CEO Nvidia giải thích vì sao việc Tesla sử dụng AI là “cách mạng”
Kết quả quý đầu tiên của Nvidia (NVDA) vượt qua kỳ vọng của các nhà phân tích, với doanh thu tăng 262% lên 26,0 tỷ USD. Công ty cũng tuyên bố chia cổ phiếu theo tỷ lệ 10 tặng 1 và đang tăng cổ tức.
Trong một cuộc phỏng vấn độc quyền của Yahoo Finance, người sáng lập và Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang đã nói về kết quả và nhu cầu về các sản phẩm của công ty ông “quá mạnh”. Ông cũng cân nhắc về cách các công ty như Meta (META) và Tesla (TSLA) đang thúc đẩy công nghệ AI phát triển.
Jensen cho biết các mô hình ngôn ngữ lớn Llama của Meta “thực sự, thực sự quan trọng” vì chúng đang “kích hoạt các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tổng hợp hoạt động trên toàn thế giới”.
Về Tesla, Jensen mô tả cách công nghệ Tự lái hoàn toàn mới nhất của công ty là “một mô hình tổng hợp toàn diện”, nói rằng nó “học từ việc xem video, video xung quanh và học về cách lái xe… sử dụng AI tổng quát”. [to] dự đoán đường đi… cách hiểu và cách điều khiển xe. Và vì vậy công nghệ này thực sự mang tính cách mạng.”
Xem video để biết lý do Huang nói rằng “học trực tiếp từ video là cách hiệu quả nhất để đào tạo” hệ thống AI cho xe tự hành.
Hãy nhớ xem toàn bộ cuộc phỏng vấn với Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang.
Bài này được viết bởi Stephanie Mikulich.
Để biết thêm thông tin về Yahoo Finance của Nvidia:
Cổ phiếu Nvidia tăng 4% sau khi thu nhập vượt dự báo, thông báo chia cổ phiếu và tăng cổ tức
CEO Nvidia Jensen Huang là 'người đàn ông của năm': Nhà đầu tư
Tại sao nhà phân tích này nói rằng Nvidia không phải là cổ phiếu để mua
Thu nhập của Nvidia đang tác động đến thị trường chip như thế nào
Ngoài mã cổ phiếu: Nvidia
Bản ghi video
Jess, tôi muốn hỏi về các nhà cung cấp đám mây so với các ngành công nghiệp khác mà bạn nói đang tham gia vào trò chơi JA I hoặc nhận được chip NVIDIA.
Bạn, bạn đã đề cập đến điều đó trong bình luận uh trong bản phát hành thực tế và sau đó chúng tôi đã nghe từ uh CFO thu thập cress uh rằng 40% giữa 40% doanh thu của trung tâm dữ liệu đến từ các nhà cung cấp đám mây đó.
Khi chúng ta bắt đầu thấy những ngành công nghiệp khác mở ra.
Điều đó có ý nghĩa gì với NVIDIA?
Liệu, liệu các nhà cung cấp đám mây có thu hẹp lại không, tôi đoán là thị phần của họ và sau đó liệu các ngành khác này có tiếp tục phát triển ở vị trí của các nhà cung cấp đám mây đó không?
Tôi mong đợi cả hai sẽ phát triển ở một số lĩnh vực khác nhau.
Tất nhiên, ừ các nhà cung cấp dịch vụ internet tiêu dùng trong quý vừa qua, tất nhiên, là một câu chuyện lớn từ meta.
Quy mô đáng kinh ngạc mà ừm uh Mark đang đầu tư vào uh Llama two là một bước đột phá.
Llama ba thậm chí còn tuyệt vời hơn.
Uh Họ đang tạo ra các mô hình đang kích hoạt mô hình ngôn ngữ lớn và AI tổng hợp hoạt động trên toàn thế giới.
Và vì vậy, công việc mà meta đang làm thực sự rất quan trọng.
Uh Bạn cũng đã thấy uh uh Elon nói về cơ sở hạ tầng đáng kinh ngạc mà anh ấy đang xây dựng và, và ừm, một trong những điều thực sự mang tính cách mạng về phiên bản 12 của xe tự lái hoàn toàn của Tesla là nó đã kết thúc để kết thúc mô hình thế hệ.
Và nó học từ việc xem video, video xung quanh và nó, nó học về cách điều khiển uh từ đầu đến cuối và tạo ra bằng cách sử dụng AI tổng hợp uh uh dự đoán tiếp theo, đường đi và uh cách điều khiển uh làm thế nào để hiểu và làm thế nào để điều khiển ô tô.
Vì vậy, công nghệ này thực sự mang tính cách mạng và công việc họ đang làm thật đáng kinh ngạc.
Vì vậy, tôi đã đưa cho bạn hai ví dụ, một công ty khởi nghiệp mà chúng tôi hợp tác có tên là đệ quy đã xây dựng một siêu máy tính để tạo ra các phân tử, hiểu biết về protein và tạo ra các phân tử, phân tử để khám phá thuốc.
Ý tôi là, danh sách này vẫn tiếp tục, chúng ta có thể tiếp tục cả buổi chiều và, và rất nhiều lĩnh vực khác nhau của những người hiện đang nhận ra rằng chúng ta hiện có một mô hình phần mềm và AI có thể hiểu và học được, học hầu hết mọi thứ. ngôn ngữ, tất nhiên là ngôn ngữ tiếng Anh, nhưng ngôn ngữ của hình ảnh, video, hóa chất, protein và thậm chí cả vật lý và có thể tạo ra hầu hết mọi thứ.
Và về cơ bản nó giống như dịch máy và khả năng đó hiện đang được triển khai trên quy mô lớn trong rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau, Jensen.
Nhanh thêm một cái nữa thôi.
Câu hỏi cuối cùng.
Tôi rất vui vì bạn đã nói về ngành kinh doanh ô tô và những gì bạn đang thấy ở đó, bạn đã đề cập rằng ô tô hiện là ngành dọc doanh nghiệp dọc lớn nhất trong trung tâm dữ liệu.
Bạn đã nói về việc kinh doanh của Tesla.
Nhưng tất cả những điều đó là gì?
Có phải nó cũng tự lái giữa các hãng xe khác không?
Có chức năng nào khác mà các nhà sản xuất ô tô đang sử dụng trong trung tâm dữ liệu không?
Hãy giúp chúng tôi hiểu điều đó tốt hơn một chút.
Chà, Tesla đã đi trước rất xa trong lĩnh vực xe tự lái.
Ừm nhưng một ngày nào đó mỗi chiếc ô tô sẽ phải có khả năng tự lái.
Uh Nó an toàn hơn, tiện lợi hơn, lái xe vui hơn, thú vị hơn và để làm được điều đó, uh người ta bây giờ đã rất nổi tiếng, hiểu rất rõ rằng học trực tiếp từ video là cách hiệu quả nhất để đào tạo những người mẫu này.
Chúng tôi từng tập luyện dựa trên những hình ảnh được dán nhãn.
Chúng ta sẽ nói đây là a, đây là một chiếc ô tô, bạn biết đấy, đây là một chiếc ô tô, đây là một biển báo, đây là một con đường và chúng ta sẽ gắn nhãn cho nó một cách thủ công.
Không thể tin được.
Và bây giờ chúng tôi chỉ cần đưa video vào ô tô và để ô tô tự tìm hiểu.
Và công nghệ này rất giống với công nghệ của các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng nó chỉ yêu cầu một cơ sở đào tạo khổng lồ.
Và lý do là vì có video, tốc độ dữ liệu của video, lượng dữ liệu của video quá cao.
Chà, cách tiếp cận tương tự được sử dụng để học vật lý, thế giới vật lý từ video được sử dụng cho ô tô tự lái về cơ bản giống với công nghệ AI được sử dụng để xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu thế giới vật lý.
Uh Vậy những công nghệ giống Sora thật đáng kinh ngạc.
Um uh và các công nghệ khác vo from, from uh uh Google khả năng đáng kinh ngạc để tạo ra video có ý nghĩa được điều chỉnh bởi lời nhắc của con người cần học từ video.
Và vì vậy, thế hệ tiếp theo của A cần phải có nền tảng về AI vật lý cần có nhu cầu hiểu về thế giới vật chất.
Và cách tốt nhất để dạy những chữ A này là cách thế giới vật chất hoạt động thông qua video, chỉ cần xem rất nhiều video.
Và do đó, sự kết hợp giữa khả năng đào tạo đa phương thức này sẽ thực sự đòi hỏi rất nhiều nhu cầu về điện toán trong những năm tới.
