O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, foi recentemente convidado a discutir o futuro da IA com o CEO da Goldman Sachs, David Solomon. Huang não apenas compartilhou a história e as perspectivas futuras da NVIDIA, mas também mergulhou nos desafios e oportunidades futuros da IA generativa, dos data centers e da cadeia de suprimentos global.

Do cartão gráfico de jogos ao núcleo de IA, o caminho de crescimento da NVIDIA

Huang Renxun reviewed the development history of NVIDIA since its founding in 1993. The early vision was to solve complex problems that traditional CPUs could not solve through 'accelerated computing'. It started with designing graphics cards for personal computers and video games, and later 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 é uma tecnologia de integração de hardware e software que visa a utilização de processadores gráficos (GPU) para cálculos gerais. Os desenvolvedores podem usar linguagens de programação de alto nível, como C, para transferir tarefas de cálculo que originalmente eram executadas pela unidade central de processamento (CPU) para a GPU, melhorando assim a eficiência computacional.)

Os centros de dados tradicionais são ineficientes, o Spark melhora o processamento de dados em 20 vezes.

"Huang Renxun pointed out that traditional data centers are inefficient due to factors such as hardware decentralization, complex connectivity, and energy consumption. He mentioned that NVIDIA's solution is "centralization" and liquid cooling technology to reduce operating costs and improve energy efficiency."

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

Revolução da IA generativa, assistente digital trabalhando 24/7

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, demonstrating the practical application of AI skills. Huang Renxun also mentioned that NVIDIA's engineers now have a "digital assistant" working 24/7, which is a milestone that will change the future of the industry.

A aplicação contínua da IA em várias áreas está em expansão, combinando-se com a inovação e pesquisa em medicamentos.

Huang Renxun also stated that the cross-disciplinary application ability of AI is also one of its core advantages. For example, AI can transform text into images, images into chemical molecules, and even handle complex drug development and virtual screening, which provides the possibility for computer-aided drug discovery (CADD), greatly improving the efficiency and accuracy of pharmaceutical innovation.

(Note: Desenvolvimento auxiliado por computador de medicamentos refere-se à combinação de química, biologia, farmácia e tecnologia da informação para descobrir novas drogas potenciais através da simulação, análise e previsão da interação entre moléculas químicas e alvos biológicos.)

A capacidade de integração de hardware e software é a principal vantagem, e a arquitetura técnica consistente torna o desenvolvimento mais conveniente.

Ao enfrentar a concorrência da NVIDIA no campo da IA, Huang Renxun enfatizou a capacidade da NVIDIA de integrar hardware, software e infraestrutura geral, em vez de apenas hardware. Ele enfatizou que o supercomputador projetado pela NVIDIA é composto por vários chips e é otimizado com software personalizado, proporcionando maior desempenho e eficiência energética.

Além disso, o design 'arquitetura unificada' da NVIDIA garante que os desenvolvedores possam usar perfeitamente em diferentes dispositivos, como computadores, servidores em nuvem, etc., o que também é a razão pela qual a NVIDIA se destaca no campo da IA.

Elogiar fortemente a TSMC por lidar de forma flexível com os desafios da cadeia de suprimentos

Diante das crescentes tensões geopolíticas, Huang disse que a NVIDIA foi "documentada" no momento do projeto, ou seja, para aumentar a flexibilidade de fornecimento na cadeia, evitando a influência de uma única fonte. Ele também enfatizou que, embora a NVIDIA confie na TSMC como a principal fabricante de chips, a empresa tem a capacidade de mudar parte de sua fabricação para outras, se necessário. Ao mesmo tempo, Huang Jenxun também elogiou a resiliência da TSMC, acreditando que a TSMC é um importante impulsionador do rápido subir da NVIDIA.

Transportando a demanda global de tecnologia em direção a uma nova era de computação.

Huang Renxun admits that NVIDIA is currently facing pressure from customers because its own technology directly affects their revenue and competitiveness. However, he believes that this is also a rare opportunity because NVIDIA is shaping the next era of computing and promoting the integration of AI technology into various industries. Huang Renxun mentioned: 'Being able to participate in this global revolution and witness the birth of these breakthrough applications, despite the enormous responsibility, is also an exciting challenge.'

(Fórum Siggraph | Nvidia CEO Huang Renxun e Meta CEO Mark Zuckerberg discutem o futuro da IA)

Este artigo NVIDIA CEO Huang Renxun: liderará a próxima era do computador AI, lidando com flexibilidade com desafios na cadeia de abastecimento apareceu pela primeira vez em Chain News ABMedia.