Jensen Huang, CEO of NVIDIA, was recently invited to discuss the future development of AI with David Solomon, CEO of Goldman Sachs. Huang not only shared NVIDIA's development history and future prospects, but also delved into the future challenges and opportunities of generative AI, data centers, and global supply chains.

Desde las tarjetas gráficas para juegos hasta los núcleos de inteligencia artificial, el camino de crecimiento de NVIDIA

Huang Renxun first reviewed the development process of NVIDIA since its establishment in 1993. The early vision was to solve complex problems that traditional CPUs could not solve through 'accelerated computing'. It started with the design of graphics cards for personal computers and video games, and gradually expanded to scientific computing, AI, and data processing. Huang Renxun emphasized that maintaining 'technical architecture consistency' and 'protecting developer investment' are important cornerstones of the company's success, and have made CUDA and other technologies one of the largest development ecosystems in the world.

(Nota: CUDA es una tecnología de integración de hardware y software que utiliza la unidad de procesamiento gráfico (GPU) para cálculos generales. Los desarrolladores pueden usar lenguajes de programación de alto nivel como C para escribir programas y transferir tareas de cálculo que normalmente se ejecutan en la unidad central de procesamiento (CPU) a la GPU para mejorar la eficiencia de cálculo).

Los centros de datos tradicionales son ineficientes, Spark mejora el procesamiento de datos en un 20 veces.

Huang señaló que los centros de datos tradicionales son ineficientes debido a factores como el hardware disperso, las conexiones complejas y el consumo de energía. Mencionó que la solución de NVIDIA es una tecnología "centralizada" y refrigerada por líquido para lograr los costos operativos de Soltar y mejorar la eficiencia energética.

Huang Renxun cited an example that a single NVIDIA server rack can replace thousands of traditional nodes, significantly reducing hardware and connectivity costs. In addition, GPU-accelerated solution technologies like Spark can improve data processing performance by up to 20 times, allowing customers to achieve more than 10 times return on investment.

Revolución de la IA generativa, asistente digital trabajando las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Huang Renxun emphasized that generative AI is not only a tool, but also a skill. AI can learn from data to generate various content, such as images, text, and protein structures, allowing AI to participate in work like a 'digital employee'. Examples include applications such as autonomous driving, digital customer service, and robots, which are concrete manifestations of AI skills in reality. Huang Renxun also mentioned that almost all of NVIDIA's engineers now have a 'digital assistant' working 24/7, which is a milestone that will change the future of the industry.

La continua expansión de la aplicación interdisciplinaria de la IA, combinada con la innovación y el desarrollo de medicamentos.

Huang Renxun also expressed that the cross-disciplinary application ability of AI is also one of its core advantages. For example, AI can convert text into images, and images can be converted into chemical molecules, and even handle complex drug development and virtual screening. This provides possibilities for computer-aided drug discovery (CADD), significantly improving the efficiency and precision of medical innovation.

(Nota: El desarrollo de medicamentos asistido por computadora se refiere a la combinación de química, biología, farmacia y tecnología de la información para descubrir nuevos medicamentos potenciales mediante la simulación, análisis y predicción de la interacción entre moléculas químicas y blancos biológicos).

La capacidad de integración de hardware y software es una ventaja principal, la arquitectura técnica uniforme facilita el desarrollo.

Ante la competencia de NVIDIA en el campo de la inteligencia artificial, Huang Renxun enfatizó que la ventaja clave de NVIDIA radica en su capacidad para integrar hardware, software e infraestructura general, no solo en hardware. Él destacó que la supercomputadora diseñada por NVIDIA está compuesta por varios chips, se optimiza con software personalizado y proporciona capacidades de cálculo más eficientes y energéticamente más eficientes.

Además, el diseño 'tecnología arquitectónica unificada' de NVIDIA garantiza que los desarrolladores puedan utilizarla de forma transparente en diferentes dispositivos (como computadoras, servidores en la nube, etc.), lo que también es la razón por la cual NVIDIA se destaca en el campo de la inteligencia artificial.

Enfrentando los desafíos de la cadena de suministro con flexibilidad, elogiamos a TSMC

Ante la creciente tensión geopolítica, Huang Renxun dijo que NVIDIA ha realizado una 'notificación' en el diseño para aumentar la flexibilidad on-chain y evitar ser afectado por una única fuente. También destacó que, aunque NVIDIA depende de TSMC como principal fabricante de chips, la compañía tiene la capacidad de trasladar parte de la producción a otros fabricantes cuando sea necesario. Al mismo tiempo, Huang Renxun elogió especialmente la capacidad de adaptación de TSMC, considerándola un impulsor importante del rápido crecimiento de NVIDIA.

Cargando la demanda global de tecnología hacia una nueva era de la computadora

Huang Renxun admite que NVIDIA está enfrentando mucha presión de sus clientes debido a que su tecnología afecta directamente los ingresos y la competitividad de los mismos. Sin embargo, él cree que esta es una oportunidad única, porque NVIDIA está moldeando la próxima era de la computación y promoviendo la integración de la tecnología de inteligencia artificial en todos los sectores. Huang Renxun dijo: "Participar en esta revolución global y presenciar el nacimiento de estas aplicaciones revolucionarias es un desafío emocionante, aunque con una gran responsabilidad".

(Foro de Siggraph | El CEO de Nvidia, Jensen Huang, y el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, discuten el futuro de la inteligencia artificial)

Este artículo es de Jensen Huang, CEO de NVIDIA: liderando la próxima era de la computación AI, enfrentando de manera flexible los desafíos de la cadena de suministro. Apareció por primera vez en Chain News ABMedia.