会议主要讨论的核心内容 - NVIDIA正在推动加速计算和人工智能的发展,这些被认为是当今最重要的技术 [1][2][5] - NVIDIA已经系统性地重塑了从GPU到互联、系统到软件的整个计算栈,为应对指数级增长的计算需求提供了解决方案 [5][6] - NVIDIA的加速计算技术已经达到了临界点,形成了良性循环,吸引了大量开发者和应用程序 [6][7] - NVIDIA推出了Blackwell架构,这是一款针对大规模生成式AI训练优化的GPU,能大幅降低成本和能耗 [8][9] - NVIDIA推出了NVIDIA Inference Microservices(NIMS),为企业提供端到端的生成式AI部署解决方案 [8][9] - NVIDIA正在推动机器人和数字孪生技术在制造业的应用,开启新的工业革命 [9][10] 问答环节重要的提问和回答 问题1 关于NVIDIA保持竞争优势的策略 Jensen Huang回答 - 公司在深度学习领域持续投入多年,系统性地重塑了整个计算栈,积累了大量专业知识和技术优势 [11] - 公司提供端到端优化的AI计算系统,能为客户带来最低的总拥有成本 [11] - 公司的平台广泛应用于各大云服务商和计算机制造商,形成了良性循环 [11] 问题2 关于NVIDIA在量子计算领域的发展计划 Jensen Huang回答 - 实用量子计算还需要20年左右时间,NVIDIA正在与生态系统合作,为量子计算算法、量子设备等关键技术提供支持平台 [12] - NVIDIA不会自己研发量子计算机,而是专注于为未来的量子计算提供必要的软硬件平台 [12] 问题3 关于NVIDIA在医药行业的多元化策略 Jensen Huang回答 - 医疗健康是NVIDIA重点服务的大型垂直行业之一,NVIDIA正在通过硬件系统和行业软件栈,以及生态系统合作,推动AI在药物发现、医学影像等领域的应用 [12][13] - NVIDIA开发了BioNemo等生成式AI平台,帮助制药企业提高药物发现的效率和针对性 [12]