21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道
2025-01-09 
黃仁勛：推理成本將繼續(xù)下降DIGITS潛力巨大
在CES 2025主題演講中，英偉達(dá)大秀了一系列AI新品。
CES是消費(fèi)電子主場，此次英偉達(dá)也是以消費(fèi)級顯卡GeForce RTX 50系列打頭陣，同時(shí)公布了巨型芯片Grace Blackwell NVLink72、小型超級計(jì)算機(jī)Project DIGITS、世界基礎(chǔ)模型平臺Cosmos等。
雖然是消費(fèi)端產(chǎn)品居多，但是技術(shù)新詞也不少。美西時(shí)間1月7日，CES開幕當(dāng)天，黃仁勛接受了21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道等媒體的采訪，對前一日發(fā)布的新品進(jìn)一步解讀，也談到了AI的新趨勢。
當(dāng)黃仁勛踏進(jìn)采訪間，他率先拿起的是Project DIGITS，愛不釋手地說這很“cute”，并表示大家可以使用這臺AI超級計(jì)算機(jī)。
采訪中，黃仁勛也對DIGITS再釋義，DIGITS是“deep learning GPU intelligence training system”（深度學(xué)習(xí)GPU智能訓(xùn)練系統(tǒng)）的縮寫。他坦言這款產(chǎn)品更適合科學(xué)家、開發(fā)者等使用，但是他認(rèn)為DIGITS潛力巨大，因?yàn)椤叭斯ぶ悄芸梢蚤_啟一個(gè)新篇章，它把世界上的計(jì)算機(jī)拋在后面。”
有意思的是，縱觀英偉達(dá)過去的發(fā)展歷史，其實(shí)他最早就是希望作為一家to C的公司，比如之前做游戲主機(jī)。但現(xiàn)實(shí)卻相反，他選擇了做算力的提供方。現(xiàn)在，通過DIGITS這樣的“電腦主機(jī)”，又開拓了偏C端的AI PC路徑。
一位AI業(yè)內(nèi)人士向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示：“從這款產(chǎn)品看，英偉達(dá)更多的是對產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行整合，既包括對Arm架構(gòu)的應(yīng)用、自己的全新框架系統(tǒng)的整合，也包括GPU、CPU的能力整合，這是對于自身產(chǎn)品能力外溢的一種自信和體現(xiàn)。這條產(chǎn)品線對于英偉達(dá)來說是一家性價(jià)比比較高的戰(zhàn)略選擇，并不會(huì)消耗太多的成本，因?yàn)榇蟛糠旨夹g(shù)框架都是現(xiàn)成的，只不過是再豐富一條產(chǎn)品線，但是會(huì)對AI PC市場產(chǎn)生影響。”
另一方面，隨著AI應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，推理成本也成為關(guān)注焦點(diǎn)。黃仁勛談到，英偉達(dá)通過不斷提升硬件性能（如Blackwell GPU系列）和優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)，大幅提高AI推理性能并降低成本。例如，新一代GPU的推理性能較上一代提升30到40倍，從而顯著降低了數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行成本。此外，隨著算力增強(qiáng)，訓(xùn)練和推理中的數(shù)據(jù)和模型精度不斷提高，也推動(dòng)了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。
談及AI目前的發(fā)展速度是否可持續(xù)時(shí)，黃仁勛表示，從他所知的情況來看，沒有任何物理限制阻礙這種發(fā)展。之所以能夠如此快速推進(jìn)AI計(jì)算，是因?yàn)橛ミ_(dá)具備高度集成的能力，能夠?qū)PU、GPU和主板整合在一起。
黃仁勛也多次說到了三個(gè)“scaling law”，它們共同推動(dòng)AI的發(fā)展，并且不斷降低成本，他認(rèn)為AI計(jì)算的發(fā)展可以非常快速地持續(xù)推進(jìn)。
此外，黃仁勛一如既往地看好機(jī)器人、自動(dòng)駕駛，他認(rèn)為未來幾乎所有的車都會(huì)具備自動(dòng)駕駛能力。同時(shí)黃仁勛對智能眼鏡和AI技術(shù)的結(jié)合表示感到興奮，這種設(shè)備可以通過云端的Cosmos模型支持，將復(fù)雜AI能力壓縮為小型模型，用于實(shí)時(shí)分析和交互。
采訪最后，黃仁勛再次強(qiáng)調(diào)了GeForce顯卡系列和AI相輔相成的關(guān)系，過去是AI GeForce助力了AI的發(fā)展，現(xiàn)在AI又反過來加速革新GeForce。
以下為21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者整理的核心問答：
記者：去年你定義了一個(gè)全新的計(jì)算AI框架，你認(rèn)為現(xiàn)在是時(shí)候重新考慮基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)組件的優(yōu)化了嗎？
黃仁勛：確實(shí)如此。我們關(guān)注那些極具挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，比如AI計(jì)算中最困難的部分。我們通過提升AI的計(jì)算密度來優(yōu)化系統(tǒng)。無論運(yùn)行速度多快，我們始終希望實(shí)現(xiàn)更高效的能耗比。
記者：雖然英偉達(dá)發(fā)布了AI PC相關(guān)產(chǎn)品，但是今年相關(guān)產(chǎn)品銷量并未大幅增長，英偉達(dá)是否有能力改變這一現(xiàn)狀？
黃仁勛：AI的開發(fā)最早是在云端完成的。過去幾年里，應(yīng)為的增長主要來自云端，云端AI已經(jīng)變得非常強(qiáng)大，尤其是在處理復(fù)雜的大型模型時(shí)。例如，這些模型非常龐大，適合在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行和部署。
然而，我們?nèi)匀徽J(rèn)為，有許多設(shè)計(jì)師、軟件工程師、創(chuàng)作者和AI愛好者更喜歡在個(gè)人電腦上工作。問題在于，目前AI的大部分開發(fā)都需要在云端進(jìn)行，涉及大量的數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算，而這對很多人來說并不方便。
幸運(yùn)的是，Windows系統(tǒng)中的WSL 2（Windows Subsystem for Linux）提供了解決方案。這是一個(gè)虛擬化環(huán)境，可以在Windows上運(yùn)行第二操作系統(tǒng)，并支持Docker容器。通過確保AI技術(shù)能夠在PC上的WSL 2環(huán)境中運(yùn)行，我們可以將云端的計(jì)算能力帶到個(gè)人電腦上。
我們正在努力推動(dòng)這一轉(zhuǎn)變，我認(rèn)為這就是正確的解決方案，我感到非常興奮，開發(fā)者們能夠利用Windows加上WSL 2在本地運(yùn)行AI模型。
記者：發(fā)布會(huì)宣布了諸多進(jìn)展，對于那些可能對AI缺乏了解的聽眾來說，你是否能用更簡單的方式解釋這些概念？
黃仁勛：作為一家科技公司，我們技術(shù)在影響并推動(dòng)未來的消費(fèi)者電子領(lǐng)域發(fā)展。昨天一個(gè)重要的宣布內(nèi)容是，我們推出了一個(gè)名為“Cosmos”的基礎(chǔ)模型。正如GPT專注于語言的基礎(chǔ)模型、Stable Diffusion專注于圖像，Cosmos是一種能夠理解物理世界的模型。
它可以理解摩擦力、慣性、物體存在感以及幾何和空間關(guān)系等物理屬性。這些是兒童都能理解的物理現(xiàn)象，但當(dāng)前的語言模型卻無法處理。我們相信需要一個(gè)能理解這個(gè)物理世界的基礎(chǔ)模型。
一旦Cosmos建立起來，它就能像GPT和Stable Diffusion那樣支持許多應(yīng)用。例如，您可以對Cosmos模型說，“告訴我這個(gè)房間里現(xiàn)在的情況”，它可以基于攝像頭看到的信息回答你。
總之，Cosmos是一個(gè)理解物理世界的模型。它的意義在于，只有讓AI理解物理環(huán)境，AI才能在現(xiàn)實(shí)世界中做出有意義的操作。自動(dòng)駕駛汽車需要理解物理世界，機(jī)器人也需要理解物理世界。因此，Cosmos這樣的模型是實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的起點(diǎn)。
就像GPT模型推動(dòng)了人工智能應(yīng)用的發(fā)展，Llama對于人工智能的各種活動(dòng)至關(guān)重要，而Stable Diffusion則激發(fā)了圖像和視頻生成模型的發(fā)展一樣，我們期望Cosmos能夠成為推動(dòng)下一波人工智能創(chuàng)新的關(guān)鍵。
記者：你提到了scaling law，特別是測試時(shí)間計(jì)算方面。但是計(jì)算成本變得非常昂貴，有些運(yùn)行需要耗費(fèi)數(shù)千美元。英偉達(dá)如何應(yīng)對這些高昂的成本？是否有解決方案可以讓推理計(jì)算更具成本效益？
黃仁勛：解決推理計(jì)算性能和成本問題的直接方法是提升我們的計(jì)算能力。這也是為什么我們推出了Blackwell GPU NVL 72，其推理性能相比Hopper提升了30到40倍。通過這種提升，我們將推理計(jì)算的單位成本降低了同等幅度，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心的其他開銷基本保持不變。
從歷史上看，計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步一直依賴于降低計(jì)算成本。過去20年，我們將邊際計(jì)算成本降低了約100萬倍，使得像機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)成為可能。同樣的趨勢也會(huì)發(fā)生在推理階段：通過不斷提升性能，推理成本將會(huì)繼續(xù)下降。
此外，我們還有一種方式。今天，許多測試時(shí)間計(jì)算階段的輸出會(huì)變成預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練模型的輸入數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會(huì)被用于后續(xù)的模型改進(jìn)，這種方法不僅降低了訓(xùn)練和推理的綜合成本，還能讓模型變得更加智能。當(dāng)然，這一過程需要時(shí)間。因此，這三種scaling law將會(huì)并存一段時(shí)間。
一方面，我們會(huì)努力提升所有模型的智能水平，另一方面，人們會(huì)不斷提出更加復(fù)雜的問題，并期待得到更加智能的回答，這個(gè)循環(huán)將會(huì)持續(xù)不斷地進(jìn)行下去。
記者：你提到英偉達(dá)正在增加以色列的投資，并在當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)展業(yè)務(wù)。您能談?wù)動(dòng)ミ_(dá)未來在以色列的計(jì)劃嗎？
黃仁勛：我們幾乎從全球各地招聘頂尖人才。目前，我們的公司在全球范圍內(nèi)收到了超過100萬份求職簡歷，而我們只有大約32000名員工。在以色列，我們從最初收購Mellanox時(shí)的約2000名員工，增加到現(xiàn)在的近5000名員工。英偉達(dá)是以色列增長最快的雇主之一。
在過去幾年里，以色列團(tuán)隊(duì)開發(fā)了NVLink、SpectrumX，我為團(tuán)隊(duì)感到自豪，但是今天沒有新的合作或投資宣布。
記者：我們注意到英偉達(dá)最新的旗艦顯卡RTX 5090和RTX 5080之間存在較大的性能差距。5090的核心數(shù)量是5080的兩倍，而價(jià)格也高出一倍。為什么會(huì)設(shè)計(jì)出這樣大的差距？
黃仁勛：原因很簡單，總有一些用戶想要“最好的”。如果我們提供稍差一點(diǎn)、便宜100美元的產(chǎn)品，他們也不在乎。對于他們來說，最重要的是品質(zhì)。當(dāng)然，2000美元的花費(fèi)不算小，但其價(jià)值是值得的。
但請記住，這些技術(shù)通常被用于家庭影院級的環(huán)境。這些用戶往往已經(jīng)在顯示器和音響系統(tǒng)上投入了上萬美元，因此他們也希望配備最好的GPU。我們的很多客戶都有這樣的需求，他們愿意為了獲得頂尖性能而投資更多。
記者：AI在PC游戲中越來越重要，你是否認(rèn)為未來傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)渲染會(huì)完全被AI生成的內(nèi)容取代？
黃仁勛：不會(huì)。還記得有人首次提出：“為什么不直接用ChatGPT生成一本書？”當(dāng)時(shí)內(nèi)部沒人預(yù)料到這一點(diǎn)。原因在于，你需要為它提供基礎(chǔ)，這就是條件反射的概念。
AI生成的內(nèi)容需要“條件”或“上下文”作為輸入，而這些條件的生成仍然需要傳統(tǒng)渲染技術(shù)。例如，在視頻游戲中，為了生成符合場景的AI內(nèi)容，系統(tǒng)需要先提供初步的幾何形狀、紋理和光照信息。這些信息構(gòu)成了AI生成內(nèi)容的“上下文”。
記者：毫無疑問，超大規(guī)模企業(yè)對產(chǎn)品的需求是存在的，能否具體說明一下貴公司在擴(kuò)大收入基礎(chǔ)、吸引企業(yè)客戶方面的緊迫感，尤其是在亞馬遜等公司開發(fā)AI芯片的背景下，政府建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中心以與超大規(guī)模云服務(wù)商競爭。你感受到的緊迫性有多強(qiáng)？能說明一下在企業(yè)和政府方面的需求或進(jìn)展嗎？
黃仁勛：我們的緊迫感源自于為客戶服務(wù)，我從不為某些客戶也在開發(fā)其他芯片而感到困擾。我們只是在做不同的東西。我很高興他們在云端使用NVIDIA，也很高興他們使用NVIDIA來開發(fā)他們的AI，我認(rèn)為他們做出了好的選擇。我們的技術(shù)發(fā)展速度非常快，每年性能翻倍，同時(shí)成本也幾乎減半，這比摩爾定律的速度還要快。
目前，企業(yè)的關(guān)鍵在于兩個(gè)行業(yè)的服務(wù)，軟件行業(yè)和解決方案工程師，后者幫助客戶將軟件適配到業(yè)務(wù)流程中。我們的戰(zhàn)略是與這兩個(gè)生態(tài)系統(tǒng)合作，幫助它們構(gòu)建具有自主能力的AI。
總之，過去一年我們在構(gòu)建自主AI工具包方面取得了很大進(jìn)展，現(xiàn)在關(guān)鍵是如何部署這些技術(shù)并加速應(yīng)用。
記者：你提到了Agent AI，像AWS、微軟、Salesforce這樣的公司，這些公司也有平臺，你們是如何合作的？
黃仁勛：我們不是一家虛擬企業(yè)公司，而是一個(gè)科技平臺公司。我們將構(gòu)建工具包、庫和模型。我們關(guān)注ServiceNow、SAP、Oracle、Synopsys、Cadence和西門子等公司，他們在垂直領(lǐng)域很專業(yè)，但他們并不希望將精力投入到計(jì)算層和AI庫的開發(fā)上。因此，我們?yōu)樗麄兲峁┝诉@一解決方案。
我們開發(fā)了NIM和NEMO技術(shù)，如果我們的CSP（云服務(wù)提供商）希望使用它們——實(shí)際上許多CSP已經(jīng)在使用了——他們可以用來訓(xùn)練他們的語言模型。我們?yōu)樾袠I(yè)創(chuàng)造了這些庫，這樣他們就不需要自己去做，不需要重復(fù)構(gòu)建這些東西了。
記者：你發(fā)布了Project DIGITS，你怎么看待非游戲PC市場中的一些最大未滿足的需求？
黃仁勛：DIGITS代表的是 “deep learning GPU intelligence training system”。Digits是一個(gè)面向科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的平臺，今天，他們使用PC、Mac或工作站來進(jìn)行這些工作。坦率地說，對于大多數(shù)人來說，用PC進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)，可能并不適合。
現(xiàn)在，我們有了一款小設(shè)備。它可以放在你的桌子上，像你與云端互動(dòng)一樣，它是無線的。它就像是你自己的私人數(shù)據(jù)中心。為什么你不想擁有類似的設(shè)備呢？你可以用它來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)。如果你一直在云端工作，云端的延遲非常高。所以，我們使得擁有個(gè)人開發(fā)環(huán)境變得可能。
這對科學(xué)家和學(xué)生們來說，你可以隨時(shí)讓系統(tǒng)保持運(yùn)行。我認(rèn)為，等待著Digits的是巨大的潛力市場，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢蚤_啟一個(gè)新篇章，它把世界上的計(jì)算機(jī)拋在后面。
記者：自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，與2017年相比，2025年行業(yè)有什么區(qū)別？2017年遇到的問題是什么？而2021年的技術(shù)創(chuàng)新是什么？
黃仁勛：首先，未來所有的移動(dòng)設(shè)備都會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在未來，大多數(shù)汽車你仍然可以選擇駕駛，但所有的汽車都有能力自動(dòng)駕駛。
5年前，這項(xiàng)技術(shù)是否能強(qiáng)大并不確定，但現(xiàn)在技術(shù)，傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和軟件技術(shù)已經(jīng)非常成熟。我認(rèn)為現(xiàn)在有太多證據(jù)表明，新一代汽車，尤其是電動(dòng)汽車，幾乎每一輛都承諾具有自動(dòng)駕駛能力。這些技術(shù)不再是實(shí)驗(yàn)性質(zhì)，而是正在廣泛落地。
特斯拉無疑是這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者之一，但我們也看到來自中國的創(chuàng)新正在快速崛起。例如比亞迪、小鵬、蔚來、小米等公司展示了非常先進(jìn)的技術(shù)水平。這些公司在汽車行業(yè)中設(shè)立了新的標(biāo)準(zhǔn)，證明了自動(dòng)駕駛和電動(dòng)車技術(shù)的潛力。
我認(rèn)為世界已經(jīng)發(fā)生了變化。雖然技術(shù)成熟的過程花費(fèi)了一些時(shí)間，我們的認(rèn)知也在不斷發(fā)展，但現(xiàn)在我認(rèn)為，自動(dòng)駕駛的未來已經(jīng)非常接近現(xiàn)實(shí)。
記者：問一個(gè)關(guān)于昨天宣布的新模型的問題，能否在智能眼鏡中運(yùn)行？
黃仁勛：我對能連接到云端的智能眼鏡感到非常興奮，它還涉及到你能夠連接到虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、可穿戴技術(shù)，這一切都非常酷。如果你沒有把大模型放在設(shè)備本身中，那么你就可以使用Cosmos在云端提供內(nèi)容，它的規(guī)模很小。因此，Cosmos成為了一個(gè)知識傳遞工具，它將知識轉(zhuǎn)移到一個(gè)更小的AI模型中。
之所以能做到這一點(diǎn)，是因?yàn)檫@個(gè)更小的AI模型高度專注，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的知識轉(zhuǎn)移。是的，你仍然可以蒸餾出更多、更小的模型。這也是為什么我們一開始會(huì)從構(gòu)建一個(gè)基礎(chǔ)模型開始，然后再逐步構(gòu)建更小的模型。這種方式使得整個(gè)模型架構(gòu)更加高效并減少失真。
記者：有關(guān)于貿(mào)易和關(guān)稅的問題，政策可能會(huì)影響到所有人，你對此有何擔(dān)憂嗎？
黃仁勛：我不擔(dān)心這個(gè)，我相信政府會(huì)為自己的貿(mào)易談判做出正確的決策。我們會(huì)根據(jù)情況做好自己能做的。
記者：AI目前的發(fā)展速度是可持續(xù)的嗎？是否有可能在短期內(nèi)保持這種增長？
黃仁勛：從我所知的情況來看，沒有任何物理限制阻礙這種發(fā)展。我們之所以能夠如此快速地推進(jìn)AI計(jì)算，是因?yàn)槲覀兙邆涓叨燃傻哪芰Γ何覀兡軌驅(qū)PU、GPU和主板整合在一起。
同時(shí)，我們還將所有的軟件和系統(tǒng)整合在一起。如果這需要由20家不同的公司來完成，并且需要相互集成，那會(huì)非常耗時(shí)。但因?yàn)槲覀冊谟布④浖拖到y(tǒng)層面都實(shí)現(xiàn)了一體化支持，所以我們可以非常高效地推進(jìn)系統(tǒng)的發(fā)展。
其次，由于我們能夠跨整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，性能的提升遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了僅靠晶體管密度提高所能實(shí)現(xiàn)的幅度。摩爾定律的進(jìn)展速度已經(jīng)放緩，但通過系統(tǒng)級的優(yōu)化，我們的整體性能提升依然非常顯著。
我認(rèn)為，這種發(fā)展沒有物理上的限制。隨著計(jì)算能力的提高，研究人員可以使用更多數(shù)據(jù)訓(xùn)練更大的模型。同時(shí)，合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)（synthetic data generation）也在持續(xù)擴(kuò)展。我們有三個(gè)scaling law ，它們共同推動(dòng)AI的發(fā)展，并且不斷降低成本。因此，我認(rèn)為AI計(jì)算的發(fā)展可以非常快速地持續(xù)推進(jìn)。
記者：你提到了英偉達(dá)與聯(lián)發(fā)科、臺積電等中國臺灣公司的合作，能否分享一下你在中國臺灣的業(yè)務(wù)計(jì)劃？
黃仁勛：我們在中國臺灣有很多員工，我們的辦公樓已經(jīng)不夠用了，我需要找到解決辦法。
我們與聯(lián)發(fā)科在多個(gè)領(lǐng)域有合作，其中包括自動(dòng)駕駛相關(guān)的軟件開發(fā)。我們還共同開發(fā)了一款集成芯片，將CPU和GPU無縫結(jié)合。聯(lián)發(fā)科的團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)芯片時(shí)與我們密切合作，做得非常出色。事實(shí)上，這款芯片的硅片第一次流片就非常成功，展現(xiàn)了聯(lián)發(fā)科在低功耗芯片方面的卓越能力。我們非常高興能與他們合作。
記者：關(guān)于教育方面，我想知道學(xué)校和學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些知識和技能，以應(yīng)對未來的發(fā)展需求？
黃仁勛：我這一代人是第一代必須學(xué)習(xí)如何使用計(jì)算機(jī)來完成科學(xué)工作的群體。在我們之前，人們只使用計(jì)算器、滑尺和紙筆。而我的一代人學(xué)會(huì)了用計(jì)算機(jī)編寫軟件、設(shè)計(jì)芯片以及模擬物理現(xiàn)象。我們用計(jì)算機(jī)完成了我們的任務(wù)。
下一代人將是第一批學(xué)習(xí)如何使用AI完成工作的群體。AI就是新一代的計(jì)算機(jī)，每個(gè)領(lǐng)域都需要學(xué)習(xí)如何使用它。無論是生物學(xué)、農(nóng)業(yè)、化學(xué)還是量子物理學(xué)，AI都將成為不可或缺的工具。未來的每個(gè)學(xué)生將需要學(xué)習(xí)如何使用AI，就像今天的學(xué)生必須學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)一樣。這種轉(zhuǎn)變說明了AI革命的深遠(yuǎn)影響。
AI不僅僅是關(guān)于大型語言模型，它將成為未來幾乎所有領(lǐng)域的一部分。這是一項(xiàng)極具變革性的技術(shù)，發(fā)展速度非常快。我非常感謝你們對這個(gè)領(lǐng)域的興趣，以及您們對推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的支持。
如果你觀察計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域的摩爾定律曲線，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它實(shí)際上已經(jīng)開始減速了。但隨著AI的加入，整個(gè)行業(yè)得到了極大的推動(dòng)，性能提升進(jìn)入了指數(shù)增長的軌道。
現(xiàn)在，幀率已經(jīng)達(dá)到了每秒200、300甚至400幀，同時(shí)所有的圖像都實(shí)現(xiàn)了光線追蹤，效果極其美觀。AI技術(shù)徹底改變了計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域的增長趨勢，我們正在見證一條全新的指數(shù)增長曲線。這不僅僅局限于計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域，它幾乎影響了每一個(gè)行業(yè)。
這就是為什么我們的行業(yè)會(huì)發(fā)生如此迅速的變化，而其他行業(yè)也會(huì)隨之快速變革的原因。
（文章來源：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道）
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