黃仁勳無懼地緣政治讚台灣「是非凡的地方」 由台積電建構生態系難以置信
【記者蕭文康／台北報導】「3兆男」NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳今下午與來自全球數百家媒體見面，他透露，在HBM（高頻寬記憶體）正與3家廠商合作，同時提出三大方法解決AI使用大量電力問題，最後他強調台灣供應鏈的重要性，雖然有地緣政治影響，但「如果你來自台灣，而且你是台灣的公司，你應該對你的機器感到非常自豪，這是個非凡的地方」，再度展現愛台灣、投資台灣的決心。
HBM與海力士、三星及美光合作
黃仁勳今天行程滿檔，原本預計下午3點的記者會延後約20分鐘，他一開始就說，今天到現在只吃6顆Tic Tacs糖果，並笑說「CEO們並不適合這份工作」，於是就拿起火雞三明治吃，還說裡面沒有美乃滋「很乾」，而且他大腦現在只有25%在運轉，不能回答太多問題，只能問簡單的，笑翻全場。
針對韓國媒體詢問有關輝達對於HBM記憶體的需求，黃仁勳表示，HBM對NVIDIA非常重要，我們正在迅速成長，擁有華碩（ASUS Copper）、H100、H200，還有B100、B300、Grace BlackWaltz GB200，正在使用的HBM記憶體數量相當可觀，所需要的速度也非常重要，NVIDIA與3家合作夥伴合作，包括SK海力士、美光和三星，這3家公司都將為NVIDIA提供HBM記憶體，目前正嘗試讓它們通過資格認證，並盡快將它們納入我們的製造商。
AI在遊戲中應用跳脫傳統模式
此外，AI在遊戲中的應用越來越廣泛，它從DLSS開始，現在Ace可以讓NPC像真人一樣交談，非常令人驚奇，是否有可能進一步發展，例如在遊戲中應用多模態，甚至用AI來直接生成遊戲圖形，而不是傳統的方式？黃仁勳說，你們將會看到，我們已經使用AI來處理神經網絡圖，能夠推斷或生成我們沒有渲染的像素，當我們只渲染非常少的像素時，能夠生成大量的其他像素。
因此，我們可以實現非常高品質的光線追蹤、路徑追蹤100%的時間，且依然能夠達到優秀的幀速率，我們甚至會生成幀與幀之間的幀，因此，我們不僅生成像素，還會生成幀。未來，我們甚至會生成紋理和物體，這樣一來，即使物體是低解析度的，也能生成高解析度，即使紋理是低品質，也能生成高品質，還可以壓縮它們，將會在未來獲得越來越豐富的遊戲體驗。
他指出，在遊戲中，所有的角色都會由AI來驅動，就像是和6個同事一起進行一次戰鬥，這6個同事中，可能兩個是真人，剩下的4個是AI，且這些AI已經和你玩了很長時間，所以它們記得你，你將會與AI一起遊玩，有AI作為你的敵手，遊戲將會由AI生成，內部包含AI角色。
至於輝達是如何怎麼從遊戲跳到AI的供應鏈？黃仁勳的答案是，NVIDIA當然有看到很棒的新遊戲，這將繼續推動我們的GeForce業務，我們的GeForce業務非常活躍，表現出色，今天它是世界上最大的遊戲平台，我們有優秀的合作夥伴，他預計GeForce將繼續成長，現在有了RTX AI，開發的軟體套件和工具，可以讓任何GeForce客戶享受AI技術。
廣告
黃仁勳提三大建議解決AI在能源及電力問題
至於要如何解決AI消耗能源及電力問題，讓整個環境可持續發展，同時滿足我們的計算需求，黃仁勳提出3點建議。第一，人工智慧使用加速計算，加速計算應該是現代計算的方式，不僅使用通用計算，能加速每一個應用程序的計算，因為你買得越多，省得越多，在很多實例中，你能節省金錢、節省時間、節省能源，第一點就是加速創新。
第二，生成式人工智慧不僅僅是訓練，它更注重推理，目標不是訓練，而是進行推理，當你進行推理時，所使用的能源量相比其他計算方式要少得多，例如，我展示過的氣候模擬，在台灣的氣象模擬中，使用的電力是原本的1/3000，不是30%，這種情況在很多應用程序都會出現，所以人工智慧不僅僅在於訓練，更是長期的推理應用，推理節省的能量是巨大的。
第三，也是他最喜歡的一部分，AI不在乎它在哪裡受教育，這個世界沒有足夠的電力和人口密集區，但世界上有許多多餘的能源，因為僅來自太陽的能量就已令人難以置信，但這些能量都集中在錯誤的地方，這些地方是人們不想居住的地方，我們應該在沒有人口的地區設立發電廠和數據中心，你不需要為此使用電網，在其他地方訓練模型，再將模型搬到其他地方，因此，有三個不同的想法，加速一切，不僅僅考慮訓練還要考慮推理。
產品定價與價值有關
有媒體提問要如何定價這些新型晶片？黃仁勳說，定價總是基於價值，如果產品定價合理，需求會非常驚人，但不存在這樣的事情，我們必須建構整個系統，開發所有軟體，把它分成很多部分，然後我們將這樣的晶片銷售給你，最終，我們實際上是在銷售AI基礎設施。
他認為，這有點像過去微軟會交付office系統，或者自己交付office，他們編寫了軟體，但他們將其交付給你的方式是磁片，所以問題是，微軟並未在賣磁片，磁片只是交付工具，我們的晶片就像軟體概念的交付工具，這是最簡單的理解方式。關於成本部分，輝達在8年內將能量消耗降低到原本的1/45000，摩爾定律絕對不可能達成，我們已將訓練成本降低到原本的1/350，再過2年，有可能達到1/1200。
目前世界正在訓練大型語言模型的原因是，培訓的邊際成本在10年內下降至原本的1/1000，假設你做的某件事情，在10年內邊際成本下降到原本的1/1000，他舉例，比如說從澳洲到台灣旅行，由原來的3000美元變成3美元，原來24小時的行程變成20分鐘，如果你從澳洲到台灣只需24分鐘，或者2分鐘，而且只要3美元，我打賭你會經常來台灣，可能只為了逛夜市而來，然後就回家。
所以，透過降低邊際成本，透過降低能源消耗，透過降低成本和時間，我們正在促成生成式人工智慧的發展，如果我們不這麼做，生成式人工智慧還有10年的路要走。
至於NVIDIA如何因應有關大型數據中心的環境問題，黃仁勳認為，每個數據中心、每家公司都必須做的是，加速每個應用程序，將能源消耗減少90%，這是首要任務，包括數據處理、推理、語音識別、圖像識別都減少90%。
台灣處於地緣政治但由台積電建構生態系是令人難以置信
有關台灣的地緣政治風險，輝達是否還會考慮在台設立研究中心？黃仁勳強調，我們知道合作夥伴的節奏，彼此心靈相通，在彼此都有默契下，有很高的產量及快速生產，與台積電一起建構非常複雜的事物，這無法隨便找個人來替代。
他還說，這個生態系統令人難以置信，「這裡的技術是不可思議的，封裝技術也是不可思議的，當你推出某樣產品並要進行測試時，測試技術也是不可思議的，包括系統製造商及物流也都是不可思議的。
黃仁勳說，如果我們能在其他地方構建這些東西，或許可以考慮，但最重要的因素還是要能夠完全製造出來，因此，包括台積電及周圍的生態系統，這些公司都被低估，也是無名英雄，「如果你來自台灣，你是台灣的公司，應該對你的技術感到非常自豪，這是個非凡的地方，我對這裡的合作夥伴感到非常驕傲，他們是偉大的群體，也感謝他們為輝達所做的一切，所提供的支持。」
