打破性能瓶颈的情况下，还有什么必要提升呢？
黄仁勋：游戏赛道的竞争特别激烈，尤其是在一些国家已经开始做出这些突破时。我们正在尝试平衡计算引擎和显存之间的关系，以找到合适的平衡。我们一直在努力找到这个平衡，但这就是我们追求的目标。如果显存过低，计算能力就无法得到充分发挥；而如果显存过大，那么计算能力可能就不足以支持这些资源。因此，我们一直在寻找这种平衡。
问题11：毫无疑问，超大规模企业对贵公司产品的需求是存在的。能否具体讲一下贵公司在扩大收入基础、吸引企业客户方面的紧迫感，尤其是在亚马逊和YouTube等公司不自行开发AI芯片的背景下，政府建设自己的数据中心以与超大规模云服务商竞争。您感受到的紧迫性有多强？另外，您能详细说明一下在企业和政府方面的需求或进展吗？
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问题8：AI生成在当下的游戏中越来越重要。你是否想象过这样一个未来：传统渲染的画面将不再是主流，所有画面都会由AI生成？
黄仁勋：不会。
还记得有人首次提出：“为什么不直接用ChatGPT生成一本书？”当时内部没人预料到这一点。原因在于，你需要为它提供基础，这就是条件反射的概念。现在我们根据上下文调整对话或提示内容。回答问题前，必须先理解问题的背景。上下文可以是PDF、网页搜索，或者你明确提供的信息。
电子游戏也是如此。你需要为它提供背景，不仅在故事层面上有意义，还要具备全球视野和空间相关性。你为游戏提供上下文的方式是，首先给它一些几何图形或纹理片段，游戏系统便能基于这些生成内容，就像训练模型一样。这与ChatGPT中上下文处理的方式相似。在企业应用中，这叫做RAG（检索增强生成）。
未来，3D图形将基于3D基础条件生成。以DLSS4为例，在三千三百万像素的四帧图像中，我们只渲染了两帧图像，另外两帧是生成的。这难道不是一个奇迹吗？之所以这件事如此重要，是因为其中两百万像素必须精确被渲染成正确的图像。然后依靠它，我们才能从中生成3100万像素。这让我们节约了大量本来应该去渲染3100万像素的计算资源。
这种条件设定不仅在像素渲染中有效，也能应用于几何图形、动画、头发等渲染元素。这意味着未来的电子游戏将拥有更加真实和细致的细节。如今，人工智能与计算机图形学已深度融合，我们的神经渲染系统已经成为行业标准。在Omniverse中，我们也采用了类似的方式。Omniverse与Cosmos相连，因为它是Cosmos的3D生成引擎。
通过Omniverse，我们可以完全控制渲染过程，尽量减少干预，生成更多内容。当我们减少对模拟的控制时，反而能创造出更广阔的世界，生成引擎在背后赋予这些世界美丽的呈现。
问题9：在这次的CES中，我们见证了英伟达在图形技术方面取得了显着进展，特别是在电子游戏和数字人工智能领域。你是否看到GPU开始处理未来游戏、虚拟现实（VR）以及YouTube内容创作中的更复杂逻辑？这是否意味着图形和计算逻辑的融合，尤其是GPU与VR技术的结合，已经成为未来发展的目标？
黄仁勋：当然。原因很简单，GPU是Blackwell架构，而Blackwell不仅能生成文本和语言，还能进行推理。整个AI代理、完整的机器人系统都可以在Blackwell上运行。就像它可以在云端和汽车中运行一样，我们也能在Blackwell上执行完整的机器人操作流程。我们可以在Blackwell上处理地面动力学或粒子物理。
在机器人、汽车、云端和游戏系统中都是相同的CUDA架构。这是我们做出的一个重要决定。
原因在于，软件开发者需要一个统一的平台，他们希望创建的应用能够在任何地方运行。在发布会上，我也提到了，“我们将在云端创建AI，并将它运行在你的PC上。”还有谁能做到这一点？因为它们完全基于相同的CUDA平台。
事实上，云端的容器会将AI应用下载并在你的PC上运行。例如，SDXL（Stable Difusion XL）MIM技术将表现的非常出色，FluxMIM也很强大，LammaLIM则可以直接从云端下载并运行在你的PC上。这种方式也会在其他设备上实现相同的效果。
问题10：为什么2017年推出的显卡系列（配备大容量VRAM），即便目前大多数游戏在常见分辨率下并不需要这么多显存，仍然在一些高性能显卡中（如RTX 3070）表现优异，尤其是在1080p分辨率下。在上一代显卡打破性能瓶颈的情况下，还有什么必要提升呢？
黄仁勋：游戏赛道的竞争特别激烈，尤其是在一些国家已经开始做出这些突破时。我们正在尝试平衡计算引擎和显存之间的关系，以找到合适的平衡。我们一直在努力找到这个平衡，但这就是我们追求的目标。如果显存过低，计算能力就无法得到充分发挥；而如果显存过大，那么计算能力可能就不足以支持这些资源。因此，我们一直在寻找这种平衡。
问题11：毫无疑问，超大规模企业对贵公司产品的需求是存在的。能否具体讲一下贵公司在扩大收入基础、吸引企业客户方面的紧迫感，尤其是在亚马逊和YouTube等公司不自行开发AI芯片的背景下，政府建设自己的数据中心以与超大规模云服务商竞争。您感受到的紧迫性有多强？另外，您能详细说明一下在企业和政府方面的需求或进展吗？
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