الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang: الذكاء الاصطناعي لن يسلبك وظيفتك ، لكن الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي سيفعلون ذلك

المصدر: هناك نيوين جديد

هذا الصباح ، تم الإعلان عن تقرير أرباح Nvidia Q3 بعد ساعات عمل سوق الأسهم الأمريكية ، حيث بلغت الإيرادات 18.12 مليار دولار للربع الثالث المنتهي في 29 أكتوبر 2023 ، بزيادة قدرها 206٪ على أساس سنوي ، بزيادة ربع سنوية بنسبة 34٪ ، وزادت أرباح EPS ما يقرب من 6 مرات ، أي ما يقرب من 13٪ و 20٪ أعلى من توقعات المحللين ، على التوالي ، وزادت إيرادات مركز البيانات للأعمال التي توجد بها شريحة الذكاء الاصطناعي ما يقرب من مرتين على أساس سنوي ، لتصل إلى مستوى مرتفع جديد في ربع واحد.

وقال هوانغ “يعكس نمونا القوي تحول مجموعة واسعة من منصات الصناعة من الأغراض العامة إلى الحوسبة المتسارعة الذكاء الاصطناعي التوليدية، مع كون الشركات الناشئة في مجال “إل إم” وشركات الإنترنت الاستهلاكية ومزودي الخدمات السحابية العالمية أول المحركين، وبدأت الموجة التالية في التبلور، حيث يستثمر مقدمو خدمات الاتصالات الوطنيون والإقليميون في السحب الذكاء الاصطناعي لتلبية الطلب المحلي، وتضيف شركات برمجيات المؤسسات الذكاء الاصطناعي مساعد الطيار والمساعد إلى منصاتها، وتنشئ الشركات الذكاء الاصطناعي مخصصة”. ينطلق عصر الذكاء الاصطناعي التوليدية مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA ووحدات المعالجة المركزية والشبكات وخدمات مسبك الذكاء الاصطناعي وبرامج NVIDIA الذكاء الاصطناعي Enterprise كمحركات للنمو بأقصى سرعة!

ملاحظة: في عمود نهاية الأسبوع الماضي ، شاركنا جون لوتيج ، رئيس الاستثمار في Funders Fund ، حول تحليله لمشهد سوق GPU الحالي.

في الشهر الماضي ، ألقى جنسن هوانغ ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Nvidia ، حديثا جافا جدا في كلية كولومبيا للأعمال (CBS) ، حيث تحدث هوانغ مع عميد CBS Costis Maglaras لمناقشة المستقبل الرقمي ، بما في ذلك كيف تقوم NVIDIA بالاستراتيجية والعمليات ، وكيف يتمتع هوانغ بخبرة في ريادة الأعمال وكيف يصبح رئيسا تنفيذيا مؤهلا.

فيما يلي بعض السلع الجافة التي شاركها لاو هوانغ في عملية CBS لتجربها:

قبل اتخاذ قرار ، يجب على الجميع معرفة ما يفعلونه ، ولماذا يفعلون ذلك ، والأمر كله يتعلق بالاختيار.

من وجهة نظر شخصية: هناك ثلاثة أشياء تحتاج إلى تحديد:

1. أشياء صعبة ولكنها صحيحة ؛

2. ما هو مقدر لك القيام به ؛

3. الأشياء التي تحبها.

من وجهة نظر الشركة: باستخدام NVIDIA كمثال ، كانت إجابة Lao Huang واضحة للغاية ، موضحة بوضوح خيارات السوق ونماذج الأعمال والحواجز وتأثيرات دولاب الموازنة التي ينطوي عليها محور NVIDIA:

"السبب في أننا لا نقوم بالتصنيع هو أن TSMC تعمل بشكل جيد وهم يفعلون ذلك بالفعل ، فلماذا يجب أن أذهب وآخذ وظائفهم؟ أنا أحب الأشخاص في TSMC ، فهم أصدقاء حميمون لي ، لمجرد أن لدي عملا ، يمكنني الدخول إلى هذا الفضاء ، فماذا؟ لقد قاموا بعمل رائع بالنسبة لي ، دعونا لا نضيع الوقت في تكرار ما فعلوه بالفعل ، دعونا نضيع الوقت في فعل شيء لم يفعله أحد ، شيء لم يفعله أحد ، وهذه هي الطريقة التي تبني بها شيئا مميزا ، وإلا فأنت تتحدث فقط عن حصة السوق. **

نلاحظ شيئين: الحوسبة المتسارعة هي مشكلة برمجية ، إنها مشكلة خوارزمية ، الذكاء الاصطناعي إنها مشكلة في مركز البيانات ، لذلك نحن الشركة الوحيدة التي تخرج وتبني كل هذه الأشياء ، وجزء مما نقوم به هو اختيار نموذج العمل ، كان من الممكن أن نكون شركة مركز بيانات ، متكاملة رأسيا بالكامل ، ومع ذلك ، نحن ندرك أنه بغض النظر عن مدى نجاح شركة الكمبيوتر ، فلن تكون شركة الكمبيوتر الوحيدة في العالم ، وهي أفضل كشركة حوسبة منصة لأننا نحب المطورين. كونك شركة حوسبة منصة تخدم كل شركة كمبيوتر في العالم أفضل من أن تكون شركة كمبيوتر وحدها. **

لقد اتخذنا هذا النهج ، لقد أخذنا مركز البيانات هذا بحجم هذه الغرفة ، وجميع الأسلاك ، وجميع المفاتيح والشبكات ، والكثير من البرامج ، وقمنا بتقسيمها جميعا ودمجها في مراكز بيانات مختلفة أخرى حول العالم ، وهو تعقيد مجنون ، ووجدنا طريقة للحصول على توحيد كاف عند الضرورة ، ومرونة كافية عند الحاجة حتى نتمكن من العمل مع شركات الكمبيوتر في جميع أنحاء العالم بما فيه الكفاية.

والنتيجة هي أن بنية Nvidia مزروعة الآن في كل شركة كمبيوتر في العالم ، مما يخلق بصمة أكبر ، وقاعدة مثبتة أكبر ، والمزيد من المطورين ، وتطبيقات أفضل ، مما يجعل العملاء أكثر سعادة ، ويشترون المزيد من الرقائق ، مما يزيد من القاعدة المثبتة ، ويزيد من ميزانية البحث والتطوير لدينا ، وما إلى ذلك ، وتأثير دولاب الموازنة ، ونظام التغذية المرتدة الإيجابية ، هكذا يعمل ، إنه بسيط ومباشر "

بالإضافة إلى ذلك ، أوضح لاو هوانغ أيضا وجهات نظره حول الذكاء الاصطناعي والعمل وسير العمل في مشاركته - ** لن يسلب الذكاء الاصطناعي وظيفتك ، والأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي سيأخذون وظيفتك ، وإذا لم يكن لدى الشركة المزيد من الأفكار للاستثمار في المكاسب الإضافية ، فعندما يتم استبدال العمل بالأتمتة ، يتعين على الشركة تسريح الموظفين والانضمام إلى تلك الشركات التي لديها المزيد من الأفكار ولكنها لا تستطيع استثمار الأموال ، بحيث عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة عملهم ، بالطبع سيتغير الوضع ، بالطبع سيغير طريقة العمل. **

فيما يلي المحتوى الكامل للمحادثة بين لاو هوانغ ورئيس CBS كوستيس ماغلاراس ، استمتع ~

** كوستيس ماغلاراس: **

أريدك أولا أن تعيدنا قليلا عبر تاريخ Nvidia ، ثم أريد أن أتحدث عن قضية القيادة التي ذكرناها للتو ، لكنك بدأت هذه الشركة منذ 30 عاما وقادتها من خلال التحول الذي أطلق تطبيقات وأنواع منتجات مختلفة. خذنا خلال الرحلة.

** جنسن هوانغ: **

واحدة من أكثر لحظاتي فخرا. لقد بدأت بواحدة من أكثر اللحظات فخرا التي حدثت مؤخرا ، عندما كنت الرئيس التنفيذي لأول شركة عملت بها ، Denny’s ، وعلمت أن Nvidia لم تكن فقط تقدمي من غسالة الصحون والعامل الماهر إلى قمة الشركة إلى نادل في Denny’s ، لكنهم كانوا شركتي الأولى وما زلت على دراية بالقائمة. بالمناسبة ، Superbird رائع ، هل يعرف أحد ما هو Superbird؟ أي نوع من طلاب الجامعات أنت؟

ديني هو مطعم في الولايات المتحدة ، وقد أسست نفيديا أنا واثنين من المؤسسين الآخرين في سان خوسيه - ديني خارج منزلنا ، لذلك اتصلوا بي مؤخرا ، والصندوق الذي اعتدنا الجلوس فيه هو الآن صندوق نفيديا ، ويسمى نفيديا ، وهذا هو مسقط رأس شركة بقيمة تريليون دولار ، وهي لحظة فخر للغاية.

تأسست Nvidia في وقت كانت فيه ثورة الكمبيوتر الشخصي قد بدأت للتو ، واستحوذت المعالجات الدقيقة على خيال الصناعة بأكملها. يرى العالم بحق كيف ستعيد وحدات المعالجة المركزية والمعالجات الدقيقة تشكيل صناعة تكنولوجيا المعلومات ، وكيف ستعيد تشكيل صناعة الكمبيوتر ، وقبل وبعد ثورة x86 ، كانت الشركات الناجحة مختلفة تماما. بدأنا شركتنا خلال تلك الفترة ، وكانت وجهة نظرنا أنه على الرغم من روعة الحوسبة للأغراض العامة ، إلا أنها لا يمكن أن تكون الحل لجميع المشاكل.

نعتقد أن هناك طريقة للحوسبة نسميها الحوسبة المتسارعة ، حيث تضيف خبيرا بجانب الحوسبة للأغراض العامة. وحدة المعالجة المركزية هي اختصاصي ويمكنها فعل أي شيء ، إذا صح التعبير. يمكن أن تفعل أي شيء. ومع ذلك ، من الواضح ، إذا كان بإمكانك فعل أي شيء ، فمن الواضح أنه لا يمكنك فعل أي شيء بشكل جيد.

نتيجة لذلك ، نعتقد أن هناك بعض المشكلات التي لا تصلح لحلها بواسطة ما نسميه أجهزة الكمبيوتر العادية. لهذا السبب بدأنا شركة الحوسبة المتسارعة هذه. المشكلة هي ، إذا كنت ترغب في إنشاء شركة منصة حوسبة ، لا أعرف عدد علماء الكمبيوتر الموجودين ، ولكن إذا كنت ترغب في إنشاء شركة منصة حوسبة ، لم تكن هناك شركة كهذه منذ عام 1964 ، وكان ذلك بعد عام من ولادتي ، يصف IBM Systems 360 تماما ما هو الكمبيوتر.

في عام 1964 ، وصفت IBM أن 360 لديها وحدة معالجة مركزية ، ونظام فرعي للإدخال / الإخراج ، والوصول المباشر إلى الذاكرة ، والذاكرة الافتراضية ، والتوافق الثنائي عبر البنى القابلة للتطوير ، ووصفت كل ما لدينا اليوم على أنه أجهزة كمبيوتر نصفها اليوم ، وبعد 60 عاما ، نشعر أن هناك شكلا جديدا من الحوسبة يحل بعض المشكلات المثيرة للاهتمام ، ولم يكن من الواضح تماما ما يمكننا حله في ذلك الوقت ، لكننا شعرنا أن هناك مستقبلا للحوسبة المتسارعة.

ومع ذلك ، شرعنا في بدء هذه الشركة واتخذنا قرارا أوليا جيدا حقا ، وبصراحة ، كان هذا القرار مذهلا حتى يومنا هذا ، وإذا جاء إليك شخص ما وقال لك ، سنخترع تقنية جديدة غير موجودة في العالم ، الجميع يريد بناء شركة كمبيوتر حول وحدات المعالجة المركزية ، نريد بناء شركة كمبيوتر حول أشياء أخرى متصلة بوحدات المعالجة المركزية ، رقم واحد.

رقم اثنين ، التطبيق القاتل هو لعبة فيديو ، لعبة فيديو 3D عام 1993 ، وهذا التطبيق غير موجود ، الشركة التي بنت هذه الشركة غير موجودة ، التكنولوجيا التي نحاول بناءها غير موجودة. إذن لديك الآن شركة لديها تحديات تقنية وتحديات في السوق وتحديات في النظام البيئي ، لذا فإن احتمال نجاح هذه الشركة هو 0٪ تقريبا ، ولكن في كلتا الحالتين ، نحن محظوظون بسبب شخصين مهمين للغاية.

بصراحة، نحن المؤسسين الثلاثة عملنا معا، كانوا شخصيات مهمة جدا في صناعة التكنولوجيا في ذلك الوقت، واتصلت بدون فالنتين، أهم رأسمالي مغامر في العالم في ذلك الوقت، وأخبرت دون أن يعطي هذا الطفل بعض المال ثم يكتشف على طول الطريق ما إذا كان سينجح، ولحسن الحظ فعلوا ذلك، لكن خطة العمل هذه، حتى اليوم، لن أستثمر لأن لديها الكثير من التبعيات، وكل واحد لديه احتمال معين للنجاح.

عندما تضيف ذلك، اضرب، تحصل على 0٪، لكننا نتخيل أنه سيكون هناك سوق يسمى ألعاب الفيديو، وسيكون هذا أكبر صناعة ترفيه في العالم، والتي كانت 0 في ذلك الوقت، ونتوقع أن رسومات 3D ستستخدم لسرد قصة كل رياضة تقريبا، لعبة. لذلك ، في العالم الافتراضي ، يمكنك الحصول على أي لعبة ، أي رياضة ، ونتيجة لذلك ، سيصبح الجميع لاعبا.

سألني دون فالنتاين ، كم هو حجم السوق ، وقلت ، الجميع سيكون لاعبا في المستقبل ، والإجابة الخاطئة عند بدء شركة ، وبصراحة ، هذه عادات سيئة ، مهارات سيئة ، وأنا لا أقترح ذلك ، ولكن على أي حال ، اتضح أنه صحيح ، وأصبحت ألعاب الفيديو أكبر صناعة ترفيه في العالم ، 3D كانت الرسومات ناجحة ، ووجدنا أول تطبيق قاتل للحوسبة المتسارعة ، والذي اشترى لنا الوقت ، باستخدام الحوسبة المتسارعة لحل مجموعة من المشكلات الأخرى ، وانتقلنا أخيرا إلى الذكاء الاصطناعي.

** كوستيس ماغلاراس: **

إنها قصة رائعة ، وقبل أن نتحدث عن الذكاء الاصطناعي ، أريد أن أسأل قليلا عن أيام العملة المشفرة ، من الواضح أن الألعاب كانت خطوة كبيرة ل Nvidia ، ثم في مرحلة ما ، أصبح التطبيق القاتل التشفير والتعدين ، ماذا كان هذا التطور؟

** جنسن هوانغ: **

الحوسبة المتسارعة تحل المشاكل التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر العادية حلها. جميع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بنا ، حتى لو كنت تستخدمها لتصميم السيارات ، والهندسة المعمارية ، وإجراء دراسات الديناميات الجزيئية ، ولعب ألعاب الفيديو ، لديها نموذج برمجة اخترعناه يسمى CUDA. CUDA هو نموذج الحوسبة الوحيد الموجود اليوم وهو شائع مثل x86 ، ويستخدمه المطورون في جميع أنحاء العالم.

على أي حال ، فإن CUDA قادرة على القيام بالمعالجة المتوازية بسرعة كبيرة ، ومن الواضح أن إحدى الخوارزميات التي يمكننا التعامل معها بشكل جيد للغاية هي التشفير. عندما ظهرت Bitcoin لأول مرة ، لم تكن هناك ASICs ل Bitcoin ، والشيء الواضح الذي يجب فعله هو الذهاب إلى أسرع كمبيوتر عملاق في العالم ، ولم يكن الكمبيوتر العملاق ذو أعلى حجم إنتاج سوى وحدات معالجة الرسومات من Nvidia ، والتي كانت في منازل ملايين اللاعبين ، لذلك عن طريق تنزيل تطبيق ، يمكنك تعدين العملات المشفرة من منزلك.

حقيقة أنه يمكنك شراء وحدات معالجة الرسومات الخاصة بنا ، وأجهزة الكمبيوتر الخاصة بنا ، وتوصيلها ، ويبدأ المال في التدفق. كان ذلك هو اليوم الذي فهمت فيه أمي ما كنت أفعله. ذات يوم اتصلت بي وقالت ، يا بني ، اعتقدت أنك تفعل شيئا حيال ألعاب الفيديو ، وفهمت أخيرا ما كنت تفعله ، واشتريت منتج Nvidia ، وقمت بتوصيله ، وبدأت الأموال تتدفق.

وقلت ، نعم ، هذا ما أفعله ، ولهذا السبب يشتري الكثير من الناس Bitcoin ، مما أدى لاحقا إلى ظهور Ethereum ، لكنك ستستخدم نظام الحوسبة الفائقة مثل Nvidia GPU للتشفير أو الضغط ، أو القيام بشيء لتحسين البيانات ، وتحويلها إلى رمز مميز قيم ، وأنت تعرف كيف يبدو ذلك؟ ChatGPT الذي يولد رموزا قيمة.

أحد الأشياء التي حدثت حتى الآن هو أنه إذا قمت بتوسيع تفكيرك حول Ethereum وتعدين العملات المشفرة ، فسيكون ذلك منطقيا إلى حد ما لأننا أنشأنا فجأة هذا النوع الجديد من الصناعة ، حيث تأتي البيانات الخام ، وتطبق الطاقة على هذا الكمبيوتر ، وتبدأ الأموال حرفيا في التدفق ، وهذه العملات بالطبع في شكل رموز ، وهذه الرموز هي رموز ذكية. الآن أنا فقط أصف شيئا آخر له معنى كبير بالنسبة لنا اليوم ، لكن يبدو غريبا في ذلك الوقت ، تأخذ الماء في مبنى ، وتسخنه ، وما يخرج هو شيء ثمين للغاية وغير مرئي يسمى الكهرباء. **

اليوم نقوم بنقل البيانات إلى مراكز البيانات، وسنقوم بتنقيحها ومعالجتها، واستخدام قدرتها على توليد الكثير من الرموز الرقمية القيمة، في علم الأحياء الرقمي، ستكون ذات قيمة، في الفيزياء، في تكنولوجيا المعلومات وجميع أنواع الحوسبة، وسائل التواصل الاجتماعي، كل أنواع الأشياء، ألعاب الكمبيوتر، وهلم جرا، إنها تأتي في شكل رموز، لذا فإن المستقبل سيكون حول مصانع الذكاء الاصطناعي، وأجهزة نفيديا ستعمل على تشغيل تلك المصانع الذكاء الاصطناعي.

** كوستيس ماغلاراس: **

لذلك قفزنا إلى الشبكات العصبية ، وأعتقد أننا تحدثنا عن الحوسبة المتوازية ، مثل كيفية تقديم الرسومات على الشاشة ، وكيفية ممارسة الألعاب ، وكيفية حل مشاكل التشفير للبيتكوين. أخبرنا قليلا عن وحدات معالجة الرسومات المستخدمة لتدريب الشبكات العصبية ، وأريد أن أتحدث إلى الجمهور هنا ، ما الذي يتطلبه الأمر لتدريب نموذج مثل ChatGPT ، وما هي الأجهزة التي تحتاجها ، وما هي البيانات التي تحتاجها ، وحجم الكتلة التي تحتاجها ، وكم تكلفتها ، لأن هذه أسئلة ضخمة ، وأعتقد أنه سيكون من الجيد بالنسبة لك أن تعطينا فكرة عن الحجم.

** جنسن هوانغ: **

الجميع يريدك أن تعتقد أنها مشكلة كبيرة ومكلفة للغاية. في الواقع ، لا ، دعني أخبرك لماذا ، أنفقت شركتنا حوالي 5 ~ 600 مليون دولار في التكاليف الهندسية لتصميم شريحة ، ثم بعد عام إلى عامين ، قمت بالضغط على Enter ، وإرسال بريد إلكتروني إلى TSMC ، وإرسال ملف كبير إلى TSMC عبر FTP ، وسوف يقومون بذلك ، وكلفت العملية شركتنا حوالي 500 مليون دولار.

مقابل ما مجموعه 5.5 مليار دولار ، حصلت على شريحة كانت بالتأكيد ذات قيمة بالنسبة لنا ، لكنها لم تكن مشكلة كبيرة. لقد كنت أفعل هذا ، لذلك إذا كان شخص ما ، يا جنسن ، تحتاج إلى إنشاء مركز بيانات بمليار دولار ، وبمجرد توصيلك ، فإن الأموال سوف تتدفق من الجانب الآخر. سأفعل ذلك على الفور ، ومن الواضح أن الكثير من الناس سيفعلون ذلك أيضا ، لأنه من منا لا يريد إنشاء مصنع يولد الذكاء؟

الآن 1 مليار دولار ليس الكثير من المال ، وبصراحة ، ينفق العالم حوالي 250 مليار دولار سنويا على البنية التحتية للبنية التحتية للبنية التحتية ، ولا أحد منا يولد المال ، إنه فقط يخزن ملفاتنا ، ويمرر رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بنا ، وهذا بالفعل 250 مليار دولار ، وأحد الأسباب التي تجعلنا ننمو بسرعة كبيرة هو أنه بعد 60 عاما من التطوير ، تتراجع الحوسبة للأغراض العامة بسبب 2500 أخرى. لن يكون من الحكمة إنشاء مركز بيانات حوسبة آخر للأغراض العامة بمليارات الدولارات ، وهو أمر خام للغاية في الطاقة وبطيء جدا في الحوسبة. **

الآن بعد أن أصبحت الحوسبة المتسارعة هنا ، ستذهب 250 مليار دولار لإنشاء مراكز بيانات حوسبة متسارعة ، ونحن متحمسون لدعم العملاء في القيام بذلك. علاوة على ذلك ، الحوسبة المتسارعة ، لديك الآن بنية تحتية لتوليد الذكاء الاصطناعي ، ومثل كل الأشياء التي تحدثنا عنها للتو ، فإن الطريقة التي تعمل بها هي أنك تأخذ الكثير من البيانات ، ثم تضغطها. **

يشبه التعلم العميق خوارزمية الضغط ، حيث تحاول تعلم التمثيلات والأنماط والعلاقات الرياضية للبيانات التي تعمل عليها وضغطها في شبكة عصبية ، لذا فإن الإدخال ، دعنا نقول ، تريليونات البايتات ، تريليونات الرموز المميزة ، لذلك دعنا نقول تريليونات البايتات ، والإخراج هو 100 جيجابايت ، لذا فقد قمت بضغط كل تلك البيانات في هذا الملف الصغير ، و 100 جيجابايت مثل 2 أقراص DVD يمكنك تنزيلها ومشاهدتها على هاتفك ، أليس كذلك؟

لذلك ، يمكنك تنزيل هذه الشبكة العصبية الضخمة على هاتفك. الآن ، تم ضغط كل هذه البيانات ، ونموذج الشبكة العصبية المضغوط هذا هو LLM ، مما يعني أنه يمكنك التفاعل معه ، ويمكنك طرح الأسئلة ، وسيعود إلى ذاكرته ، ويفهم نواياك ، ويولد نصا لك ، وإجراء محادثة معك ، لذا ، فإن الجوهر هو ذلك ، يبدو سحريا ، ولكن لجميع علماء الكمبيوتر والعلماء في الغرفة ، إنه معقول جدا ، لا تدع أي شخص يقنعك بأنه سيكلف الكثير من المال ، سأعطيك خصما جيدا ، الجميع يذهبون ويخلقون شريط الذكاء الاصطناعي.

** كوستيس ماغلاراس: **

إذا كنت سأتابع هذا المقياس أكثر من ذلك بقليل ، فستحتاج إلى جهاز كمبيوتر هو في الأساس مكافئ لمركز البيانات لتقدير هذه النماذج.

** جنسن هوانغ: **

** ما هو مطلوب لإنشاء GPT-4 هو 16000 وحدة معالجة رسومات ، وهو أكبر نموذج استخدمه أي شخص على الإطلاق ، بقيمة 1 مليار دولار ، وهذا مجرد شيك ، ولا حتى شيك كبير ، لا تخف ، لا تدع أي شخص يثنيك عن بدء عمل تجاري وتحقيق أحلامك. **

كوستيس ماجلاراس: دعني أسألك سؤالا حول شيك المليار دولار والنمو الذي تشهده. أعتقد أنه تم اختيارك كأفضل رئيس تنفيذي من قبل مجلة هارفارد بيزنس ريفيو ، وهذا أمر ممتع. سأستمر في تكرار هذا ، ولكن بمعنى ما ، أنت تقود شركة من خلال النمو الشديد ، النمو الفائق ، الذي لم تختبره معظم الشركات في حياتها ، وأريد أن أطلب منك إخبارنا ببعض التفاصيل ، مثل مضاعفة الحجم في عام أو إدارة سلسلة التوريد ، وإدارة العملاء ، وإدارة النمو ، وإدارة الأموال ، كيف فعلت ذلك؟

** جنسن هوانغ: **

أحب الإدارة ، والجزء الوحيد منها ، وهو عد المال ، هو المرح. استيقظ في الصباح وتدحرج على كل النقود ، أليس هذا ما أنتم جميعا هنا من أجله؟ أفهم أن هذا هو الهدف النهائي ، من الصعب بناء شركة ، لا يوجد شيء سهل القيام به ، هناك الكثير من الألم والمعاناة ، يتطلب الكثير من الجهد. **

إذا كان الأمر سهلا ، فسيفعل الجميع ذلك ، وحول جميع الشركات ، كبيرة كانت أم صغيرة ، سواء كانت شركاتنا أو شركات التكنولوجيا الأخرى ، فأنت تموت دائما ، لأن هناك دائما شخصا ما يحاول التفوق عليك ، لذلك أنت دائما في طريقك إلى الإفلاس ، وإذا لم تستوعب هذا الشعور ، إذا كنت لا تصدق ذلك ، فسوف تفلس. وقد بدأت في الأصل في ديني ، وكما تعلمون جميعا ، تم بناء Nvidia في وضع غير محتمل للغاية. لقد استغرقنا وقتا طويلا للوصول إلى ما نحن عليه اليوم. أعني ، نحن شركة عمرها 30 عاما. عندما تأسست Nvidia لأول مرة ، في عام 1993 ، لم يتم إطلاق Windows 95 بعد. في ذلك الوقت ، كان أول جهاز كمبيوتر متاح ، ولم يكن لدينا بريد إلكتروني.

لم تكن هناك أجهزة كمبيوتر محمولة أو هواتف ذكية في ذلك الوقت. كل هذه الأشياء غير موجودة ، لذا يمكنك أن تتخيل مدى اختلاف العالم الذي كان لدينا عندما بدأنا لأول مرة ومدى اختلافه الآن. ليس لدينا شاشة LCD. كلها أنابيب أشعة الكاثود (CRTs). في تلك الأيام ، حتى الأقراص المدمجة لم تكن موجودة. باختصار ، هذه الأشياء هي سياق الأوقات التي تأسسنا فيها ، واستغرق الأمر منا وقتا طويلا حتى يتم الاعتراف بالشركة كأول شركة تعيد اختراع الحوسبة منذ 60 عاما. النمو السريع يعتمد على الناس.

من الواضح أن الشركة تدور حول الأشخاص ، وإذا كان لديك النظام الصحيح وكان لديك أشخاص مثلي من حولك ، فستمتلك الشركة المهارات. لا يهم إذا كنت تبيع 100 مليار دولار أو 200 مليار دولار.

الآن الحقيقة هي أن سلسلة التوريد ليست بسيطة ، هل يعرف أحد كيف تبدو بطاقة رسومات G-Force؟ ارفع يدك ، هل يعرف أي شخص كيف تبدو بطاقة رسومات Nvidia ، لذلك قد تعتقد أن بطاقة الرسومات تشبه الخرطوشة التي يتم توصيلها بفتحة PC Express لجهاز الكمبيوتر ، لكن رقائق الرسومات التي لدينا الآن ، والمستخدمة في أنظمة التعلم العميق هذه ، تحتوي على 35000 جزء وتزن ما يصل إلى 70 جنيه ، لأنها ثقيلة جدا ، يحتاجون إلى روبوتات لتجميعها ، يحتاجون إلى كمبيوتر عملاق لاختباره لأنه كمبيوتر عملاق في حد ذاته ، ويكلف 200000 دولار ، وبهذا 200000 دولار ، يمكنك شراء جهاز كمبيوتر مثل هذا ، ويمكن أن يحل محل مئات المعالجات ذات الأغراض العامة ، وتكلف هذه المعالجات ما يصل إلى ملايين الدولارات ، ومقابل كل 200000 دولار تنفق على الشراء في Nvidia ، يمكنك توفير 250 دولارا 10000 دولار لحساب التكلفة ، ولهذا السبب أخبرك ، كلما اشتريت أكثر ، كلما وفرت أكثر ؛ من الواضح أن هذه الاستراتيجية ناجحة للغاية ، والناس يصطفون حقا للشراء ، وهذا ما نقوم به ؛ سلاسل التوريد معقدة للغاية ، ونحن نصنع أجهزة الكمبيوتر الأكثر تعقيدا في العالم ، ولكن ما مدى صعوبة ذلك؟ إنه في الواقع صعب للغاية ، والجوهر هو أنه إذا كنت محاطا بأشخاص عظماء ، فإن الحقيقة البسيطة هي أن الأمر كله يتعلق بالناس. أنا محظوظ لأن لدي فريق إدارة رائع ، وبعد ذلك سيقول الرئيس التنفيذي شيئا مثل " اجعلها رقم واحد" ، مثل “دعها تعمل”.

** كوستيس ماغلاراس: **

أريد أن أعود إلى الاتجاهات الذكاء الاصطناعي ورؤيتك للمستقبل ، لكنك ذكرت كلمة “منصة” سابقا ، وذكرت بيئة البرامج الخاصة بك. لذلك لديك البنية التحتية للأجهزة ، لديك بيئة برمجية موجودة حاليا في كل مكان من حيث تدريب الشبكات العصبية. هل تقوم ببناء مراكز بيانات ، أو إنشاء بيئات داخل مراكز البيانات تتكون من أجهزة Nvidia وبرامجها ومجموعات الاتصالات بين تلك الموارد ، ما مدى أهمية أن تكون حلا كاملا للنظام الأساسي ومشاركة الأجهزة فقط؟ ما مدى أهمية ذلك لاستراتيجية Nvidia؟

** جنسن هوانغ: **

أعتقد ، أولا وقبل كل شيء ، قبل أن تتمكن من إنشاء شيء ما ، عليك أن تعرف ما الذي تقوم بإنشائه ولماذا تقوم بإنشائه ، ما هي المبادئ الأولى لوجوده. **

الحوسبة المتسارعة ليست شريحة ، ولهذا السبب لا يطلق عليها اسم مسرع ، الحوسبة المتسارعة تدور حول فهم كيف يمكنك تسريع كل شيء في الحياة. إذا كان بإمكانك تسريع كل تطبيق ، فهذا يسمى الحوسبة السريعة حقا ، لذا فإن الحوسبة المتسارعة تتعلق أولا بفهم المجالات ، والتطبيقات المهمة بالنسبة لك ، وفهم الخوارزميات وأنظمة الحوسبة والبنى اللازمة لتسريع تلك التطبيقات.

اتضح أن الحوسبة للأغراض العامة هي فكرة معقولة ، وكذلك تسريع التطبيق. على سبيل المثال ، لديك وحدة فك ترميز DVD. يمكنك استخدام هاتفك لتشغيل قرص DVD أو وحدة فك ترميز h.264. إنه يفعل شيئا واحدا ، ويفعله بشكل جيد للغاية. لا أحد يعرف كيف يفعل ذلك بشكل أفضل.

الحوسبة المتسارعة تشبه إلى حد ما هذه الحالة الوسيطة الغريبة. هناك العديد من التطبيقات التي يمكنك تسريعها. على سبيل المثال ، يمكننا تسريع معالجة الصور المختلفة وفيزياء الجسيمات والمزيد ، بما في ذلك الجبر الخطي. يمكننا تسريع الكثير من التطبيقات ، وهذا تحد ، وعادة ما يكون من السهل تسريع شيء واحد ، ومن السهل تشغيل كل شيء باستخدام مترجم C.

تسريع ما يكفي من المجالات بحيث إذا قمت بتسريع عدد كبير جدا من المجالات ، فستعود إلى معالجات الأغراض العامة ، أليس كذلك؟ لماذا لا يمكنهم صنع شريحة أسرع؟ من ناحية أخرى ، إذا قمت بتسريع تطبيق واحد فقط ، فلن يكون السوق كبيرا بما يكفي لدعم البحث والتطوير الخاص بك.

لذلك علينا أن نجد النقطة الوسطى لهذا المفتاح ، وهذه هي الرحلة الاستراتيجية لشركتنا ، وهذا هو المكان الذي تلتقي فيه الإستراتيجية بالواقع ، وهذا هو المكان الذي تحصل عليه Nvidia بشكل صحيح ، وحيث لا توجد شركة أخرى في تاريخ الحوسبة تحصل عليه بشكل صحيح ؛ إيجاد طريقة للحصول على مساحة تطبيق كبيرة بما يكفي يمكننا تسريعها ، والتي لا تزال أسرع 100 ~ 500 مرة من وحدات المعالجة المركزية ، بحيث يمكن لتأثير دولاب الموازنة الاقتصادي توسيع نطاق عدد التطبيقات ، وزيادة عدد العملاء ، وتوسيع عدد الأسواق ، تتيح لنا زيادة المبيعات ، وبالتالي إنشاء ميزانيات أكبر للبحث والتطوير ، إنشاء المزيد من الأشياء المدهشة والبقاء متقدما على وحدة المعالجة المركزية ، ** هل هذا منطقي؟

من الصعب جدا إنشاء تأثير دولاب الموازنة هذا ، لم يقم أحد بذلك من قبل ، مرة واحدة فقط ، وهذه هي القدرة. من أجل القيام بذلك ، عليك أن تفهم الخوارزمية ، وعليك أن تفهم مجال التطبيق جيدا ، وعليك أن تختار بشكل صحيح ، وعليك إنشاء البنية المناسبة لها ** ، ثم آخر شيء نقوم به بشكل صحيح هو أننا ندرك أنه من أجل الحصول على منصة حوسبة ، يجب تشغيل التطبيق الذي تقوم بتطويره ل Nvidia على جميع Nvidias ، ولا يجب أن تفكر ، هل يعمل على هذه الشريحة؟ هل ستعمل على تلك الشريحة؟ يجب تشغيله على كل جهاز كمبيوتر يحتوي على Nvidia.

لهذا السبب تقوم كل وحدة معالجة رسومات تنشئها شركتنا ، حتى لو لم يستخدم أي عميل CUDA منذ وقت طويل ، فنحن ملتزمون بها. كنا مصممين على إنشاء منصة الحوسبة هذه منذ البداية. العملاء ليسوا كذلك ، إنها مشقة مدتها 10 سنوات بمليارات الدولارات للشركة. إذا لم يكن الأمر كذلك لجميع لاعبي الفيديو هنا ، فلن نكون هنا. أنت وظيفتنا اليومية ، وفي المساء يمكننا الذهاب وحل علم الأحياء الرقمي ، ومساعدة الناس على حل كيمياء الكم ، ومساعدة الناس في الذكاء الاصطناعي والروبوتات ، وما إلى ذلك.

لقد أدركنا أنه ، أولا وقبل كل شيء ، الحوسبة المتسارعة هي مشكلة برمجية ، وثانيا ، الذكاء الاصطناعي مشكلة في البنية التحتية لمركز البيانات ، وهو أمر واضح جدا لأنه لا يمكنك تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على جهاز كمبيوتر محمول ، لا يمكنك التدريب على الهاتف لأنه ليس جهاز كمبيوتر كبيرا بما يكفي ، يتم حساب كمية البيانات بالتيرابايت ، وعليك التعامل مع تلك التريليونات بايت ، مليارات المرات ، لذلك من الواضح أنه سيكون جهاز كمبيوتر ضخم ، وتنتشر المشكلة عبر ملايين وحدات معالجة الرسومات.

أقول الملايين لأن هناك عشرات الآلاف داخل 16000. ونتيجة لذلك، نقوم بتوزيع عبء العمل عبر ملايين المعالجات. لا يمكن لأي تطبيق في العالم اليوم أن ينتشر عبر ملايين المعالجات ؛ يعمل Excel على معالج واحد. لذا فإن مشكلة علوم الكمبيوتر هذه للحوسبة الموزعة هي اختراق كبير ، بالتأكيد اختراق كبير ، وهذا هو السبب في أنها قادرة على تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدية ، وتمكين LLMs.

نلاحظ شيئين: الحوسبة المتسارعة هي مشكلة برمجية ، إنها مشكلة خوارزمية ، الذكاء الاصطناعي إنها مشكلة في مركز البيانات ، لذلك نحن الشركة الوحيدة التي تخرج وتبني كل هذه الأشياء ، وجزء مما نقوم به هو اختيار نموذج العمل ، كان من الممكن أن نكون شركة مركز بيانات ، متكاملة رأسيا بالكامل ، ومع ذلك ، نحن ندرك أنه بغض النظر عن مدى نجاح شركة الكمبيوتر ، فلن تكون شركة الكمبيوتر الوحيدة في العالم ، وهي أفضل كشركة حوسبة منصة لأننا نحب المطورين. كونك شركة حوسبة منصة تخدم كل شركة كمبيوتر في العالم أفضل من أن تكون شركة كمبيوتر وحدها. **

لقد اتخذنا هذا النهج ، لقد أخذنا مركز البيانات هذا بحجم هذه الغرفة ، وجميع الأسلاك ، وجميع المفاتيح والشبكات ، والكثير من البرامج ، وقمنا بتقسيمها جميعا ودمجها في مراكز بيانات مختلفة أخرى حول العالم ، وهو تعقيد مجنون ، ووجدنا طريقة للحصول على توحيد كاف عند الضرورة ، ومرونة كافية عند الحاجة حتى نتمكن من العمل مع شركات الكمبيوتر في جميع أنحاء العالم بما فيه الكفاية.

والنتيجة هي أن بنية Nvidia مزروعة الآن في كل شركة كمبيوتر في العالم ، وهذا يخلق بصمة أكبر ، وقاعدة مثبتة أكبر ، والمزيد من المطورين ، وتطبيقات أفضل ، مما يجعل العملاء أكثر سعادة ، ويشترون المزيد من الرقائق ، مما يزيد من القاعدة المثبتة ، ويزيد من ميزانية البحث والتطوير لدينا ، وما إلى ذلك ، تأثير دولاب الموازنة ، ونظام التغذية المرتدة الإيجابية ، وهذه هي الطريقة التي يعمل بها ، إنه بسيط ومباشر. **

** كوستيس ماغلاراس: **

أحد الأشياء التي لم تفعلها ، وأريدك أن تشرحها ، هو أنك لم تستثمر في صنع رقائقك الخاصة.

** جنسن هوانغ: **

هذا سؤال جيد ، والسبب هو أنه كخيار استراتيجي ، فإن القيم الأساسية لشركتنا ، وقيمي الأساسية الشخصية ، والقيم الأساسية لشركتنا تدور حول الاختيار.

أهم شيء في الحياة هو الاختيار. كيف تختار؟ حسنا ، كل شيء ، كيف تختار ماذا تفعل الليلة؟ كيف تختار؟ قررت شركتنا اختيار المشروع بهدف أساسي واحد فقط ، وهدفي هو خلق بيئة ، بيئة يأتي فيها أفضل الناس في العالم ويعملون هنا. بيئة مذهلة لأفضل العقول في العالم ، الذين يرغبون في متابعة مجالات حوسبة الكمبيوتر وعلوم الكمبيوتر الذكاء الاصطناعي ، لتهيئة الظروف لهم للمجيء إلى هنا والقيام بعمل حياتهم. **

لذا ، إذا قلت ذلك ، فإن السؤال الآن هو ، كيف يمكنك تحقيق ذلك؟ دعوني أعطيكم مثالا على كيفية عدم اضطراركم للقيام بذلك. لا أحد أعرفه يستيقظ في الصباح ويقول ، كما تعلم ، جاري يفعل ذلك. ما أريد القيام به هو ، أريد أن آخذه منهم. يمكنني أن أفعل ذلك أيضا. أريد أن آخذها منهم. أريد الاستيلاء على حصتهم في السوق. أريد أن أقمعهم على السعر ، أريد أن أركلهم ، أريد أن آخذ حصتهم.

اتضح أنه لا يوجد شخص عظيم يفعل ذلك ، ويستيقظ الجميع في الصباح ويقولون ، أريد أن أفعل شيئا لم يتم القيام به من قبل ، وهو أمر صعب للغاية. إذا نجحت ، يمكنك إحداث تأثير كبير في العالم ، وهذه هي القيم الأساسية ل NVIDIA.

رقم واحد ، كيف نختار أن نفعل شيئا لم يتم القيام به من قبل في العالم؟ بالمناسبة ، السبب وراء اختيارك للقيام بشيء صعب للغاية هو أن لديك الكثير من الوقت لتعلمه إذا كان من السهل القيام بشيء ما ، مثل TikTok الرقص ، لن أزعج ، من الواضح أن السبب هو أن هناك الكثير من المنافسة ، لذلك عليك أن تختار شيئا يصعب القيام به حقا ، وتلك الأشياء الصعبة في حد ذاتها ستوقف العديد من الأشياء الأخرى ، لأن الشخص الذي يرغب في تحمل أطول فترة سيفوز في النهاية ، لذلك نختار شيئا يصعب القيام به ، وقد سمعتني أقول عدة مرات أن الألم والمعاناة ، وهذه في الواقع سمة إيجابية والشخص القادر على التحمل ينتهي به الأمر إلى أن يكون الأكثر نجاحا.

ثانيا ، يجب أن تختار شيئا مقدرا لك القيام به ، سواء كان سمات شخصيتك ، أو خبرتك ، أو البيئة التي تعيش فيها ، أو حجمك ، أو كل ما لديك ، أو وجهة نظرك ، أو ما يجب عليك القيام به. **

ثالثا ، من الأفضل أن تستمتع بفعل هذا الشيء كثيرا ، لأنه ما لم يكن الألم والمعاناة كبيرين جدا. الآن ما وصفته لكم للتو هو القيم الأساسية ل NVIDIA. الأمر بهذه البساطة. إذا كان الأمر كذلك ، فلماذا أصنع رقائق الهاتف؟ كم عدد الشركات في العالم التي يمكنها صنع الهواتف المحمولة؟ كثيرا. لماذا أحتاج إلى وحدات المعالجة المركزية؟ هل نحتاج إلى المزيد من وحدات المعالجة المركزية؟ هل هذا معقول؟ نحن لسنا بحاجة إلى كل هذه الأشياء.

نتيجة لذلك ، نحن نستبعد أنفسنا بشكل طبيعي من السوق الشامل. لقد استبعدنا أنفسنا بشكل طبيعي من السوق الشامل لأننا اخترنا أسواقا مذهلة ، واخترنا أشياء صعبة حقا للقيام بها ، وانضم إلينا أشخاص رائعون لأن أشخاصا رائعين انضموا إلينا لأننا تحلينا بالصبر لجعلهم ناجحين والقيام بشيء مذهل. تحلى بالصبر للسماح لهم بالقيام بشيء مذهل ، وسيفعلون شيئا مذهلا.

هل من المعقول أن تكون المعادلة بهذه البساطة في الواقع ، لكن الأمر يتطلب شخصية لا تصدق للقيام بها؟ هذا هو السبب في أن تعلمها هو أهم شيء ، فالنجاح الكبير والعظمة يتعلقان بالشخصية. السبب في أننا لا نقوم بالتصنيع هو أن TSMC تعمل بشكل جيد ، وهم يفعلون ذلك بالفعل ، فلماذا يجب أن أتولى وظيفتهم؟ أنا أحب الناس TSMC ، انهم أصدقاء حميمون لي ، وفقط لأن لدي عمل ، يمكنني الدخول في هذا المجال ، وماذا في ذلك؟ لقد قاموا بعمل رائع بالنسبة لي ، دعونا لا نضيع الوقت في تكرار ما فعلوه بالفعل ، دعونا نضيع الوقت في فعل شيء لم يفعله أحد ، شيء لم يفعله أحد ، وهذه هي الطريقة التي تبني بها شيئا مميزا ، وإلا فأنت تتحدث فقط عن حصة السوق. **

** كوستيس ماغلاراس: **

التفكير في المستقبل ، عندما نفكر في هذه السنوات ال 10.

** جنسن هوانغ: **

إجابة صحيحة؟** بالمناسبة ، أعلم أنني لا أملك ماجستير في إدارة الأعمال ، وليس لدي شهادة في التمويل ، وأقرأ بعض الكتب ، وأشاهد الكثير من مقاطع فيديو Youtube ، ويجب أن أخبرك ، لا أحد يشاهد مقاطع فيديو YouTube التجارية أكثر مما أشاهده ، لذلك يمكنني أن أخبركم يا رفاق ، أنتم يا رفاق لستم شيئا جيدا بالنسبة لي ، لكن هذه هي الإجابات الصحيحة ، أستاذ ماجلاراس؟

** كوستيس ماغلاراس: **

أنت تسأل الشخص الخطأ ، وأنا لم أدرس الأعمال أيضا ، لكنها الإجابة الصحيحة هاها ~ ما رأيك الذكاء الاصطناعي ، عندما تفكر الذكاء الاصطناعي التطبيقات والتغييرات التي سنراها في السنوات الثلاث أو الخمس أو السبع القادمة ، وما الذي قد يتأثر في حياتنا اليومية؟

** جنسن هوانغ: **

بادئ ذي بدء ، سأقفز مباشرة إلى الاستنتاج ، الذكاء الاصطناعي لا تأخذ وظيفتك ، الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي يأخذون وظيفتك. هل توافق على ذلك؟حسنا ، استخدم الذكاء الاصطناعي في أقرب وقت ممكن حتى تتمكن من الحفاظ على وظيفة مفيدة.

الشيء الثاني الذي أطلبه منكم يا رفاق هو ، عندما ترتفع الإنتاجية ، فهذا يعني أننا مدمجون بالكامل في الذكاء الاصطناعي في NVIDIA ، وستكون NVIDIA كيانا الذكاء الاصطناعي ضخما ، ونحن بالفعل نصمم رقائقنا باستخدام الذكاء الاصطناعي ، ولا يمكننا تصميم رقائقنا ، ولا يمكننا كتابة مترجماتنا المحسنة بدون الذكاء الاصطناعي ، لذلك نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي في كل مكان.

عندما يزيد الذكاء الاصطناعي إنتاجية شركتك ، ماذا بعد؟ تسريح العمال أو المزيد من الناس؟ ستقوم بتوظيف المزيد من الأشخاص. كان النمو المربح بسبب زيادة الإنتاجية.

لماذا يفكر الناس في فقدان وظائفهم؟ إذا كنت تعتقد أنه ليس لديك فكرة جديدة ، فهذا غير منطقي. إذا لم يكن لديك المزيد من الأفكار للاستثمار في مكاسبك الإضافية ، فماذا تفعل عندما يتم استبدال الوظائف بالأتمتة؟ ستقوم بتسريح الأشخاص والانضمام إلى الشركات التي لديها المزيد من الأفكار ولا يمكنها استثمار الأموال بحيث عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة عملهم ، بالطبع تتغير الأشياء ، بالطبع تغير طريقة عمل الأشياء. **

الذكاء الاصطناعي سيستهدف قريبا الرؤساء التنفيذيين ورؤساء الأقسام والرؤساء التنفيذيين ، لقد انتهينا ، يبدو جيدا ، أعتقد أولا الرئيس التنفيذي ، ثم رؤساء الأقسام ، لكنك قريب ، لذلك تنضم إلى الشركات التي لديها المزيد من الأفكار وليس لديها ما يكفي من المال للاستثمار ، وبطبيعة الحال ، عندما ترتفع الأرباح ، فإنك توظف المزيد من الأشخاص. بادئ ذي بدء ، إنه اختراق كبير ، لقد علمنا أجهزة الكمبيوتر بطريقة ما كيفية تعلم وتمثيل المعلومات رقميا ، حسنا؟ لذا ، هل سمع أي منكم من قبل عن هذا الشيء المسمى Word2vec؟ إنها واحدة من أفضل الأشياء على الإطلاق ، Word2vec ، تأخذ كلمة وتتعلم من خلال دراسة كل كلمة وكيفية ارتباطها بكل كلمة أخرى ، وتدرس جميع جملنا وفقراتنا ، وتحاول معرفة ما هو متجه الأرقام الأكثر صلة بتلك الكلمة ، وما هي الأرقام الأكثر صلة بتلك الكلمة ، لذا فإن “الأم” و “الأب” قريبان من بعضهما البعض عدديا ، و “برتقالي” و “تفاحة” قريبان من بعضهما البعض عدديا ، لكنهما بعيدان عن “أمي” و “أبي” و “” و “قطة” بعيدا عن “أمي” و “أبي” ، ولكن ربما أقرب مما هي عليه إلى “البرتقال” و “التفاح” والكراسي والطاولات ، من الصعب تحديد مكانهما بالضبط ، لكن هذين الشخصين قريبان من بعضهما البعض ، بعيدا عن “أمي” و “بابا” و “ملكة” و “ملكة” ، أقرب إلى “أمي” و “بابا”.

هل هذا معقول؟ تخيل القيام بذلك لكل رقم ، وفي كل مرة تختبره ، فأنت مثل ، يا إلهي ، هذا رائع. من المنطقي عندما تطرح شيئا من آخر. حسنا ، هذا في الأساس تمثيل لمعلومات التعلم. تخيل القيام بذلك للغة الإنجليزية. تخيل القيام بذلك لكل لغة. تخيل القيام بذلك لأي شيء له بنية ، بمعنى أي شيء يمكن التنبؤ به.

الصورة لها هيكل ، لأنه إذا لم يكن هناك هيكل ، فسيكون ضوضاء بيضاء ، في الواقع ، ضوضاء بيضاء ، لذلك يجب أن يكون هناك هيكل ، ولهذا السبب ترى قطة ، أرى قطة ، ترى شجرة ، أرى شجرة ، يمكنك تحديد مكان الشجرة ، يمكنك تحديد مكان الساحل ، أين الجبال ، أين الغيوم ، أليس كذلك؟ يمكننا تعلم كل ذلك ، من الواضح أنه يمكنك تحويل تلك الصورة إلى متجه ، يمكنك تحويل الفيديو إلى متجه ، 3D تتحول إلى نواقل ، والبروتينات إلى نواقل ، لأنه من الواضح أن البروتينات لها هياكل ، والمواد الكيميائية تتحول إلى ناقلات ، والجينات تتحول في النهاية إلى نواقل ، ويمكننا تعلم ناقلات كل شيء.

إذا كان بإمكانك تعلم كل شيء إلى أرقام ، وكان ذلك منطقيا ، فمن الواضح أنه يمكنك تحويل كلمة قطة “قطة” إلى صورة ، والتي من الواضح أنها ليست صورة قطة ، إنها نفس المعنى ، إذا كان بإمكانك التحويل من الكلمات إلى الصور ، فهذا يسمى الانتشار الثابت للرحلة الوسيطة ، إذا كان بإمكانك التحويل من الصور إلى الكلمات ، يطلق عليه ترجمة الشاشة ، ترجمات تحت مقاطع فيديو YouTube ، لذلك إذا ذهبت من ، ماذا تسميها؟ إذا قمت بالتحويل من الأحماض الأمينية إلى البروتينات ، فإنها تسمى جائزة نوبل ، لأنها طية ألفا ، اختراق لا يصدق.

لذا ، هذه لحظة رائعة في علوم الكمبيوتر ، حيث يمكننا حقا تحويل نوع واحد من المعلومات إلى نوع آخر من المعلومات ، بحيث يمكنك عمل تحويل النص إلى نص ، والكثير من النصوص ، وملفات PDF إلى كميات صغيرة من النص ، والمحفوظات المجمعة ، وهو ما يعجبني حقا ، أليس كذلك؟

يمكننا أن نطلب منه تجميع هذه الورقة، وبدلا من قراءة كل ورقة، يجب أن يفهم الصور، لأنه في الأرشيف، تحتوي الورقة على الكثير من الصور، والرسوم البيانية، وأشياء من هذا القبيل، حتى تتمكن من وضع كل ذلك معا، حتى تتمكن الآن من تخيل كل فوائد الإنتاجية، وفي الواقع القدرة على القيام بذلك بدونها، لذلك في المستقبل القريب، ستفعل ذلك.

يمكنك أن تقول ، مهلا ، أريد أن أصمم ، أعطني بعض الخيارات للسيارات. أنا أعمل في مرسيدس وأهتم كثيرا بالعلامة التجارية ، إنه أسلوب العلامة التجارية ، دعني أقدم لك بعض الرسومات ، ربما صورتين للنموذج الذي أريد بناءه ، وهو سيارة دفع رباعي الدفع الرباعي ، دعنا نقول ، ثم فجأة ، جاء مع 2010 ، 200 تصميم 3D كامل CAD ؛ الآن ، السبب في أنك تريد هذا وليس فقط إنهاء هذه السيارة هو أنك قد ترغب في اختيار واحد منهم وقول التكرار 10 فوق ذلك ثانيا ، قد ينتهي بك الأمر باختيار واحد ثم إجراء التعديلات الخاصة بك ، وبالتالي فإن مستقبل التصميم سيكون مختلفا تماما. كل شيء سيكون مختلفا تماما في المستقبل ، والآن إذا أعطيت المصممين هذه القدرة ، فسوف يصابون بالجنون. سوف يحبونك كثيرا ، ولهذا السبب نفعل ذلك.

إذن ، ما هي الآثار المترتبة على الآثار طويلة المدى؟ أحد المجالات المفضلة لدي هو أنه إذا كان بإمكانك وصف البروتين بالكلمات ، ويمكنك معرفة كيفية تصنيع البروتين بالكلمات ، فإن مستقبل هندسة البروتين هو الآن. كما تعلمون ، تتضمن هندسة البروتين صنع إنزيمات لتحطيم البلاستيك ، وصنع إنزيمات لالتقاط الكربون ، وصنع جميع أنواع الإنزيمات لزراعة الخضروات بشكل أفضل ، يمكن لجيلك إنشاء جميع أنواع الإنزيمات المختلفة ، لذا فإن السنوات ال 10 القادمة ستكون مذهلة ، نحن جيل هندسة رقائق الكمبيوتر ، ستكون جيل هندسة البروتين ، الذي لم نكن نتخيله قبل بضع سنوات. **

** كوستيس ماغلاراس: **

حسنا ، أعتقد أننا سنفتح جلسة الأسئلة للجمهور ، لذلك إذا كان هناك سؤال ، ربما سأشير ، سيكون لدينا بعض الميكروفونات القادمة ، حسنا ، هناك سنبدأ أولا.

المشاهد:

شكرا لوجودك هنا الليلة ، هل أنت قلق بشأن ما إذا كان قانون مور سيلحق بصناعة GP كما فعل مع Intel؟ هل يمكنك شرح الفرق بين قانون مور وقانون هوانغ؟ جنسن هوانغ: لم أتطرق إلى قانون هوانغ ، وهو ليس مثل شيء سأفعله. قانون مور هو أن الأداء يتضاعف كل عام ونصف ، وأسهل طريقة للحساب هي النمو بمقدار 10 مرات كل 5 سنوات ، لذلك فهو حوالي 100 مرة كل 10 سنوات. إذا كان الأمر كذلك ، إذا كانت الحوسبة ذات الأغراض العامة عبارة عن معالج دقيق ، فلماذا تغير طريقة الحساب إذا كانت الحوسبة ذات الأغراض العامة تنمو بمقدار 5 مرات كل 10 سنوات ، وكل 100 عام بمقدار 100 مرة؟ أليس هذا سريعا بما فيه الكفاية؟ هل تمزح؟ ألن تكون الحياة جيدة إذا كانت السيارات أسرع 5 مرات كل 100 عام؟

لذا فإن الإجابة هي، في الواقع، قانون مور جيد جدا، وقد استفدت منه. لقد استفادت الصناعة بأكملها من هذا ، وصناعة الكمبيوتر موجودة بسببها ، ولكن في النهاية قانون مور للحوسبة العالمية ، لا يتعلق الأمر بعدد الترانزستورات في الحوسبة ، بل يتعلق بعدد الترانزستورات ، وكيف تستخدمها لوحدة المعالجة المركزية ، وكيف ينتهي بك الأمر إلى ترجمة ذلك إلى أداء ، لم يعد هذا المنحنى 10 مرات كل 5 سنوات. إذا كنت محظوظا ، فإن هذا المنحنى هو مرتين إلى أربع مرات كل 10 سنوات. المشكلة هي أن المنحنى هو 2 ~ 4 مرات كل 10 سنوات.

احتياجات الحوسبة ورؤيتنا لاستخدام أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلات ، خيالنا ، خيال استخدام أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلات لا يزيد عن 4 مرات كل 10 سنوات؟ لذا فإن خيالنا واحتياجاتنا واستهلاك العالم لكل هذا يتجاوز هذا الحد ، ويمكنك حل هذه المشكلة عن طريق شراء المزيد من وحدات المعالجة المركزية ، يمكنك شراء المزيد ، لكن المشكلة هي وحدات المعالجة المركزية هذه يستهلك الكثير من الطاقة لأنه عام ، مثل اختصاصي عام ، اختصاصي ليس بنفس كفاءة المتخصص ، حرفته ليست جيدة مثل الخبير ، ليسوا منتجين مثل الخبير. إذا كنت سأجري بضع الصدر ولا أحصل على اختصاصي عام ، فأنت تعرف ما أعنيه؟ إذا كنت في الجوار ، اتصل بخبير ، لذا فإن الطريقة التي يكون بها الصحفي قوة غاشمة للغاية ، لذا فهي الآن تجعل العالم يستهلك الكثير من الطاقة ، مما يجعل العالم ينفق الكثير ، فقط لفرض الحوسبة العالمية بوحشية.

الآن لحسن الحظ ، كنا نعمل على الحوسبة المتسارعة لفترة طويلة ، وكما ذكرت ، الحوسبة المتسارعة لا تتعلق فقط بالمعالجات ، إنها تتعلق حقا بفهم مجال التطبيق ، ثم إنشاء البرامج والخوارزميات والبنى والرقائق الضرورية ، ووجدنا بطريقة ما طريقة للقيام بذلك باستخدام بنية ، وهذه هي عبقرية ما قمنا به ، وقد وجدنا بطريقة ما هذه البنية ، وهي سريعة جدا ، وأحيانا لتسريع وحدات المعالجة المركزية بنسبة 100 \ * 500 مرات ، حتى في بعض الأحيان 1000 مرة ، لكنها ليست محددة ، إنها فقط لنشاط واحد ، هل هذا معقول؟ ويجب أن تكون واسعا بما يكفي بحيث يكون لديك سوق كبير ، ولكن يجب أن تكون ضيقا بما يكفي حتى تتمكن من تسريع التطبيق ، وهذا الخط الدقيق ، حافة الحلاقة هذه ، هو سبب وجود Nvidia. إذا كنت قد شرحت هذا قبل 30 عاما ، فلن يصدقه أحد ، في الواقع ، إذا كنت صادقا الآن ، فلن يصدقه أحد أيضا.

استغرق الأمر منا وقتا طويلا ، تمسكنا به ، بدأنا بالمعالجة الزلزالية ، الديناميات الجزيئية ، معالجة الصور ، وبالطبع رسومات الكمبيوتر ، وعملنا عليها وعلى ، وعلى وعلى ، ثم في يوم من الأيام التعلم العميق ، ثم مع المحولات ، ثم كان هناك شكل من أشكال محول التعلم المعزز ، وبعد ذلك سيكون هناك نظام استدلال متعدد الخطوات ، لذلك كل هذه الأشياء ، نحن مجرد تطبيق.

بطريقة ما ، وجدنا طريقة ، أنشأنا بنية حلت كل هذه المشاكل ، وهل سينتهي هذا القانون الجديد؟ لا أعتقد ذلك. والسبب هو أنه لا يحل محل وحدة المعالجة المركزية ، بل يكمل وحدة المعالجة المركزية ، لذا فإن السؤال هو ، ما الذي سيكون هناك بعد ذلك ليكملنا؟

نحن فقط نربطها بجانبها ، لذلك عندما يحين الوقت ، سنعرف أنه يجب علينا استخدام أداة أخرى لحل المشكلة لأننا نخدم المشكلة التي نحاول حلها. نحن لا نحاول صنع سكين وجعل الجميع يستخدمونه. نحن لا نحاول صنع زوج من الزردية ليستخدمها الجميع. نحن هنا لتسريع الحوسبة لخدمة المشكلة ، لذلك هذا شيء واحد لتتعلموه جميعا. تأكد من أن مهمتك صحيحة. هل من المعقول التأكد من أن مهمتك ليست صنع القطارات ، ولكن لتسهيل النقل؟ مهمتنا هي تسريع التطبيقات وحل المشكلات التي لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر العادية حلها. إذا كانت مهمتك واضحة المعالم وركزت على الأشياء الصحيحة ، فستستمر إلى الأبد. **

المشاهد:

مرة أخرى ، لحسن الحظ ، هناك الآن دفعة لتوطين سلسلة توريد أشباه الموصلات ، ثم هناك قيود على تصدير منتجات التكنولوجيا الفائقة من بعض البلدان. ما هو التأثير الذي تعتقد أنه سيكون لهذا على NVIDIA على المدى القصير ، وما هو تأثيره على عملائنا على المدى الطويل؟

** جنسن هوانغ: **

هذا سؤال رائع. لقد سمعتم جميعا هذا، وأكرر، إنه يتعلق بالجغرافيا السياسية والتوترات الجيوسياسية، وما إلى ذلك. التوترات الجيوسياسية والتحديات الجيوسياسية ستؤثر على كل صناعة ، وتؤثر على الجميع. تؤمن شركتنا بالأمن القومي ، ونحن هنا لأن بلدنا آمن ، ونؤمن أيضا بالأمن الاقتصادي.

الحقيقة هي أن معظم العائلات تستيقظ في الصباح ولا تقول ، يا إلهي ، أشعر بالضعف الشديد ، بسبب نقص القوة العسكرية ، يشعرون بالضعف ، بسبب الجدوى الاقتصادية ، لذلك نحن نؤمن أيضا بحقوق الإنسان ، والقدرة على خلق حياة مزدهرة هي جزء من حقوق الإنسان. كما تعلمون، تؤمن الولايات المتحدة بحقوق الإنسان لأولئك الذين يعيشون هنا وكذلك أولئك الذين لا يعيشون هنا، لذلك يؤمن هذا البلد بكل هذه الأشياء في نفس الوقت. وكذلك نحن.

يتمثل التحدي المتمثل في التوترات الجيوسياسية في أننا إذا قررنا من جانب واحد للغاية ، فإننا نقرر ازدهار الآخرين ، فسيكون هناك رد فعل عنيف. ستكون هناك عواقب غير مقصودة ، لكنني متفائل. آمل أن أكون قادرا على الأمل في أن أولئك الذين يفكرون في هذه القضية قد نظروا في جميع العواقب وغير المقصودة ، لكن هذا أدى إلى استيعاب عميق للحقوق السيادية لكل بلد. كل بلد يتحدث عن سيادته الخاصة ، وهي طريقة أخرى للقول إن الجميع يفكرون في أنفسهم.

بقدر ما نشعر بالقلق ، من ناحية ، يمكن أن يحد من استخدام تقنيتنا في الصين ، وكذلك ضوابط التصدير هناك ، ومن ناحية أخرى ، بما أن السيادة وكل دولة تريد بناء البنية التحتية الذكاء الاصطناعي السيادية الخاصة بها ، ومعظمهم ليسوا أعداء للولايات المتحدة وليس لديهم علاقة صعبة مع الولايات المتحدة ، سنساعدهم على بناء البنية التحتية الذكاء الاصطناعي جميع أنحاء العالم.

لذلك من نواح كثيرة ، هذا الشيء الغريب حول الجغرافيا السياسية ، يحد نوعا ما من فرصنا في السوق. من ناحية أخرى ، فإنه يفتح لنا فرصا في السوق بطرق أخرى ، ولكن بالنسبة للناس ، أنا ، أريد ذلك حقا.

آمل حقا ألا ندع توتراتنا مع الصين تتطور إلى توترات مع الصينيين، وألا ندع توتراتنا مع الشرق الأوسط تتطور إلى توترات مع المسلمين، ولا يمكننا أن نسمح لأنفسنا بالوقوع في هذا الفخ، وأنا قلق قليلا من أنه منحدر زلق.

أحد أكبر مصادر الملكية الفكرية في بلدنا ، كما تعلمون ، هو الطلاب الأجانب ، وأرى الكثير هنا. أريدك أن تبقى هنا ، هذه واحدة من أعظم نقاط القوة في بلدنا. إذا لم نسمح لألمع العقول في العالم بالقدوم إلى كولومبيا والبقاء في مدينة نيويورك ، فلن نتمكن من الاحتفاظ بأعظم ملكية فكرية في العالم ، لذا فهذه هي قوتنا الأساسية الأساسية ، وآمل حقا ألا نقوضها.

يمكنك أن ترى أن التحديات الجيوسياسية حقيقية ، وقضايا الأمن القومي حقيقية ، لكن القضايا الاقتصادية والسوقية والاجتماعية والتكنولوجية حقيقية بنفس القدر ، والقيادة التكنولوجية مهمة ، وقيادة السوق مهمة ، وكل هذه مهمة ، والعالم مجرد مكان معقد ، ليس لدي إجابة بسيطة ، كلنا سنتتأثر.

المشاهد:

لقد بدأت كمهندس في شركة أشباه الموصلات ، وعملت كرائد أعمال ، وفي حالتي مثلك ، كتقني ومهندس في القلب ، بدأت شركة بنجاح ، وتعلمت عن التمويل من مقاطع فيديو YouTube ، ما رأيك في ماجستير إدارة الأعمال؟

** جنسن هوانغ: **

أعتقد أن هذا رائع جدا. بادئ ذي بدء ، من المحتمل أن تعيش حتى تبلغ من العمر 100 عام ، لذا فإن السؤال هو ، كيف ستقضي آخر 7 أو 60 عاما؟ ليس هذا ما قلته لكم ، إنه ما قلته للجميع ، اهتموا بالتعليم بقدر ما تستطيعون.

عندما تأتي إلى هنا وتضطر إلى الحصول على التعليم ، ما مدى جودة ذلك؟ بعد المغادرة ، مثلي ، يجب أن أذهب حول العالم بحثا عن المعرفة ، يجب أن أذهب من خلال الكثير من القمامة للعثور على شيء جيد ، وفي المدرسة ، لديك هؤلاء الأساتذة الرائعون الذين يدققون في المعرفة من أجلك ويقدمونها لك مثل طبق ، يا إلهي ، إذا كان بإمكاني القيام بذلك مرة أخرى ، فسأبقى هنا لأطول فترة ممكنة وأستوعب الكثير من المعرفة. **

سأجلس هنا مع العميد. أنا أكبر طالب هنا. أنا فقط أستعد لقفزة هائلة عندما أتخرج ، وسأكون ناجحا بعد التخرج مباشرة ، لكنني أمزح فقط. سيتعين عليك المغادرة يوما ما. سيقدر والداك ذلك ، لكن لا تتعجل. أعتقد أن تعلم بقدر ما تستطيع. لا توجد إجابة واحدة صحيحة للوصول إلى هناك.

من الواضح أن لدي أصدقاء لم يتخرجوا أبدا من الكلية ولكنهم ناجحون جدا ، لذلك هناك طرق متعددة للوصول إلى هناك ، لكن إحصائيا ما زلت أعتقد أنها أفضل طريقة للوصول إلى هناك ، لذلك إذا كنت تؤمن بالإحصاء والرياضيات ، فما عليك سوى البقاء في المدرسة ومتابعة العملية برمتها ، لذلك ** حصلت على ماجستير في إدارة الأعمال الافتراضية من خلال العمل الجاد ، ليس بسبب الاختيار ، ولكن لأنني عندما تخرجت من المدرسة لأول مرة ، اعتقدت أنني سأصبح مهندسا ، لن يقول أحد " مرحبا ، جنسن ، أعطيك دبلوما وستكون الرئيس التنفيذي. "لم أكن أعرف ، لذلك عندما وصلت إلى هناك ، كان علي الذهاب والدراسة. **

هناك الكثير من الطرق للحصول على ماجستير في إدارة الأعمال وتعلم استراتيجية العمل ، ومن الواضح أن قضايا العمل هي أشياء مختلفة تماما ، والقضايا المالية أيضا ، لذلك عليك أن تتعلم كل هذه الأشياء المختلفة لبناء شركة ، ولكن إذا كنت محاطا بأشخاص رائعين مثلي ، فسوف يعلمونك على طول الطريق ، لذا فإن بعض الأشياء ، اعتمادا على الدور الذي تريد أن تلعبه ، حاسمة ، وهناك بعض الأشياء التي ليست وظيفتي فحسب ، ولكنها حاسمة ، وسأقوم بتوجيه ذلك. هذه هي الشخصية ، هناك شيء ما في شخصيتك يهم الخيارات التي تتخذها ، وكيف تتعامل مع النجاح ، وكيف تتعامل مع الفشل والنكسات الكبيرة ، وكيف تتخذ الخيارات. **

الآن ، من حيث المهارات والحرفية ، فإن أهم شيء بالنسبة للرئيس التنفيذي هو التفكير الاستراتيجي ، وليس هناك خيار آخر. تحتاج الشركات منك أن تفكر بشكل استراتيجي لأنك ترى أكثر من غيرها ، يجب أن تكون قادرا على رؤية المستقبل بشكل أفضل من أي شخص آخر ، يجب أن تكون قادرا على ربط النقاط بشكل أفضل من أي شخص آخر ، يجب أن تكون قادرا على التعبئة ، تذكر ما هي الاستراتيجية - العمل! لذلك ، يتم وضع الرئيس التنفيذي بشكل فريد في المنصب المناسب ليكون كبير مسؤولي الإستراتيجية ، إذا صح التعبير. من وجهة نظري ، هذان هما أهم الأشياء ، والباقي لديه الكثير من المهارات والأشياء التي ستتعلمها المهارات.

إذا جاز لي أن أضيف شيئا آخر ، فأنا أعتقد أن الشركة تدور حول حرفة معينة ، فأنت تقدم بعض المساهمات الفريدة للمجتمع ، وتصنع شيئا ما. إذا صنعت شيئا ما ، يجب أن تكون جيدا فيه ، يجب أن تقدر الحرفة ، يجب أن تحب الحرفة ، يجب أن تعرف شيئا عن الحرفة ، من أين تأتي ، أين هي الآن ، إلى أين تتجه في المستقبل ، يجب أن تحاول إظهار شغفك بهذه الحرفة.

آمل أن أكون قد فعلت اليوم شيئا يجسد شغف وخبرة هذه الحرفة ، وأن أعرف الكثير عن مجال عملي ، وأن يعرف الرئيس التنفيذي عن هذه الحرفة إن أمكن. ليس عليك إنشاء هذه الحرفة ، ولكن من الأفضل أن تكون هذه الحرفة ، يمكنك تعلم الكثير ، لذلك أنت تريد أن تكون خبيرا في هذا المجال ، لكن هذه بعض الأشياء. يمكنك معرفة ذلك هنا. من الناحية المثالية ، يمكنك تعلم هذا في العمل ، يمكنك تعلم هذا من أصدقائك ، ويمكنك تعلم ذلك عن طريق القيام بالكثير من الأشياء المختلفة.