给大家科普一下蝴蝶传媒app,

　　来源：创头条

　　作者|沐风

　　来源|创头条

　　北京时间7月30日早上6点，在美国丹佛举行的SIGGRAPH图形大会上，英伟达CEO黄仁勋与Meta创始人及CEO扎克伯格展开了对谈，这是两人首次公开对话，共同探讨了加速计算、生成式AI、开源技术以及虚拟世界的构建等。

　　扎克伯格指出，未来的AI将不仅用于内容推荐系统，还将用于即时内容生成和从现有内容中整合新内容，这将彻底改变 Instagram 和 Facebook 等平台的信息流和推荐系统。

　　他表示，未来每个企业都将拥有一个与客户互动的AI智能体，能够迅速地建立业务代理，进行销售或客户支持等。

　　在此次对谈中，黄仁勋和扎克伯格还谈及开闭源模型之争。黄仁勋称，Meta发布开源模型Llama 2是去年AI领域中最大的事件，激活了每个行业和不同体量的公司，让他们都能够开始建设AI。

　　上周Meta推出最新的开源大模型系列Llama 3.1，其中参数规模最大的405B模型在多项能力测试中比分高于GPT-4o等闭源模型。

　　扎克伯格解释称，Meta选择开源并非因为他们是“无私的利他主义者”，而是出于现实的考量。

　　在Meta发布Llama 3.1后，英伟达随之宣布推出配合该模型的AI Factory和NIM推理微服务两大全新业务。

　　据英伟达介绍，通过AI Factory，企业能够使用Llama 3.1模型和英伟达软件来构建和训练专属模型。

　　黄仁勋称，现在我们正在帮助世界各地的企业做到这一点，这一切都是由Llama开源引发的。

　　到谈话的最后环节，黄仁勋和扎克伯格还分享了对下一波AI浪潮的展望。

　　黄仁勋表示，英伟达正在利用视频来训练人工智能模型，以便更好地理解物理世界，并押注在机器人技术上。

　　而扎克伯格表示会将下一代计算平台分解为混合现实VR耳机和智能眼镜。

　　以下是黄仁勋与扎克伯格炉边对话实录全文：

　　黄仁勋： 你能相信吗？他是现代计算的先驱之一，我必须邀请他参加Siggraph。Mark，欢迎你的加入，很高兴你能来。这里是Siggraph，你知道的，参会者中有90%是博士。Siggraph的一大亮点是，它展示了计算机图形、图像处理、人工智能和机器学习的结合。多年来，一些公司在这里展示了令人惊叹的技术，包括Disney、Pixar和Epic Games等。当然，也不得不提英伟达，我们今年在这里提交了20篇关于人工智能与仿真交叉领域的论文。我们正在利用人工智能进行大规模、高速度的模拟，例如使用可微分物理来创建模拟环境，为人工智能生成合成数据。

　　所以这两个领域真的在结合起来，我们为我们在这里所做的工作感到非常自豪。在 Meta ，你们做了很多了不起的 AI 工作。我觉得有趣的是，当媒体写关于 Meta 在过去几年跳入 AI 领域时，好像 FAIR（ Meta 的 AI 研究实验室）一直在工作，我们都在使用 Meta 的PyTorch，你们在计算机视觉、语言模型、实时翻译方面的工作都是开创性的。我第一个问题是，你如何看待 Meta 今天在生成式 AI 方面的进展，以及你如何应用它来增强你的运营或引入你提供的新功能？

　　扎克伯格：这里有很多东西要解读。首先，很高兴来到这里。Meta已经在Siggraph领域工作了8年了。虽然相比之下你们有28年的历史，但我对我们所取得的进展感到非常兴奋。

　　例如，在2018年，我们展示了早期虚拟现实和混合现实头显中的手部追踪技术，以及我们在编解码器化身领域取得的进展，我们希望通过消费者级头显实现照片级逼真的化身。我们还完成了许多关于显示系统的工作，这将使混合现实头显更加轻便，比如采用先进的光学堆栈和显示系统。我非常兴奋能来这里讨论元宇宙和AI的进展。

　　在2018年，我们展示了我们在虚拟现实和混合现实技术中的一些早期手部跟踪工作。我们非常兴奋地完成了许多显示系统的研究，这些研究使得混合现实头显变得非常轻便，采用了先进的光学堆栈和显示系统。

　　我们在这个领域已经工作了一段时间，所有这些围绕生成式AI的工作构成了一场有趣的革命。我们已经开发了一系列大型产品，例如Instagram和Facebook的推荐系统，这些系统在过去几年里发生了显著的变化，现在它们更多地依赖于推荐不同的公共内容。随着生成式AI的加入，我们迅速进入了一个新领域，这将使我们能够创造全新的内容。

　　黄仁勋： 但我认为很少有人意识到，我们正在运行世界上最大的计算系统之一，即推荐系统。

　　扎克伯格： 是的，但这是一个完全不同的路径。它不是那种人们谈论的生成式 AI 的热点，但就像所有的 Transformer 架构一样，它是一个类似的事情，只是建立越来越多的通用模型，将非结构化数据嵌入特征中。

　　我的意思是，一个驱动质量改进的重要因素是，你过去有不同的模型来处理不同类型的内容。最近的一个例子是，我们有一个模型来排名和推荐reels，另一个模型来排名和推荐更长的格式的视频。然后需要一些产品工作，使系统能够显示任何内容在一行中。但你创建越通用的推荐模型，它们就会越好。

　　所以，我的一部分梦想是，有一天，你几乎可以想象所有的Facebook或 Instagram都是一个单一的AI模型，它统一了所有这些不同类型的内容和系统，实际上有不同的目标在不同的时间范围内。一部分是展示你今天想看的有趣内容，另一部分是帮助你长期建立你的网络，比如你可能认识的人或你可能想关注的账户。

　　黄仁勋： 这些多模态网络在识别模式和弱信号方面表现得更好。AI在你们公司的深入应用非常有趣。你们已经建立了GPU基础设施，这对运行大型推荐系统非常重要。

　　扎克伯格： 是的，这已经发展了20年。现在的AI不仅是基于术语的简单交互，而是包含了一个决策树，我们可以在脑海中模拟不同的决策结果。这就是我们对创造者AI的愿景，它将极大地促进我们的创新和内容创作。

　　我们希望授权所有使用我们产品的人，无论是平台上的创作者还是小企业，他们都可以创建自己的AI代理，以便更好地与客户互动和销售。我们称这套工具为AI工作室，它将使每个创作者都能构建自己的AI版本，作为他们社区可以与之互动的代理或助手。

　　如果你是一个创造者，你会希望更多地参与到你的社区中，但时间是有限的。通过创造这些代理人，我们可以在有限的时间内做更多的事情，这就像你在社交系统上发布内容的一种新方式，允许代理人帮助完成这些任务。

　　同样地，我认为将来会有这样一种情况：人们可以为各种不同的用途创建自己的AI代理。有些是定制的、实用的，他们需要进行微调和训练；有些则是为了娱乐，或者仅仅是为了有趣，带有一点傻气或幽默的态度。虽然我们可能不会将元AI定位为助手，但我认为人们对查看和互动这些代理非常感兴趣。我们看到一个有趣的用例是人们使用这些代理来应对复杂的社交情景，无论是职业上的，如何获得晋升或加薪的咨询，还是私人生活中的矛盾和冲突。

　　扎克伯格： 我们希望不只有一种大型AI供人们互动。如果有多样性，我相信世界会更加美好、有趣。

　　黄仁勋： 如果你是艺术家，你有自己的风格，你可以微调一个AI模型来反映这种风格。你可以要求它按照你的艺术风格创作，或者给它一件艺术品作为灵感。这将是非常酷的事情，未来每个网站或餐厅都可能拥有这样的AI。

　　扎克伯格： 就像未来每个企业都有电子邮件地址、网站和社交媒体账户一样，我认为每个企业都将拥有一个AI代理来与客户互动。这将解决一些历史上非常困难的问题，比如客户支持通常与销售分开运作，但实际上应该是一体化的。

　　黄仁勋： 你正在构建这些东西，我是你们的一个客户。

　　扎克伯格： 作为CEO，你必须处理很多事情，但当你在组织中建立概念时，通常组织是分开的，因为它们针对不同的目标进行了优化。但理想的情况是，作为顾客，你不需要关心不同的渠道。如果你买的东西有问题，你只希望有一个地方可以解决问题并以不同方式与企业互动。这同样适用于创作者。

　　黄仁勋： 这就是与客户的互动，尤其是如果他们的反馈能使你的公司变得更好。所有的AI互动都将捕获机构知识，这些知识可以用于分析并改进AI。

　　扎克伯格： 是的，这个商业模式将更加整合，我们还处于相当早期的alpha阶段。但AI工作室允许人们创建他们的自定义代理和不同的东西，并开始使用这些工具，我对此感到非常兴奋。

　　黄仁勋： 我可以使用AI工作室来微调我的图像集合吗？

　　扎克伯格： 是的，我们将实现这一点。

　　黄仁勋： 然后我可以加载我写的所有东西，这样AI就可以使用这些信息作为我的数据库吗？

　　扎克伯格： 是的，基本上就是这样。

　　黄仁勋： 每次我回到它，它都会再次加载它的记忆，就像我们的谈话从未中断过一样。

　　扎克伯格： 正如任何产品一样，随着时间的推移它会变得更好。有了训练工具，它的表现会更好。这不仅仅是关于你想让它说什么，通常创作者和企业也有他们想要避免的话题。

　　这不仅仅是文本。随着时间的推移，我们希望能够通过视频与代理人交流。我认为我们很快就能实现这一点。即使基础模型的进展现在停止了，我认为我们应该为行业进行五年的产品创新，找出如何最有效地使用到目前为止建造的所有东西。

　　黄仁勋： 你的愿景是每个人都可以有一个 AI ，每个企业都可以有一个 AI 。在我们的公司，我希望每个工程师和每个软件开发者都有一个 AI ，甚至多个 AI 。你对每个人和每个公司都能制作自己的 AI 的愿景让我很喜欢，你开源了 Llama2.1，顺便说一下，Llama2 是去年 AI 领域最大的事件。

　　扎克伯格： 我以为是H-100，但你知道的。

　　黄仁勋：&nb sp;这是一个鸡还是蛋的问题。哪个先出

　　扎克伯格： H-100。是的，Llama2实际上不是H-100，而是 A100。

　　黄仁勋： 所以，这是最大的事件，因为当它出来时，它激活了每个公司、每个企业和每个行业。突然间，每个医疗保健公司都在构建 AI ，每个公司都在构建 AI ，每个大公司、小公司，初创公司都在构建 AI 。它使每个研究人员都能重新参与 AI ，因为他们有了一个起点。

　　现在 Llama3.1出来了，兴奋程度非常高。我们与合作伙伴一起部署 Llama3.1，将其带到全球的企业。兴奋程度超乎想象。它将启用各种应用程序。但告诉我你的开源哲学。它从哪里来的？你开源了PyTorch。现在这是进行 AI 的框架。你又开源了 Llama3.1 或 Llama，围绕它构建了整个生态系统，但这一切是从哪里来的？

　　扎克伯格： 是的，这方面有很多历史。我们做了很多开源工作。部分原因是坦率地说，我们在一些其他科技公司之后才开始构建分布式计算基础设施和数据中心。因此，当我们构建这些东西时，它们不再是竞争优势。我们想，既然如此，不如开源，这样我们就能从生态系统中受益。因此我们有很多这样的项目。

　　最大的项目可能是开放计算，我们公布了服务器设计、网络设计，最终是数据中心设计。通过让它成为行业标准，供应链也围绕它组织起来，这样可以为每个人节省成本。通过公开这些设计，我们基本上节省了数十亿美元

　　黄仁勋： 嗯，开放计算让我们能够设计 Nvidia HGX，使其在某个数据中心内突然变得可能。

　　扎克伯格：它在每个数据中心都能工作。在每个数据中心都能工作，太棒了。所以我们有一个很棒的体验。然后我们也用了一些基础设施工具，比如 React、PyTorch。我想说在 Llama 出现之前，我们已经对这种事情持积极态度。

　　对于 AI 模型来说，我有一些看法。首先，在过去20年里，构建东西非常有趣。最困难的事情之一是我们不得不通过竞争对手的移动平台来发布我们的应用程序。一方面，移动平台对行业来说是一个巨大的推动力。

　　另一方面，通过竞争对手的平台发布产品是很有挑战性的。我成长的时代，第一版 Facebook 是在网络上的，那是开放的。然后随着向移动端的转变，好处是每个人现在都有口袋电脑。

　　不好的地方是，我们能做的事情变得更加受限了。当你看这些计算机代际变化时，有一种偏见，大家只看移动设备，认为这是封闭的生态系统，因为苹果基本上赢得了市场并设定了标准。我知道技术上有更多的安卓手机，但苹果基本上占据了整个市场，并且所有的利润，安卓在开发方面基本上是跟随苹果的，苹果显然赢得了这一代。

　　即使你回顾上一代，苹果做的是封闭的事情，但微软相对来说是更开放的， Windows 运行在不同的 OEM 和硬件上，是一个更开放的生态系统， Windows 是领先的生态系统。在PC时代，开放的生态系统获胜了。我希望在下一代计算中，开放的生态系统再次成为领先者。始终会有封闭和开放的两个系统，两者都有理由存在，各有优势。我不是一个狂热者，我们也做封闭源代码的东西，但并不是所有发布的东西都是开放的。

　　但总的来说，对整个行业来说，如果软件特别是开放的，那是有很大价值的。这真的塑造了我的哲学。对于 Llama AI 和我们在 AR 和 VR 中所做的工作，我们基本上在构建一个开放操作系统，就像 Android 或 Windows 一样，基本上使我们能够与许多不同的硬件公司合作，制造各种各样的设备。

　　我们基本上只是希望将生态系统恢复到那个水平，我对下一代的开放系统将获胜持乐观态度。对我们来说，我只是想确保我们能够构建我们将在其上构建社交体验的基本技术，因为有太多事情我试图构建，但被平台提供商拒绝了，在某种程度上，我就想说“nah，fuck that”。

　　黄仁勋： 它的发展是一个巨大的传播机会。

　　扎克伯格： 是的，抱歉，我有点激动。

　　黄仁勋： 抱歉，我发出了哔哔声。

　　扎克伯格： 我们做得很好，大概20分钟，但是谈到封闭平台，我会很生气。

　　黄仁勋：这是一个很棒的世界，人们致力于构建尽可能最好的 AI ，并将其作为服务提供给世界。但是，如果你想构建自己的 AI ，你仍然可以构建自己的 AI 。因此，使用 AI 的能力，有很多东西我不想自己制作这件夹克，我更喜欢有人为我制作这件夹克。

　　你明白我的意思吗？所以皮革是开源的对我来说没有什么意义。但拥有出色服务、令人难以置信的服务以及开放服务、开放可用性是很好的概念。

　　你们做的3.1真的很棒，有4.5B，有70B的API，可以用于生成合成数据，使用较大的模型来教小模型。

　　尽管较大的模型更通用，但它不那么脆弱。你仍然可以构建适合任何操作领域或操作成本的小模型。因此，现在你们构建模型的方式是透明的，你们有世界级的安全团队、世界级的伦理团队，可以以所有人都知道的方式正确构建它，我真的很喜欢这一点。

　　扎克伯格：我之前岔开话题了，但我要补充一点。我们这样做是因为我们希望这种东西存在，并且我们不希望被某个封闭的模型排除在外。但这不仅仅是一块可以构建的软件，你需要一个生态系统。

　　如果我们不开放源代码，它几乎不会运作得很好。我们这样做不是因为我们是利他主义者，尽管这对生态系统有帮助，但我们这样做是因为我们认为这会使我们构建的东西最好，因为有一个强大的生态系统。

　　黄仁勋： 所以你知道，我是一个非常重要的老年人，但我很敏捷。这就是CEO必须做的事情。我认识到了一件重要的事情：LLaMA真的很重要。

　　我们围绕它构建了一个叫做 AI Factory、 AI Foundry 的概念，以便我们可以帮助每个人构建。很多人有构建 AI 的愿望，对他们来说拥有 AI 很重要，因为一旦他们将其纳入他们的数据飞轮，他们公司的知识就会被编码并嵌入到 AI 中。所以他们不能让 AI 飞轮、数据飞轮、经验飞轮在别处。开源让他们能做到这一点。但他们不知道如何将整个事情变成 AI 。

　　所以我们创建了这个叫AI Foundry 的东西，我们提供工具、提供专长、Llama 技术，我们有能力帮助他们将整个事情转变成 AI 服务。当我们完成后，他们拥有它。输出是我们称之为 NIM 的东西，它神经微服务。可以下载它，拿去运行在任何他们喜欢的地方，包括在本地。

　　我们有一整套合作伙伴生态系统，从可以运行 NIM OEM 到我们训练并与之合作创建基于 Llama NIM 和流水线的 GSI。现在我们正在全球各地帮助企业这样做。这真的很令人兴奋，都是 Llama 开源引发的。

　　扎克伯格： 特别是帮助人们从大模型中训练出自己的模型，这将是一个非常有价值的新事物。正如我们在产品方面谈到的，我不认为将会有一个主要的AI Agent ，所有人都会与之对话。我也不认为将会有一个所有人都使用的模型。

　　黄仁勋：我们有芯片设计 AI ，我们有软件编码 AI 。我们的软件编码 AI 理解USD，因为我们为 Omniverse 编写USD。我们有软件 AI 理解 Verilog，我们的Verilog。我们有软件 AI 理解我们的 bug 数据库，知道如何帮助我们分类 bug，并发送给合适的工程师。

　　每个 AI 都是基于 Llama 进行微调的。我们微调它们，为它们设置防护。如果我们有一个用于芯片设计的 AI ，我们不希望它回答政治和宗教问题。所以我们为它们设置防护。每家公司基本上会有适用于每个功能的 AI 。他们需要帮助才能做到这一点。

　　扎克伯格： 是的，我的意思是，未来的一个大问题是，人们在多大程度上会使用更大、更复杂的模型，而不是为他们的特定用途训练自己的模型。至少将会有各种不同模型的广泛普及。

　　黄仁勋： 我们使用最大的模型。原因是我们的工程师时间非常宝贵。我们现在正在优化 405B 模型的性能。405B 模型不适合任何 GPU ，无论多大。所以MV Link 性能非常重要。每一个 GPU 都通过这个非阻塞交换机连接。在 HGX 中，例如，有两个这样的交换机。我们使所有这些 GPU 能够高效运行 405B 模型。我们这样做是因为工程师时间对我们来说非常宝贵，我们希望使用尽可能好的模型。事实上，这种成本效益并不重要。所以我们只是想确保为他们提供最佳质量的结果。

　　扎克伯格： 是啊，我的意思是，405B 的推理成本大约是 GPT-4o 模型的一半。所以我要补充这一点。这已经很不错了。人们在设备上做一些事情或希望使用更小的模型时，他们会将其简化。所以那是完全不同的一组服务。

　　黄仁勋： AI 在运行。假设我们雇佣 AI 来设计芯片，每小时可能花费 10 美元。如果你不断使用它，并且将它与许多工程师共享，那么每个工程师可能都有一个 AI 在他们旁边。这并不昂贵。我们支付工程师很多钱。所以对我们来说，每小时几美元就能增强某个非常有价值的人的能力。

　　如果你还没有雇佣 AI ，马上去做。这就是我们要说的。让我们谈谈下一波浪潮。我非常喜欢你们所做的工作，计算机视觉。我们内部经常使用的一个模型是“分割一切”。我们现在在训练 AI 模型理解视频，以便我们能够更好地建模现实世界。

　　在我们的用例中，主要用于机器人技术和工业数字化，并将这些 AI 模型连接到 Omniverse ，以便更好地建模和表示物理世界。我有一些在这些 Omniverse 世界中运行得更好的机器人。你的Rayband Meta glass应用，将 AI 引入虚拟世界的愿景真的很有趣。告诉我们有关它的情况。

　　扎克伯格：好吧，我们其实正在这里展示该模型的下一版本 SIGRAF Segment Anything 2。它现在更快了。它在视频中也能工作。因为它是开放的，很多更严肃的应用也能在各行各业中使用。科学家用这个研究珊瑚礁和自然栖息地的演变。但能够在视频中做到这一点，并且能够零样本并与之交互，告诉它你想跟踪什么，是非常酷的研究。

　　黄仁勋：例如，为什么我们使用它呢？例如，你有一个仓库，里面有很多摄像头，仓库的 AI 监控所有事情，假设有一堆箱子倒了或有人把水洒在地上，或任何事故即将发生。AI 识别它，生成文本，发送给某人，并帮助解决问题。这是使用它的一种方式。与其录制一切，如果发生事故，开始记录每一纳秒的视频并回放那个时刻，它只记录重要的部分，因为它知道在看什么。所以有一个视频理解模型，一个视频语言模型，对所有这些有趣的应用非常有用。

　　现在你们还在研究什么？

　　扎克伯格：有所有的智能眼镜。我们将下一个计算平台分为混合现实头戴设备和智能眼镜。智能眼镜更容易被人理解，因为几乎每个人都在戴眼镜，最终都会升级到智能眼镜，而世界上有超过十亿人戴眼镜。所以这将是一个非常大的市场。VR MR头戴设备，有些人觉得它适合游戏或其他用途，有些人还不感兴趣。我的观点是，两者都会存在于世界上。智能眼镜会成为下一代计算平台的移动版，混合现实头戴设备则更像是你的工作站或游戏主机，当你想进行更沉浸式的会话时，你会坐下来使用更多计算能力。眼镜体积很小，有很多限制，就像你不能在手机上做同样水平的计算。

　　黄仁勋：这恰逢各种突破和生成式AI的兴起。

　　扎克伯格：是的，我们正在从不同的角度解决这些问题。一方面，我们正在开发我们认为理想的全息AR眼镜所需的所有技术，包括定制芯片和显示技术。这些眼镜看起来像普通眼镜，但配备了更多技术。

　　我们已经接近实现全息影像。在接下来的几年里，我们将进一步接近这一目标。尽管这将是昂贵的，但我相信它最终会成为一个产品。

　　我们还在与世界顶级眼镜制造商Essilor和Luxottica合作，他们制造了市面上几乎所有大品牌的眼镜。我们的目标是，在保持时尚外形的同时，尽可能多地融入技术。

　　黄仁勋：眼镜行业的英伟达。

　　扎克伯格：我想他们可能会喜欢这个比喻。我们一直在努力让下一代产品更具吸引力，同时保留功能性。

　　黄仁勋：你正在与之交谈的AI非常互动。你现在拥有视觉语言理解能力和实时翻译功能。你可以用一种语言与我交谈，而我听到的却是另一种语言。

　　扎克伯格：屏幕的加入确实很棒，但它会增加眼镜的重量并提高成本。因此，虽然许多人可能想要全全息显示，也有很多人更喜欢轻薄的眼镜。

　　黄仁勋：对于工业应用和一些工作场景，这是必需的。

　　扎克伯格：我认为消费者产品同样重要。在Covid期间，我一直在思考这个问题。我们所有人都变得孤立，大部分时间都在使用Zoom。未来不远，我们将能够进行虚拟会议，感觉就像我们真的在场一样。

　　黄仁勋：我可以使用我不常戴的设备。

　　扎克伯格：我们的产品将包括各种款式的眼镜。我认为将它们设计成时尚而实用的框架不会太难。

　　黄仁勋：这些眼镜现在是宽松的风格。

　　扎克伯格：是的，这是一种非常实用的风格。

　　黄仁勋：我正在努力找到自己的道路。

　　扎克伯格：成为一种风格，这样我就可以在眼镜上市之前影响它。

　　黄仁勋：你的风格对你的工作有什么影响？

　　扎克伯格：现在还早，但我觉得如果你的业务未来很大一部分是时尚眼镜，这是我应该开始关注的事情。我们将不得不让我每天都是同样版本的我退休，但这也是关于眼镜的事情。即使是手表或手机，人们也不希望它们看起来都一样。

　　黄仁勋：是的，我认为那是对的。马克，这是一个我们正在经历的时代，整个计算堆栈正在被重新发明。你知道安德雷称之为软件1和软件2，现在我们基本上处于软件3的时代，我们的计算方式已经从通用计算转变为使用这些生成神经网络。这项技术，生成式AI，对消费者、企业行业和科学产生了前所未有的快速影响。

　　黄仁勋：我们正在制造的产品让我非常兴奋。有人问我是否会有一个Jensen AI？这正是所谓的创意AI，我们只是在构建自己的AI。我加载了我写的所有内容，并进行了微调，希望随着时间的推移，这将成为一个真正伟大的助手和伴侣。这些真的是不可思议的事情。

　　我们现在可以做的事情太多了。和你一起工作真的很棒。我知道建立一家公司并不容易，你要转变它。当然，从桌面到移动设备，从虚拟现实到AI，所有这些设备，观看真的非常特别。英伟达自己也改变了很多次，我很清楚这有多难。这些年来我们俩都经历了很多挑战。这就是成为先驱和创新者所需的。所以看着你真的很棒。

　　扎克伯格：同样地，我不确定这是否是一个转折点。如果你继续做你之前的事情，同时还要补充新的内容，那就会有更多的发展。我认为这很有趣，因为看着你们的旅程非常激动人心。

　　黄仁勋：我们选择了另一条路径。

　　扎克伯格：是的，确实。

　　黄仁勋：我们决定继续制造计算机，而不是越来越小的设备。

　　扎克伯格：这一时期可能看起来不那么时髦。

　　黄仁勋：确实非常不时髦，但现在看来很酷。我们从构建一个图形芯片、一个GPU开始，现在你们部署一个GPU时，仍然称之为漏斗H-100。你们的数据中心规模已经非常庞大。

　　扎克伯格：这正是你在Siggraph上得到Jensen问答的方式。

　　黄仁勋：“哇，让我们出去闲逛吧。”我得到了马克·扎克伯格的Q&A，你是我的客人。我想确保这一点。

　　扎克伯格：有一天，你会说，“嘿，是的，我们在几周后的Siggraph有活动。”我觉得那天我不会在丹佛做任何事情。听起来很有趣。

　　黄仁勋：完全正确。哦，那天下午我什么也没做，只是出现了。但这件事太不可思议了。你们建造的这些系统，它们是巨大的系统，非常难以协调，非常难以运行。你说你比大多数人晚进入GPU旅程，但你的经营规模比任何人都要大。这真的令人难以置信。祝贺你所做的一切。你是时尚的偶像。

责任编辑：何俊熹