今天小編分享的教育經驗：黃仁勳對話軟銀孫正義：打造AI代理和物理AI，強調企業必須在AI浪潮中找準定位，歡迎閲讀。
來源 | AI深度調查員 管理智慧
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文章僅代表作者本人觀點
比爾·蓋茨曾經説過，每個人都應該有一台 PC。史蒂夫·喬布斯則説，每個人的手裏應該有一部智能手機。現在我認為我們應該説，每個人都應該擁有一個 AI 代理。這樣，AI 代理可以幫助我們規劃旅行、度假，甚至教育
我認為有兩種AI類型：一是數字AI代理，可在辦公室中與員工協作；二是物理AI即機器人系統，将成為企業產品的重要組成部分
AI不同于傳統APP，它需要數據與專業知識的結合。無論你是藝術家、遊戲開發者還是研究員，只要擁有領網域專長，就能用專業知識來描述數據，訓練專屬的AI模型
2024年11月13日，在東京舉行的英偉達AI峰會（AI Summit Japan 2024）上，英偉達CEO黃仁勳與軟銀董事長孫正義共同宣布了一項重要合作:雙方将聯手在日本建設該國最大的AI基礎設施。
黃仁勳演講中表示，這将是世界首個全國性的AI網格系統，标志着電信網絡向AI網絡的革命性轉變。他以汽車產業為例説明AI變革的深度："未來的汽車公司将擁有兩家工廠：一家生產汽車，另一家生產用于汽車中的AI。
在對話環節中，兩位科技領袖強調：這是一次重要的產業革命機遇，AI将改變所有行業,企業應把握住AI時代機遇。AI 時代已經到來，正在改變全球的重工業和機器人技術。這是一個難以置信的時代。
演講文稿
你好，日本！歡迎參加 NVIDIA AI 峰會。
你剛才看到的一切都是模拟的，沒有動畫。NVIDIA 的核心是一家模拟技術公司。我們模拟物理、模拟虛拟世界、模拟智能。通過我們的模拟，我們幫助您預測未來。因此，NVIDIA 在很多方面構建了時間機器。
今天，我們将與您讨論一些最新的突破。但最重要的是，這是一個關于日本生态系統的活動。我們有許多合作夥伴：350 家初創公司、25 萬開發者、數百家公司。我們已經在這裏很長時間了。自公司成立以來，日本一直是我們非常重視的市場。
在日本，我們創造了許多"第一"。例如，我們的第一位遊戲開發夥伴是 SEGA 的著名開發者 Yu Suzuki，他将世嘉的 3D 遊戲移植到 NVIDIA GPU 上。這是首次有開發者使NVIDIA CUDA 構建超級計算機，即東京工業大學的 Subame 1.2，這讓我們得以用 GPU 推進科學計算。日本在許多方面都是第一個。也是在這裏，我們首次創建了移動處理器，為我們珍視的任天堂項目奠定了基礎。我們經歷了許多"第一次"，如今站在人工智能革命的起點，一個新的時代和非凡的技術變革即将到來。這個時刻充滿了興奮和關鍵性意義。
1、加速計算
NVIDIA 發明了加速計算。加速計算不會取代 CPU，事實上，我們幾乎是唯一不想更換 CPU 的計算機公司。相反，我們是增強 CPU，讓計算密集型任務解除安裝到 GPU 上。這樣，CPU 和 GPU 可以協同工作，充分發揮各自的優勢——CPU 擅長順序處理，而 GPU 擅長并行處理。我稍後會更詳細地讨論這一點。這種加速計算的模式對世界來説是全新的。僅靠 CPU 運行的計算模式已經存在了 60 年，從 1964 年起，我們大多數計算都在 CPU 上進行。然而，計算模式正在發生根本性變化。
為了實現這一點，不能只是把 CPU 上的順序軟體移到 GPU 上并行運行。我們需要創建大量新算法。就像 OpenGL 使得計算機圖形可以通過 GPU 加速一樣，我們必須為各領網域開發出大量特定的庫。目前公司擁有 350 個不同的庫，一些非常重要的包括：
KooLetho 用于加速光刻計算，幫助縮短芯片制造的時間周期，并推進半導體物理學的發展。KooDSS 是一個稀疏求解器庫，支持 5G 無線電堆棧實時運行。
CUDA-Q 用于量子模拟和量子電路模拟。Parabricks 支持基因測序。
UVS 是一個用于 AI 向量數據庫的庫。
KooPy numeric 是一個數值處理庫，已全面支持多 GPU 和多節點。
還有 KooDF、KuOpt、模量和KooDNN 等，用于不同的計算需求。特别是 KooDNN，用于深度神經網絡的處理，使得深度學習和人工智能在過去十年中得以 100 萬倍擴展，從而實現了諸如 chatGPT 等驚人突破。
2.軟體 2.0時代
從過去的 軟體 1.0（由程式員編寫算法代碼）到如今的 軟體 2.0（機器學習，通過 GPU 上的神經網絡實現的作業系統）已經發生了翻天覆地的變化。現代計算機的作業系統，如大型語言模型，能夠理解并生成智能信息，進行多模态操作。我們可以通過文本、語音、影像、視頻等數據模态來實現智能處理。例如，可以用文字解釋蛋白質的功能，描述化學品的特性，甚至控制機器人。這種能力正帶來新行業、新公司、新應用的"寒武紀大爆發"。有充分的證據表明，随着我們擴大模型規模，訓練數據量、數據的有效性和質量，以及智能的性能都得到了提升。每一年，業界都在将模型的規模擴大約兩倍，因此需要兩倍的數據量，進而需要四倍的計算資源。推動人工智能邁向更高計算資源需求的進程是非凡的。我們稱其為"縮放定律"，也就是"訓練縮放定律"。
訓練過程包括前訓練、訓練和後訓練。現在，後訓練階段還加入了合成數據生成的多種方法。訓練、前訓練和後訓練都在顯著擴展，我們将持續看到出色的成果。當 OpenAI 推出了 o1 版本時，向世界展示了一種新的推理模式。推理指的是您與 AI 互動，例如 ChatGPT。ChatGPT 只是初步嘗試，您可以問它問題，它會基于您的提示給出一個答案。然而，我們知道，思考往往不僅僅是一次性的，通常需要多個步驟和多個可能的答案，以便選擇最優的答案。
我們發明了許多不同的技術，使得随着計算量的增加，推理的性能也在提升。現在我們有了第二個"縮放定律"——"推理縮放定律"。不僅僅是生成下一個詞，而是涉及到思考、反思和規劃。這兩個同步的縮放定律将推動我們以非凡的速度提升計算能力。每當我們交付新一代產品和新架構時，都會顯著提升性能，并以相同比例降低功耗和成本。因此，提升性能與降低成本和能耗密切相關。随着全球繼續接受并擁抱人工智能，這也是我們的使命，我們有責任盡可能快地提高性能、擴大人工智能的應用範圍、提高其有效性、降低其成本和功耗。這也是我們采取一年周期進行更新的原因。
但是，AI 并不僅僅是一個芯片問題。這些 AI 系統非常龐大，我們稱之為 Blackwell 系統。Blackwell 不僅是 GPU 的名稱，還是整個系統的名稱。每個 Blackwell 芯片擁有 140 億個晶體管，由 TSMC 在其最先進的 4 納米節點制造出來。這些芯片通過每秒 10TB 的低功耗鏈路連接在一起，由 SK 海力士和美光的 HBM3E 存儲器支持，每秒運行 8TB 的數據傳輸。每個 GPU 還通過 envy 鏈接連接到 CPU 和其他 GPU，使得整個系統可以協同工作。
這個系統的設計允許 GPU 作為整體來工作。為了實現這一點，我們利用兩個 CX7 将 GPU 與成千上萬個其他 GPU 連接起來。同時，我們還需要 envy 鏈接來支持多 GPU 連接，形成一個大型計算機系統。一個機架中有 9 個 envy 鏈接交換機，72 台計算機通過這條主幹連接，這種連接稱為"Envy Link 主幹"。最終，我們能夠将 72 台計算機連接成一個大型 GPU，從軟體的角度來看，它是一個巨大的計算單元。這些機架中的每個系統都重達 3000 磅，功耗高達 120 千瓦。這個系統雖然不便攜，但非常強大。
這就是 Blackwell 系統的全部設計。它可以被配置為超級集群，或是完整的數據中心，可以通過這些交換機連接成千上萬甚至數十萬台計算機。其中一些是量子 InfiniBand 開關。如果您想打造專用的 AI 工廠，可以選擇 Nvidia Spectrum X，這是一種革命性的以太網系統，能夠集成到現有的以太網環境中。我們可以用這些技術構建 AI 超級計算機，将它們整合到企業數據中心、超大規模企業，或為邊緣設備進行配置。Blackwell 系統不僅強大，還具有極高的适應性，可以适應全球計算基礎設施的各個角落。這就是 Blackwell。當然，除了Blackwell 硬體本身，更重要的是其上運行的軟體。沒有這些軟體，這台計算機根本無法運作。每當您看到這些計算機采用液體冷卻和復雜布線時，您會不禁思考，如何為這樣一台強大的計算機編程？這就是 Nvidia 的軟體堆棧，包括 CUDA、鎳、Megatron 核心、TensorRT、LLM、Triton 等多年來開發的軟體，使得每個人、任何企業都可以在全球範圍内部署 AI 超級計算機。
3.軟體 2.0時代
當然，最重要的是我們的 AI 軟體，這讓用户可以輕松構建 AI。那麼，什麼是 AI？什麼是AI？
我們以多種方式談論 AI，但我認為有兩種類型的 AI 将非常受歡迎。我個人非常喜歡這兩種心智模型。第一個 AI 基本上是"數字 AI 工作者"。這些 AI 工作者能夠理解、計劃并采取行動。比如，它們可能被用于執行營銷活動、支持客户、制定制造供應鏈計劃、優化芯片設計、編寫軟體，甚至在藥物研發行業中擔任實驗室助理。它們甚至可以成為 CEO 的導師，或是所有員工的數字導師。
這些 AI 工作者，我們稱之為"AI 代理"，本質上就像是"數字員工"。就像員工一樣，我們需要對它們進行培訓。您需要創建數據來教它們關于公司的一切，訓練它們特定的技能，視需求而定。完成培訓後，您可以評估它們的表現，确保它們掌握了該學的内容。同時，您可以對它們進行保護，以确保它們只執行被要求的工作，不做任何超出指令範圍的事情。之後，您可以部署它們，提供來自 Blackwell 系統的算力支持，讓它們與其他代理協同工作，組成團隊來解決問題。你将會看到各類不同的代理。我們創建了若幹工具，使生态系統可以輕松為企業構建 AI 代理。Nvidia 本身并不提供直接的服務和最終產品，也不提供具體的解決方案，但我們确實提供技術來支持生态系統創建、交付和不斷改進AI。
其中一個工具就是 AI 代理生命周期平台Nemo。Nemo 提供涵蓋數據整理、訓練、微調、合成數據生成、評估和安全防護等各個階段的庫，這些庫已經集成到全球的工作流程和框架中。我們正與全球的 AI 初創公司、埃森哲、德勤等服務商合作，将這些工具帶給各大公司。同時，我們與 ServiceNow 等 ISV 合作，他們可以使用 ServiceNow 平台創建 AI 代理。未來，ServiceNow 将為用户提供大量可租用的 AI 代理，即數字員工，幫助解決實際問題。我們還與 SAP、Cadence、Ansys 和Snowflake 等全球公司合作，開發提升公司生產力的 AI 代理。這些代理能夠理解、推理、計劃并采取行動，它們是多個 AI 模型的集合或系統，而不僅僅是一個 AI 模型。Nemo 幫助我們構建這些代理，我們還創建了預先訓練的 AI 模型，稱為 NIM（Nemo 推理模型）。
這些 NIM 就像是微服務，實際上是"AI 打包件"。在過去，軟體被打包成盒子，通過 CD-ROM 分發。如今，AI 被打包在微服務中，軟體中包含智能。您可以與軟體對話，因為它理解您的意圖。您可以将此 AI 與其他 AI 相連接，組成一個代理，即 AI 代理。
4.AI 應用程式
讓我給你們舉個例子。Agentic AI 使用復雜的推理和迭代規劃來解決多步驟問題，從而改變了每個企業。AI 代理通過即時洞察幫助更快地啓動營銷活動，優化供應鏈運營，并幫助分析師分類漏洞，節省數億美元成本，将軟體安全流程從幾天縮短至幾秒。
Agentic AI 之所以如此強大，是因為它能将數據轉化為知識，将知識轉化為行動。例如，一個數字代理可以從信息密集的研究論文中提取見解。它是使用 NVIDIA AI 藍圖構建的，這些藍圖包含參考工作流程、開發工具包和 NIM 微服務，幫助用户快速構建和部署 AI 應用程式。AI 代理分為三部分：NEMO、NIMS 和藍圖。這些都是參考資料，以源形式提供給您，您可以随意使用它們來建立您的 AI 代理勞動力。雖然這些代理無法 100% 完成任何人的所有任務，但可以幫助完成 50% 的工作。與其認為 AI 會取代 50% 的人的工作，不如認為 AI 将為 100% 的人分擔 50% 的工作。人們經常問我，"AI 會搶走你的工作嗎？"我總是回答："AI 不會搶走你的工作，但别人使用的 AI 會搶走你的工作。"所以，請務必盡快開始使用 AI。
首先是數字 AI 代理，這些是純數字的 AI。第二種應用則是物理 AI。同樣的基礎技術現在可以用于機械系統，也就是我們所説的機器人。可以肯定的是，機器人技術将成為世界上最重要的行業之一。
到目前為止，機器人技術受到了一些限制。在全球範圍内，約 50% 的制造機器人產自日本，日本的公司如川崎、FANUC、安川和三菱等，構建了全球半數的機器人系統。雖然機器人極大地推動了制造業生產力，但它們的擴展性有限，原因在于它們的應用場景過于固定，缺乏靈活性，難以适應不同的場景和任務。
我們需要的是更加靈活、能夠自我适應和學習的機器人。這種新的 AI 技術可以應用于"具身 AI"或"物理 AI"領網域，即機器人技術。為了實現這一目标，我們需要建造三台計算機。第一台是訓練 AI 的計算機，就像我們此前讨論過的例子那樣。第二台是模拟 AI 的計算機，為 AI 提供一個可以練習、學習和從合成數據中獲取知識的環境。我們稱之為 Omniverse，這是我們的虛拟世界數字孿生物理 AI 庫，可用于創建物理 AI，即機器人技術。
一旦模型在 Omniverse 中經過驗證、訓練和評估，便可以将其部署到實際的物理機器人中。我們有一款專為機器人設計的處理器，稱為 Jetson Thor，這是一款專為類人機器人設計的處理器。就像有 Nemo AI 代理生命周期平台一樣，Omniverse 平台也能幫助創建 AI。在這個系統中，AI 能夠"看到"周圍的世界，通過視頻感知環境，然後根據指令生成關節運動。就像生成式 AI 一樣，我們可以将文本轉化為藥物的化學結構、發音動作等。我們認為，随着 Omniverse 和生成式 AI 技術的發展，人形機器人的時代已經到來。人形機器人技術為什麼如此困難呢？顯然，這是一項極具挑戰性的技術，但好處是非常顯著的。實際上，世界上可以廣泛部署的只有兩種機器人系統：自動駕駛汽車和類人機器人。因為我們創造了适應汽車和人類的世界，所以這兩種機器人可以在任何地方運作。這兩種技術的成熟時機已經到來，其潛在影響将是巨大的。
上周的機器人學習會議上，我們宣布了一個重要的新框架，稱為 Isaac Lab。Isaac Lab 是一個強化學習虛拟模拟系統，用于訓練人形機器人。我們創建了多個工作流來支持這一過程。
第一個是 Groot Mimic，這是一個框架，允許機器人通過人工演示學習任務。然後我們使用"網域随機化"方法來模拟環境，生成大量樣本，以便機器人學會泛化。
第二個是 Groot Gen，它利用 Omniverse 的生成式 AI 技術生成大量随機數據，并創造多種環境和任務，以幫助機器人學習和改進。
第三個是 Groot Control，這是一個模型蒸餾框架，能夠将機器人學到的所有技能和任務精簡為一個統一模型，從而執行多種運動技能。
5、物理 AI
因此，這些未來的工廠将會是精心策劃的機器人工廠，專門構建機器人的機械系統。讓我給大家展示一下。
物理 AI 不僅體現于自動駕駛汽車這樣的機器人，它們能夠在現實世界中安全導航，還包括執行復雜工業任務的機械手臂，甚至與我們并肩工作的類人機器人。未來的工廠和設施将由物理 AI 支持，能夠監控和調整其操作，甚至與我們交流。
NVIDIA 為開發者們提供了三台計算機，幫助他們創造物理 AI。這些模型首先在 DGX 計算機上進行訓練，然後使用 Omniverse 中的強化學習物理反饋對 AI 進行微調和測試。經過訓練的 AI 最終運行在 NVIDIA Jetson AGX 機器人計算機上。NVIDIA Omniverse 是一款基于物理的作業系統，用于物理 AI 模拟。機器人在 Omniverse 上的 Isaac Lab 中學習和微調技能，Isaac Lab 就像是一個機器人健身房。我們使用 Groot 工作流來生成多樣化的學習環境和布局，其中包括 GrootGen，用于生成不同的學習環境和布局；GrootMimic，用于生成大規模合成運動數據；以及 GrootControl，用于實現神經全身控制。
但這只是單個機器人的應用。未來的工廠将會編排一整個機器人團隊，并通過數千個傳感器監控整體運營。對于工廠的數字孿生體，我們提供了名為 MEGA 的 Omniverse 藍圖。通過 MEGA，工廠的數字孿生體中可以填充虛拟機器人及其 AI 模型，形成機器人的"智能大腦"。機器人可以感知環境、推理、規劃下一步行動，并最終将計劃轉化為實際操作。這些操作會由 Omniverse 中的世界模拟器在環境中進行仿真，結果則由機器人通過傳感器感知。基于傳感器仿真，機器人會決定下一步的動作，而 MEGA 則精确跟蹤整個工廠數字孿生體中所有内容的狀态和位置。
這種軟體在環測試引入了軟體定義的流程，使工業企業能夠在物理部署前，在 Omniverse 的數字孿生中模拟和驗證變更，從而大幅降低風險和成本。
6、重工業和機器人技術
AI 時代已經到來，正在改變全球的重工業和機器人技術。這是一個難以置信的時代。我們現在有兩種機器人系統：一種是數字 AI 代理，它們可以在辦公室中與員工協作；另一種是物理 AI，或者説是機器人系統，這些将成為公司產品的一部分。未來，企業将使用 AI 來提升員工的工作效率，同時利用 AI 來驅動其產品的銷售。
未來的汽車公司将擁有兩家工廠：一家生產汽車，另一家生產用于汽車中的 AI。這就是機器人革命。世界各地都在進行着這樣的活動，而我無法想象哪個國家比日本更适合引領這一機器人工智能革命。日本不僅創造了世界上一些最優秀的機器人，還擁有豐富的電子技術專業知識。
在日本，我們有許多合作夥伴，包括東京理學研究所、樂天、南岸直覺、NTT、富士通、NEC、名古屋大學、Kodoba Technologies等，他們正在開發大型語言模型。還有很多合作夥伴正在構建 AI 雲，例如 AI Clouds、AIST、SoftBank、櫻花互聯網、GMO 互聯網集團、Hi-Rezo、KDDI、Rutilia 等，推動日本生态系統的蓬勃發展。許多機器人公司也開始利用 AI 的最新功能，包括安川、豐田、川崎和 Raputa。醫療成像系統方面，佳能、富士膠片和奧林巴斯等公司也在采用 AI 技術，以便未來的醫療設備更加自主，幾乎像護士一樣協助診斷，或者成為護士的 AI 代理。藥物發現領網域有許多方式可以利用 AI。我對這裏的進步感到非常興奮，希望能夠更快地推動 AI 革命。
正如我之前提到的，計算機行業已經發生了根本性變化。從最初的在 CPU 上運行的編碼，到如今在 GPU 上運行的機器學習，我們的行業從生產軟體轉變為制造人工智能。AI 不斷在工廠中被生產出來，24/7 全天候運行。
當您獲得軟體授權并安裝到計算機上後，這項軟體的制造與分發已經完成。然而，智能從來都不是完成狀态。您與所有的 AI 互動，不論是 AI 代理還是 AI 機器人，智能通過令牌表示。這些令牌構成了智能的部門，表達了多種形态的智能——從智能方向盤到自動駕駛汽車，從智能化的類人機器人到蛋白質和藥物發現中的 AI 智能。
所有這些智能令牌都在這些全新的工廠中被生產出來。這些工廠以前從未存在過，是真正的新事物，因而我們在全球範圍内看到了無數的創新與發展。
我們首次見證了一個新行業的誕生——一個生產全新產品的工廠，我們稱之為"人工智能"。這些工廠将由企業建造，而未來将被應用于全球。
當然，每家公司都将成為 AI 的制造者。沒有公司可以不生產、制造自己的人工智能。任何公司如何不生產智能？任何國家如何不具備自己的情報？您不一定需要生產芯片，也不一定需要生產軟體，但您必須生產智能，這是至關重要的。這不僅是企業的核心，也是我們的核心。
7、AI工廠
因此，我們迎來了一個全新的行業——"人工智能工廠"，這就是我所稱的新工業革命。上一次類似的革命發生在 300 年前，那時人類發現了電，并由此誕生了發電和配電系統，以及一種新型的工廠：發電廠。那個時代出現了一個全新的行業——能源產業。這種行業的產生是工業革命的一部分。而現在，我們迎來了計算機行業頂端的新產業，人工智能。
每個行業、每家公司、每個國家都需要創建自己的 AI。例如，制藥行業、汽車行業、機器人行業都在創建自己的 AI。這就是一場新的工業革命。
今天，我有一個重要的宣布。我們宣布與軟銀合作，為日本引入并建設 AI 基礎設施。我們将共同建造日本最大的 AI 工廠，它将基于 Nvidia DGX 系統構建。預計在今年年底或明年年初建成，屆時它将達到 25 個 AI Exoflops 的計算能力。最近全球最大的超級計算機僅有一個 Exoflops，而這座 AI 工廠将擁有 25 個 Exoflops。為了分發這些 AI，軟銀将整合 Nvidia 的 Aerial，這是我之前提到的引擎，可以在 CUDA 上運行 5G 無線電。這樣，我們就能将無線電、基帶和 AI 計算整合在一起，從而将電信網絡轉變為 AI RAN。不僅可以傳輸語音、數據和視頻，在未來，我們還可以傳輸"智能"——一種全新的信息。
這個網絡将在軟銀遍布日本的 20 萬個基站上部署，服務 5500 萬客户。AI 工廠生產 AI，AI 分發網絡則通過 AI RAN 來傳輸這些智能。此外，我們還将建立一個新的"AI 商店"，通過軟銀向 5500 萬客户提供自制和第三方的 AI 應用。這些應用程式将基于 Nvidia AI Enterprise 構建，為所有人提供 AI 的便利。這項發展将帶來一個橫跨整個日本的 AI 網格，成為基礎設施的一部分，甚至是最重要的基礎設施之一。就像過去工廠和道路作為基礎設施的一部分，支持商品的生產和分發；能源和通信基礎設施支持 IT 革命一樣，每一個新的基礎設施都帶來了新的經濟機會和繁榮。
我對此次與軟銀在日本的合作感到非常興奮。孫正義先生的團隊也在觀眾席上，與他們的合作真是一次難得的經歷，我們共同努力，開啓一場通信網絡向 AI 網絡的轉型。這是一項革命性的成就。這項成就意味着什麼？讓我們來看一個例子。我站在一個無線電基站的定位器下，這個基站可以接收到來自汽車的視頻。基站配備了 AI，有視頻和視覺智能，能夠"看到"汽車所看到的，并理解汽車所處的環境。這個 AI 模型可能對于車内而言太龐大，但在基站上卻足夠運行。基站可以通過汽車傳輸的視頻流來理解汽車周圍的一切，以确保人們的安全。
這種技術應用在邊緣環境中，可以确保安全。例如，它可以用于自動駕駛汽車的空中交通管制，或者将整個工廠變成 AI 工廠。舉例來説，一個工廠可以安裝多個攝像頭，将視頻流傳輸到基站，通過 AI RAN 中的 AI 模型監控整個工廠。借助 AI RAN，工廠已經成為一個智能體，您可以與它對話、了解當天是否發生事故、是否有異常情況，甚至可以收到每日報告。您只需要詢問工廠，而工廠會利用 AI 分析一切并作出回應。如果需要，AI 模型也可以在 Softbank 的無線電基站上運行。
這種 AI 賦能的例子幾乎是無窮無盡的。您可以将每一個物理場所都變成 AI，比如體育場、道路、工廠、倉庫、辦公室，甚至建築物。您可以像和 ChatGPT 交談一樣與它們互動，詢問它們的狀态或問題。讓我們來看看具體的應用場景。比如，您可以詢問工廠："過道的情況如何？是否有阻塞或溢出？"工廠會實時監控并回答您："倉庫的過道沒有任何障礙物、溢出物或安全隐患。"您就像是在和工廠對話。如此一來，您可以與倉庫、汽車、甚至建築物對話，因為所有這些都變得智能化了。
謝謝大家！
對話環節
主持人黃仁勳： 嘿，孫正義先生！女士們，先生們，讓我們歡迎偉大的孫正義。
嘉賓孫正義： 啊，偉大的黃仁勳先生！
1、移動互聯網和AI區别
黃仁勳： 讓我告訴大家一些事情。我不知道你們是否知道，我在技術行業已經工作了很長時間，經歷了從 PC 革命到互聯網，再到雲計算、移動雲，直到如今的人工智能。回顧這些歷程，我可以説，孫正義先生是唯一一位在每一個時代都選對了赢家并與之合作的企業家。是孫正義将比爾·蓋茨帶到了日本，也是他将楊致遠帶到了日本，更是他推動了中國的雲產業，讓阿裏巴巴在中國崛起。此外，孫正義還将史蒂夫·喬布斯和 iPhone 引入了日本。很多人可能不知道，曾經在某個時候，孫正義是 NVIDIA 的最大股東。
孫正義： 沒關系，我們可以一起回憶那個時刻。
黃仁勳： （邀請孫正義坐下）您怎麼做到的呢？您是如何選出這些創新者——每一場技術革命的引領者？您真的擁有百分百的成功記錄。
孫正義： 嗯，我覺得我只是很幸運。我生在一個合适的時代，遇到了像您這樣偉大的企業家。這不僅是工作，更是一種激情，是夢想。也是一種直覺，能夠感知到誰是真正的先驅者，誰是真正的創新者。我真的覺得自己很幸運。我們擁有同樣的遠見，就像狼能夠聞到同類的氣味一樣。我想我們彼此間也有這樣的感應。
黃仁勳： （笑）我不太喜歡這種心理形象！不過，孫先生，當您回顧歷史上的這些轉捩點和技術革命時，您認為這一次有何不同？與之前的革命相比，這場人工智能革命給您的感覺是什麼？
孫正義： 嗯，我必須説，這是我經歷過的最令人興奮、最有活力的前沿。這一波浪潮的影響是百倍、千倍的增長。我完全有這樣的感覺。從數學或工業的角度來看，雖然人工智能本質上是軟體，但它卻是一種完全不同類型的軟體。您和我之前參與的軟體行業，是一個工具行業。過去的軟體是人類使用的工具，而這種新型的軟體——神經網絡，特别是大型語言模型、代理和機器人，不再僅僅是工具，而是具備了"技能"。它們可以執行特定任務，真正地完成工作。
這一行業的規模不僅僅是一個萬億美元的市場，而是一個百億億美元的市場。這也就是為什麼我們意識到，這并不是 IT 行業的轉型，而是每一個行業的轉型，所以它如此重要。人類與其他物種的區别在于我們擁有超級大腦。正是因為腦力，人類才有如此強大的能力。如果只看肌肉的話，獅子和大象的力量遠勝于人類，但我們擁有更聰明的大腦。今天 GDP 的每一項活動幾乎都基于人類的大腦活動。因此，我認為每個行業都會受到這場 AI 革命的影響。
黃仁勳： 是的，确實如此。而且，傳統工業基于物質和原子的流動，因此它的規模是有限的——因為你可以移動的物質是有重量的，物理上的移動也是有限的。但 AI 行業則不同，AI 屬于電子領網域，它受量子力學的控制，理論上是可以無限擴展的。而智能的價值遠遠超過了物質的移動。AI 能夠實現思維鏈和推理，這實在是太神奇了。
孫正義： 黃先生，我們今天共同宣布的一項重要舉措就是構建日本的人工智能網格。這個 AI 網格将包含用于開發 AI 模型的"AI 工廠"，還會有 AI-RAN（AI 無線接入網絡）來在日本各地分發 AI 模型。我們共同開發的 AI 工廠和 AI-RAN 的架構确實是革命性的，全球沒有類似的系統，日本将成為首個實現這一技術的國家。
2、搭建AI 網格
黃仁勳： 其他電信公司将不得不跟随這一潮流。我想問您一些問題：首先，軟銀計劃如何使用這個 AI 網格？您認為這個 AI 網格将如何徹底改變日本的 AI 發展？
孫正義： 正如您剛才提到的，我們的手機信号塔以前只能傳輸用于電信和互聯網的比特信息。然而，現在随着這個智能網絡的構建，它将成為日本智能基礎設施的"大腦"。這是非常了不起的！
黃仁勳： 是的，您可以将這個 AI 網格應用于 LINE、Yahoo Japan、PayPay 等軟銀的子公司，從而為消費者提供更有趣、更實用的服務。
孫正義： 沒錯，但我最興奮的是，這個平台将為研究人員、學生和初創公司提供資源，幫助他們在日本蓬勃發展。在您的支持下，我們正在創建日本最大的 AI 數據中心。我和宮川先生讨論過，我們應該讓許多研究人員和學生使用這個平台，同時我們還在考慮提供補貼，以便初創公司有更好的機會使用計算資源。
黃仁勳：基礎設施建設的确非常資本密集。您在日本進行了巨大的投入。
孫正義： 我們以前也談過這個話題。在很多方面，日本在機械電子時代是世界領先的。在那次工業革命中，機械技術與電子技術的融合推動了日本的創新。事實上，甚至在消費電子領網域，那個時代的日本确實領先于世界。但是，當 IT 行業和軟體產業興起時，日本出現了一些失誤。我認為在過去的三十年裏，随着西方和中國的軟體行業蓬勃發展，日本本可以更積極一些。在那些日子裏，甚至某種程度上在今天，日本的大企業、媒體、那些大塊頭們總是提到"Monozukuri"，也就是"制造實物"的意思。他們認為物理產品才有真正的價值和意義，而軟體只是虛拟的東西，無法體現價值。這種心态在日本持續了很多年，這讓年輕的創業者和年輕一代感到失落，尤其是在互聯網泡沫破裂之後。那時，大家都在批評這個行業，我本人也受到了很多批評。這種環境讓年輕人感到沮喪，仿佛是一種懲罰。
我認為，我們必須借助機器人技術和 AI 的到來重新點燃這種熱情。就像您所説的，将 AI 智能融入機器人。日本的"鐵臂阿童木"——我最喜歡的動畫角色之一，不僅有強大的"肌肉"，還需要有"智能"，這樣機器人才能像朋友一樣充滿熱情，與人交流。我認為，這種前沿的挑戰在這裏是非常必要的。
黃仁勳： 我認為軟體時代已經到來。而好消息是，這是一個新時代的開始，一次重置的機會。
孫正義： 重置按鈕已經按下了。
3、人工智能與傳統APP
黃仁勳： 沒錯。這一切都在重置，整個技術堆棧也在重置，因為上一代的公司在新一代中表現不佳。因此，一個全新的堆棧和機會出現了，日本必須抓住這個時機。
孫正義： 人工智能與傳統軟體不同，AI 需要數據和領網域專業知識。如果你是藝術家、遊戲開發者或者藥物研究員，你就擁有領網域的專業知識。你可以利用這些專業知識描述數據，用這些數據來訓練 AI 模型，從而讓模型成為你的專屬 AI。幸運的是，日本政府至少沒有試圖壓制這場 AI 革命。其他一些國家在這方面過于保護，對 AI 的監管有些過激。而在日本，我們很幸運，至少政府沒有試圖壓制這次變革。
這是一次重置的機會，是迎頭趕上的時刻，不能錯過。要成為 AI 革命的一部分，需要抓住時機，還需要基礎設施。這類機器學習軟體需要大量的芯片和硬體支持。
黃仁勳： 是的，謝謝你。沒有基礎設施，就不可能創造 AI。
孫正義： 完全同意。這也是軟銀致力于在日本構建 AI 網格的原因。我們會催化這個過程，為這裏已有的活動加上"渦輪增壓器"。
黃仁勳： 以身作則，我們希望今天在日本能夠有 350 家初創公司崛起。我們合作的 350 家初創公司來自全球 22,000 家。确實是一個很大的數量。因此，我們必須鼓勵更多年輕的企業家、創新者投入到 AI 領網域中。基礎設施即将到來！
孫正義： 正如我所説，我和宮川先生在讨論，我們計劃在日本建立最大的 AI 數據中心。我們将推出很多鼓勵政策，提供算力補貼，讓這些初創公司幾乎可以免費使用資源，來測試他們的新模型和 AI 應用。
黃仁勳： 我對此非常高興。那麼，孫先生，您對日本 AI 的未來最感興趣的是什麼？您的願景和夢想是什麼？
孫正義： 嗯，正如您所説，我對 AI 機器人充滿熱情，但我也非常看好 AI 醫療解決方案。我認為醫療 AI 一定會到來。此外，我們有很多應用場景，比如 LINE、Yahoo Japan 和 PayPay，我們可以為日本人的生活方式打造很多特定的 AI 代理。這些代理不能只來自美國，而需要真正了解日本的行為、文化，以及與日本本地數據和 API 的連接。我認為每個人都可以擁有企業級的 AI 代理，也可以有個人 AI 代理。比爾·蓋茨曾經説過，每個人都應該有一台 PC。史蒂夫·喬布斯則説，每個人的手裏應該有一部智能手機。現在我認為我們應該説，每個人都應該擁有一個 AI 代理。這樣，AI 代理可以幫助我們規劃旅行、度假，甚至教育。我們的孫輩們從小就帶着智能設備成長。他們習慣用手指與螢幕互動，即使是靜止的照片，也會去觸摸，希望圖片能放大。而在未來，他們将看到一張照片時直接與之對話，并希望得到回應。
他們将擁有個人代理，就像他們的"第二個身體"，能跟随他們成長，了解他們的一切——他們的健康狀況，甚至成為他們的導師。從他們還是孩子的時候開始，代理會記住他們讀過的所有東西，記住它所教的一切。它幾乎就像他們的"數字版亞裏士多德"。
4、數字孿生技術
黃仁勳： 這是數字孿生的概念。我也認為這确實會到來，尤其是擁有本土知識和文化的日本，未來擁有巨大的潛力。
孫正義： 而且您知道，世界各國正在逐漸意識到本國的數據和公民的數據包含了本國的知識、文化和智慧。就像國家資源一樣，這些數據屬于這個國家，關系到國家安全。每個國家都應該掌控這些數據，将它們轉化為 AI，為本國公民服務。将數據外包給其他人是沒有意義的，這非常非常重要。這是一個"主權數據中心"的概念。每個主權國家、每個政府都必須擁有自己的數據中心，将他們的國家安全數據遷移到自己的 AI 數據中心。這已經成為各國必須擁有的基礎設施，每個國家都需要國家安全和數據安全的保障。我認為未來每個國家都會擁有自己的智能。
黃仁勳： 每家公司也都會擁有自己的智能，自己的 AI。公司就是智能的代表，這就像把你的大腦交給别人保管一樣。
孫正義： 沒錯，我認為世界正在覺醒于這個概念。AI 網格就像國家的道路系統一樣，是一種基礎設施。沒有道路，就不可能有汽車產業。您已經為日本建造了 AI 的"道路"，各種新服務和新公司在此之上可以蓬勃發展。
黃仁勳： 是的，我真的非常激動。孫先生，您能想象如果今天您還是 NVIDIA 最大的股東嗎？
孫正義： 哦，我的天啊，是的。我們嘗試了三次呢！那時候，我對您説："黃仁勳，市場不理解 NVIDIA 的價值。您的未來不可思議，但市場暫時還不明白。"他甚至想借錢給我買 NVIDIA 的股票！
黃仁勳： 我現在很後悔當時沒有接受。
孫正義： 這是個絕佳的主意，對吧？然後我們還讨論過合并 ARM，那是第三次嘗試。
黃仁勳： 哦，是的，三次。現在，我們将共同創造難以置信的價值。
孫正義： 是的，NVIDIA 和 SoftBank 将攜手合作。我對這次合作滿懷希望，特别是我們在日本做的這些事情，這僅僅是個開始。ARM 有許多移動和 IoT、汽車等領網域的應用，而您在數據中心和遊戲方面也有極大優勢。我們可以有很多合作的機會。
黃仁勳： 是的，孫正義先生。非常感謝，毫無疑問，您是世界上最偉大的企業家之一。
孫正義： 不，不，不。您才是最偉大的。
黃仁勳： 謝謝您，孫正義先生。你可以看到他對 AI 的熱情。我們正在建立的合作關系将把一個 AI 網絡帶到日本的各個角落，從工廠到分布式 AI 終端。在我離開之前，我想歡迎大家參加這次 AI 峰會。我們在這裏有許多會議，許多合作夥伴，我們的目标是與大家合作，将 AI 引入日本并激活這個市場，利用這次技術重置的機會，真正推動變革，為日本創建下一個偉大的公司。日本一直是我的寵兒。你們大多數人可能不知道，如果沒有日本，NVIDIA 今天可能不會在這裏。日本帶來了世界上第一台 AI 超級計算機，并構建了 CUDA 超級計算機。多年來，日本一直是我非常重視的國家。
謝謝你，日本，舉辦了這場精彩的 AI 峰會！
原視頻鏈接：https://www.nvidia.cn/events/ai-summit-japan/fireside-chat/
