黃仁勛首度回應(yīng)DeepSeek？其實(shí)不準(zhǔn)確！

在采訪中黃仁勛主動(dòng)提及的DeepSeek，親自下場(chǎng)滅火，并稱贊到“（R1是）世界上第一個(gè)開源推理模型，這太令人興奮了，全球?qū)ξ覀冮_源的反響不可思議”！

黃仁勛大膽總結(jié)說：（有人說R1出現(xiàn)后）我們不再需要進(jìn)行任何計(jì)算了。實(shí)際上，情況正好相反！為啥呢？

在老黃看來，未來的AI仍然需要三方面的Scaling：

• 預(yù)訓(xùn)練“仍然需要嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)量要大，（還要有）多模態(tài)數(shù)據(jù)”
• 后訓(xùn)練的相關(guān)學(xué)習(xí)范式有很多種，但計(jì)算需求依然密集
• 推理方面的算力消耗無上限：“推理越多，思考越多，效果就越好“

這也是黃仁勛想給投資者吃的“定心丸”，要知道在R1發(fā)布當(dāng)日，英偉達(dá)股價(jià)單日曾暴跌16.9%。據(jù)Yahoo Finance數(shù)據(jù)，英偉達(dá)股價(jià)在1月24日收于每股142.62美元，而在接下來的周一（1月27日），股價(jià)迅速下跌至118.52美元。這一事件在短短三天內(nèi)使英偉達(dá)市值蒸發(fā)了6000億美元。

不過，英偉達(dá)的股價(jià)目前已經(jīng)基本恢復(fù)，上周五，英偉達(dá)股價(jià)開盤報(bào)140美元。

在與DataDirect Networks（DDN）的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Alex Bouzari所進(jìn)行的這次采訪中，兩人還提出了其他方面的觀點(diǎn)，先來畫個(gè)重點(diǎn)：

• 黃仁勛提到了，英偉達(dá)開發(fā)的開放式虛擬世界平臺(tái)Omniverse，其理念與數(shù)字孿生有關(guān)，希望每個(gè)公司都能夠擁有自己的數(shù)字雙胞胎。這相當(dāng)于有機(jī)會(huì)同時(shí)在多個(gè)宇宙中生活，“一旦我們進(jìn)入數(shù)字世界，我們就可以同時(shí)進(jìn)行1000個(gè)實(shí)驗(yàn)。”
• Alex談到了AI推理+垂直行業(yè)可以開啟各種可能性，因?yàn)槿藗兛梢詫⑵渑c特定行業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，進(jìn)行推理，比如生命科學(xué)、金融服務(wù)、自動(dòng)駕駛等等。
• 黃仁勛說AI改變了人們看待軟件的方式。未來AI是一個(gè)模型系統(tǒng)，你將有不同的AI相互合作，解決大型問題，坐落在你公司的數(shù)據(jù)智能層之上。

以下是經(jīng)整理的采訪原文，enjoy：

（有關(guān)DeepSeek的內(nèi)容在采訪第三部分）

英偉達(dá)是“加速器”：計(jì)算讓AI變得可能

Alex Bouzari：歡迎來到《超越人工智能》。

黃仁勛：謝謝，能在這里真是太好了，亞歷克斯。很高興見到你，你看起來很好。

Alex Bouzari：謝謝，你看起來也不錯(cuò)，感謝你一如既往的支持。

黃仁勛：謝謝。

Alex Bouzari：好的，允許我必須告訴你，DDN是如何開始這個(gè)新產(chǎn)品的(Infina)。2017年,Nvidia說想要建立一個(gè)參考架構(gòu)的超級(jí)集群，我們需要數(shù)據(jù)部分。

離開那次會(huì)議時(shí)，我說，如果黃仁勛的遠(yuǎn)見在未來十年內(nèi)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，就需要一種完全不同的架構(gòu)。它必須是一個(gè)高效可擴(kuò)展的訓(xùn)練架構(gòu)，它必須具備低延遲，并且要在本地和多云環(huán)境中分布，負(fù)載不能移動(dòng)，因?yàn)槌杀咎吡?，圖像、視頻等都太大了，因此它必須是元數(shù)據(jù)和標(biāo)記等。

因此，這就是它（Infina）的起點(diǎn)，我在白板上畫了它，我說這就是AI的架構(gòu)應(yīng)該是什么樣的。大家看著我，都說，你完全瘋了。你在談?wù)撘恍└緹o法實(shí)現(xiàn)的事情。我說，我們換個(gè)角度來看，跳出問題的框架，忘掉我們要解決的東西，忘掉過去，忘掉文件系統(tǒng)等等，這花了七年時(shí)間。

黃仁勛：這就是兩個(gè)工程師CEO聚在一起時(shí)發(fā)生的事情（笑）。我認(rèn)為你剛剛描述的非凡旅程，從訓(xùn)練模型到現(xiàn)在我們利用這些前沿模型和AI模型，轉(zhuǎn)向用于推理和解決大問題的AI應(yīng)用。

人們常常忽視的一點(diǎn)是，在應(yīng)用過程中需要的數(shù)據(jù)的重要性，而不僅僅是在訓(xùn)練時(shí)。因此，當(dāng)然，你希望在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，但在使用過程中，AI必須能夠訪問信息，而AI希望以信息的形式訪問信息，而不是原始數(shù)據(jù)的形式。這就是為什么將對(duì)象存儲(chǔ)和原始數(shù)據(jù)重新構(gòu)建為數(shù)據(jù)智能的原因，這為DDN提供了新機(jī)遇，為全球企業(yè)提供數(shù)據(jù)智能，因?yàn)锳I運(yùn)行在這張信息網(wǎng)絡(luò)之上。這是計(jì)算和存儲(chǔ)的非凡重構(gòu)，改變了我們之間的關(guān)系，以及你能向世界提供的產(chǎn)品類型。

Alex Bouzari：所以我們的看法是，必須要再說一次，這一切都是由你的愿景驅(qū)動(dòng)的。你基本上創(chuàng)造了這個(gè)行業(yè)，為了讓這個(gè)行業(yè)能夠收獲成果，它正在改變我們所做的一切，工作、娛樂、休閑、健康、安全等等。

這是深刻的全球性轉(zhuǎn)變，是全球經(jīng)濟(jì)在各方面的一個(gè)轉(zhuǎn)折。因此，為了讓這一切發(fā)生，企業(yè)需要采用它，并且需要加快采用的步伐，這意味著投資回報(bào)率（ROI）必須能夠?qū)崿F(xiàn)。為了讓ROI能夠?qū)崿F(xiàn)，應(yīng)用層必須加速，而基礎(chǔ)設(shè)施必須高效，這些基礎(chǔ)設(shè)施駐留在數(shù)據(jù)中心或云中。我們已經(jīng)完成了這一部分。我認(rèn)為，最大的推動(dòng)力和加速器是我們?nèi)绾卧鰪?qiáng)應(yīng)用層，而你在這方面做得非常出色，尤其是在CUDA方面。

黃仁勛：感謝你使用“加速器”這個(gè)詞，我認(rèn)為在計(jì)算機(jī)科學(xué)的層面上，當(dāng)然你我享受并觀察到摩爾定律的好處，計(jì)算變得越來越快，計(jì)算以同樣的價(jià)格和功耗變得更快，這意味著計(jì)算變得更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。因此，在我們職業(yè)生涯的前30年中，我們享受到了這一點(diǎn)，但在過去15年中，我們確實(shí)看到了一種平穩(wěn)期，因此摩爾定律在很大程度上已經(jīng)結(jié)束。

我們對(duì)計(jì)算機(jī)行業(yè)的貢獻(xiàn)，第一項(xiàng)根本貢獻(xiàn)是使用完全不同的架構(gòu)和算法重構(gòu)，極限加速。我們?cè)谟?jì)算機(jī)科學(xué)層面上共同努力，將順序處理轉(zhuǎn)變?yōu)榧铀俚牟⑿刑幚?。我們現(xiàn)在正在將計(jì)算加速到極限，這使我們能夠?yàn)樾袠I(yè)帶來成本效益和能源效率，并加速工作負(fù)載。

在這個(gè)基礎(chǔ)之上，我們發(fā)明了或使機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能成為可能。我們現(xiàn)在的計(jì)算是如此高效，以至于你可以進(jìn)入極端版本的計(jì)算，讓計(jì)算機(jī)自己找到洞察。

因此，在基礎(chǔ)層面上，我們必須做的一件事，以及我們?cè)谶@條新產(chǎn)品線中共同完成的偉大工作。

談數(shù)字孿生：Omniverse將讓人同時(shí)生活在百萬(wàn)個(gè)宇宙

黃仁勛：關(guān)于Infinia的事情是使用加速計(jì)算和人工智能，從你擁有的所有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)智能，將智能嵌入到模型中，從所有數(shù)據(jù)中提取其語(yǔ)義、智能和信息?，F(xiàn)在，不再是服務(wù)原始數(shù)據(jù)，而是提供元數(shù)據(jù)、知識(shí)、智能和洞察力。令人難以置信的是，元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的語(yǔ)義層是高度壓縮的。

Alex Bouzari：是的，為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。因此，帶有多模態(tài)元數(shù)據(jù)標(biāo)記和移動(dòng)元數(shù)據(jù)的能力變得至關(guān)重要，否則經(jīng)濟(jì)性根本無法實(shí)現(xiàn)。世界上沒有足夠的數(shù)據(jù)中心空間，也沒有足夠的電力來完成這樣的事情。

因此，元數(shù)據(jù)屬性非常關(guān)鍵，我們從Infinia開始，這就是我們關(guān)注的其中一項(xiàng)內(nèi)容。我們說，必須有一個(gè)元數(shù)據(jù)豐富的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠以非常低的延遲處理這些對(duì)象，這些對(duì)象需要被轉(zhuǎn)化以獲得洞察。因?yàn)闅w根結(jié)底，正如你所說，這就是數(shù)據(jù)智能。如果不從中獲得洞察，不獲得商業(yè)價(jià)值，也不為消費(fèi)者提供休閑價(jià)值，將所有這些數(shù)據(jù)引入環(huán)境中訓(xùn)練模型又有什么意義呢？所以，這必須有效，必須產(chǎn)生好處。

黃仁勛：這是一種與公司數(shù)據(jù)交互的新方式。你知道，與其檢索數(shù)據(jù)，不如弄清楚數(shù)據(jù)中有什么。你可能會(huì)修改并存儲(chǔ)回去。在許多方面，你是在與公司的數(shù)據(jù)對(duì)話。你問公司的數(shù)據(jù)問題，你公司的數(shù)據(jù)回應(yīng)你，告訴你需要知道的事情。你可能在公司原始數(shù)據(jù)中有相當(dāng)多的洞察，現(xiàn)在以這種語(yǔ)義形式存在。你希望有AI代理與來自不同部門的數(shù)據(jù)互動(dòng)，查詢這些數(shù)據(jù)，生成報(bào)告，然后由另一個(gè)AI代理讀取、理解，將其與其他數(shù)據(jù)和其他智能結(jié)合，最終生成一些結(jié)果。

Alex Bouzari：所以，基本上，這些代理都是領(lǐng)域?qū)＜?，每個(gè)代理在特定領(lǐng)域都是專家。他們是顧問，組織現(xiàn)在可以利用這些顧問來提高競(jìng)爭(zhēng)力，更快地開發(fā)更好的產(chǎn)品，為客戶帶來更多的價(jià)值，無論是產(chǎn)品還是服務(wù)。你將這些結(jié)合到Omniverse（注：Omniverse 是由 NVIDIA 開發(fā)的一個(gè)開放式虛擬世界平臺(tái)，旨在支持實(shí)時(shí)協(xié)作和3D內(nèi)容的創(chuàng)建、模擬和共享）中，我認(rèn)為這是目前最了不起的東西。

與其在物理世界中做事情，你說，我要開發(fā)一種藥物來解決某種疾病，但這非常昂貴，需要數(shù)十億美元，耗時(shí)多年，還需要FDA(美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局)的批準(zhǔn)。我不知道它是否會(huì)成功。我們有10種不同的途徑需要探索，我們不能按順序進(jìn)行，也不能并行進(jìn)行，所以我們將在Omniverse中將它們作為數(shù)字雙胞胎啟動(dòng)，然后會(huì)得到反饋，告訴我們，如果你將路徑1的這些屬性與路徑4的其他屬性結(jié)合起來，將最大化成功的可能性，壓縮將藥物推向市場(chǎng)的時(shí)間，并最大化相關(guān)收益。

黃仁勛：對(duì)于正在觀看這一切的觀眾來說，這真的很有趣。我們的旅程始于高性能計(jì)算和高性能計(jì)算訓(xùn)練基礎(chǔ)模型和前沿模型。這是高性能計(jì)算的極限版本。因此，Nvidia和DDN通過這個(gè)起點(diǎn)建立了我們的友誼和長(zhǎng)期合作關(guān)系。現(xiàn)在，我們希望在訓(xùn)練這些模型時(shí)，這些模型可以轉(zhuǎn)向世界企業(yè)，將我們的所有數(shù)據(jù)從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)智能，現(xiàn)在我們的世界正在共同進(jìn)入企業(yè)。因此，我們從高性能計(jì)算到企業(yè)，從公有云到現(xiàn)在的私有云和公有云。當(dāng)你進(jìn)入所有這些公司時(shí)，最終他們希望生活在數(shù)字世界中，因?yàn)楫?dāng)我們生活在數(shù)字世界中，我們所做的一切都更快，這個(gè)Omniverse的理念使每個(gè)公司都能夠成為數(shù)字雙胞胎，這真是深刻的。

Alex Bouzari：這太不可思議了，我不太確定人們是否能夠真正理解它的重要性。

黃仁勛：這是我們的旅程，也是下一步。所以我們已經(jīng)從超級(jí)計(jì)算走到企業(yè)，現(xiàn)在我們要從企業(yè)走向企業(yè)的數(shù)字雙胞胎。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們必須提取他們領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，無論是3D數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)、化學(xué)品、信息、時(shí)間序列，還是物理信息。我們希望提取所有這些數(shù)據(jù)，從中提取出表示和意義。一旦我們得到了它的表示，我們將在數(shù)字Omniverse中展示它。然后，全球的公司都可以在數(shù)字中擁有他們的表示。一旦我們進(jìn)入數(shù)字世界，我們就可以同時(shí)進(jìn)行1000個(gè)實(shí)驗(yàn)。

因此，一旦我們擁有Omniverse，我們將擁有多元宇宙Omniverse，我們可以嘗試所有這些實(shí)驗(yàn)。

Alex Bouzari：這就像在百萬(wàn)個(gè)宇宙中同時(shí)生活。你選擇一個(gè)結(jié)合這些不同生活的組合，這個(gè)組合對(duì)你是最優(yōu)的。這適用于企業(yè)和組織，也適用于有主權(quán)AI的政府，以造福他們的公民。它同樣適用于個(gè)人、消費(fèi)者和健康。因此，你只需將所有這些內(nèi)容分開并進(jìn)行優(yōu)化。

黃仁勛：我喜歡你能看到這一點(diǎn)。

Alex Bouzari：這正是正確的，但這非常深刻。第一次聽你談?wù)揙mniverse時(shí)，我想，哇，這就是AI引導(dǎo)我們的方向。

黃仁勛：AI需要將世界的原始數(shù)據(jù)提取出意義，在數(shù)字世界中進(jìn)行表示。

Alex Bouzari：在數(shù)字雙胞胎中，因?yàn)槲覀儽仨殙嚎s時(shí)間，降低經(jīng)濟(jì)影響。因此，我們必須以更快的方式做到這一點(diǎn)。以數(shù)字雙胞胎的方式做到這一點(diǎn)是更便宜的。

黃仁勛：別無他法。是的，我們?cè)跀?shù)字雙胞胎中，一切都是這樣。

Alex Bouzari：是的，這就是企業(yè)采用AI的加速過程。它幫助他們?cè)谶@個(gè)旅程中，從而真正壓縮時(shí)間并獲得顯著的好處。我們正處于這樣的時(shí)刻。

談推理進(jìn)展：DeepSeek R1不代表計(jì)算已經(jīng)終止

黃仁勛：現(xiàn)在我們已經(jīng)構(gòu)建了數(shù)據(jù)層，并在其上構(gòu)建了一個(gè)智能層，這就是數(shù)據(jù)智能。在這個(gè)層的基礎(chǔ)上，我們將構(gòu)建一個(gè)代理層。在信息世界中，我們稱它們?yōu)榇鞟I。在物理世界中，我們使用體現(xiàn)于機(jī)器人的物理AI。所以我們現(xiàn)在又有了一個(gè)層。

真正令人興奮的是，你可能看到了DeepSeek發(fā)生的事情，這是世界上第一個(gè)開源推理模型，這太令人興奮了，全球?qū)ξ覀冮_源的反響不可思議。

Alex Bouzari：為什么人們認(rèn)為這可能是件壞事？我認(rèn)為這是件好事。

黃仁勛：首先，我認(rèn)為從投資者的角度來看，有一個(gè)心理模型認(rèn)為世界是預(yù)訓(xùn)練的，然后進(jìn)行推理，推理就是你問AI一個(gè)問題，它立刻給你一個(gè)答案，一次性回答。我不知道這是誰(shuí)的錯(cuò)，但顯然這個(gè)范式是錯(cuò)誤的。這個(gè)范式是預(yù)訓(xùn)練，因?yàn)槲覀兿Ｍ谢A(chǔ)。你需要對(duì)信息有基本的理解才能進(jìn)行第二部分，即后續(xù)訓(xùn)練。

因此，預(yù)訓(xùn)練仍然需要嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)量要大，（還有）多模態(tài)數(shù)據(jù)，正如你提到的。我們將從語(yǔ)言中學(xué)習(xí)，當(dāng)然還有語(yǔ)言和圖像、視頻、聲音，我們將把所有這些結(jié)合在一起形成我們的基礎(chǔ)知識(shí)，而這將持續(xù)進(jìn)行。

第二部分，這是智能中最重要的部分，我們稱之為后續(xù)訓(xùn)練。但這是你學(xué)習(xí)解決問題的地方。你有基礎(chǔ)信息，了解詞匯、語(yǔ)法和基本數(shù)學(xué)是如何運(yùn)作的。因此，你將這些基礎(chǔ)知識(shí)應(yīng)用于解決問題。我們稱之為后續(xù)訓(xùn)練。

你可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)和人類反饋。這是指使用人類示范的另一種說法?；蛘吣憧梢允褂米晕揖毩?xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，或者你可以與另一個(gè)AI進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，一個(gè)教練，對(duì)吧？因此，與后續(xù)訓(xùn)練相關(guān)的學(xué)習(xí)范式有很多種。

在這個(gè)范式中，技術(shù)在過去五年中發(fā)生了巨大的變化，計(jì)算需求也非常密集。因此，人們認(rèn)為，哦，天哪，預(yù)訓(xùn)練的負(fù)擔(dān)要小得多。他們忘記了，后續(xù)訓(xùn)練實(shí)際上是相當(dāng)密集的。

現(xiàn)在第三個(gè)擴(kuò)展法則是，你在回答問題之前進(jìn)行的推理越多，思考越多，效果就越好。當(dāng)然，我們記住了很多事情。比如，64的平方根是多少？你只是記住了這個(gè)。你可以對(duì)其進(jìn)行推理，但不必這樣。因此，理想情況下，你已經(jīng)記住了很多基本的事情，但大多數(shù)有價(jià)值的智能你仍然需要進(jìn)行推理。因此，你必須應(yīng)用第一原則，逐步分析。

也許你需要嘗試很多不同的實(shí)驗(yàn)。根據(jù)一個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果輸出，它可能會(huì)為你下一個(gè)實(shí)驗(yàn)提供信息。因此，推理是一個(gè)相當(dāng)計(jì)算密集的部分。因此，我認(rèn)為市場(chǎng)對(duì)R1的反應(yīng)是，哦，我的天，AI完成了。

你知道，它從天而降。（有人說）我們不再需要進(jìn)行任何計(jì)算了。實(shí)際上，情況正好相反。

Alex Bouzari：這完全相反，因?yàn)镈eepSeek正在做的是，它讓每個(gè)人注意到，有機(jī)會(huì)讓模型比我們認(rèn)為可能的更高效，因此它正在擴(kuò)大并加速AI的采用。

R1現(xiàn)在可以與智能信息進(jìn)行交互以解決問題。我認(rèn)為另一個(gè)極具賦能的東西是CUDA工具，我認(rèn)為這開啟了各種可能性，因?yàn)槿藗兛梢詫⑵渑c特定行業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來，進(jìn)行推理，比如生命科學(xué)、金融服務(wù)、自動(dòng)駕駛等等。你將所有這些結(jié)合在一起，并與模型的進(jìn)步相結(jié)合，再次加速AI的采用，這對(duì)Nvidia來說是件美好的事情。我認(rèn)為對(duì)DDN來說也是一件美好的事情，但這一切都是在應(yīng)用層上發(fā)生的。是的，我認(rèn)為我們需要繼續(xù)改善你們?cè)贕PU上所做的事情，越來越快，降低功耗，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心和多云環(huán)境的經(jīng)濟(jì)效益。但這些都是結(jié)合在一起的。你知道，這個(gè)數(shù)據(jù)智能層，正如你所建議的，正在與數(shù)據(jù)中心的效率和應(yīng)用層的加速相結(jié)合。

黃仁勛：真正令人驚訝的是，當(dāng)你剝離一切時(shí)，這一切只是軟件，但今天我們談?wù)撥浖姆绞脚c十年前談?wù)撥浖姆绞浇厝徊煌?，真是不可思議。

一個(gè)問題，Alex，人們會(huì)問，企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建自己的AI還是僅僅使用公共云中的AI？我認(rèn)為答案是，都是。原因是，如果你能使用公共云AI，我絕對(duì)會(huì)從那里開始。因此，那里提供的東西對(duì)于許多個(gè)人使用來說，通用智能非常好，并且正在以指數(shù)速度增長(zhǎng)。所以，真的非常適合入手。

然而，企業(yè)內(nèi)部有許多不同的領(lǐng)域。例如，我們?cè)O(shè)計(jì)芯片的方式，我們編寫軟件的方式，我們的編程代碼，我們的Vlog編程，供應(yīng)鏈管理的方式，都是深度專業(yè)化的，我們?cè)谶@些方面的專業(yè)知識(shí)顯然是卓越的。因此，在這種情況下，我們傾向于構(gòu)建自己的AI。我們擁有所有必要的工具包，從開源模型和開源工具包，如Nvidia的Nemo、Nvidia Nims，以及像Infina這樣的數(shù)據(jù)智能層。所有這些技術(shù)組件都可以用于入駐并策劃培訓(xùn)課程和訓(xùn)練自己的AI。因此，它將成為所有這些AI代理的策劃。

公司將由自制的AI、合同AI、與第三方軟件平臺(tái)一起提供的AI以及公共云中的AI組成。在你的公司內(nèi)部，你將會(huì)是AI的AI，而AI內(nèi)部是一個(gè)模型系統(tǒng)。你將有AI相互合作，解決大型問題，坐落在你公司的數(shù)據(jù)智能層之上。因此，對(duì)于組織來說，情況就是這樣。

Alex Bouzari：我認(rèn)為，作為一個(gè)組織、一個(gè)企業(yè)，不論市場(chǎng)如何，你說得對(duì)，你的使命是什么？你的目的是什么？一旦你定義了這一點(diǎn)，你就必須進(jìn)行差異化，而這種差異化只能來自AI在你特定組織中的專業(yè)應(yīng)用。所以是的，你可以使用AI，但這只是消費(fèi)而已。真正的價(jià)值是，作為生命科學(xué)組織、金融服務(wù)組織，你的生活目的是什么？那么，你如何進(jìn)行差異化？這非常特別，這就是你需要Nvidia提供的專業(yè)NIMS能力的地方，這就是Nemo發(fā)揮作用的地方，這就是我認(rèn)為DDN's Infina發(fā)揮作用的地方。它真的賦能了差異化，使其更具影響力并放大這種差異化。

黃仁勛：沒錯(cuò)。

Alex Bouzari：我再次感謝你，作為一個(gè)出色的合作伙伴，向我們展示了方向，謝謝你，內(nèi)部擁抱我們的技術(shù)和視頻，這太棒了。對(duì)此我無以為報(bào)，感謝你。

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