Nvidia创始人兼首席执行官Jensen Huang今天表示，该公司在2018年做出了一个存在意义上的商业决策，但很少有人意识到这会重新定义其未来，并帮助重新定义一个不断演变的行业。当然，这已经带来了巨大的回报，但Huang表示，这只是AI驱动的近未来的开始——一个主要由Nvidia硬件驱动的未来。这次成功的策略是运气好还是聪明？答案似乎是“都是”。
他在洛杉矶的SIGGRAPH的主题演讲中作了这些评论和反思。五年前的那个转折点，Huang说，是选择拥抱AI驱动的图像处理，以光线跟踪和智能放大的形式：分别是RTX和DLSS。（引用来自我的笔记，可能不是逐字的，检查记录后可能会有一些小的更正。）
“我们意识到光栅化正达到其极限，”他提到了传统的、广泛使用的渲染3D场景的方法。“2018年是一个‘赌公司’的时刻。这要求我们重新发明硬件、软件和算法。而当我们用AI重新发明CG时，我们正在为AI重新发明GPU。”
尽管光线追踪和DLSS仍在消费者GPU和游戏的多样复杂的世界中被采纳的过程中，但他们创建的架构被发现是与不断增长的机器学习开发社区的完美伙伴。
训练越来越大的生成模型所需的大量计算不仅仅是由具有一些GPU能力的传统数据中心来服务，而是像H100这样的系统，从一开始就被设计用来执行必要的操作。公平地说，AI的发展在某种程度上只受到这些计算资源的可用性的限制。Nvidia拥有一个Beanie Baby规模的繁荣，并且已经卖出了它能够制造的所有服务器和工作站。
但是Huang断言这只是开始。新的模型不仅需要训练，还需要由数百万，甚至数十亿的用户定期实时运行。
“未来几乎每件事情的前面都有一个LLM：‘人类’是新的编程语言，”他说。从视觉效果到迅速数字化的制造市场、工厂设计和重工业，都会在某种程度上采纳自然语言界面，Huang预测。
“这是真实大小，”他说，并为了戏剧效果站在可视化的中心。“它甚至可能运行Crysis。”
他提议，这些将成为未来数字化、由AI主导的行业的基本单位。
“我不知道是谁说的，但…你买得越多，你节省的也越多。如果我请你们记住我今天演讲中的一件事，那就是这件事，”他说，在SIGGRAPH的游戏观众中引起了笑声。
对于AI的许多挑战、法规或整个AI概念的转变——就像在过去的一年中已经多次发生的那样，没有提及。当然，这是对世界的玫瑰色视角，但当你在淘金热期间销售镐和铲时，你可以这样想。
