| 广告联系 | 繁体版 | 手机版 | 微信 | 微博 | 搜索:
欢迎您 游客 | 登录 | 免费注册 | 忘记了密码 | 社交账号注册或登录

首页

新闻资讯

论坛

温哥华地产

大温餐馆点评

温哥华汽车

温哥华教育

黄页/二手

旅游

揭秘黄仁勋:AI大BOSS如何炼成的?

QR Code
请用微信 扫一扫 扫描上面的二维码,然后点击页面右上角的 ... 图标,然后点击 发送给朋友分享到朋友圈,谢谢!
目前,人工智能初创企业OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT在全球引发了生成式人工智能的热潮。这款聊天机器人的独特之处在于其能够利用生成式人工智能技术,与人类进行自然、流畅的对话,引发了全球范围内的关注和讨论。


其中,英伟达的超级计算机在ChatGPT的训练过程中发挥了关键作用,并在股市上引发了热烈反响,英伟达市值在2023年5月25日开盘时激增约2000亿美元,创下了股市历史上最大的单日涨幅之一。




英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)几个月前向投资者透露,该公司已向美国百强企业中的50家出售了类似的超级计算机,这一消息无疑进一步推高了英伟达的股价。截至收盘,英伟达市值已经超过了沃尔玛和埃克森美孚的市值总和,使英伟达成为全球市值第六高的公司。

有行业分析师将黄仁勋的商业地位与19世纪40年代末旧金山着名的勘探物资供应商塞缪尔·布兰南(Samuel Brannan)相提并论。一位华尔街分析师曾表示:“人工智能领域正在上演一场战争,而英伟达是唯一的军火供应商。”

这一系列的动态显示出,生成式人工智能正在全球范围内引发一场革命,而在这场革命中,英伟达凭借其强大的技术和产品实力,正在成为引领这场革命的关键角色。对于英伟达来说,这无疑是一个历史性的时刻,标志着该公司在人工智能领域的影响力正在达到前所未有的高度。

01 坚决押注人工智能,从不读科幻小说


黄仁勋是一个有耐心且富有远见的创业者,自1993年与两位同伴在加州圣何塞的丹尼餐厅创立英伟达以来,已经走过了长达三十年的旅程。这位现年60岁,头发已经灰白的创业者,以其独特的幽默和自嘲风格,带领英伟达走向了行业的前沿。

英伟达的核心产品是图形处理单元(GPU),一块搭载强大微芯片的电路板。最初的商业模式是将这些GPU销售给视频游戏玩家,但在2006年,黄仁勋做出了一个重大的战略调整,开始向超级计算社区推销GPU。而在2013年,看到学术计算机行业研究的光明前景后,他果断地将公司的未来压在了人工智能上。


尽管人工智能领域几十年的发展历程中,曾多次让投资者感到失望,就连英伟达的首席深度学习研究员布莱恩·卡坦扎罗(Bryan Catanzaro)也曾对此持有怀疑态度。但是,十年后的今天,事实证明黄仁勋的决策是正确的。如今,英伟达的GPU正在为人工智能的飞速发展提供动力,包括按需制作电影、为儿童提供辅导以及教授汽车自动驾驶等。所有这些进步都将发生在英伟达的GPU上,黄仁勋在该公司的股份现在价值超过400亿美元。

黄仁勋有一种务实的心态,他不喜欢猜测,也从未读过科幻小说。他从最基本的原理出发,推断出微芯片今天能做什么,然后满怀信心地押注于它们明天能做什么。他说:“我尽我所能不让公司破产,竭尽全力不让自己失败。”当被问及人工智能可能带来的风险时,他镇定地表示,他从未对此感到担忧,“它所做的就是处理数据,还有太多其他的事情需要担心。”

黄仁勋对于人工智能的理解深入到了其最本质的原理。他认为,自从IBM在20世纪60年代初引入数字计算以来,其基本架构几乎没有改变,但现在正在重新概念化。他说:“深度学习不是一种算法,而是一种方法,是一种开发软件的新方式。”

今年5月,数百名行业领袖签署了一份声明,将人工智能失控的风险与核战争的风险相提并论。黄仁勋没有在上面签字。有些经济学家观察到,工业革命导致全球马的数量大量减少,他们想知道人工智能是否会对人类产生同样的影响。但黄仁勋坚信,人类的独特性和价值是无法被替代的。他说:“马的职业选择有限。例如,马不会打字。”这句话既是他对人工智能能力的理解,也是他对人类独特价值的坚持。
不错的新闻,我要点赞     还没人说话啊,我想来说几句
上一页123456下一页
注:
  • 新闻来源于其它媒体,内容不代表本站立场!
  • 在此页阅读全文
    猜您喜欢:
    您可能也喜欢:
    我来说两句:
    评论:
    安全校验码:
    请在此处输入图片中的数字
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西网为北美中文网传媒集团旗下网站

    页面生成: 0.0926 秒 and 5 DB Queries in 0.0040 秒