在4月17日于美国硅谷圣塔克拉拉会议中心举行的CadenceLIVE Silicon Valley 2024大会期间，英伟达CEO黄仁勋与Cadence公司CEO兼总裁阿尼鲁德迪夫根（Anirudh Devgan）进行了一场深入的对话。Cadence由SDASystems和ECAD两家公司于1988年兼并而成，是全球最大的电子设计自动化、半导体技术解决方案和设计服务供应商。
这场前沿对话覆盖了多个话题，包括加速计算、人工智能（AI）的未来发展和能耗等问题。 黄仁勋认为，AI将在数据中心、机器人/自动驾驶、生命科学这三个领域带来革命性影响，人形机器人未来或低至1万~2万美元。
同时，对于目前广受关注的AI能耗问题，他表示，虽然AI会消耗大量计算能力，人工智能将彻底改变我们应对气候变化的方式，有助于使用更少的能源，提高能效等等。
没有加速计算，生成式AI难以实现
在对话中，黄仁勋强调了加速计算对于人工智能发展的重要性。他以加速计算给Cadence的数字孪生平台Millennium带来的诸多益处为例，一旦采用加速计算，生成式人工智能就有可能成为现实。如果没有向加速计算的过渡，生成式人工智能将很难实现。
他表示，加速计算与通用计算并不相同。在通用计算中，你可以创建一个处理器，它将运行所有代码，这绝对不是加速计算的情况。据他介绍，加速计算能够带来1000倍的X因子，在那之上还有另外30倍的X因子。而如果再加上生成式 AI，在此基础上就还有另外10万倍的因子。他提到，设计工具通常只进行一次处理，但设计师实际上需要进行多次探索，以寻找多维多模态下的最佳解决方案。而人工智能将帮助我们深入特定领域进行探索和优化。
黄仁勋称，他发现，一个程序中的一小部分代码代表了工具的大部分运行时间。例如CFD（计算流体力学），它可能只用3%的代码，代表运行99.9%的时间，而剩余的97%的代码可以用 AI 和加速计算进行重写，使得应用程序加速10万倍。
作为“加速计算”一词的创造者，他说道：“如果我们不转向加速计算，如果不转向AI，计算机行业可能会经历反摩尔定律，原因非常清楚，我们所做的工作量和计算量都在增长，但是CPU的扩展速度已经放缓，因此我们的计算成本将会增长，而不是降低。”
图片来源：视频截图
人形机器人未来或低至1万~2万美元
在被问及英伟达参与的哪些行业会令其在短期或中期内感到非常兴奋时，黄仁勋表达了对数据中心/计算、机器人/自动系统和生命科学这三个行业的极大兴趣。
谈及机器人/自动系统这一领域时，他表示，无论是汽车还是卡车，披萨外卖机器人还是人形关节自连接机器人，这类系统有很多共性，它们都需要有许多传感器，更重要的是需要功能安全。设计计算机和验证计算机的方式，要求操作系统不是普通类型的操作系统，这一点非常重要。
他认为，专业股票配资人工智能的使用非常广泛，这些系统将随时连接到云，连接到数据中心，这样它就可以更新体验，报告故障和新的情况，然后下载新模型。“可以说，我喜欢整个自动系统领域，它是一个全新的类别。”
黄仁勋在对话中提到，人形机器人的制造成本可能比人们预期的要低很多。“你可以买到1万~2万美元的汽车，为什么不能有1万~2万美元的人形机器人？机器人很可能在一个为人类设计的环境中，表现得比人类更灵活、更多功能。”
而在谈到生命科学这一话题时，他表示，他希望将生物学变成一个工程领域，科学发现过程非常重要，但它是零星的。
他认为，无论如何，数字生物学将经历一场全面的复兴，科学和工程越来越紧密，这是一个非常复杂的领域。“显然，我们在芯片设计中不谈论薛定谔方程，因为我们改变了晶体管，直到我们可以避免薛定谔方程。而在生物学中，显然薛定谔方程是必要的。所以我们有很多需要创新的东西，我们第一次有了必要的工具，计算系统和算法帮助我们处理非常大且非常混乱的系统，数据驱动的方法与你之前所说的原则性模拟方法的融合可能会给我们一个机会。”
他在对话中强调，“我认为这三个行业的市场规模都将非常庞大，单是人形机器人的市场规模就已足够大。”
“能源黑洞”？AI将彻底改变人们应对气候变化的方式
对于人工智能的能耗问题，黄仁勋坦承，“加速计算的能耗非常高，原因是集成的计算机数量非常多。”
不过他也表示，对电源利用率进行的任何优化都会直接转化为更高的性能，这种性能是可以衡量的，因为更高的工作效率会产生更多的收入，或者直接转化为在相同性能的情况下，购买更小的东西所节约的成本。
“人工智能实际上可以帮助人们节省能源。” 他举例称，一次模型训练的投资会让数百万像他一样的工程师从中受益，未来几十年内，数十亿人将享受到节省的成本。节省的成本和能耗应从整个跨度上纵向来考虑。他认为，从纵向来看，人工智能将彻底改变人们应对气候变化的方式。
黄仁勋强调，通过投资加速计算、AI、数据中心等领域，人类能够设计出更好、更节能的产品。“你设计一次芯片，但能够以万亿倍的速度出货；你建造一个能够节约6%电力的数据中心，节约出的电力可供10亿人使用一整天。因此，通过设计更好的软件、芯片和系统，我们为世界节省的能源将对社会产生永久的效益。一方面，人工智能消耗更多的电力和数据中心；另一方面，通过更好的产品设计、更好的计算机、更好的汽车、更好的手机和更好的材料等等，我们将减少其他98%的电力和能源消耗。”
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