北京时光3月21日晚间，紧跟在英伟达GTC2023上，时代英伟达创始人兼首席实施官黄仁勋穿着他标志性的潮流处于皮夹克，站在位于英伟达总部的紧跟垂直绿墙前，发表了一场主题演讲。时代

发布会探索

黄仁勋发布了四款AI推理芯片，潮流处于包括针对生成式AI图像处理、紧跟大模型处理的时代芯片；发布了三个大模型云劳务，分别适用于文本、潮流处于图像和生命研发；发布了超级计算机，紧跟以及针对场景完善的时代应用100个、更新功能的潮流处于制造业元宇宙Omniverse。

100个场景的紧跟算力加速

这些场景包括，在CAE软件中完成流体力学（CFD）的时代计算、助力量子计算研发平台（cuQuantm）、潮流处于完善数字库中的搜索（Spark-Rapids）、完善捡取与配送难题PDP（配送多个地点最短路程计算）等，并且已经在消费者实际体验中取得了验证。

三个大模型云劳务

通过与微软 Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud Infrastructure 的协作，DGX Cloud 将把 DGX AI 超级计算机“通过浏览器引入每一家企业”。

英伟达大模型，AI行业的代工厂

“NVIDIA AI Foundations（英伟达AI基础大模型）”，这是一项云劳务，面向需要构建、改善和操作自定义大型言语模型和生成AI的消费者，这些模型和生成AI使用其专有数字和特定领域的任务进行训练。

四款芯片配置、一体化架构的推理平台，性能提升10倍

为了协助企业快速部署生成式 AI 美术形式，英伟达发布了 AI 短片、图像生成、大言语模型部署和推荐的推理平台。

“制造业元宇宙”Omniverse

目前，已经有近30万创作者和设计师下载了omniverse。它不是一个工具，而是一个USD互联网和共享数字库，也是一种与各行各业使用的设计工具相连的基础结构，可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。

何为iPhone时刻

去年年底推出的 ChatGPT 一夜爆火，成为有史以来增长最快的应用。黄仁勋说：“我们正处于 AI 的‘ iPhone 时刻’。最初作为 AI 研发仪器使用的 NVIDIA DGX 超级计算机现已在地球各地的企业中全天候运行，用于完善数字和处理 AI 。《财产》 100 强企业中，有一半都安装了 DGX AI 超级计算机。DGX 超级计算机可以说是当代 AI 的工厂。”

ChatGPT是大模型。监控式、非监控式、强化研习的原理，在AI产业里早已是常识性的技术认知。但自然言语处理这个领域太过困难，因为人种讲话非常随意，所以之前AI企业将机器研习用在很多领域，语音识别、机器视觉、图像识别（人脸、医学影像）、蛋白质特征预测、文本识别等，而Open AI将机器研习用在自然言语处理上。

ChatGPT是机器研习，不是数字库。长期以来，AI领域人士认为机器研习不适合自然言语处理，所以一直以来，自然言语处理采用理性推理的AI实现方式。建立一个语料数字库，在语料数字之间建立关联性，比如学问图谱，再通过理性搜索的方式，从数字库中找到对应答案。但ChatGPT并没有数字库，ChatGPT采用机器研习，是一种AI才能集成，而不是一个数字库集成。也正因为ChatGPT的这个属性，它并不局限在文本对答方面，而是能够进入任何领域，比如和搜索结合、和办公软件结合。

ChatGPT有强大的上下文语义明白才能。用户可以让ChatGPT扮演角色，ChatGPT可以在用户引导下故意给出“符合用户要求”的失误答案。用户在提问的时候，ChatGPT也会引导用户补充问题资讯，并最终给出符合理性的答案。以往我们遇到的AI聊天软件有两种：一种是基于数字库的，必须按照数字库给定的提问方式；另一种是基于机器研习，但只是一问一答。结合上下文语义明白的ChatGPT能够更好地找到用户的需求点，给出适合用户需求的答案。

这里“iPhone时刻”存在着两层含义，一是指ChatGPT是人种技术史上伟大的创新之一，就像当年乔布斯创新iPhone一样伟大，成为所有AI软件追逐的目的；另一个意思是，ChatGPT在解决人与AI的交互方面，是一次伟大的革命，使人们可以更方便地使用AI，使用起来和iPhone一样流畅。

ChatGPT造成的影响

从娱乐、数字中心、云、半导体、加密金钱再到最近的元宇宙和ChatGPT，可以说所有资本热捧的风口后面都有英伟达的影子。在本轮AI风口中，英伟达市值已经超越特斯拉的公司，离全球市值第五的企业伯克希尔哈撒韦只有百亿美元的距离，如果英伟达维持这种势头，它将超越巴菲特的伯克希尔公司，成为全球最具意义的前5大公司。

上世纪50年代“两弹一星”打破帝国主义对中国军事的威胁，如今面临的问题一样严峻，在本次AI大爆炸中，中国企业受益较少，为了避免将来AI领域遭到致命卡脖子问题，中国企业不仅需要在对接ChatGPT上做好准备，还需要开发类似“文心一言”自己的AI软件。但是，当下中国的企业沉静在赚快钱的氛围下，我们要杜绝类似芯片公司大量投入资金却零产出的现象显现，AI研发需要细清清水长流，相关企业要有独特的研发思路，切不可盲目跟风。

很多AI领域的从业者担心合规性问题。和ChatGPT引进的问题类似，谁都担心自己辛苦开发的成果不能应用。但这里并非无“技”可施。监控研习和强化研习本身会规范生成式AI的生成，法规只需要对少数情况给予适度包容即可。比如，对用户恶意引导AI“非法回答”的情况，要明确是用户的责任。

在ChatGPT显现之前，地球需要大量程序员来搭建需求和程序之间的桥梁，而ChatGPT4.0打破之前的人杰需求格局。在个人杰能培养方面，我们要注意集市需求，适应ChatGPT4.0在各个方面的融合使用，提前培养ChatGPT使用才能，借助ChatGPT来简化劳动流程，降低劳动量。