[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：超级智能的概念并不陌生。比如英伟达公司中许多人在各自的领域都非常聪明，在我看来，他们都是超级智能的人。坦白说，我认为自己智力平平，却被这些超级智能的人所包围。我更愿意被超级智能包围，而不是其他选择。因此，我非常欣赏我的电子团队、公司领导层以及科学家们，他们的聪明才智让我敬佩。
这就是未来的模样。你将会拥有超级智能的AI助手，帮助你完成写作、分析问题、进行供应链规划、编写软件、设计芯片等各种任务。数字营销活动也可以借助这些智能助手来推动播客的开展。简而言之，你将随时拥有超级智能助手协助完成繁琐的工作，他们总是在你需要的时候为你服务。
问题16：我记得在2017年，英伟达在CES上展示了一款演示车，并与丰田在GDC（游戏开发者大会）上达成了合作。那么2017年和2025年之间有何不同？2017年所面临的挑战是什么？而2025年的技术创新又带来了哪些变化？
黄仁勋：未来所有的交通工具都会具备自动驾驶能力，或者至少能够实现自动化操作。未来，所有汽车虽然依然可以选择手动驾驶，但每辆车都具备自动驾驶的能力。假设我们从现在开始，全球有10亿辆车在路上，目前没有一辆是自动驾驶的，到20年后，这10亿辆车将都能实现自动驾驶，虽然我们仍然可以选择自己驾驶。这个趋势现在已经非常清晰。五年前，关于技术的成熟度我们还不确定，但现在可以非常肯定，传感器技术、计算机技术和软件技术已经非常成熟，我们将能够实现这一目标。
传统汽车公司想法的转变有两个关键因素。首先，特斯拉的影响力不容忽视，但最重要的影响力可能来自中国。中国的新兴电动汽车公司，如比亚迪、小鹏、蔚来和小米等，它们的技术非常先进，自动驾驶能力也非常出色，并且已经开始在全球范围内推广。这些技术的突破真正设立了未来汽车必须具备强大自动驾驶能力的标准。
我认为世界已经发生了变化。虽然技术成熟的过程花费了一些时间，我们的认知也在不断发展，但现在我认为，自动驾驶的未来已经非常接近现实。同时，Waymo是我们重要的合作伙伴，你知道，Waymo目前已经在旧金山等地广泛应用，且越来越多的人开始选择使用它。
问题17：关于昨天发布的新模型，特别是Cosmos、NIMS。这些模型能够在智能眼镜上运行吗？或者在开发这些型号时，有考虑过智能眼镜吗？因为考虑到行业发展的方向，似乎未来很多人会通过智能眼镜来体验AI代理。
黄仁勋：我对可以连接到云数据的智能眼镜感到非常兴奋。比如我们在阅读时，智能眼镜可以帮助你理解不认识的单词。AI的应用与可穿戴设备和虚拟现实技术（如眼镜和手机）相结合，所有这一切都非常令人兴奋。我会使用Cosmos的方式是，Cosmos在云端提供视觉理解。如果你想将其嵌入到设备本身中，那么你可以使用Cosmos来提取一个小型模型。因此，Cosmos成为了知识转移的工具，并将它的知识转移到一个更小的AI模型中。
之所以能做到这一点，是因为较小的AI模型会变得非常专注，不容易被泛化。它变得非常领域特定，因此可以将知识更精准地转移，并将模型蒸馏成一个更小的版本。这也是为什么你总是从构建基础模型——那个大的模型开始，然后逐步构建更小的模型，最后得到更小、更精细的模型进行蒸馏（指将大模型的知识转移到小模型中，以提高效率）的原因。
问题18：在工作过程中，一个主要的挑战是处理与Windows和DirectX相关的各种问题。你打算采取哪些措施来帮助团队减少实施中的摩擦，并激励微软与你合作，确保他们改进DirectX？
黄仁勋：无论DirectX API如何发展，多年来，微软始终保持着与行业的高度合作精神。我们与DirectX团队的关系非常良好，正如您所预见的那样。因此，在我们推动GPU技术进步的过程中，如果API需要改变，他们对此感到非常失望。大部分使用DLSS时的工作，其实并不需要更改API。实际上需要调整的是引擎本身，因为它基于语义，需要理解场景，而不仅仅是简单的函数调用。因此，场景更多是通过虚幻引擎、寒霜引擎或其后续引擎来构建的。
这也是为什么DLSS几乎已经被整合进现今所有主流引擎的原因。一旦DLSS的底层架构搭建完成，更新DLSS核心时，即使游戏是为3D开发的，它仍然能够利用DLSS 4的一些优势，后续版本也会类似。因此，我们为场景理解AI搭建了基础设施，这种AI可以基于场景的语义信息进行处理。
问题19：人工智能在多种不同方式中使用起来有些复杂，你是否认为生态系统中还有缺失的部分？
黄仁勋：我确实认为有。首先，语言处理和认知人工智能正在逐步提升AI的认知能力，这需要多模态的支持和大规模推理等能力。同时，人工智能并非单一的模型，而是由多个模型组成的系统。代理型AI本质上是这些模型的集成，比如用于检索、搜索、生成图像、推理、规划等模型。这种多模型系统的创新，推动了人工智能的应用，而不仅仅是基础AI的发展。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
还没人说话啊，我想来说几句
这就是未来的模样。你将会拥有超级智能的AI助手，帮助你完成写作、分析问题、进行供应链规划、编写软件、设计芯片等各种任务。数字营销活动也可以借助这些智能助手来推动播客的开展。简而言之，你将随时拥有超级智能助手协助完成繁琐的工作，他们总是在你需要的时候为你服务。
问题16：我记得在2017年，英伟达在CES上展示了一款演示车，并与丰田在GDC（游戏开发者大会）上达成了合作。那么2017年和2025年之间有何不同？2017年所面临的挑战是什么？而2025年的技术创新又带来了哪些变化？
黄仁勋：未来所有的交通工具都会具备自动驾驶能力，或者至少能够实现自动化操作。未来，所有汽车虽然依然可以选择手动驾驶，但每辆车都具备自动驾驶的能力。假设我们从现在开始，全球有10亿辆车在路上，目前没有一辆是自动驾驶的，到20年后，这10亿辆车将都能实现自动驾驶，虽然我们仍然可以选择自己驾驶。这个趋势现在已经非常清晰。五年前，关于技术的成熟度我们还不确定，但现在可以非常肯定，传感器技术、计算机技术和软件技术已经非常成熟，我们将能够实现这一目标。
传统汽车公司想法的转变有两个关键因素。首先，特斯拉的影响力不容忽视，但最重要的影响力可能来自中国。中国的新兴电动汽车公司，如比亚迪、小鹏、蔚来和小米等，它们的技术非常先进，自动驾驶能力也非常出色，并且已经开始在全球范围内推广。这些技术的突破真正设立了未来汽车必须具备强大自动驾驶能力的标准。
我认为世界已经发生了变化。虽然技术成熟的过程花费了一些时间，我们的认知也在不断发展，但现在我认为，自动驾驶的未来已经非常接近现实。同时，Waymo是我们重要的合作伙伴，你知道，Waymo目前已经在旧金山等地广泛应用，且越来越多的人开始选择使用它。
问题17：关于昨天发布的新模型，特别是Cosmos、NIMS。这些模型能够在智能眼镜上运行吗？或者在开发这些型号时，有考虑过智能眼镜吗？因为考虑到行业发展的方向，似乎未来很多人会通过智能眼镜来体验AI代理。
黄仁勋：我对可以连接到云数据的智能眼镜感到非常兴奋。比如我们在阅读时，智能眼镜可以帮助你理解不认识的单词。AI的应用与可穿戴设备和虚拟现实技术（如眼镜和手机）相结合，所有这一切都非常令人兴奋。我会使用Cosmos的方式是，Cosmos在云端提供视觉理解。如果你想将其嵌入到设备本身中，那么你可以使用Cosmos来提取一个小型模型。因此，Cosmos成为了知识转移的工具，并将它的知识转移到一个更小的AI模型中。
之所以能做到这一点，是因为较小的AI模型会变得非常专注，不容易被泛化。它变得非常领域特定，因此可以将知识更精准地转移，并将模型蒸馏成一个更小的版本。这也是为什么你总是从构建基础模型——那个大的模型开始，然后逐步构建更小的模型，最后得到更小、更精细的模型进行蒸馏（指将大模型的知识转移到小模型中，以提高效率）的原因。
问题18：在工作过程中，一个主要的挑战是处理与Windows和DirectX相关的各种问题。你打算采取哪些措施来帮助团队减少实施中的摩擦，并激励微软与你合作，确保他们改进DirectX？
黄仁勋：无论DirectX API如何发展，多年来，微软始终保持着与行业的高度合作精神。我们与DirectX团队的关系非常良好，正如您所预见的那样。因此，在我们推动GPU技术进步的过程中，如果API需要改变，他们对此感到非常失望。大部分使用DLSS时的工作，其实并不需要更改API。实际上需要调整的是引擎本身，因为它基于语义，需要理解场景，而不仅仅是简单的函数调用。因此，场景更多是通过虚幻引擎、寒霜引擎或其后续引擎来构建的。
这也是为什么DLSS几乎已经被整合进现今所有主流引擎的原因。一旦DLSS的底层架构搭建完成，更新DLSS核心时，即使游戏是为3D开发的，它仍然能够利用DLSS 4的一些优势，后续版本也会类似。因此，我们为场景理解AI搭建了基础设施，这种AI可以基于场景的语义信息进行处理。
问题19：人工智能在多种不同方式中使用起来有些复杂，你是否认为生态系统中还有缺失的部分？
黄仁勋：我确实认为有。首先，语言处理和认知人工智能正在逐步提升AI的认知能力，这需要多模态的支持和大规模推理等能力。同时，人工智能并非单一的模型，而是由多个模型组成的系统。代理型AI本质上是这些模型的集成，比如用于检索、搜索、生成图像、推理、规划等模型。这种多模型系统的创新，推动了人工智能的应用，而不仅仅是基础AI的发展。
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