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XM外汇行业评论：
资料来源：6月 11 日，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋法国巴黎 VivaTech 大会，「GTC」 的主题演讲。
说出来你可能不信，
分享嘉宾：黄仁勋，英伟达创始人兼 CEO。
从某种意义上讲，
责编| 金木研 排版| 沐言
XM外汇消息：
第 9016篇深度好文：10003字 | 25 分钟阅读
宏观趋势
事实上，
笔记君说：
6月11日，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋出现在法国巴黎的 VivaTech 大会，带来他标志性的 GTC 主题演讲。
黄仁勋再次以一场横跨AI、计算架构、人形机器人与工业未来的长篇演讲，宣告“AI驱动的新工业革命已经到来”。
XM外汇财经新闻：
演讲中，黄仁勋用一台价值300万美元、重达两吨的GB200串联起AI工厂、Agent智能体、人形机器人、数字孪生和量子计算等关键概念，提出AI不仅是软件，更是新的生产力核心。
相较以往，这场演讲更具工程实感与系统性构想，将软硬件、生态与国家基础设施整合成一个宏大的产业图景，不仅展示英伟达技术栈的野心，也揭示未来十年AI社会化部署的路径。
以下为黄仁勋演讲，正文有所删减。
很多人不知道，
一、AI 已进入Agent时代
尤其值得一提的是，
Agent智能体是一个非常不可忽视的事情。
但实际上，
正如诸位所知，起初，利用预训练模型时，人们说，“它会产生幻觉。”“它会编造资料。”“它无法获取最新的新闻和数据信息。”
所有这些事情，诸位知道的，为什么它要试图弄清楚如何加法或者计算计数数字并相加？为什么它不直接用计算器？
据业内人士透露，
因此，所有与智能相关的能力——每个人都能提出批评，但这完全正确，由于大家大致了解智能是如何运作的。
令人惊讶的是，
但这些技术正在全球范围内被开发建设：它们全部汇聚在一起，从增强检索生成到网络搜索，再到多模态理解，这样诸位就接受阅读PDF文件、访问网站，查看图片和文字、听视频，观看视频，然后将所有这些理解融入诸位的语境中。
诸位现在当然也接受理解几乎任何事物的提示。
XM外汇快讯：
诸位甚至接受说，“我要问诸位一个困扰，但从这张图片实行。”我接受说：“从这个实行，先从这段文字实行再回答”，回答困扰或执行我要求诸位做的事。”然后它会自行推理、计划和自我评估。
尤其值得一提的是，
所有这些能力现在都已整合，诸位接受看到它们在市场上随处可见。具代理性的人工智能是真实存在的。自主智能是从一次性人工智能迈出的巨大飞跃。
说出来你可能不信，
一次性人工智能是必要的基础，它让小编能够教会智能体如何成为智能体。
换个角度来看，
诸位需要具备一定的知识基础和推理能力，才能具备可教性。
据业内人士透露，
预训练关乎人工智能的可教性。后训练、强化学习、监督学习、人类示范、上下文给予、生成式人工智能，所有这些正在融合，形成如今的智能代理人工智能。
XM外汇专家观点：
让小编来看一个例子。它基于Perplexity（人工智能搜索引擎）构建。
尽管如此，
人工智能代理是数字助理。
概括一下，
基于提示，它们进行推理并将困扰分解为多流程计划。它们利用合适的软件，与其他代理协作，并利用记忆中的上下文在NVIDIA 加速系统上正确执行任务。
一切从一个轻松的提示实行。让小编请 Perplexity 帮忙在巴黎开一家餐车。
首先，Perplexity 代理通过提示进行推理并制定计划，然后调用其他代理利用多种软件帮助处理每个流程。
XM外汇行业评论：
市场研究员阅读评论和报告，以发现趋势并分析竞争市场。
说到底，
一名运营策划人员制定了包含每个细节的发射时间表：从购买设备到获取正确的许可。
每个代理的工作汇集成最终的方案提案。
更重要的是，
一切都始于一个轻松的提示。一个提示，就像那样的一个提示，在原始聊天机器人中，可能只会生成几百个标记。
事实上，
但现在只需一个提示，交给代理去处理困扰，它生成的标记数量必定多出一万倍。
XM外汇财经新闻：
这就是为什么需要Grace-Blackwell系统 （它将普通计算机转变为强大的超级计算机）的原因：这就是为什么小编需要性能以及系统在代际之间有更大提升的原因。这就是 Perplexity 构建他们的智能代理的方法。每家公司都必须构建自己的智能代理。
综上所述，
这太棒了，诸位将会从OpenAI、Gemini（谷歌母公司Alphabet下设立的人工智能实验室）、微软 Copilot、Perplexity、Mistral （由前DeepMind和Meta Platforms（META.US）的研究人员组建的致力于构建大型通用人工智能（AGI）模型的初创公司）等平台招聘代理。也会有为诸位量身打造的代理。他们可能会帮助诸位规划一次假期，或者诸位知道，去做一些研究，诸如此类。
然而，如果诸位想创办一家公司，诸位将需要专用的代理和专用的软件，以及利用专用的软件和专用的技能。那么困扰是，诸位如何构建这些代理？
说出来你可能不信，
因此，小编为诸位创建了一个平台。小编创建了一个框架和一套软件供您利用，还有一大批合作伙伴帮助您实现目标。
反过来看，
这一切从最底层实行，最底层：我之前提到的推理模型能力。NVIDIA 的 NeMo、NeMotron推理大型语言模型是世界一流的。
综上所述，
小编有 NeMo Retriever，这是一款多模态搜索引擎。语义搜索引擎。令人难以置信。小编构建了一个蓝图，一个可运行的演示，基本上是一个通用智能体。小编称之为 IQ，AI，AIQ。
XM外汇资讯：
最上层，小编有一套软件，允许诸位引入一个代理：
一个通用代理，整理数据来教它；
反过来看，
评估它，设定稳妥边界，监督训练它，利用强化学习直到部署；
不可忽视的是，
保持稳妥，确保保障。
XM外汇专家观点：
这套软件包已经集成，这些库也已集成到 AIOps （智能运维）生态系统中。诸位也接受直接从小编的网站下载。但它主要集成在 AIOps 生态系统中。基于此，诸位接受创建自己的专属代理。
说出来你可能不信，
现在的困扰是，如何部署这个？由于正如我之前提到的，NVIDIA 的计算资源存在于公共云中。有区域云，小编称之为 NCP。这里，比如说 Mistral。
不可忽视的是，
诸位可能由于稳妥需求和数据原因拥有私有云。
那么困扰是，诸位如何运行所有这些？有时它们位于不同的地方，由于这些都是微服务：这些是能够相互交流的人工智能，它们显然接受通过网络相互通信。
那么，如何部署所有这些微服务呢？现在，小编有了一个很棒的系统。
反过来看，
我很高兴能为大家宣布这一消息。这就是小编的DGX Lepton。DGX Lepton，诸位现在看到的是各种不同的云。
这你可能没想到，
这里是Lambda云（由亚马逊云科技给予的一项无服务器计算服务），AWS 云（是亚马逊给予的是全球最全面、应用最广泛的云平台，从全球数据中心给予超过 200 项用途齐全的服务），诸位知道的。这是诸位自己的开发者机器，诸位自己的系统：接受是一台 DGX 工作站。NeBS（网络设备构建系统）、Yotta（一家给予数据基础设施的公司）、Nscale （英国AI云服务给予商）。可能是 AWS，也可能是GCP （通用计算机程序）。NVIDIA 的架构无处不在。
概括一下，
因此，您接受决定在哪里运行您的模型。
总的来说，
诸位通过一个超级云来部署它，以致它是一个云中之云。
XM外汇消息：
一旦诸位让它运行起来，一旦诸位将这些NIMs 部署到 Lepton 中，它就会在诸位勾选的各种云上托管和运行。一种模型架构，一次部署，随处运行。诸位甚至接受在这台小小的机器上运行它。
很多人不知道，
这是我最喜欢的小机器。
据业内人士透露，
小编在 2016 年建造了一台人工智能超级计算机。它被称为 DGX-1。
与其相反的是，
它是我刚才提到的所有技术的第一个版本。八个 Volta GPU 通过 NVLink （NVLink是英伟达开发并推出的一种总线及其通信协议）互联。小编花费了数十亿美元来建造它，而在小编宣布它的那一天：DGX-1，没有客户。没有兴趣，没有掌声。
事实上，
以致小编还是造了它。谢天谢地，是一家年轻的公司，一家初创企业：旧金山的一家非营利初创公司看到这台电脑时非常高兴，他们说：“小编能要一台吗？”我当时想：“天哪，小编卖出一台了。”
但实际上，
但后来我发现那是一家非营利组织。然后我把一台 DGX-1 放进了我的车里，带到了旧金山。那家公司的名字叫 OpenAI。
通常情况下，
想象一下诸位拥有Lepton。它就在诸位的浏览器中，诸位开发了一个人工智能代理，想在这里运行它：其中一部分诸位想在 AWS 上运行，还有一部分诸位想在其他地方运行，知道吗？在某个区域云中。
诸位利用Lepton，部署诸位的 Helm Chart，它就神奇地出现在这里。
总的来说，
以致小编正在为 Lepton 做这件事，但接下来：Hugging Face 和 NVIDIA 已经将 Lepton 连接在一起。
因此，每当诸位在 Hugging Face 上训练模型时，如果诸位想将其部署到 Lepton：并直接部署到 Spark，也没困扰。
XM外汇财经新闻：
只需轻轻一击。无论诸位是在训练还是推理，小编现在都已接入Hugging Face，Lepton 将帮助诸位决定部署位置。
二、AI工业革命与数字孪生
综上所述，
这是梅赛德斯-奔驰及其在 Omniverse （NVIDIA Omniverse是NVIDIA旗下基于NVIDIA RTX和皮克斯Universal Scene Deion（USD）的图形和仿真模拟产品）中构建的工厂数字孪生。
这是舍弗勒及其在 Omniverse 中构建的仓库数字孪生。
反过来看，
这是诸位们在法国的火车站：在 Omniverse 中构建他们火车站的数字孪生。
不妨想一想，
这是丰田在 Omniverse 中构建他们仓库的数字孪生。
需要注意的是，
当诸位在 Omniverse 中构建这些仓库和工厂时，诸位接受设计它，诸位接受规划它，诸位接受改变它。
XM外汇财经新闻：
在绿地环境中它很棒，在棕地环境中也很棒。诸位接受在实际搬动和调整之前模拟其效果，避免发现它并非最优。
不可忽视的是，
因此，在数字孪生中实现一切数字化的能力是令人难以置信的。但困扰是，为什么数字孪生必须看起来像照片一样真实？为什么它必须遵守物理定律？
原因是小编最终希望成为一个数字孪生体，让机器人能够学习如何作为机器人执行。而机器人依赖光子来实现其感知系统。这些光子是通过Omniverse 生成的。
机器人需要与物理世界互动，这样它才能知道自己是否在做正确的事情，并且能够……
说到底，
学会如何正确地去做，因此这些数字孪生必须看起来真实，行为也要逼真。明白了吗？这就是构建 Omniverse 的原因。
不可忽视的是，
这是一个聚变反应堆的数字孪生。这是一件极其繁琐的仪器，正如诸位所知：没有人工智能，下一代聚变反应堆是不可能实现的。
可能你也遇到过，
小编今天宣布，小编将在欧洲这里建设世界上第一个工业人工智能云。我要宣布——是的。
这些工业人工智能云，确实是大量的计算资源……云端有大量的计算机。然而，它在性能和稳妥性方面的要求根本不同。以致我将在周五向大家详细介绍。
今天我只是先卖个关子。但这个工业云将用于设计和仿真。虚拟风洞，诸位只需把车开进去，就能看到它的表现。
站在用户角度来说，
开门、开窗、改变设计，所有执行完全实时进行。
通常情况下，
正如诸位所知，小编已经在这里待了很长时间。NVIDIA 已有 33 年历史。小编第一次来到欧洲，是在工作站和产品数字化兴起的时候。
现在正处于数字孪生革命时期，欧洲有大约两万亿美元的生态系统，小编与之合作……并且有幸为其给予接受。
XM外汇专家观点：
由此产生的是一场正在发生的新革命。
XM外汇快讯：
正如诸位所知，所有会动的东西都将是机器人。所有会动的东西都将由人工智能驱动。而汽车是最明显的下一个领域。
但实际上，
英伟达打造用于训练模型的人工智能超级计算机：用于Omniverse 数字孪生的人工智能超级计算机。小编还为机器人本身打造人工智能超级计算机。
XM外汇行业评论：
无论是在云端：用于 Omniverse，还是在汽车中，小编都给予完整的技术栈，包括计算机本身，以及运行在这台计算机上的执行系统。
容易被误解的是，
这台计算机高速且传感器丰富，必须具备用途稳妥性。在任何情况下都绝不能完全失效。因此，稳妥要求极高。
有分析指出，
现在小编有了一个令人难以置信的模型，运行在其之上。这个运行在其之上的模型是一个变换器模型。
它是一个推理模型，能够接收传感器输入：诸位告诉它诸位想做什么，它就会带诸位去那里。接收像素输入并生成路径规划输出。以致它是一个基于变换器的生成式人工智能模型。
十亿辆汽车上路，平均每年行驶一万英里，一万亿英里。自动驾驶的未来显然是巨大的，它将由人工智能驱动和接受。
换个角度来看，
这是下一个巨大的机遇，小编正在与全球众多大型且卓越的公司合作，使这一切成为可能。在小编所有与自动驾驶相关的工作中，稳妥始终是核心。
小编对小编的HALOS系统感到非常自豪。它始于芯片的架构，然后是芯片设计和系统设计，执行系统、人工智能模型以及软件开发的方法论，小编测试的方法，从训练模型的方法到为模型给予的数据，再到评估模型的方法。
尽管如此，
NVIDIA 的 HALOS 系统以及小编的自动驾驶稳妥团队和能力在全球享有盛誉。这台计算机是第一台软件定义的计算机。
XM外汇报导：
全球首个完全 100%软件定义的、由人工智能驱动的软件，面向自动驾驶汽车的增强现实人工智能驱动堆栈。小编已经从事这项工作将近十年了，这一能力享誉全球，我对此感到非常自豪。
其实，
汽车行业正在发生的变化，同样也正在一个新兴产业中上演。
换个角度来看，
正如我之前提到的，如果诸位能根据提示生成视频，如果人工智能能够感知，它就能推理，还能生成视频、文字和图像，刚才提到的汽车、路径、方向盘路径，为什么它不能同时产生局部运动能力和关节活动能力？
据业内人士透露，
因此，人工智能彻底改变机器人领域最难困扰之一的基本能力即将到来。
不妨想一想，
类人机器人将成为现实。小编现在知道如何构建这些东西，训练这些东西，以及执行这些东西。
令人惊讶的是，
人形机器人可能将成为有史以来最大的产业之一，这需要那些懂得制造东西的公司，制造具有非凡能力的东西。这指的是欧洲国家。世界上许多产业都基于这里。我认为这将是一个巨大的机遇。
假设全球有十亿台机器人。拥有十亿机器人是一个非常合理的想法。那么，为什么这还没有发生呢？原因很轻松。
说出来你可能不信，
如今的机器人编程太繁琐。只有最大的公司才能负担得起安装机器人。让机器人学习，编程使其执行完全正确的执行。保持足够的包围以确保稳妥。这就是为什么世界上最大的汽车公司都配备了机器人。
不可忽视的是，
它们体积足够大，工作足够重复。确实，行业已经达到足够的规模，接受在这些工厂部署机器人。几乎所有中小型企业都是如此，无论是夫妻店、餐馆、商店还是仓库。
正当小编在讨论自主智能时，小编现在拥有能够通过教学学习的人形智能，利用的软件包与Nemo 软件包。
然而，
NVIDIA HERE同样是建立在三层堆栈之上。小编打造了这台计算机，名为 Thor 计算机。开发套件看起来大致是这样的。这是一台完全自给自足的机器人电脑。
XM外汇快讯：
开发套件放在诸位的桌面上。这些都是传感器，内部是一颗小型超级计算机 Thor 芯片。
有分析指出，
这就是 Thor 处理器。上面是为机器人设计的执行系统。此外，变换器模型接收传感器数据和指令并进行转换，生成飞行路径或轨迹，以及手臂关节的运动控制，当然还有诸位的腿部关节运动控制。
XM外汇快讯：
现在，人形机器人面临的最大挑战是训练所需的数据量非常、非常难以获取。
请记住，
那么困扰是诸位如何做到这一点？处理这个困扰的方法是回到Omniverse，一个遵循物理定律的数字孪生世界。
这是小编 XM外汇官网 正在做的一项令人难以置信的工作。小编开发了计算机来模拟，来训练它们。
XM外汇报导：
全球正在建立大量的人形机器人公司。他们都看到了彻底变革这一新领域的巨大机遇。接受说是一种新设备，进展非常迅速。它们学习的方法是在一个虚拟世界中学习，而这个虚拟世界必须遵守物理定律。
反过来看，
一场工业革命已经实行。下一波人工智能浪潮已经实行。
XM外汇消息：
Grek 是机器人技术现阶段可能实现的完美范例。教机器人执行所需的技术，进行模拟，当然，一个令人难以置信的机器人现在就展现在小编面前。小编有实体机器人，也有信息机器人——小编称它们为代理。
下一波人工智能已经实行。推理工作负载的爆炸式增长。它基本上将呈指数增长。利用推理的人数已经从八百万增加到八亿。仅仅几年时间就增长了一百倍。
Token（令牌）生成的提示数量，正如我之前提到的，从几百个标记到几千个标记，当然，小编现在比以往任何时候都更多地利用人工智能，比以往任何时候都更多。
以致，小编需要一台专门为思考设计的计算机，专为推理设计，这就是 Blackwell，一台思考机器。
这些Blackwells 将被用于新型数据中心，本质上是人工智能工厂，专为一件事而设计，这些人工智能工厂将生成Token，这些Token将成为诸位的食物。
总的来说，
真正令人难以置信的是，我很高兴看到欧洲正在全力投入人工智能。这里建设的人工智能基础设施将在未来几年内增加一个数量级。
通常情况下，
三、量子计算的拐点与CUDA-Q
量子计算正处于一个转折点。
简要回顾一下，
1995 年发明了纠错算法。2023 年，近 30 年后，谷歌展示了世界上第一个逻辑量子比特（“逻辑量子比特”（Logical Qubit）是量子计算领域的核心概念，其设计目的是处理量子比特在实际应用中面临的噪声、退相干等困扰）。
从那以后，几年过去了，逻辑量子比特（由大量带有纠错的物理量子比特组成）的数量也有所增加。
简要回顾一下，
然后，逻辑量子比特的数量实行增长，就像摩尔定律一样，我完全接受预期每五年逻辑量子比特数量增加十倍。每十年逻辑量子比特数量增加一百倍。
说出来你可能不信，
这些逻辑量子比特将具备更好的错误纠正能力：更加稳健，性能更高，更具弹性，当然将继续具备可扩展性。量子计算正达到一个拐点。
来自XM外汇官网：
在未来几年内，或者至少在下一代超级计算机中，每一个都会分配一个量子处理单元（QPU），并且 QPU 会连接到 GPU。
很多人不知道，
量子处理单元当然会执行量子计算，而 GPU 则用于预处理：用于控制和纠错，这里计算极其密集，包括后期处理等。
换个角度来看，
在这两种架构之间，就像小编加速了CPU 一样，现在有了 QPU 与 GPU 协同工作，推动下一代计算的发展。
今天小编宣布，小编的整个量子算法堆栈现已在 Grace Blackwell 200 上实现加速。加速效果令人难以置信。
XM外汇快讯：
小编以多种方法与计算、通信和量子计算行业合作。
其中一种方法是利用cuQuantum（加速量子计算的软件开发软件包）来模拟量子比特，或模拟运行在这些量子计算机上的算法。基本上是利用经典计算机来模拟或仿真量子计算机。
需要注意的是，
在另一个极端，极其不可忽视的是 CUDA-Q：基本上是发明了一种新的 CUDA（CUDA是英伟达公司设计研发一种并行计算平台和编程模型），将 CUDA 扩展到量子经典领域。
这样，在量子计算机到来之前，基于 CUDA-Q 开发的应用接受以模拟方法运行，或者在量子计算机到来后以协作方法运行：一种量子经典加速计算方法。
今天小编宣布CUDA-Q 已可用于 Grace Blackwell。
XM外汇财经新闻：
这里的生态系统极为丰富，当然欧洲在科学领域深厚，在超级计算专业知识方面深厚，在这一领域有着深厚的传承。
更重要的是，
在这里看到量子计算的进展并不令人惊讶。在未来几年，小编将看到一个真正精彩的转折点。
综上所述，
2012 年，小编与开发者合作，研究一种称为深度学习的新型算法。它促成了AI的AlexNet （深度卷积神经网络）大爆炸：2012年。在过去大约 15 年里，人工智能取得了令人难以置信的飞快进展。
简而言之，
第二波人工智能，是过去五年左右小编大多数人都在讨论的生成式人工智能。它是多模态的，意味着人工智能能够同时学习图像和语言。
据业内人士透露，
因此，诸位接受用语言提示它，它就能生成图像。人工智能具备多模态能力以及翻译和生成资料的能力，推动了生成式人工智能的革命。生成式人工智能，即生成资料的能力，对小编的生产力至关不可忽视。
其实，
小编正在开启新一波的人工智能浪潮。在过去的几年里，小编见证了人工智能能力的巨大进步。从根本上说，智能就是理解、感知、推理和规划任务：
换个角度来看，
如何处理困扰，然后执行任务。感知、推理、规划，智能的基本循环。它使小编能够应用一些先前学到的规则来处理小编从未见过的困扰。
这就是为什么聪明人被认为聪明，由于他们能够将一个繁琐的困扰一步步拆解，推理如何处理困扰，或许还会进行研究：
但实际上，
也许去学习一些新知识，寻求帮助；
利用软件，逐步处理困扰。
反过来看，
我刚才描述的这些话，基本上今天通过所谓的代理型人工智能是可能实现的。我马上会给诸位展示更多资料。
XM外汇消息：
现在，生成能力正在生成运动，不是生成视频，也不是生成图像或生成文本；这项人工智能生成了运动能力，即行走能力或者伸手抓取某物，利用软件。
让人工智能具备实体形态的能力，基本上就是机器人技术。这些能力，是实现智能体的基础技术。它们基本上是信息机器人和具身人工智能：物理机器人，这两项基本能力现在已经到来。
人工智能的时代真是令人非常兴奋。但这一切，都是从GeForce实行的。而 GeForce 带来了计算机图形技术。这是小编曾经开发的第一个加速计算应用。
计算机图形技术的发展令人难以置信。GeForce 将 CUDA 推向世界，使火星机器学习研究人员和人工智能研究人员能够推动深度学习的发展。
总的来说，
随后，深度学习彻底改变了计算机图形技术，使小编能够将计算机图形提升到一个全新的高度。
XM外汇财经新闻：
这是全新的 GeForce。重达两吨，甚至两吨半。由 120 万个零件组成。大约 300 万美元。在 150 家工厂制造。200家技术合作伙伴与小编共同努力实现这一目标。
XM外汇认为：
可能是大约 400 亿美元的研发预算，现在正在向 GB300 迈进。它已经完全投入生产。
XM外汇报导：
这台机器被设计成一台思考机器。所谓思考机器，是指它能够进行推理。它有计划。它花很多时间自言自语，就像诸位一样。
综上所述，
小编大部分时间都在为自己的思维生成文字，在小编表达之前，为自己的思维生成图像。因此，思考机器实际上就是 Grace Blackwell 设计的架构目标。它被设计成一个巨大的 GPU。
与其相反的是，
我之以致这样比喻，是有充分理由的。GeForce 是一块 GPU，GB200 也是，它是一个巨大的虚拟 GPU。
据报道，
摩尔定律，半导体物理每三到五年只能带来大约两倍的性能提升。而小编需要的是 30 到 40 倍的性能提升，由于推理模型在自言自语。小编如何能在一代产品中实现 30 到 40 倍的性能提升？
不可忽视的是，
它不再是一次性完成的 ChatGPT，而是一个推理模型。
XM外汇认为：
当诸位自我思考时，它会生成更多的标记。诸位正在一步步地分解困扰。诸位在推理，尝试各种不同的路径。也许是思维链，也许是思维树。它正在反思自己的答案。
看到这些研究模型，反思答案时会说“这是个好答案吗？诸位能做得更好吗？”然后他们“哦，是的，我能做得更好。”
然后回去再多想想。因此，那些思考模型、推理模型达到了惊人的性能，但这需要更多的计算能力。
说到底，
小编现在确凿无疑地知道，人工智能是一种可能带来革命性变革的软件：改变每一个行业。
不妨想一想，
它能做到这些惊人的事情。这是小编所知道的。小编也知道，处理人工智能的方法与小编过去处理手写软件的方法根本不同。
机器学习软件的开发方法不同，运行方法也不同。系统的架构，软件的架构：完全不同。网络的工作方法，完全不同。访问存储的方法，完全不同。
以致小编知道这项技术接受做不同的事情：令人难以置信的事情，它是智能的。小编也知道它的开发方法根本不同：它需要新的计算机。
据相关资料显示，
真正有趣的是，这对各国意味着什么？对企业、对社会又意味着什么？这是小编近十年前就注意到的一个现象，而现在每个人都实行意识到这一点了：
事实上，这些人工智能数据中心根本就不是数据中心。它们不是传统意义上的数据中心，用来存储诸位接受检索的文件。
XM外汇用户评价：
这些数据中心并不存储小编的文件。它只有一个任务，且仅此一个任务：那就是生成智能标记，即人工智能的生成。
其实，
这些人工智能工厂，看起来像数据中心，由于里面有大量计算机。
XM外汇资讯：
没有人真正把他们的数据中心当作一个创收设施来考虑。我说了一句话，大家都说，“是的，我觉得诸位说得对。”没人会把数据中心当作一个创收设施来考虑。
说出来你可能不信，
但他们把自己的工厂，汽车工厂，看作是创收设施：他们迫不及待地想建另一座工厂，由于每当诸位建一座工厂，收入很快就会增长。诸位接受为更多人创造更多东西。
容易被误解的是，
这些人工智能工厂是创收设施，旨在制造Token。这些 Token接受被重新构造成多种行业的生产性智能，因此人工智能工厂现在已成为一个国家基础设施的一部分。
这就是为什么诸位看到我奔走于世界各地，与各国元首会谈的原因：由于他们都希望拥有人工智能工厂。他们都希望人工智能成为他们基础设施的一部分。他们希望人工智能成为他们的一个增长型制造业。
XM外汇认为：
这确实意义深远，我认为小编正在讨论的是：因此，催生了一场新的工业革命，由于每一个行业都受到了影响，同时也诞生了一个新兴产业。
据报道，
正如电力最初被描述和展示为一项技术时，后来发展成为一个新兴产业一样：它被理解为一项技术，但后来小编意识到它也是一个庞大的产业。然后是信息产业，小编现在称之为互联网。
更重要的是，
这两者都影响了许多行业，成为基础设施的一部分。小编现在有了一个新的产业——人工智能产业：它现在成为了被称为智能基础设施的新基础设施的一部分。每个国家、每个社会、每家公司都将依赖它。
简而言之，
*内容为作者独立观点，不代表笔记侠立场。
2025年7月13日-20日，由笔记侠发起的GBE（全球商业探索之旅）美国站“创新英雄之旅”，将围绕“AI和出海”这两大课题，以“科技创新英雄”和“出海创新英雄”为主题，给中国企业的AI和全球化经营带来借鉴思考。
尤其值得一提的是，
本次8天7晚的游学，笔记侠创始人&第五代企业家组织发起人柯洲带队。
站在用户角度来说，
本次游学期间，小编将带领中国各个领域的优秀企业家、创业者走进英伟达总部，与英伟达的核心高管进行学习交流智能商业时代的技术革命和商业革命，学习AI生产力。
必须指出的是，
链接全球先进思想，拓展中国商业边界。
现在，笔记侠也想邀请诸位，与小编同行。返回搜狐，查看更多
