在柏林舉行的 NVIDIA AI 生態(tài)系統(tǒng)招待會上，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛與創(chuàng)業(yè)者們探討了新機遇及氣候科學(xué)等問題。

上周，三家知名的歐洲生成式 AI 初創(chuàng)企業(yè)與NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛圍繞計算新時代展開探討。

來自歐洲以及更遠地區(qū)的 500 多名開發(fā)人員、研究人員、創(chuàng)業(yè)者和高管齊聚柏林著名的河畔聚集地 Spindler and Klatt。

在招待會上，黃仁勛首先談到了他 7 月 3 日在“地球虛擬引擎”計劃（簡稱 EVE）柏林峰會發(fā)表演講的內(nèi)容，該計劃是一項專注于氣候科學(xué)的國際合作。隨后，他分享了NVIDIA Earth-2 計劃的細節(jié)，以及加速計算、AI 增強模擬和交互式數(shù)字孿生如何推動氣候科學(xué)研究。

NVIDIA CEO 黃仁勛在 EVE 柏林峰會上的主題演講

在與三家初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)始人進行深入交流之前，黃仁勛向在場觀眾介紹了一些“特別嘉賓”——四位世界知名的氣候建?？茖W(xué)家，并稱他們?yōu)檎鹊厍虻摹盁o名英雄”。

黃仁勛表示：“這些科學(xué)家將他們的職業(yè)生涯都投入到了推動氣候科學(xué)發(fā)展上。在 EVE 的愿景中，他們是氣候科學(xué)新時代的創(chuàng)造者?！?/p>

對抗強大的力量

黃仁勛說：“德國有大量 AI 初創(chuàng)企業(yè)，我對此感到非常高興。當(dāng)前正處在一個全新的計算時代，當(dāng)新時代到來時，每個人都站在同一條起跑線上。”

黃仁勛還邀請來自 Blackshark.ai、Magic 和 DeepL 的創(chuàng)始人上臺發(fā)言。這些初創(chuàng)企業(yè)在行星管理、通用人工智能（AGI）和語言翻譯等領(lǐng)域引入了生成式AI。

• Blackshark.ai 利用 AI 和超大規(guī)模分布式空間計算，將二維圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)豐富的三維世界。

• Magic 正在打造一個 AGI 軟件工程師，使小團隊能夠以更快、更經(jīng)濟的方式編寫代碼。

• DeepL 旨在通過其 AI 翻譯工具幫助各種事物與所有人都能溝通。

這三家公司的解決方案被視為可以與老牌公司的產(chǎn)品相抗衡。

500 多名聽眾聆聽了這次爐邊談話

黃仁勛問這些創(chuàng)始人：“你們?yōu)槭裁匆獙谷绱藦姶蟮牧α?？?/p>

Blackshark.ai 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Michael Putz 介紹說，其產(chǎn)品與谷歌地球中的功能類似。

但 Blackshark.ai 聲稱其產(chǎn)品對地球的覆蓋率為 100%，而谷歌地球的覆蓋率僅為 20%。Putz 還表示，谷歌可能需要幾個月的時間來更新部分地圖，但 Blackshark 只需要三天。

Magic 聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官兼 AI 負(fù)責(zé)人 Eric Steinberger 介紹了該公司如何努力打造一個能夠像人類團隊一樣工作的 AGI AI 軟件工程師。

他說，這個 AGI AI 軟件工程師能記住幾個月前的對話，并能像其他工程師一樣通過應(yīng)用程序接收信息。Magic 正在探索完全不同的東西，并非替代方案。

Steinberger 表示：“構(gòu)建起來很困難，但如果我們能夠做到，我們將與巨頭們處于同一競技場，擁有公平競爭的機會。”

DeepL 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Jaroslav Kutylowski 表示，該公司正在從事的工作源自一次智力挑戰(zhàn)。“我們能比谷歌做得更好嗎？” 團隊成員們自問。對 Kutylowski 來說，這聽起來很有趣。

直覺、效率和韌性

Steinberger 問到黃仁勛在推動 NVIDIA 不斷向前發(fā)展背后的決策過程時，引起了觀眾的笑聲?！澳阋恢弊龀鰧Φ臎Q策，全對或者說幾乎全對。在情況變得明朗之前，你是如何做出這些決策的？”

黃仁勛回應(yīng)說，"這個問題很難回答。"

黃仁勛談到了決策過程中直覺的影響。他表示，對于他個人而言，這種直覺來自生活和行業(yè)經(jīng)驗。對于 NVIDIA 而言，這種直覺來自于大量的想法同時涌現(xiàn)，相互激蕩。

他進一步解釋說，GPU 的發(fā)明不是為了取代 CPU，而是通過采用全棧方法使 GPU 成為下一代先進計算機的一部分。

針對數(shù)據(jù)中心和云計算，Putz 詢問了初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)處理的最佳方法的建議。

NVIDIA 選擇了“無晶圓廠”業(yè)務(wù)模式，這種模式的特點是不需要像傳統(tǒng)半導(dǎo)體公司那樣投入大量資本建廠、組建 500 人規(guī)模的研發(fā)團隊，而是可以將資源投入到由 30 至 50 名工程師組成的研發(fā)團隊中。

黃仁勛解釋稱，在軟件 2.0 時代，初創(chuàng)公司不能把所有資金都用在工程師身上，而是要留一部分用于原型設(shè)計和優(yōu)化軟件。

同時，使用正確的工具來完成高成本效益的工作負(fù)載也很重要。在實例中，CPU 可能比 GPU 便宜，但在 GPU 上運行負(fù)載的時間“少了 10 倍”。

Kutylowski 詢問了 NVIDIA 公司 30 年發(fā)展歷程中 NVIDIA 和黃仁勛遇到的最大挑戰(zhàn)是什么。

黃仁勛答道：“我總是以這樣的心態(tài)去做事情：‘這能有多難？盡管事實證明，可能很難。’但如果別人能做到，我為什么不能呢？”

他說，答案包括正確的態(tài)度、自信、學(xué)習(xí)意愿，以及從一開始就不苛求完美?！凹词刮茨艹晒?，也要保持堅韌——這正是學(xué)習(xí)的過程。”黃仁勛補充說。