黄仁勋:每家企业都像拥有一座金矿,掌握着丰富的业务数据。如果你的公司提供了一系列服务或产品,并且客户对这些服务和产品感到满意,同时提供了宝贵的反馈,那么你已经积累了大量有价值的数据。这些数据可能涉及客户信息、市场动态或供应链管理。长期以来,我们都在收集这些数据,拥有庞大的数据量,但直到现在,我们才真正开始从中提炼出有价值的洞见,甚至是更高层次的智能。
目前,我们对此充满激情。我们在芯片设计、缺陷数据库、新产品和新服务的创造,以及供应链管理中都运用了这些数据。这是我们首次采用以数据处理和精细化分析为起点的工程流程,通过构建学习模型,然后部署这些模型,并与数据收集的Flywheel平台相连,以获取更多的数据。我们公司正通过这种方式,使我们能够跻身于世界上最大的公司之列。这当然得益于我们公司大量采用人工智能技术,这些技术帮助我们完成了众多令人瞩目的成就。我相信,每家公司都在经历这样的变革,因此,我认为我们正处在一个非凡的时代。这个时代的起点是数据,以及对数据的积累和有效利用。
01开源与闭源的和谐共存
主持人:这真是太令人赞叹了,非常感谢。目前,关于闭源模型与开源模型之间的辩论正逐渐升温。开源模型是否能够迎头赶上?两者是否能够共存?或者最终是否会被一个单一的闭源巨头所主导?你对整个开源生态系统有何看法?它在大语言模型的发展中扮演了怎样的角色?未来又将如何发展?
黄仁勋:我们需要前沿的模型,尤其是那些能够开拓视野的先进模型。OpenAI和谷歌在这方面的工作至关重要,它们不仅拓展了技术边界,还帮助我们探索了新的可能性。然而,如果审视今年的情况,可能最重要的事件都与开源紧密相关,比如Llama 2、Llama 3、Mistral,以及Databricks团队所开展的DBRX项目。DBRX确实是非常酷的成果。它的酷之处在于,它激发了每一家企业的活力,使得任何一家公司都有可能转型为一家人工智能公司。你一定也注意到了这一点,我们在全球范围内都看到了这样的趋势。我们最近将Llama 3转化为了一个推理微服务,并且现在可以下载使用。你可以访问Hugging Face,当然还有Databricks,现在它已经被全球数百家公司所采纳。
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