Lavie Fu

✪ 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。 好奇為什麼「黃仁勳一句『等30年』，量子概念股一夕全崩！」找到黃董在WWT的座談 ， World Wide Technology, Inc.（WWT，全球科技）是美國第 19 大私人企業和最大的非裔美人創辦的企業，總部位於密蘇里州聖路易斯，業務包括雲端運算、電腦安全、資料中心、數據分析和AI、電腦網路、應用軟體開發、手機運營商網路和諮詢服務。 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...

《輝達之道》：黃仁勳打造晶片帝國，引領AI 浪潮的祕密（The NVIDIA Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant）【商業周刊】出版， 出版日期：2025/01/03 譯者： 洪世民, 鍾玉玨 以下是作者金泰（Tae Kim） 訪談簡介： ✪ NVIDIA今天的巨大成功，很大程度得歸功於：Jensen是稀有的技術天才和商業天才的完美結合。 ✪ NVIDIA是美國史上表現最好的股票公司之一，以20年的回報率計算，假設在1999年IPO時投資1萬美元，今天值4,000萬美元。 ▱▱▱▱▰▱▱▱▱ 作者亞裔美人Tae Kim買NVIDIA顯卡已有30年，曾在投行投資過NVIDIA，任科技記者10年，技術、金融和商業面都有專業。寫書前作市調，發現市面上居然沒有一本NVIDIA專書，非常不可思議（其他科技大廠都有至少兩、三本專書）。此外，在準備資料時因為90年代網路資料並不完整，所以爬梳早期公司相關資料的難度極高。 作者自承在加密貨幣挖礦大爆發時期，在寫關於NVIDIA的報導時大多是負面的，或許Jensen會因此對他印象差。著手寫書時，前幾個月公司方的配合度並不高，後來訪問早期高階管理團隊，他們的回饋傳到公司，公司慢慢認同作者的執筆，進而允許他與所有高階管理團隊接洽，並得以採訪共同創辦人（6月，在Jensen加州理工學院畢業典禮演講後聊一個小時）。 本書涵蓋公司30年完整的商業史，從Jensen的經歷為起點講述他到美國並成長的故事。接著，介紹NVIDIA的成立及其進入顯示卡領域的過程。在推出首批產品時所面臨的掙扎、所犯的錯誤，以及為克服錯誤而做出的改變，都有詳細探討。特別的是，還讓讀者一窺NVIDIA的競爭對手如3DFX的思維（作者也有訪問敵營高管）。介紹首次創造「GPU」專有名詞的緣由，並深入探討CUDA如何成為今天幾乎無敵的護城河。還提到與學術界和科學家的合作，以及投資於此的戰略決策。 ▱▱▱▱▰▱▱▱▱ ♣ 早期失敗案例：NV30 當時僱用100名3DFX的工程師，整合失敗，NVIDIA團隊和3DFX 工程師之間的溝通出了大問題。此外，也沒和遊戲開發商密切交流，忽略真正關鍵的遊戲功能。微軟當時也沒提供 DirectX 9 技術規格，NVIDIA團隊於是盲目地設計出NV30吹葉機晶片，由於過熱等原因，有著...

曾引進臺灣線上中文版的《WIRED》2024年5/6月號刊實體雜誌以享譽全球的美國女婿、臺灣囝仔輝達黃仁勳董座的「黃氏定律」（Huang's law，GPU的效能每兩年將增加一倍以上）為封面標題。在7月底的美國SIGGRAPH計算機圖形學2024年會上，黃董除了和Meta祖克柏對談備受關注外，《WIRED》資深撰述Lauren Goode也有專訪。 黃董和祖克柏對談最後提到：Meta的資料中心會進貨H100高達600,000組。 黃董接受《WIRED》專訪的中段提到：「本週，我們將向世界各地客戶發送Blackwell的工程樣品（engineering samples）。」 《WIRED》專訪要點： 黃董展示可使用自然語言處理（NLP）進行控制並產生逼真圖像的 3D 模型。強調生成式AI具改變各行業的潛力，包括機器人、自動駕駛汽車和客戶服務。也討論了產生AI的倫理，特別是在聊天機器人和數位人的背景下。他承認，人們會擔心聊天機器人被誤認為是真人，但他認為這不一定是壞事。他指出，類人代表（human-like representation）在許多應用中都是有益的，例如在醫療保健或教育領域。 輝達軟體策略是保持業界領先的關鍵，著重軟體開發，始終以軟體為公司核心。輝達的軟體生態系統圍繞著領域特定庫（DSL）構建，旨在加速特定應用程式。這些函式庫（例如用於深度學習的cuDNN 和用於資料處理的cuDF）使開發人員能夠利用加速運算的力量。透過建立這些函式庫，輝達能夠將加速運算推向新的市場和產業，從而推動創新和成長，並理解物理世界並與之互動。 ♾️耗能解方 生成式AI目前消耗全球約1%的能源，但目標是減少其他領域的能源消耗。重點正在從訓練轉向推理，可望優化各個行業並減少整體能源使用。黃董認為，應該從縱向角度看待生成式AI，並考慮其長期效益和生產力的提升。輝達新的Blackwell GPU能加速應用程序，同時保持恆定的能耗和成本。加速運算可以將資料處理、SQL 操作、科學模擬等任務的能耗降低20至50倍。黃董預測，未來的資料中心將建在能源過剩的區域，偏遠地區為佳。 媒體特別記下黃仁勳巧妙的譬喻：「去哪兒上學不是AI在乎的」（AI doesn't care where it goes to school），強調AI訓練地點的靈活性。 AI的下一波浪潮：1.企業AI：專注...