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黄仁勋最新访谈
下面，我们来聊一下黄仁勋最新的万字访谈。这次他提到了通用人工智能AGI很快就会实现，他提到了10年内，算力的成本降低了10万倍，还有英伟达的护城河问题，以及他认为AI未来会如何发展。作为最具前瞻性的CEO之一，或许这次访谈，能够帮我们捕捉到未来AI发展的方向，提前发现投资机会，我们一起来看一下。
这次是黄仁勋做客投资人Brad Gerstner的Podcast，聊一聊未来AGI这个主题、英伟达的护城河、以及在黄仁勋眼里AI的发展方向。整个访谈一个半小时，阿吉肯定无法事无巨细的囊括，所以会挑其中的一些重点，分享给大家。
首先，Gerstner起了个头，说他会把AGI想象成一个私人助理一样，可以完美的了解我的喜好，帮我订酒店预约医生等。然后就把话题抛给了黄仁勋，问他看看当今世界的变化速度，你认为我们什么时候，才能拥有这样的一个私人助理？
黄仁勋认为，很快就会以某种形式出现。而且随着时间的推移，这个助理会越来越好。它会和所有的技术一样，一开始在某个地方非常有用，但并不完美，然后随着时间的发展，会变得越来越好。
黄仁勋指出，现在之所以变化变得越来越快，是因为我们重新发明了计算。过去十年，我们将计算的边际成本降低了10万倍。通过将CPU的一些任务，转移到了GPU,，通过新的架构、新的技术栈等。于是一切的事情都超过了摩尔定律的创新速度。
接下来，就聊到了英伟达的护城河。这里涉及一些相对专业的术语，阿吉尽量通过类比的方式来总结。很多人以为，如果有人发明了一种更好的芯片，他们就赢了，但事实是，英伟达花了十年时间，构建了从GPU到CPU、再到网络的完整堆栈，尤其是那些能够支持应用程序运行的软件和库。图中就是访谈中，给出的英伟达的全技术栈。
黄仁勋就说，马力确实很重要，但很不幸这些都是旧的想法，似乎改进系统的最佳方法就是制造越来越快的船。但却忽略了，AI不是人类在编程，机器学习不仅仅是软件，而是整个数据管道，整个机器学习的飞轮。随后他说，我们应该思考的是，如果设计一个系统，一个架构，能够让这个飞轮尽可能的高效。而不是让某个程序，某个环节变得更快。真正擅长构建GPU的人，不知道如何成立一家加速计算公司。这里就暗示，在黄仁勋眼里，英伟达是一个加速计算公司。
访谈中，他们还对比了英伟达和当初的英特尔。黄仁勋就指出，英特尔强悍的地方在于他们能够在x86的架构中，制造越来越快的芯片。将架构中的设计和出色的制造工艺结合，是他们杰出的地方。但是英伟达不同，GPU负责的是并行计算，并行计算并不需要单线性能非常卓越，但需要整体的成本效益更出色。这里面就涉及到，芯片中的控制单元如何更高效的指挥并行运算。黄仁勋还表示，如果没有他们特定的深度神经网络库，很多的程序都无法工作，算法才是英伟达真正擅长的事情。最终，英伟达想要做到那个无处不在的做市商，我们的任务就是提供一整个算力系统，能够加速你的AI任务，没别的。Gerstner就认为，这说明英伟达的护城河比3-4年前更深了。
最后，我想分享的是，黄仁勋设想的AI未来，而且这个AI未来似乎近在咫尺。主持人就问，你怎么能够保证，英伟达不会像互联网时代的思科一样，我们在过度投资，过度建造呢？他说，我们可以从第一性原理出发，未来人机交互的方式会完全不一样，未来所有的软件都会AI化，会自我学习。我们会有私人助理也会有数字员工。比如说我今天早上和员工们发了邮件，告诉他们未来的任务，我想要的结果，这和在ChatGPT上面要求AI没有区别。那么如果我们都知道，未来的软件都会被AI化，那么你现在有两个选择，要么投资新的，能够运行AI的基础设施，要么继续投资原有旧的设施。显然这不难选。
而如果你确定这就是未来的话，那么全球上万亿的数据中心是不是需要重新翻新一边。这是第一点，第二点是我刚刚讲的类似于数字员工，私人助理的问题，会需要有一个设施，来操作这些AI，全天候的运行，我称之为AI工厂，而今天，这一层设施根本不存在。所以问题就是这一层AI工厂，到底会有多大，目前还不知道，可能有几万亿美元。
听完这段采访，阿吉有很大的收获，第一大收获显然是对英伟达的护城河有了更深的了解。这强化了长期持有它的信心。但第二大收获，是采访改变了我对于软件的理解。现阶段，我们的软件应用，都是有人写出来的，然后在用的时候，它是静态的。明天的Excel，Word或者Photoshop，并不会比今天的更好用。版本更新之后，你反而还得花时间适应新的操作方式。未来，如果软件被AI化，那么它就可以学习你的使用习惯，不断揣摩你的意图，不断进步，在这之上可能还会有AI助理来帮你总结。重点是，这样的演变几乎是确定的。我们投资者值得持续关注和期待。
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下面，我们来聊一下黄仁勋最新的万字访谈。这次他提到了通用人工智能AGI很快就会实现，他提到了10年内，算力的成本降低了10万倍，还有英伟达的护城河问题，以及他认为AI未来会如何发展。作为最具前瞻性的CEO之一，或许这次访谈，能够帮我们捕捉到未来AI发展的方向，提前发现投资机会，我们一起来看一下。
这次是黄仁勋做客投资人Brad Gerstner的Podcast，聊一聊未来AGI这个主题、英伟达的护城河、以及在黄仁勋眼里AI的发展方向。整个访谈一个半小时，阿吉肯定无法事无巨细的囊括，所以会挑其中的一些重点，分享给大家。
首先，Gerstner起了个头，说他会把AGI想象成一个私人助理一样，可以完美的了解我的喜好，帮我订酒店预约医生等。然后就把话题抛给了黄仁勋，问他看看当今世界的变化速度，你认为我们什么时候，才能拥有这样的一个私人助理？
黄仁勋认为，很快就会以某种形式出现。而且随着时间的推移，这个助理会越来越好。它会和所有的技术一样，一开始在某个地方非常有用，但并不完美，然后随着时间的发展，会变得越来越好。
黄仁勋指出，现在之所以变化变得越来越快，是因为我们重新发明了计算。过去十年，我们将计算的边际成本降低了10万倍。通过将CPU的一些任务，转移到了GPU,，通过新的架构、新的技术栈等。于是一切的事情都超过了摩尔定律的创新速度。
接下来，就聊到了英伟达的护城河。这里涉及一些相对专业的术语，阿吉尽量通过类比的方式来总结。很多人以为，如果有人发明了一种更好的芯片，他们就赢了，但事实是，英伟达花了十年时间，构建了从GPU到CPU、再到网络的完整堆栈，尤其是那些能够支持应用程序运行的软件和库。图中就是访谈中，给出的英伟达的全技术栈。
黄仁勋就说，马力确实很重要，但很不幸这些都是旧的想法，似乎改进系统的最佳方法就是制造越来越快的船。但却忽略了，AI不是人类在编程，机器学习不仅仅是软件，而是整个数据管道，整个机器学习的飞轮。随后他说，我们应该思考的是，如果设计一个系统，一个架构，能够让这个飞轮尽可能的高效。而不是让某个程序，某个环节变得更快。真正擅长构建GPU的人，不知道如何成立一家加速计算公司。这里就暗示，在黄仁勋眼里，英伟达是一个加速计算公司。
访谈中，他们还对比了英伟达和当初的英特尔。黄仁勋就指出，英特尔强悍的地方在于他们能够在x86的架构中，制造越来越快的芯片。将架构中的设计和出色的制造工艺结合，是他们杰出的地方。但是英伟达不同，GPU负责的是并行计算，并行计算并不需要单线性能非常卓越，但需要整体的成本效益更出色。这里面就涉及到，芯片中的控制单元如何更高效的指挥并行运算。黄仁勋还表示，如果没有他们特定的深度神经网络库，很多的程序都无法工作，算法才是英伟达真正擅长的事情。最终，英伟达想要做到那个无处不在的做市商，我们的任务就是提供一整个算力系统，能够加速你的AI任务，没别的。Gerstner就认为，这说明英伟达的护城河比3-4年前更深了。
最后，我想分享的是，黄仁勋设想的AI未来，而且这个AI未来似乎近在咫尺。主持人就问，你怎么能够保证，英伟达不会像互联网时代的思科一样，我们在过度投资，过度建造呢？他说，我们可以从第一性原理出发，未来人机交互的方式会完全不一样，未来所有的软件都会AI化，会自我学习。我们会有私人助理也会有数字员工。比如说我今天早上和员工们发了邮件，告诉他们未来的任务，我想要的结果，这和在ChatGPT上面要求AI没有区别。那么如果我们都知道，未来的软件都会被AI化，那么你现在有两个选择，要么投资新的，能够运行AI的基础设施，要么继续投资原有旧的设施。显然这不难选。
而如果你确定这就是未来的话，那么全球上万亿的数据中心是不是需要重新翻新一边。这是第一点，第二点是我刚刚讲的类似于数字员工，私人助理的问题，会需要有一个设施，来操作这些AI，全天候的运行，我称之为AI工厂，而今天，这一层设施根本不存在。所以问题就是这一层AI工厂，到底会有多大，目前还不知道，可能有几万亿美元。
听完这段采访，阿吉有很大的收获，第一大收获显然是对英伟达的护城河有了更深的了解。这强化了长期持有它的信心。但第二大收获，是采访改变了我对于软件的理解。现阶段，我们的软件应用，都是有人写出来的，然后在用的时候，它是静态的。明天的Excel，Word或者Photoshop，并不会比今天的更好用。版本更新之后，你反而还得花时间适应新的操作方式。未来，如果软件被AI化，那么它就可以学习你的使用习惯，不断揣摩你的意图，不断进步，在这之上可能还会有AI助理来帮你总结。重点是，这样的演变几乎是确定的。我们投资者值得持续关注和期待。
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