✪ Jensen常用的AI chatbots：ChatGPT、Perplexity 和 Gemini
✪ 量子運算的發展推遲大約20到30年，不過輝達與幾乎所有的量子電腦公司都有合作，量子技術可望儘速實現。
✪ 目前 AI 使用全球總能源的4%，Jensen希望 AI 的比例穩定提高到10~15%，因為 AI 消耗的電力會在所有產業帶來高效率，進而降低所有產業的能耗。
創辦人：David Steward（1951年生，非裔美人）和 Jim Kavanaugh（1963年生）
WWT座談主持人是Kavanaugh，會後Q&A，員工代表還當面謝謝黃仁勳，因為輝達股價高，讓他們的401(k)退休投資帳戶安穩收益。
以下為座談會後Q&A摘錄：
▍面對 AI 狂潮，給將來的職場人才、現在的在學學生什麼建議？分享 AI 在未來如何幫助孩子的願景。（36:55、54:20）
Jensen：
首先，我會鼓勵他們在學校各方面的課業都要學好。我們在學校學的所有知識仍是好的；但我們學到的並不全都是正確的。比方歷史教科書有很多版本，手上拿的是第27版，那麼之前 26 版發生了什麼事？不過這些都不是問題，重點在學習的過程。
我要強調的是，每個人都該有 AI 家教。我自己就有三個——我常用 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini。我幾乎每天都用這三個 AI 家教。如果我有疑問，腦中有某個想法，或想要探索新的領域並學習新知識，第一件事就是去找其中一個 AI 並詢問一系列關於我要學習的主題的問題。
我會先問，「把數位生物學和電腦輔助藥物開發解釋給小學生聽。」作為起點，然後我問，「好，解釋給大學生聽。」然後，我學了幾次，接下來我問 AI 家教的是，「我該問什麼問題？給我一個如何學習這個領域的框架。」所以，我問了很多該如何學習的問題，這整個過程下來，我就能真正學會新知識。
每個學生都該有 AI 家教。AI 家教會教學生如何問prompt，如何與 AI 互動，以及如何向 AI 要求他們所需的訊息。讓 AI 家教進入每個學生的學習過程，很可能是 AI 最革命性的成果之一。
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汽車是一種從A點移動原子到B點的工具， AI 則是一種知識工具，它就像一個烤麵包機，只不過這是一個超級聰明的烤麵包機，可以與它談論任何事，並請它幫助您做事。當然，今天的烤麵包機，即 AI ，是基於訊息的，這種 AI 即將變得成實體（機器人）。個人版的R2-D2和C-3PO即將問世。
我常與 AI 對話，幫助我學習和完成許多任務。寫演講稿常得捻斷數莖鬚，儘管每次演講的背景都不同，但我的核心訊息和我的語調是相同的。在許多準備好的演講中，我會提供背景給它：「這些是我的主題」，然後讓 AI 參考我所有的其他寫作和演講：「給我寫一篇六分鐘的演講，涵蓋這些要點但突出我所談論事物背後的主題。」一秒鐘之內，我就有了六分鐘的演講稿。然後我將其改善後完稿。
不過通常 AI 會生成一篇講稿後，我會問：「這是你能做到的最好嗎？」"Is that the best you can do?" 然後它會給我另一篇，我會說：「我覺得你可以做得更好。」 "I think you could do even better than that." 然後我的 AI 會再回來一篇，每一篇都比前一篇更好。然後我會拿那一篇並修改它，省了我大量的時間。寫講稿是痛苦的，但很重要，所以有 AI 助理真的很棒。
更重要的是，小型 AI就像是我的學習伙伴，它就像我的R2-D2，記住我學到的東西，教我新鮮事，帶給我新訊息，豐富我，讓我成為更聰明的CEO。所以，我強烈建議孩子們學會如何用 AI 。
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WWT CEO：
我與一家大型《財富》50強銀行的CTO聊天，談到他五歲的兒子與大型語言模型進行語音互動，來回討論恐龍。他真的在聽或學習恐龍的歷史。孩子的創造力是無限的，孩子問：粉紅色頭髮的恐龍是什麼樣子？ AI 會給他一些回饋。孩子的創造力和思維方式是沒有任何限制的，我被他五歲的孩子與大型語言模型的互動驚呆了。
我認為無論是員工、學生還是孩子，成功很大程度上取決於那些好奇心強、非常深思熟慮且知道如何提問的人——探究型的問題。因為即使在今天，AI 模型的使用也會繼續發展，透過 AI 學習，並且要有足夠的好奇心、持續學習和不斷提問的渴望。
在我們公司內部，我認為這些就是我希望推動楷模的特質，擁有好奇心。如果沒有好奇心，你就不會持續學習，這是我對學生和員工的建議。我們活在一個如果想要停滯不前就會有麻煩的世界。如果你繼續前進，有學習的渴望，並且不斷挑戰自己，保持好奇心，我認為你會成功。
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▍下一代超級電腦該如何考慮量子運算的使用？量子運算是否會取代GPU，還是會輔助它？（50:49）
Jensen：
量子運算在某些任務上表現得非常出色，但也有力猶未逮之處。假設有一場有300人的婚禮宴會，要找出最佳的座位安排真的很複雜，有些人硬是比其他人更重要。比方說，男方的大學同學就只能坐在後面，而妻子的閨蜜朋友們得坐在前排。必須要做到這些巧妙的組合，而這些組合的數量誇張的說是超過了宇宙中的原子數量。量子電腦在嘗試找出所有不同的排列和組合，試圖找出最優的組合，而且這個計算將跑到天荒地老。
或者，直接問岳母最省事。原因非常簡單，因為她會用 AI 幫她理出所有這些難搞的婚禮賓客座位。這說明了在過去我們認為需要量子電腦的地方， AI 可以找到一個完美的答案。
簡單來說，量子電腦非常擅長小數據、大組合的問題。第一， AI 和傳統電腦對這不在行。第二，兩者必須共存，因為量子電腦在某些事情上很出色，但在很多其他方面卻很糟糕。重點是， 量子運算的發展推遲大約20到30年。不過幸好，我們與世界上幾乎所有的量子電腦公司都有合作，因為我們希望量子技術能夠實現，但仍需要十年或更長的時間。
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▍關於能源和電力的問題（42:30）
Jensen：
首先，從縱向角度來看 AI 的目標並不是訓練AI；目標不是上學，目標是應用所學的知識。比如說，可以教AI如何預測物理學，比如氣象預測。輝達合作夥伴已經教會AI如何預測天氣，能耗幾乎是使用超級電腦預測天氣的萬分之一。全世界的每個國家，每個地區，現在都在運行超級電腦來嘗試預測明天的天氣和下周的天氣，因為可能會有風暴。為取得接近精準的氣象預報，超級電腦得要全天候24/7運行。現在，可以透過教AI物理的模式來取代超級電腦，進行預測。
我常被問該如何教AI物理，答案其實出乎意料的簡單。拿我的伯恩山犬來當例子，牠不懂物理定律、更不懂牛頓物理學，但牠很會接球，而且超會。原因是狗狗透過觀察學習物理世界。我們基本上在做同樣的事情，給AI大量訊息，讓AI觀察物理世界和多重物理世界的模式，AI做得比原理解算器（principled solver）還要好。
從長期角度考慮。目標不是訓練模型；目標是發現一種新的材料，可以更好地捕捉能量、更好地捕捉碳。我們訓練了一個模型來預測更好的碳捕捉井，我們希望創造出新材料，可打造更好的模型，用於製造更符合空氣動力學的汽車，讓風力發電場更高效，讓光電池更高效。因此，必須讓AI上學，以便從AI中受益。
如果數據中心今天消耗了世界上3%或4%的能源，還有96%的能源需求待解決，全球96%的能源用在工業上，製造東西，運輸東西，在做所有人們需要的商品，讓生活更美好。我希望隨著時間的推移，用於 AI 的能耗比例會上升。目前 AI 使用全球總能源的4%，我希望 AI 的比例穩定在10%到15%，因為 AI 消耗的電力會在所有產業帶來高效率，進而降低所有產業的能耗。
AI 發明新的行業—— AI 現在生產的東西叫做「智能」（intelligence）。製造智能這概念難以想像。讓我給個類比。300年前，有台叫發電機的機器。人們往這個機器裡倒水、點火，它就會產出一種無形的東西——電力——然後，消費者按每千瓦時支付電費。當電力被發現時，各種新事物湧現——例如，消費電子產品、家電。家電行業以前不存在。這就是為什麼GE一方面經營電力事業，另一方面製造家電。家電就是透過能量消耗所創造出的產品。
現在，我們有這台新的AI機器。對它施加電力，它產生的是「token」，根據如何重新構建token，會變成文字、蛋白質、或影片等。我們處於新工業革命之始，這場新工業革命有一台新機器，這台新機器生產出從未生產過的東西——就像300年前一樣。它正在形成許多令人難以置信的公司，並且正在形成這些令人難以置信的案例。
因此，唯一的建議是：「盡快參與其中。」AI 發展得非常快，就像火車或火箭在快速前進——別旁觀，快上。
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▍如何反制壞人（bad actor，惡行駭客）（41:28）
Jensen：
只有一個解決方案：必須加快導入 AI 的速度。對於從事網絡安全行業的人來說，擔心這個問題不是解決之道。只需確保自己在網絡安全技術上領先。
人們的工作不太可能被 AI 奪走；人們的工作會被使用 AI 的人奪走。AI 不太可能對我們做什麼壞事；可能的狀況是，有壞人用 AI 對我們做了壞事。所以，擔憂是有道理的，答案是：必須加快速度，確保我們的 AI 技術比他們的更好，並且讓它民主化，也就是說讓它對所有人都可用。（駭客）可以針對某個人，但不可能針對所有人。
World Wide Technology Feb 3, 2025
The Future of AI with NVIDIA Founder and CEO Jensen Huang
https://www.youtube.com/watch?v=q54RnCUwDuY
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