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洞察AI趨勢4｜黃仁勳打開超級電腦史 從沒人買到全球大爆發（獨家）
【記者蕭文康／台北報導】NVIDIA執行長黃仁勳應邀出席由仲安科技董事長辜仲立主辦的「洞察AI趨勢」領袖峰會，面對國內知名產業領袖們，展開一場屬於非科技業的菁英對話。學電機工程出身的黃仁勳，對電腦發展史瞭若指掌，從1964年科技發展美好的年份談起，這60年電腦演化史到人工智慧（AI）世代，從第一台AI超級電腦DGX-1問世沒人買到全球搶訂。輝達和黃仁勳30多年的努力推動了AI革命，未來也將持續引領AI產業藍圖，成為電腦發展史上的關鍵轉捩點。
1964年是科技發展的美好年份
黃仁勳從電腦的誕生演化至現今的人工智慧談起，他說，NVIDIA 60年來首次重新定義了計算，比他出生晚一年，IBM宣布了System 360，IBM System 360讓IBM成為了世界上最大的公司。60年代末期，IBM的市值是世界最高的，他們持續成為全球最大的公司超過10年。
黃仁勳說，大家所熟知的電腦本質沒變，中央處理單元、作業系統、軟硬體分離、輸入輸出子系統、多代相容性，所有我們今天用來形容電腦的詞彙，都在1964年就已被描述了。那年，AT&T的視訊會議設備也在世博會上亮相，那真是科技發展的美好年份。
黃仁勳逐步細說半導體產業蓬勃發展，結合IBM發明的電腦架構，摩爾定律應運而生。每年電腦性能就會翻倍，這被稱為摩爾定律，每5年提升10倍，每10年提升百倍，這個趨勢持續了30年。性能提升了百倍、百倍、再百倍。電腦性能的飛速提升成為了世界史上最強大的通縮力量，沒有任何事物像電腦一樣，每10年跌價百倍，這是前所未有的。
當然，物理定律有其極限，由IBM創造的軟硬體分離架構，原本是為了推動進步，卻成了它的敵人，物理定律、軟體的運作方式和CPU的運作模式，整個模型開始瓦解，已無法繼續推動性能提升。
1993，NVIDIA發明「並行處理」計算模式
1993年，他與NVIDIA的創辦人一起開始尋找全新的軟體和計算方式，觀察非常簡單，你不能用一個萬能工具來應付所有事情，在一個產業的起步階段，通用工具足夠用。例如，亨利·福特發明汽車量產時，每輛車都是一模一樣的Model T，這種通用車足夠好用，但現在，我們有各種形狀和大小不同、針對不同用途打造的汽車，通用車仍然存在，但市場細分越來越大，專門化變得越來越有價值。
於是他們想出一個很好的點子，他們認為存在大量領域，並行處理（parallel processing）比順序處理更有利益。大部分程式依然是以序列方式寫成，因為人們寫食譜、寫軟體時思考的是序列任務，但少部分的軟體是能夠並行處理的，而這小部分的軟體卻占了大部分的計算時間。因此，他們得出結論：並行處理，這也許是他們可以創造一種全新的計算架構，稱為加速運算。他們30年前創造了這種架構，花了30年時間才達到今天的成果。
2012年出現深度學習軟體
黃仁勳表示，NVIDIA的架構在創造一種全新的擁有豐富應用和大安裝基礎的架構。「我們深信，舊的計算模型終將無法逃脫物理定律的限制，我們的時代終會來臨。於是，我們長時間承受著等待，直到那一天終於來臨」。
當然，這一天之所以能夠真正進入人們意識，得益於一種全新的軟體類型—AI。這種新軟體完全顛覆了以往由人類一步步編寫軟體以在CPU上執行的模式，而是由機器來寫軟體。這非常驚人，人類是一步一步思考的，而機器則能輕鬆地進行平行思考，當機器寫軟體時，該軟體恰恰理想適合GPU，理想適合我們的架構，於是，我們的時代來臨了。
2012年，一段名為深度學習的驚人新軟體問世，且在電腦視覺領域取得了史無前例的成就，理解如何辨識和理解影像是一種智慧，最基本的智慧形式，是AI的基礎。
親自將300磅DGX-1搬到OpenAI
那一天，大家開始認識到NVIDIA的架構具有巨大潛力，許多人和NVIDIA都做出了不同的觀察，我們看到的不只是NVIDIA的GPU能被用於電腦視覺—這已是個重大突破，是電腦科學家30多年來一直想要解決的問題，而GPU突然成了完美的工具。
他表示，「但我們看到的遠比這更偉大，我們推論，這種開發軟體的方法，不僅將改變電腦視覺，甚至會徹底改變整個軟體開發的方式，這個觀察讓我決定將一切投注到AI上」。接著，2016年，他推出了一台全新的機器，一台世界前所未見的機器，稱它為DGX-1，他將它介紹給全世界，他想，1964年美好年份將重現，推出這台機器，所有人都會訂購，每個人都會感到興奮。
然而，他向世界介紹時，聽眾反應卻是冷淡的，沒有人理解我在說什麼，也沒有任何人下訂單。DGX-1就是在2016年GTC大會上首次公開宣布的，在會議中，馬斯克和他討論汽車軟體，當他下台時，對他說：「Jensen，我需要一台這個。」黃仁勳心想，太棒了，可以賣出幾台了，那人旗下的一個非營利組織非常需要這台DGX-1，黃仁勳說，非營利組織通常不是個好市場，但無論如何，他親自將第一台DGX-1送到位於舊金山的一個非營利公司，親手搬上樓，那台機器約300磅重，所有科學家們都聚集在那裡，那家公司就是OpenAI。
2022年ChatGPT出現
到2022年GTC大會，一切突然爆炸性成長，當年大家看到的是電腦視覺，不可思議，多大的突破，「我們做到了，電腦視覺，我們突破了電腦視覺的難關，這是一個巨大的成就，我們可以用它來做各種事情，但我看到的卻是非常不同的景象，在2022年的那一天，ChatGPT出現了，天啊，聊天機器人真的來了，你可以和電腦對話，但我看到的卻更加不同」。
黃仁勳說，首先，當然是這項技術本身非常令人驚訝，它是智能的。所以你不必再學怎麼編程了，這將縮小技術鴻溝，電腦已經造福了我們中的3千萬人。但問題是，大多數人並不知道如何使用它，大多數人不會編程，但現在我們有了ChatGPT，你有了一台電腦。如果你不知道如何使用ChatGPT，你只需要告訴ChatGPT：「我不知道怎麼用你，怎麼用你呢？」ChatGPT會給你解釋，還會問你想要做什麼，甚至給你一些範例，根據你是誰，它也許會知道一些關於你的資訊，可能你對購物有興趣，或是對計劃假期有興趣。
現在，我們擁有推理的能力，智慧的基礎是推理能力，能夠套用規則和先前知識，逐步拆解問題，也許模擬未來，衡量選項，做一些研究，自我教育，然後才提出好計劃。智慧基於推理，現在有了能夠推理的AI模型。
AI時機正是恰到好處
那為什麼這麼重要？黃仁勳認為，現在使用ChatGPT不只簡單，你甚至可以給它一個目標。例如：「我的目標是調整供應鏈，組裝足夠的零件以滿足需求，請幫我分解成一個計劃。」它會開始運作，並進行推理，它會判斷需要什麼資訊，然後去搜尋，如果它不了解供應鏈管理，也許公司有文件介紹這方面，它會閱讀、學習，然後一步步分解，去找需要的資訊，也許它會找人幫忙，那人可能是人類，也可能是另一個AI，那個AI專精於使用SAP或Oracle，現在，AI與AI之間已經開始合作了。
它們會回來提出一個針對供應鏈限制優化的好計劃，考量關稅、關鍵零件、供應量最大還是最便宜等約束條件。這一切都是從你的目標「我想要一條供應鏈」開始的，這一天已經到來，AI能做到這點。這很有趣，可究竟發生了什麼？AI是一項驚人的技術，它能「看」、能理解、能生成內容，能讀取PDF和網站上的資訊，能觀看影片並描述內容給你聽，它會看影片給你聽，「我非常喜歡，我甚至請AI看播客並幫我摘要」。
有趣的是，當它看完播客並給你摘要，呈現給你的結果不僅是摘要，它真正學到了播客的內容，現在你可以問它各種問題，它已經做過研究，變得更聰明了。所以，這些都是真的，很快，AI會變得更加智慧，這項技術非常驚人，將改變醫療、教育、運輸、製造、金融服務等領域，金融服務會被徹底改變，它會對所有這些行業產生難以置信的影響。
（出版時間 19:36，影片更新 21:54)
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